مفهوم تحليل البيانات

مفهوم تحليل البيانات

تحليل البيانات هو علم يتمحور حول استكشاف البيانات لفهم الأنماط والاتجاهات الكامنة فيها، مما يُمكن من اتخاذ قرارات قائمة على الأدلة.
يتضمن هذا العلم إخضاع البيانات لمجموعة من العمليات المتسلسلة التي تهدف إلى تنظيمها وتحليلها، وصولاً إلى استنتاجات دقيقة تُسهم في تحقيق الأهداف المحددة.
ورغم أن العمليات المستخدمة قد تتباين بناءً على طبيعة البيانات، إلا أن الهدف المشترك هو تحسين فهم المعلومات المطروحة وتوظيفها بشكل مثمر.

كما يمكن أيضاً وصف تحليل البيانات بأنهاعملية أساسية في عصر المعلومات الرقمي، حيث يعتمد النجاح في مختلف المجالات على القدرة على فهم وتفسير الكميات الهائلة من البيانات المتاحة.
سواءً كان الهدف هو تحسين العمليات التجارية وتعظيم المال والأعمال ، او اتخاذ قرارات مستنيرة في العلوم، أو التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية في الأسواق المالية،
يلعب تحليل البيانات دورًا محوريًا في تحويل البيانات الخام إلى رؤى قابلة للتنفيذ.

ماهي البيانات؟

تُعرف البيانات بأنها مجموعة من الرموز العددية أو النصية وغيرها من المعلومات التي يمكن معالجتها بواسطة أجهزة الحاسوب.
تختلف البيانات من حيث النوع، فقد تكون نصوصًا، أرقامًا، صورًا، أو مقاطع صوتية.
وفي ظل هذه الأنواع المختلفة، يُعتبر تحليل البيانات هو العملية التي يتم من خلالها فحص وتدقيق هذه البيانات، تنقيحها وإعادة تشكيلها، وأخيرًا تخزينها بطرق تجعلها أكثر دقة وفائدة.
الهدف الأساسي من تحليل البيانات هو استنباط معلومات قيمة يمكن استخدامها لاتخاذ قرارات تعتمد على الأدلة، ما يجعل هذه العملية محورية في العديد من المجالات، بما في ذلك العلوم، العلوم الاجتماعية، والتمويل.

ما هي أهمية تحليل البيانات ؟

يمثل تحليل البيانات جزءًا لا يتجزأ من أي عملية بحث أو تخطيط استراتيجي. فهو يمكن المؤسسات من فهم العوامل التي تؤثر على نتائجها، وتحديد الاتجاهات، والتنبؤ بالتحديات المستقبلية.

كما يهدف تحليل البيانات إلى إعداد نموذج بيانات يعكس النظام الذي يتم دراسته. تُستخدم نماذج البيانات البيانية، مثل المخططات والرسوم البيانية، لنمذجة العلاقات بين البيانات بشكل يسهل فهمه واستخدامه.

يعتبر بناء قاعدة بيانات متكاملة جزءًا أساسيًا من عملية التحليل، حيث يتم تحويل النموذج العلاقي إلى توصيف يستخدم في تحسين الأداء من خلال تقديم رؤى دقيقة ومبنية على الحقائق، وهو ما يمكّن المديرين من اتخاذ قرارات مبنية على بيانات موثوقة بدلاً من الاعتماد على الحدس أو الخبرة فقط مما يدعم اتخاذ القرارات وتحسين الأداء في مختلف المجالات.

 

تصنيفات تحليل البيانات

تختلف طرق تحليل البيانات بناءً على الهدف من التحليل وطبيعة البيانات المدروسة. يمكن تصنيف تحليل البيانات إلى عدة أنواع رئيسية، لكل منها خصائصه واستخداماته:

1. التحليل الوصفي:
هذا النوع من التحليل يهدف إلى وصف وتلخيص البيانات بطريقة تجعلها مفهومة للقارئ.
على سبيل المثال، عند تحليل نتائج إحصاء سكاني، يمكن للتحليل الوصفي أن يقدم ملخصًا لأعداد السكان موزعة حسب الجنس، العمر، والموقع الجغرافي.
لا يسعى هذا النوع من التحليل إلى تقديم تفسيرات أو استنتاجات، بل يكتفي بتقديم صورة واضحة ومباشرة للبيانات.

2. التحليل الاستكشافي:
يُستخدم التحليل الاستكشافي لاكتشاف العلاقات والارتباطات داخل مجموعة من البيانات.
على سبيل المثال، يمكن من خلاله اكتشاف أنماط معينة في البيانات الفضائية، كما فعل العلماء عند تحليل بيانات التلسكوب الفضائي “كبلر” ليكتشفوا نظامًا شمسيًا جديدًا.
يُعتمد هذا النوع من التحليل بشكل كبير في المراحل المبكرة من البحث لتوليد فرضيات جديدة.

3. التحليل الاستنتاجي:
يُعد التحليل الاستنتاجي أحد أكثر أنواع التحليل استخدامًا في الأبحاث العلمية.

يهدف هذا النوع إلى اختبار صحة الأنماط والارتباطات التي تم اكتشافها في التحليل الاستكشافي.

من خلال التحليل الاستنتاجي، يمكن للباحثين التأكد من أن العلاقة المكتشفة بين متغيرين ليست مجرد صدفة، بل هي علاقة قوية ومدعومة بالأدلة.
مثال على ذلك هو دراسة العلاقة بين مستويات التلوث البيئي ومتوسط العمر في مختلف الولايات.

4. التحليل التنبؤي:
بينما يركز التحليل الاستنتاجي على تأكيد العلاقات الموجودة، فإن التحليل التنبؤي يستخدم هذه العلاقات لتوقع النتائج المستقبلية.

تعتمد الشركات والمؤسسات الإحصائية على التحليل التنبؤي لتوقع نتائج الانتخابات أو التنبؤ باتجاهات السوق، من خلال تحليل سلوك البيانات المتاحة واستخدامها للتنبؤ بما سيحدث لاحقًا.

5. التحليل السببي:
التحليل السببي هو عملية تهدف إلى دراسة تأثير تغييرات معينة في متغيرات على أخرى.
على سبيل المثال، يمكن استخدام التحليل السببي لدراسة تأثير ممارسة طبية معينة على تقليل نسبة الإصابة بمرض معين.

يتميز هذا النوع من التحليل بالتركيز على تحديد العوامل التي تؤدي إلى حدوث تغييرات محددة في البيانات.

6. التحليل الميكانيكي:
يعتبر التحليل الميكانيكي امتدادًا للتحليل السببي، ولكنه يتميز بالقدرة على تحديد علاقات مؤكدة وحتمية بين المتغيرات.

على سبيل المثال، في الدراسات التي تربط بين التدخين والإصابة بالسرطان، يسعى التحليل الميكانيكي إلى إثبات وجود علاقة حتمية بين التدخين والإصابة بالمرض، بغض النظر عن وجود حالات شاذة أو استثناءات.

ماهي مزايا تحليل البيانات ؟

في الوقت الحاضر، تلعب البيانات دوراً محورياً في مختلف الصناعات، حيث تُستخدم لاستخلاص النتائج واتخاذ قرارات قائمة على حقائق ملموسة.

ومن المزايا الرئيسية لتحليل البيانات ما يلي:
يساهم تحليل البيانات في اتخاذ قرارات مستنيرة حيث يمكننا من اتخاذ قرارات أسرع وأكثر دقة بفضل الاعتماد على معلومات موثوقة.

يُساعد تحليل البيانات في الكشف عن مشاكل الأداء التي قد تحتاج إلى تدخل فوري، مما يُعزز من تحسين العمليات.

يمكننا تحليل البيانات من الحصول على فهم أعمق لاحتياجات العملاء وتوقعاتهم، مما يسهم في بناء علاقات أفضل معهم.

يُمكّن لعملية تحليل البيانات المساعدة في التنبؤ بالمخاطر المحتملة واتخاذ تدابير وقائية مسبقاً.

تمكننا عملية تحليل البيانات من الحصول على ميزة تنافسية عبر تحليل بيانات السوق والمنافسين، حيث يمكن للشركات تعزيز قدرتها على التنافس والبقاء في الصدارة.

تساعد عملية تحليل البيانات على تحسين الأداء المالي من خلال تحديد طرق لخفض التكاليف وزيادة الأرباح.

تساهم عملية تحليل البيانات في تصور البيانات ممايساعد في تقديم البيانات بشكل واضح ومفهوم عبر رسومات بيانية وتقارير دقيقة