تحليل البيانات وأزاي تقدر تجيب شغل منه ؟
تحليل البيانات
وأزاي تقدر تجيب شغل منه ؟
في 2020، شركة كريم أتباعت لأوبر بـ 3.1 مليار دولار
وده بسبب نجاحهم في فهم وتلبية احتياجات السوق المحلي في الشرق الأوسط .
عارف السبب وراء النجاح ده إيه؟
السبب هو علم تحليل البيانات لأن شركة كريم عملت تحليل عميق لأنماط حركة المرور، سلوكيات السائقين وتفضيلات العملاء .
وده أدى إلى أن الشركة تفهم كويس طبيعة سوق المواصلات في الشرق الأوسط وتوفير تجربة مميزة لكل مستخدم.
وده أدى إلى نمو سريع في المنطقة عند شركة كريم.
السلام عليكم ورحمة الله وبركاته، انهارده قررت أعملكم مقال عن أكتر مجال بيتسأل عليه .
والمجال ده وزي ما توقعته من المقدمة هو ال data analysis أو ال research analysis يعني بالعربي تحليل البيانات.
يلا بينا نشوف المجال ده
تحليل البيانات
هو عبارة عن أني مثلا عندي بيانات معينة أنا بقى عايز أعمل البيانات دي فحص وتنمية وتعديل وتنظيم
عشان أخرج منها معلومات معينة تفيدني في المجال التجاري أو غيره .
وتقدم لي حلول لمشكلات عندي أو قصور في حاجة محتاجة أفهمها وكده يعني.
مثلا أنا شغال في شركة وأنا بجمع حسابات الشركة طلع في مشكلة في مبلغ معين فهروح بقى أعمل إيه؟
أمسك مثلا جدول المبيعات بتاعة الشركة وأجيب كل الحاجات اللي تباعت والمجموع بتاعها كام.
هل في حاجة مثلا خرجت ومتكتبتش؟
هل كان في خطأ جمع وأشياء ترجع لمراجعة السيستم؟
وكل البيانات اللي معاك دي وده كمثال بسيط يعني أنا بعمل تحليل للبيانات عشان أجمع معلومات.
أنا عايز أققولكم كمان إن مش شرط أحلل البيانات دي عشان المشكلة وبس لا
ده أنا بحلل البيانات دي عشان أزود إيرادات الشركة كمان .
يعني لو عندي قصور في حاجة معينة مخليه إيرادات الشركة مش أحسن حاجة بعرفها لما بحلل البيانات.
تحليل البيانات
كمان بيساعدني إني أفهم نمط الشغل ماشى إزاي وكمان أقدر أتنبأ باللي جاي.
كمان تحليل البيانات بيساعدك في تطوير الاستراتيجيات بتاعة التسويق وإنك تفهم سلوك المستهلكين.
يعني مثلا أنا واحد بقدم كورسات فهشوف إيه أكتر كورس العملاء مقبلين عليه
وعايزينه مني هروح أعمل عليه offer لمدة معينة.
أو كورس الدنيا مش شغالة أحسن حاجة فيه وأعمل فيه نفس الشيء أو إني أعمل package مع بعض.
إن الكورس اللي عليه إقبال واللي كورس اللي مش عليه إقبال اللي اتنين كده package مع بعض
ياخدوهم بسعر مخفض مثلا.
يعني محلل البيانات ده بيعمل فرز ومعالجة للمعلومات اللي بتجيله عشان يحدد الأنماط اللي أتكررت زي سلوك عميل اتجاه حاجة معينة عشان أستنتج استراتيجيات تفيد الشركة اللي أحلل بياناتها هقولك صح.
وكده انت ماشي معايا على الخط طيب انت بقى عايز تشتغل في المجال ده محتاج يكون عندك مهارات إيه؟
تحليل البيانات والمهارات المطلوبة ؟
أول حاجة: إنه يكون حد خبير بالأرقام يعني عنده خلفية كويسة عن الإحصاء، الرياضيات والخورزميات ويكون عنده شوية مهارات كده في لغات البرمجة.
مش لازم تكون أجمد حاجة يعني يكون عنده خلفية عنها وأكيد يكون شاطر في الكمبيوتر والإكسل وشغل الأعمدة والخلايا ده.
كمان يكون عنده مهارات قوية في إدارة المشاريع كمان إنه يكون حد مطلع وفضولي وعنده نهم للمعرفة عشان ده هيزود معلوماته وأفكاره ويخليه يفهم الداتا اللي قدامه كويس.
يكون حد مش بيتوتر كتير ومبادر دايماً المبادرة دي شيء مهم جداً جداً.
لإنه هيعمل الحاجة المطلوبة منه وإنه يفكر في كده حل إنه يكون عنده سلطة على البيانات اللي في إيده يعني أقدر أستخلص منها كل معلومة مهما كانت صغيرة .
وطبعاً مش محتاج أقولك إن الإنجليزي بتاعك لازم يكون كويس لأن أغلب الداتا اللي هتشتغل عليها هتبقى بالإنجليزي.
ولو مش بالإنجليزي فالبرمجة المساعدة لك هتكون بالإنجليزي.
تحليل البيانات وانواعه ؟
الأنواع كتير أحدد مسار تحليل البيانات بناء على أنه نوع هقولك إن كل شركة لازم تبص على احتياجاتها من البيانات دي وأهدافها إيه.
عشان تحدد أى نوع هيناسب الوضع بتاعها وده بينقلنا لأنواع تحليل البيانات .
وهي عندك التحليل الوصفي وده بيعتمد على تحليل بيانات قديمة عشان أحسن المستقبل بتاع الشركة .
يعني بستنتج منه نتائج تساعدني للفترة الجاية في إني أتعامل وده بنستعمله عشان نجدب العملاء المحتملين إنهم يشتروا مننا .
وإننا نتتبع مؤشرات الأداء الرئيسية بشكل عام .
تحليل البيانات التشخيصي
عندنا بعد كده التحليل للتشخيص ده بقى بنعمله عشان نعرف سبب حدوث حدث معين أو وقوع حدث معين سواء كان سلبي أو إيجابي.
بمعنى إني عايز أفهم إزاي ده حصل بعد بقا ما بنحلل البيانات ونعرف الأسباب والعوامل اللي أدت لده.
الشركة بقا بتقرر إذا كانت تاخد احتياطاتها أو تقرر الموضوع تاني لو كانت حاجة إيجابية مثلاً شركة بقت تنتج كمية من منتج ما في شهر واحد.
وكانت الكمية دي في العادي بتتباع مثلاً في سنة .
فمحلل البيانات مثلاً اكتشف إن المسؤول عن الماركتينج نزل post معين قدر يجذب به أكبر قدر من العملاء.
فالشركة بتخليه يقرر الأسلوب ده ويشتغل عليه ثاني وثالث ورابع .
تحليل البيانات التنبؤي :
عندنا بعد كده التحليل التنبؤي ده بقى عكس التحليل الوصفي ده بيبص للمستقبل وبيستخدم التحليل الوصفي برضه طريقه في الغالب كده يعني .
ده بقى بيستعمل كل إحصائيات الماضي والأرقام وهكذا عشان يتنبأ باللي هيحصل السنة الجاية للشركة .
يعني أتنبأ بالأرباح باتجاهات السوق كمان أتنبأ بالمخاطر اللي ممكن تقابلني وكده يعني.
تحليل البيانات التقديري:
بعد كده فيه التحليل التقديري وده في الغالب بيكون بعد التحليل التنبؤي وهو بيساعد الشركات أنه يكون عندها رؤية ثاقبة تجاه الحاجة اللي المفروض تعملها عشان تحل المشاكل المتوقعة.
وده بيخليك دايما سابق بخطوة يعني لو المشكلة حصلت فعلا فأنت مأمن نفسك ولو ما حصلتش فأنت برضه أخذت احتياطاتك وكله تمام.
تحليل البيانات المعرفى:
بعد كده عندنا التحليل المعرفي وده أكتر واحد متقدم فيهم والنوع ده بيحلل البيانات بذكاء شبه ذكاء الإنسان بيستخلص النتائج وبيكتسب خبره من التعلم ويطور من نفسه مع الزمن
وبيساعدك كمان تعرف إيه اللي ممكن يحصل لو الظروف اللي جمعت فيها البيانات تغيرت وكده يعني .
والنوع ده من التحليل بيعتمد على التقنيات الذكاء الإصطناعية .
تحليل البيانات الكروكي:
وأخيراً عندنا التحليل الكروكي وده تحليل أنا اخترعته كده يعني كروكي بجد والله أنا اخترعته يعني وأنا بشرح للناس كورس الفريلانس المباشر .
لقيت أنه عدد لا يستهان به من الطلبة طالبين إن المحاضرات يتم تلخيصها كتابيا عشان يعرفوا يرجعوا لها بسهولة .
وبرضه من تحليلي الكروكي كده لقيت إن الناس محتاجة حاجة متخلصش الباقه عندهم وكمان تكون تفاعلية فعملت لهم دليل الفريلانس الرقمي واللي فيه كل تفصيلة تخليك تبقى فريلانسر جامد .
التحليل الكروكي عشان لما تبقى فريلانسر قد الدنيا تشوف إيه أكتر حاجة العملاء بتوقعوا بيسألوا عليها وتعملها لهم.
التحليل ده اختراع مني وكده يعني .
بعد معرفنا الأنواع وقررنا النوع اللي محتاجينه للبيانات اللي هنحللها إيه بقى خطوات تحليل البيانات ؟
تحليل البيانات وخطواته ؟
أول حاجة: هي جمع البيانات وغالبا ده بيكون من مصادر مختلفة يعني ممكن نلاقيها في قواعد بيانات الشركة سواء منظمة وتاخدها على طول.
أو عشوائية ومتبعترة وعشان تجمعها هتحتاج تعمل استطلاعات رأي أو تتبع بيانات العملاء على مواقع الشركة أو الويب سايت .
وممكن كمان تلاقي البيانات دي عند الشركة المنافسة لأنه ساعات بيكون في مصالح مشتركة ما بين الشركات وبعضها فبيعملوا تبادل البيانات.
يعني متقلقوش يا جماعة بياناتنا متبعترة بكل حته .
بعد كده هتعمل معالجة للبيانات دي يعني ايه يعني تبدأ تنظف الدنيا وهتلاقي عندك بيانات مكررة أو فيها غلط أو مش دقيقة وبيانات ناقصة .
عشان يبقى كل ده في الآخر تطلع معانا بيانات سليمة موثقة مفهومة وجودتها عالية، ونقدر نبدأ شغل صح
تحليل البيانات
بعد كده نموذجية البيانات يعني ايه بقى كلام ده يعني تحليل وتحديد نمط البيانات المختلفة اللي ضبطتها وهتختار ايه البيانات اللي عايز تخزينها وتجمعها وتعمل علاقات بينها .
وتحدد ازاي هنربط مجموعات البيانات دي مع بعضها يعني عشان يكون في عامل مشترك ما بينهم وازاي كمان هنعرض البيانات دي .
وعمتًة عملية النموذجية بتساعد في انك تفهم البيانات اسرع وتقدر تعمل عنها تقرير كمان بسرعة وسهولة ووضوح .
بعد كده البيانات اللي انت عملت لها نمذجة دي بتفسرها من خلال انك تحدد الانماط والاتجاهات اللي ممكن توفر لك اي معلومات مفيدة توضح لك اجابات على اسئلتك.
أو بتوضح سلوكيات معينة او بتفسر أسباب مشكلة ما وممكن كمان تبني على التفسيرات دي قرارات وكده يعني.
بعد كده بنعرض البيانات دي بشكل حاوي يعني في شكل مخططات او رسوم بيانية او تقارير مكتوبة بنوع خط حلو وتكون عامل هايلايت للحاجات المهمة.
تحليل البيانات
بعد كده تقدمها للمسؤول بقى عشان يفهم تفسيرات البيانات دي وياخد قراره المناسب بناء على البيانات دي.
هتسألني طيب ايه انواع البيانات اللي ممكن أحللها
هقولك عندنا نوعين من البيانات بيانات كمية او عددية ودي البيانات اللي هي قابلة للقياس واحد اثنين ثلاثة اربعة كده يعني يعني البيانات اللي بتحدد بأرقام .
زي الشركة باعت كم منتج مثلا ربعمية دي حاجة قيمتها بتتحدد برقم اذا هي بيانات كمية.
تحليل البيانات الكمية
و البيانات الكمية بتنقسم لنوعين كمية منفصلة ودي بتاخد عدد محدود من القيم.
يعني مثلا الشركة عندي فيها خمسين موظف فبالتالي عدد القيم المحتملة عندي عمره ما هيزيد عن خمسين وكمان مستحيل الاقي قيمة بتقول اربعين ونص مثلا.
يعني لا كلها لازم تكون اعداد صحيحة واحد واربعين اثنين واربعين وهكذا يعني
وعندنا بيانات كمية مستمرة او متصلة زي مثلا اطول الاشخاص ممكن الاقي حد طوله مية وتمانين سنتي.
ممكن الاقي حد طوله مية اثنين واربعين ونص وهكذا يعني فيه كسور ومفيش حدود لقيمة البيانات يعني مكملة ومستمرة .
تحليل البيانات
بعد كده عندنا بيانات نوعية او مئوية دي بقى بيانات غير قابلة للقياس وما ينفعش نمثلها بيانيًا عكس البيانات الكمية اللي ممكن نمثلها في اشكال بيانية.
البيانات دي بقى مثلاً بتصنف الاستجابات وفهم سلوك العملاء عامة وتصرفاتهم وعواطفهم وكده يعني .
ودي كمان بتنقسم لنوعين بيانات نوعية اسمية يسمى بيها المتغيرات وهي بتوصف اسم او فئات بدون ترتيب معين.
زي مثلا عندي من الموظفين نوعين رجال ونساء مفيش نوع ثالث .
وعندي بيانات نوعية ترتيبية دي بقى بتقدم بيانات عن فئات معينة بس فيه ترتيب بينها مثلا بجمع بيانات عن درجة رضاء الموظفين على خدمة معينة.
فالتقييمات مثلا كانت ممتاز جيد جدا جيد مقبول.
فبالتالي الفئات بتاعتي ترتيبها هيكون كالتالي من الأعلى للأقل من أول ممتاز بعدين جيد جدا بعدين جيد بعدين مقبول.
وكده نكون خلصنا كلام عن تحليل البيانات لحد ما تعبت من الكلام .
يارب تكونوا استفدتوا ولو عندكم أي استفسار نستناكم تسيبوه في الكومنتات تحت سلام
يمكنك أيضاً قراءة هذا المقال علي أوليكس اي تي:
شات چى بي تى وكيف تستخدمه وتحقق استفادة منه
