: 1- استهداف أفضل للعملاء، حتماً لاَ تُريد تضيع الوقت لعملك والموارد المتاحة والاموال لتعداد الحملات الاعلانية التيْ تستهدف شرائح سكانية لاَ تهتم كثيراً للحملة الاعلانية او لاَ تهتم بالمنتج او الخدمة التيْ تقدمها. يساعد تحليل البيانـات ما هو افضل مكان يجب التركيز عليه أثناء الحملة الاعلانية. 2- تتعرف عـلى العملاء، تتبع عملية تحليل البيانـات ما هو أفضل جودة وأداء منتجاتك والحملات ضمن التركيبة السكناية المستهدفة. كما تتم تكوين فكرة ما هو أفضل فْي عادات الانفاق لدى الجمهور المستهدف. كمَا تتم عملية تحديد ما هو المجال الاكثر اهتمام، تمكنك فْي تحديد الاسعار وتحديد زمن الحملة الاعلانية لتستطيع تحديد كمية البضائع المطلوبة. 3- تقليل تكاليف التشغيل، عبر تحليل البيانـات تسمح لكَ تحديد ماهو الذيْ يُنتج بشكلْ جيد ويجب ضخ المزيدَ منْ الاموال والموارد. واي مناطق لاَ تنتج ويجب تقليص الدعم فيها او التخلص منها تماماً. ما هي وظيفة تحليل البيانات - تجارتنا. 4- أفضل الطرق لحل المشكلات، تساعدك البيـانات بتقديم افضل المعلوماتْ التيْ تمكنك فْي اتخاذ قراراتٌ مستنيرة اكثر نجاحاً. وتجنب للقرارات الخاطئة. 5- الحصُول عـلى بياناتٍ اكثر دقة، تُساعد عملية تحليل البيـانات اختيار ما هو أفضل دائماً عبر المعلوماتْ الدقيقة التيْ تكونُ ذات صلة مباشرة، كمَا يُمكن تطوير الاستراتيجيات التسويقية وخطط العمل وإعادة تنظيم رؤية الشركة او رسالتها.
جمع البيانات: تعتبر هذه المرحلة من أصعب المراحل، وذلك لخصوصية البيانات وصعوبة الحصول عليها. في هذه المرحلة يتم تحديد مصادر البيانات وآلية جمعها للإجابة على الأسئلة المطروحة سابقاً، بالإضافة إلى كيفية تخزينها. التحليل الاستكشافي للبيانات: تركز هذه المرحلة على اكتشاف البيانات عن قرب وتحديد الأخطاء وأفضل طريقة لعرضها عن طريق تصوير البيانات. (Wrangle data) تنظيف البيانات: يتم تقسيم هذه المرحلة إلى مراحل صغيرة (تجميع، تنظيف، تقييم) وتكون بشكل متتالي حسب السؤال المطروح. علم البيانات وتحليل البيانات. ما هو الفرق بينهما؟ - نمذجيات. استخلاص النتائج: في هذه المرحلة عادةً ما يتم التعامل مع تعلم الآلة أو الإحصائيات الاستنتاجية التي تقع خارج نطاق هذا المقال حيث سيتم التركيز على استخلاص النتائج باستخدام الإحصاء الوصفي. مشاركة النتائج: غالبًا ما تحتاج إلى تبرير ونقل المعنى في الإحصاءات التي تم إجادها. في حال كان الهدف النهائي هو إنشاء نظام، فعادة ما تحتاج إلى مشاركة ما قمت بإنشائه، وشرح كيفية توصلك إلى قرارات التصميم، والإبلاغ عن مدى جودة أدائه. تصوير البيانات دائمًا يعتبر ذا قيمة لإيصال نتائجك سواء كان عن طريق التقارير أو العروض التقديمية. ما هو الفرق بين علم البيانات وتحليل البيانات؟ على الرغم من أن كل من محللي وعلماء البيانات يتشاركون العديد من الأهداف والمهام كما هو موضح بالأعلى، إلا أنه هناك بعض الاختلافات.
أصبحت البيانات لغةً عالمية، وأصبحت أكثر أهمية من أي وقت مضى، يُنتج البشر البيانات أكثر من إنتاجهم لأي شيء آخر، إذ تتدفق بكميات ضخمة بحيث يقوم الناس بتوليد 2. 5 كوينتيليون بايت من البيانات كل يوم! تحليل البيانات - فهرس. وبحلول عام 2023، ستُقَدّر قيمة صناعة البيانات الضخمة بنحو 77 مليار دولار! بالنسبة للشركات لا يُمثّل نُقص البيانات مشكلة، ولكن، مع وجود تلك الكمية من البيانات التي تحتاج إلى الفرز، يُصبح تحليل البيانات (على الرغم من أهميته)، هو التحدي الكبير الذي يواجه الشركات، وأصحاب الأعمال، فعلى الرغم من حجم البيانات التي نقوم بإنشائها كل ثانية إلا أن ما نقوم بتحليله واستخدامه لا يتعدى 0. 5% منها! في الواقع لا يمكن لأيّ قَدرٍ من البيانات أن يساعد أيَّ مؤسسة ما لم يتم تحليلها، في هذا المقال سنتعرف على تحليل البيانات وأهميته للشركات لاتخاذ أفضل القرارات.. ما هو تحليل البيانات؟ إن تحليل البيانات هو القدرة على جمع البيانات وتنظيمها بحيث يتم ترجمتها إلى معلومات مفيدة. يُعرّف قاموس الأعمال تحليل البيانات بأنه: "عملية تقييم البيانات باستخدام التفكير التحليلي والمنطقي لفحص كل مُكوّن من مكونات البيانات المُقدَّمة، هذا الشّكل من التحليل هو مجرد خطوة واحدة من العديد من الخطوات التي يجب إكمالها عند إجراء تجربة بحثية.
إدارة وهندسة قواعد البيانات – Database Management and Architecture هذا الدور مسؤول عن تصميم ونشر وصيانة قواعد البيانات لدعم معاملات البيانات المعقدة ذات الحجم الكبير لخدمات معينة أو مجموعات من الخدمات. الوظائف ذات الصلة: محلل قاعدة بيانات، مسؤول قاعدة بيانات، اختصاصي بيانات. ذكاء واستراتيجية الأعمال – Business Intelligence and Strategy تتضمن بعض المسؤوليات الرئيسية في ذكاء الأعمال تحسين مصادر البيانات الخلفية لزيادة الدقة والبساطة، وبناء حلول وتحليلات مخصصة، وإدارة لوحات المعلومات، وتقديم التقارير إلى أصحاب المصلحة، وتحديد الفرص والتعرف على أفضل الممارسات في إعداد التقارير والتحليل مثل سلامة البيانات، وتصميم الاختبارات، والتحليل والتحقق والتوثيق. الوظائف ذات الصلة: مهندس ذكاء الأعمال، مطور ذكاء الأعمال، محلل ذكاء الأعمال، استراتيجي البيانات. تصور وعرض البيانات – Data Visualization and Presentation أصبحت القدرة على تقديم البيانات بطريقة جذابة بصرياً جزءاً من دور كل محلل أعمال وعالم بيانات تقريباً. عندما يصبح مجال التركيز هذا دوراً فعلياً في الشركة، فإن مسؤوليتهم الرئيسية تشمل إنشاء حلول ذكاء الأعمال للفرق والعملاء بناءً على متطلبات عمل وحالات استخدام محددة.
تصورات متعددة المتغيرات، لمناظرة وفهم التفاعلات بين المجالات المختلفة في البيانات. الخوارزمية التصنيفية K-means Clustering هي طريقة التجميع في التعلم غير الخاضع للإشراف حيث يتم تخصيص نقاط البيانات في مجموعات K، أي عدد أنظمة المجموعات، بناء على المسافة من مركز كل مجموعة. وسيتم تجميع نقاط البيانات الأقرب إلى نقطة مركزية معينة ضمن نفس الفئة. يتم استخدام الخوارزمية التصنيفية K-mean Clustering بشكل شائع في تجزئة السوق والتعرف على الأنماط وضغط الصور. تستخدم النماذج التنبؤية، مثل الانحدار الخطي، الإحصائيات والبيانات للتنبؤ بالنتائج. أنواع تحليل البيانات الاستكشافية هناك أربعة أنواع أساسية من تحليل EDA: غير رسومي أحادي المتغير. يعد هذا هو أبسط شكل من أشكال تحليل البيانات، حيث تتكون البيانات التي يتم تحليلها من متغير واحد فقط. نظرا لأنه متغير واحد، فإنه لا يتعامل مع الأسباب أو العلاقات. والغرض الرئيسي من التحليل أحادي المتغير هو وصف البيانات وايجاد الأنماط الموجودة داخلها. رسومي أحادي المتغير. لا تقدم الطرق غير الرسومية صورة كاملة للبيانات. ولذلك فإن الطرق الرسومية تكون مطلوبة. تشمل الأنواع الشائعة للرسومات أحادية المتغير ما يلي: مخططات الجذع والأوراق، والتي تظهر جميع قيم البيانات وشكل التوزيع.
تتيح مرونة نهج النظرية الأرضية للباحثين العثور على أنماط واتجاهات وعلاقات في كل من البيانات النوعية والكمية. بناءً على النتائج، يبني المحقق نظرية تأسست أو "متأصلة" في البيانات. عبر جدولة توفر تقنية تحليل البيانات هذه معلومات حول العلاقة بين المتغيرات المختلفة في تنسيق جدول. يسمح للباحثين بملاحظة متغيرين أو أكثر في وقت واحد. يتم تصنيف البيانات وفقًا لمتغيرين فئويين على الأقل، يتم تمثيلهما في شكل صفوف وأعمدة. لذلك، يجب تصنيف كل متغير تحت فئتين على الأقل. تُستخدم تحليلات البيانات في الأعمال لمساعدة المؤسسات على اتخاذ قرارات أعمال أفضل. سواء أكان بحثًا عن السوق أو بحثًا عن المنتج أو تحديد المواقع أو مراجعات العملاء أو تحليل المشاعر أو أي مشكلة أخرى توجد بها بيانات، فإن تحليل البيانات سيوفر رؤى تحتاجها المؤسسات من أجل اتخاذ الخيارات الصحيحة. كما تعد تحليلات البيانات مهمة للشركات اليوم، لأن الخيارات التي تعتمد على البيانات هي الطريقة الوحيدة لتكون واثقًا حقًا في قرارات العمل. قد يتم إنشاء بعض الأعمال الناجحة بناءً على حدس، لكن جميع خيارات الأعمال الناجحة تقريبًا تعتمد على البيانات.
سيسنس (Sisense): منصة لتحليل البيانات تهدف إلى مساعدة المطورين التقنيين ومحللي الأعمال على معالجة وتصور جميع بيانات أعمالهم. وتمتلك تقنية تعمل على تحسين الزمن اللازم للحساب وذلك من خلال استخدام التخزين المؤقت لوحدة المعالجة المركزية بدلاً من ذاكرة الوصول العشوائي البطيئة. تيبكو سبوت فاير (TIBCO Spotfire): منصة لتحليل البيانات توفر بحثًا بلغة طبيعية ورؤى بيانات مدعومة بالذكاء الاصطناعي، وهي أداة تصور شاملة يمكنها نشر التقارير لكل من تطبيقات الجوال وسطح المكتب. كليك (Qlik): توفر هذه الأداة تحليلات بيانات الخدمة الذاتية ومنصة ذكاء الأعمال التي تدعم كلاً من السحابة والنشر المحلي، وتدعم استكشاف البيانات واكتشافها بواسطة المستخدمين التقنيين وغير التقنيين على حدٍ سواء. جوجل داتا استوديو (Google Data Studio): أداة مجانية لعرض البيانات ولوحات المعلومات التي تتكامل تلقائيًا مع معظم تطبيقات جوجل الأخرى. ريداش (Redash): أداة خفيفة الوزن وفعالة من حيث التكلفة للاستعلام عن مصادر البيانات وبناء التصورات. ميتا بيز (Metabase): أداة تحليلات مجانية ومفتوحة المصدر وذكاء للأعمال تسمح للمستخدمين بطرح أسئلة حول البيانات، وهي طريقة للمستخدمين غير التقنيين لاستخدام واجهة التأشير والنقر لبناء الاستعلام.