تعريف تحليل البيانات

تعد عملية تحليل البيانات هى دراستها وترتيبها وتنظيمها جيداً وفقاً لمعايير معينة، كما يتم تمثيل هذه البيانات في مخططات وسردها بأشكال بيانية علمية من أجل استنتاج الإجابة بسهولة دون تعقيد، فهذا المجال يمكنك من أن تصبح شخص طموح وذكي وذلك لأنه يمكنك من إنتاج الكثير من الأفكار الجديدة، فلم يعد تحليل البيانات مجال قاصر على مجال ما فقط بل أصبح ضروريا في كافة مجالات العمل وأصبحت كافة الشركات تشترط بالخبرة في هذا المجال لأنه مرتبط الآن بالذكاء الاصطناعي والتعلم العميق.

أسباب تحليل البيانات

كما ذكرنا أن تحليل البيانات هو تنظيمها وترتيبها من أجل الاستفادة منها في الحصول على إجابات أسئلة معينة، ولابد من جمع المعلومات ووضعها في مخططات منظمة قبل أن يتم تحليلها ومن أبرز أسباب تحليل البيانات:

لاختيار الأسلوب التحليلي المناسب دور كبير في عملية تحليل البيانات، حيث يسهل عملية التحليل ويزيد من قدرة الباحث على تفسير المتغيرات التي تؤثر في ظاهرة ما.
كما يسمح تحليل البيانات بالوقوف على جوهر تأثير المتغيرات في الظواهر المختلفة.

الهدف من تحليل البيانات

قد يعتقد البعض أن تحليل البيانات يقصد به الصعوبة والتشتيت ولكن الأمر عكس ذلك تماما، حيث أن الهدف الأساسي من تحليل البيانات هو تبسيطها وتسهيل فهمها لأبعد الحدود، ويعني ذلك أن تحليل البيانات يقصد به الوصول لحل معين وبسيط من بيانات كبيرة ومعقدة مما يسهل تصور الأحداث ويساعدنا لنصل لإجابات منطقية تعطي حلول مثالية.
ويستخدم تحليل البيانات غالبا مع إضافات برمجية ذكية من أجل التمكن من منصات التداول العالمية والتحكم في الأسعار، فمجال تحليل البيانات ليس معقد بل ممتع للغاية لذلك عليكم بتعلمه فسوف يحسن من مساركم التقني والتكنولوجي.
البحث عن أحد الظواهر بطريقة علمية ودراسة كافة أبعادها وربطها بالواقع.
البحث في ظاهرة معينة حتى نصل إلى استنتاج يناسبها.

طرق ومراحل تحليل البيانات

هناك مجموعة من الطرق التي يعتمد عليها تحليل البيانات وهي كالآتي:

التحليل الإحصائي ويتم هذا التحليل بالاقتصاد على الإحصاء والأشكال البيانية بصورة أساسية، ويتم هذا التحليل من خلال برنامج Excel.
التحليل النوعي ويعتمد هذا التحليل على الكيمياء التحليلية التي تستعمل في الطب والأبحاث العلمية.
التحليل الوصفي وهو تحليل البيانات والمعلومات تبعا لمنطق تام أو وصف ظاهرة معينة بصورة علمية. بعض مراحل تحليل البيانات .
تحليل البيانات وتحويلها لمعلومات وهذه المرحلة تتمثل في جمع عدد كبير من المعلومات المفيدة ذات قيمة من أجل الحصول على نتيجة مهمة في النهاية، كما تساعدنا هذه المرحلة في إيجاد الكثير من الحلول وكلما زادت المعلومات التي نقوم بجمعها كلما زادت دقة التحليل.
تحديد الهدف من تحليل البيانات قبل البدء في عملية تحليل البيانات يجب علينا تحديد الهدف من هذه العملية ومدى الاستفادة منها وما التقنيات والأدوات التي سوف نستخدمها في هذه العملية.
إدخال البيانات وتعد هذه المرحلة من المراحل الأساسية في عملية تحليل البيانات، ويتم من خلالها إدخال البيانات بدقة عالية في برنامج محدد مع ضرورة إدخال الأسئلة التي نرغب في تحليلها والحصول على استنتاجات لها.
تشغيل البيانات ويتم في هذه المرحلة حصر وعد المعلومات ومعرفة خاصية كل منها، وذلك بهدف إجراء مجموعة من التحليلات الإحصائية وتلخيص المتوسط الحسابي بالإضافة إلى تحديد التوزيع المتكرر للمتغيرات والمعلومات التي سوف تخضع للتحليل.
جمع البيانات وهنا نقوم بجمع البيانات التي سوف نقوم بتحليلها من مراجع ومصادر مختلفة مع ضرورة توثيق موعد جمع هذه البيانات.
تنقية البيانات بعد أن تقم بجمع البيانات يجب عليك مراجعتها جيدا من أجل تجنب أي خطأ، ويجب عليك الحذر في هذه المرحلة لأنها تعد من أخطر مراحل تحليل البيانات، وكلما ما كانت المعلومات صحيحة وخالية من الأخطاء كلما ساهمت في الحصول على نتائج سليمة بطريقة أسرع وأفضل.
تفسير وتحويل البيانات إلى نتائج ويتم هنا ربط كافة النتائج والحقائق التي توصلنا إليها من خلال عملية تحليل البيانات بالمؤشرات والغرض من تحليل البيانات.[١]

تعلم تحليل البيانات

انتشر مؤخراً

مفهوم تحليل البيانات

بصورة كبيرة وأصبح الجميع يبحث عنه ويبدأ في دراسته وذلك لأن هذا المجال تمكن من تحقيق نمو كبير في فترة قصيرة، كما تطلب الشركات الكبرى الآن من المتقدمين للوظائف أن يكون لديهم خبرة كافية في هذا المجال، لذلك حرصنا على أن نقدم لكم مجموعة من الخطوات التي تساعدك على تعلم تحليل البيانات وهي كالآتي:

تعلم لغة البرمجة البايثون

حيث تعد هذه اللغة من أهم لغات البرمجة التي يتم استخدامها في تحليل البيانات وذلك لأن لها شعبية كبيرة في الأوساط الصناعية مما يجعلها تدعم سير عملية تحليل البيانات بصورة مثالية.

تعلم تحليل البيانات وتصورها والتلاعب بها باستخدام مكتبة pandas

لا يقتصر تعلم تحليل البيانات على لغة البايثون فقط بل يجب عليك تعلم كيفية استخدام مكتبة pandas ، حيث توفر هذه المكتبة هيكلة بيانات عالية الأداء مما يجعلها مناسبة لعمليات تحليل البيانات التي تعتمد على الجداول والأعمدة، ولا تقتصر مكتبة pandas على ذلك بل تحتوي على العديد من الأدوات التي تمكنك من قراءة البيانات وكتابتها ومعالجة المفقود منها، فهذه المكتبة تزيد من فاعلية العمل في تحليل البيانات في كافة المراحل سواء كان تجميع للبيانات أو تنظيمها أو أي شيء متعلق بها.

الاستمرار في التعلم والتطبيق

مجال تحليل البيانات سهل وممتع ولكن يتطلب بحث مستمر وتعليم وتطبيق دائم مم أجل تحسين مهاراتك واكتساب مهارات جديدة، ويمكنك القيام بذلك من خلال البحث عن الأمور التي تحفزك على ذلك، وإليكم أهم المصادر التي يمكنك الاستعانة بها من أجل التعلم وتطبيق ما تعلمته في علم البيانات:

متابعة المدونات والمواقع التي تهتم بعلم تحليل البيانات والاطلاع على كل ما تقدمه.
منافسات kaggle ويعد هذا الموقع من أهم المواقع الإلكترونية التي تسهل التواصل بين كافة المهندسين والمبرمجين في جميع أنحاء العالم فيضم هذا الموقع ما يزيد عن ٣ مليون عضو من الأشخاص المهتمين بتحليل البيانات والبحث بها، ولا يقتصر الأمر على ذلك فقط بل يقدم الموقع منصة يمكن للشركات من خلالها انشاء المنافسات في علم البيانات ويكون لكل منافسة جائزة مالية كبيرة، ولا شك في أن هذه المنافسات تمكنك من تحسين قدرتك على فهم البيانات وتطبيقها بصورة واقعية.
أحرص على الانضمام للأشخاص المهتمين بالبايثون وعلم البيانات سواء كانوا من نفس الدولة أم من دول أخرى، وذلك لأنه يمكنك من مشاركة أفكارك مع الآخرين والاستفادة من آرائهم وخبراتهم وتبادل النصائح التي تضيف لك الكثير من المعلومات وتسهل عليك مسارك في هذا المجال.
كما يجب عليك أن تدرك أن هذا المجال يحتاج تركيز واتقان ولا يمكنك تعلمه واتقانه بسرعة فيجب عليك البحث فيه أولا وتحديد ما ترغب أن تتعلمه ولكي تتمكن من السير على الطريق الصحيح وتتعلم تحليل البيانات وتتقنها بصورة مثالية وواقعية. [2]