فن تحليل البيانات: من الأرقام إلى القرارات

يلعب تحليل البيانات اليوم دورا جوهريا لكل الشركات والمؤسسات التي تسعى للازدهار والاستمرار في أسواق سريعة التغير، واقتصاديات متقلبة، واتجاهات للمستهلكين صعبة التتبع والإرضاء، كل ذلك يحتم على هذه المؤسسات العمل بهامش خطأ قليل، وعليها اتخاذ خيارات ذكية في كل مشاريعها وأعمالها، ولعل السؤال الأهم هنا هو كيف يمكن اتخاذ هذه الخيارات؟ الجواب يكمن في جمع أكبر قدر ممكن من المعلومات المفيدة والقابلة للاستثمار، وتحليلها وفق آليات منضبطة للوصول إلى قرارات أكثر استنارة.

هذه الآليات تتبع بشكل عام المنطق السليم، وهي تنطبق على الحياة الشخصية وكذلك على الأعمال التجارية. فلا أحد يتخذ قرارات مهمة دون معرفة ما هو المتاح، والإيجابيات والسلبيات، والنتائج المحتملة. وبالمثل، لا ينبغي لأي شركة تريد النجاح أن تتخذ قرارات بناءً على بيانات سيئة، أو مغلوطة، أو يشوبها النقص، هنا يأتي دور تحليل البيانات لتجسير الفجوة بين المتاح والمرغوب وفق نظرة استراتيجية وأهداف واضحة.

تُعد وظيفة فهم البيانات حاليًا واحدة من الصناعات النامية في عصرنا الحالي، حيث تُعتبر البيانات بمثابة “النفط الجديد” في السوق. الآن، وقبل الخوض في تفاصيل أساليب تحليل البيانات، دعونا أولاً نجيب على السؤال التالي:

ما هو تحليل البيانات(Data Analysis)؟

على الرغم من أن العديد من المجموعات والمنظمات والخبراء لديهم طرق مختلفة للعمل على تحليل البيانات، إلا أنه يمكن اختزال معظمها في تعريف واحد يناسب الجميع. فتحليل البيانات هو عملية تنظيف وتغيير ومعالجة البيانات الخام واستخراج المعلومات ذات الصلة والتي تساعد المؤسسات على اتخاذ قرارات مستنيرة بناءً عليها. يساعد هذا الإجراء على تقليل المخاطر المتأصلة في عملية صنع القرار من خلال توفير رؤى وإحصاءات مفيدة، غالبًا ما يتم تقديمها على هيئة رسومات بيانية وصور وجداول تسهيلا لفهمها والاستفادة منها.

يمكن رؤية مثال بسيط لعملية تحليل البيانات كلما اتخذنا قرارًا في حياتنا اليومية من خلال تقييم ما حدث في الماضي أو ما سيحدث مستقبلا إذا اتخذنا هذا القرار. هذا هو في الأساس لعملية تحليل الماضي أو المستقبل واتخاذ قرار بناءً على هذا التحليل.

اقرأ أيضا: علم البيانات.

أهمية تحليل البيانات:

تكمن أهمية تحليل البيانات في الأعمال بمختلف أنواعها في الأسباب التالية:

• استهداف العملاء بشكل أفضل: يساعدك تحليل البيانات على معرفة أين يجب أن تركز جهودك الإعلانية والتسويقية، فأنت لا تريد إضاعة وقتك ومواردك في وضع حملات إعلانية تستهدف مجموعات من الجمهور ليس لديها أي اهتمام بالسلع والخدمات التي تقدمها.
• التعرف على العملاء المستهدفين:يتتبع تحليل البيانات مدى أداء منتجاتك وحملاتك داخل الجمهور المستهدف. من خلال تحليل البيانات، يمكن لشركتك الحصول على فكرة أفضل عن عادات الإنفاق لدى جمهورك ودخله المتاح ومجالات الاهتمام الأكثر احتمالًا. تساعد هذه البيانات الشركات على تحديد الأسعار وتحديد مدة الحملات الإعلانية وحتى المساعدة في توقع عدد السلع المطلوبة.
• خفض التكاليف التشغيلية:يوضح لك تحليل البيانات المجالات التي تحتاج إلى المزيد من الموارد والمال في عملك، والمجالات التي لا تحقق إنتاجية وبالتالي يجب تقليصها أو إزالتها تمامًا.
• طرق أفضل لحل المشكلات:من المرجح أن تكون القرارات المستنيرة قرارات ناجحة، حيث توفر البيانات معلومات للشركات تساعد على اتخاذ الخيارات الصحيحة وتجنب الوقوع في الأخطاء المكلفة.
• بيانات أكثر دقة:إذا كنت تريد اتخاذ قرارات مستنيرة، فأنت بحاجة إلى بيانات، ولكن ليس أي بيانات، بل يجب أن تكون هذه البيانات دقيقة. يساعد تحليل البيانات الشركات على الحصول على معلومات ذات صلة ودقيقة يمكن الاعتماد عليها لتطوير استراتيجيات وخطط عمل تسويقية مستقبلية، وإعادة تنظيم رؤية الشركة أو مهمتها.

عملية تحليل البيانات:

تتضمن عملية تحليل البيانات بشكل عملي الخطوات والنشاطات التالية:

• جمع متطلبات البيانات(Data Requirement Gathering): اسأل نفسك لماذا تجري هذا التحليل، وما نوع البيانات التي تريد استخدامها، وما البيانات التي تخطط لتحليلها.
• جمع البيانات(Data Collection): استنادًا إلى متطلباتك التي حددتها، تبدأ عملية جمع البيانات من مصادرها. تشمل المصادر دراسات الحالة والاستطلاعات والمقابلات والاستبيانات والملاحظة المباشرة. تأكد في هذه الخطوة من تنظيم البيانات التي تم جمعها لتكون جاهزة للخطوات التالية.
• تنظيف البيانات(Data Cleaning): لن تكون جميع البيانات التي جمعتها مفيدة، لذا فقد حان الوقت لتنظيفها. هذه العملية هي المرحلة التي تزيل فيه المسافات البيضاء والسجلات المكررة والأخطاء الأساسية. يعد تنظيف البيانات إلزاميًا قبل إرسال المعلومات إلى التحليل.
• تحليل البيانات:(Data Analysis): هنا نستخدم برامج تحليل البيانات وأي أدوات أخرى مساعدة على تفسير وفهم البيانات والتوصل إلى استنتاجات، تشمل أدوات تحليل البيانات Excel ،Python ،R ،Looker ،Rapid Miner ،Chartio ،Metabase ،Redash ،.Microsoft Power BI
• تفسير البيانات(Data Interpretation): الآن بعد أن حصلت على نتائج تحليل البيانات، فأنت بحاجة إلى تفسيرها والخروج بأفضل مسارات العمل بناءً على النتائج التي توصلت إليها.
• عرض البيانات(Data Visualization): عرض البيانات هو طريقة مبتكرة لجعل غير المتخصصين قادرين على قراءة بياناتك وفهمها، يمكنك استخدام الرسوم البيانية أو المخططات أو الخرائط أو النقاط أو مجموعة من الأساليب الأخرى. إن العرض الجيد للبيانات يساعد صانعي القرار على استخلاص رؤى قيمة من خلال مقارنة مجموعات البيانات ومراقبة العلاقات داخلها.

طرق تحليل البيانات(Data Analysis Methods):

تختلف طرق تحليل البيانات بناءً على اختلاف الأهداف والتقنيات المستخدمة، ولعل من أشهر هذه الطرق يتمثل في  التالي:

• التحليل الوصفي(Descriptive Analysis): يتضمن التحليل الوصفي تلخيص ووصف السمات الرئيسية لمجموعات البيانات، حيث يركز على تنظيم وتقديم البيانات بطريقة ذات مغزى، وغالبًا ما يستخدم مقاييس مثل المتوسط(Mean)، والوسيط(Median)، والمنوال(Mode)، والانحراف المعياري(Standard Deviation)، ويوفر التحليل الوصفي نظرة عامة على البيانات ويساعد على تحديد الأنماط أو الاتجاهات.
• التحليل الاستدلالي(Inferential Analysis): يهدف التحليل الاستدلالي إلى استخلاص استنتاجات أو تنبؤات حول مجموعة أكبر من البيانات بناءً على بيانات العينة، ويتضمن تطبيق تقنيات إحصائية مثل اختبار الفرضيات(Hypothesis Testing)، وفترات الثقة(Confidence Intervals)، والتحليل الانحداري(Regression Analysis). ويساعد التحليل الاستنتاجي على تعميم النتائج من العينة إلى مجموعة أكبر من البيانات.
• التحليل الاستكشافي للبيانات :(Eexploratory Data Analysis) يركز التحليل الاستكشافي للبيانات على استكشاف وفهم البيانات دون فرضيات مسبقة. ويتضمن ذلك عرض البيانات(Visualization)، والإحصاءات التلخيصية(Summary Statistics)، وتقنيات تحديد خصائص البيانات للكشف عن الأنماط والعلاقات والسمات المثيرة للاهتمام. ويساعد التحليل الاستكشافي للبيانات على توليد فرضيات تفتح المجال لمزيد من التحليل.
• التحليل التشخيصي(Diagnostic Analysis): يهدف التحليل التشخيصي إلى فهم العلاقات السببية داخل البيانات، ويبحث في العوامل أو المتغيرات التي تساهم في نتائج أو سلوكيات محددة. وتُستخدم تقنيات مثل التحليل الانحداري، والتحليل التبايني (Analysis Of Variance)، أو تحليل الارتباط(Correlation Analysis)، بشكل شائع في التحليل التشخيصي.
• التحليل التنبؤي(Predictive Analysis): يتضمن التحليل التنبؤي استخدام البيانات التاريخية للتنبؤ أو توقع نتائج مستقبلية. ويستخدم تقنيات النمذجة الإحصائية(Statistical Modelling)، وخوارزميات التعلم الآلي(ML Algorithms)، وتحليل السلاسل الزمنية(Time Series Analysis)، لتحديد الأنماط وبناء النماذج التنبؤية. وغالبًا ما يُستخدم  التحليل التنبؤي للتنبؤ بالمبيعات أو توقع سلوك العملاء أو تقدير المخاطر.
• التحليل التوجيهي(Prescriptive Analysis): يتجاوز التحليل التوصيفي التحليل التنبؤي من خلال التوصية بالإجراءات أو القرارات بناءً على التنبؤات، ويجمع بين البيانات التاريخية، وخوارزميات التحسين(Optimization Algorithms)، وقواعد العمل لتقديم رؤى قابلة للتنفيذ وتحسين النتائج. ويساعد التحليل التوجيهي للبيانات في صنع القرار وتخصيص الموارد.

إن الفهم الجيد لهذه الطرق والفرق بينها تجعل من المتخصصين في تحليل البيانات يستخدمون الأسلوب المناسب للمشكلة التي يتعاطون معها للوصول إلى الأهداف المرجوة، والاستفادة من هذا العلم للوصول إلى قرارات مبنية على حقائق في كل المجالات.

مصدر المقالة:
https://www.simplilearn.com/data-analysis-methods-process-types-article