- تعريف تحليل البيانات.
- أدوات تحليل البيانات وأفضل الأدوات.
- كيف تصبح محلل بيانات.
- الخطوات الأساسية لتحليل البيانات.
- تعريف تحليل البيانات:
تحليل البيانات هو عملية فحص البيانات وتنظيفها وتحويلها ونمذجتها لاستخراج رؤى قيمة واتخاذ قرارات مستنيرة. ويتضمن استخدام التقنيات الإحصائية والرياضية لتحديد الأنماط والاتجاهات والعلاقات داخل البيانات.
- أدوات تحليل البيانات وأفضل الأدوات.
هناك مجموعة متنوعة من الأدوات المتاحة لتحليل البيانات، بدءًا من الأدوات الأساسية مثل Microsoft Excel إلى الأدوات الأكثر تقدمًا مثل Power BI. وفيما يلي شرح لبعض أدوات تحليل البيانات شائعة الاستخدام:
1. Microsoft Excel:
- يعد Microsoft Excel أحد برامج جداول البيانات الشائعة التي توفر إمكانيات تحليل البيانات الأساسية.
- يمكن للمستخدمين أداء وظائف مثل الفرز والتصفية وإنشاء المخططات والرسوم البيانية لتحليل البيانات.
- يحتوي Excel أيضًا على ميزات مضمنة مثل الجداول المحورية والتنسيق الشرطي الذي يجعله مفيدًا لمهام تحليل البيانات.
2. Tableau:
- Tableau هي أداة قوية لتصور البيانات تتيح للمستخدمين إنشاء لوحات معلومات تفاعلية وجذابة بصريًا.
- يمكنه الاتصال بمجموعة متنوعة من مصادر البيانات ويوفر إمكانات تحليلية متقدمة، مثل التحليلات التنبؤية والتحليل الجغرافي المكاني.
3. Power BI:
- Power BI هي أداة تحليلية للأعمال طورتها شركة Microsoft وتسمح للمستخدمين بإنشاء تقارير ولوحات معلومات تفاعلية.
- يتكامل مع مجموعة واسعة من مصادر البيانات ويوفر إمكانات متقدمة لنمذجة البيانات وإعداد التقارير والتصور.
- يوفر Power BI أيضًا ميزات مثل الاستعلام باللغة الطبيعية وتكامل التعلم الآلي وأدوات التعاون لمشاركة الرؤى مع الآخرين.
4. SAS:
- SAS (نظام التحليل الإحصائي) عبارة عن مجموعة برامج تستخدم للتحليلات المتقدمة وإدارة البيانات والتصور.
- يوفر مجموعة واسعة من الأدوات والتقنيات الإحصائية لتحليل البيانات، بالإضافة إلى ميزات استخراج البيانات والتنبؤ وتحليل النصوص.
5. R & Python:
- Python وR هما لغتان برمجة شائعتان تستخدمان في تحليل البيانات والحوسبة الإحصائية.
- أنها توفر مجموعة واسعة من المكتبات والحزم لمعالجة البيانات، والتصور، والتعلم الآلي.
- تعد Python وR أدوات متعددة الاستخدامات يمكن استخدامها لمجموعة واسعة من مهام تحليل البيانات، بدءًا من تحليل البيانات الاستكشافية وحتى النمذجة التنبؤية.
هذه ليست سوى عدد قليل من الأدوات العديدة المتاحة لتحليل البيانات، حيث تقدم كل منها ميزاتها وقدراتها الفريدة. ويعتمد اختيار الأداة على المتطلبات المحددة للتحليل وكفاءة المستخدم في استخدام الأداة.
ومع ذلك، فإن الأدوات الأكثر استخدامًا هي:
-Microsoft Excel.
- Power BI: ولقد تناولنا الحديث عنه في المقال التالي(اضغظ هنا)
- كيف تصبح محلل بيانات؟
عادةً ما يتطلب العمل كمحلل بيانات مزيجًا من التعليم وتنمية المهارات والخبرة العملية. فيما يلي بعض الخطوات لمساعدتك في أن تصبح محلل بيانات:
1. التعليم:
- خذ دورات تدريبية ذات صلة: فكر في أخذ دورات في تحليل البيانات والإحصاء ولغات البرمجة مثل Python أو R وإدارة قواعد البيانات وتصور البيانات لبناء مهاراتك.
- احصل على الشهادات: يمكن أن يساعد الحصول على شهادات مثل محترف التحليلات المعتمد (CAP) أو معتمد من Microsoft: مساعد محلل البيانات في إثبات خبرتك في تحليل البيانات.
2. تطوير المهارات الفنية:
- تعلم لغات البرمجة: تعرف على لغات البرمجة الشائعة الاستخدام في تحليل البيانات مثل Python وR وSQL وغيرها.
- اكتساب الخبرة في أدوات تحليل البيانات: تدرب على استخدام أدوات مثل Microsoft Excel أو Tableau أو Power BI أو SAS أو الأدوات الأخرى ذات الصلة بمجال تحليل البيانات.
- تعزيز المعرفة الإحصائية: تطوير أساس قوي في الإحصائيات وتقنيات نمذجة البيانات لتحليل البيانات وتفسيرها بشكل فعال.
3. اكتساب الخبرة العملية:
- تدريب داخلي كامل: ابحث عن تدريب داخلي أو مناصب مبتدئة في تحليل البيانات لاكتساب خبرة عملية وتطبيق مهاراتك في بيئة واقعية.
- العمل على المشاريع: أنشئ مجموعة من مشاريع تحليل البيانات لعرض مهاراتك وخبراتك لأصحاب العمل المحتملين.
- الشبكة: احضر أحداث التواصل والمؤتمرات والمجتمعات عبر الإنترنت للتواصل مع محللي البيانات الآخرين ومحترفي الصناعة للحصول على الفرص والمشورة المهنية.
4. التعلم المستمر والتطوير المهني:
- البقاء على اطلاع: مواكبة الاتجاهات والتقنيات وأفضل الممارسات في تحليل البيانات من خلال التعلم المستمر والتطوير المهني.
- التعليم الإضافي: فكر في الحصول على درجات علمية متقدمة أو دورات عبر الإنترنت أو برامج تدريبية متخصصة لتعميق معرفتك ومهاراتك في تحليل البيانات.
باتباع هذه الخطوات والتحسين المستمر لمهاراتك ومعرفتك، يمكنك العمل على أن تصبح محلل بيانات ناجحًا وتطور حياتك المهنية في مجال تحليل البيانات.
- الخطوات الأساسية لتحليل البيانات.
تتضمن بداية عملية تحليل البيانات عادة تحديد أهداف وغايات التحليل، وكذلك - تحديد مصادر البيانات التي سيتم استخدامها. ويتبع ذلك جمع البيانات، حيث يتم جمع البيانات الأولية من مصادر مختلفة مثل قواعد البيانات أو الدراسات الاستقصائية أو أجهزة الاستشعار.
بمجرد جمع البيانات، يتم تنظيفها ومعالجتها مسبقًا لإزالة أي أخطاء أو تناقضات أو قيم مفقودة. والخطوة التالية هي تحليل البيانات باستخدام الأساليب الإحصائية المختلفة وتقنيات التصور وخوارزميات التعلم الآلي للكشف عن الأنماط والاتجاهات.
وأخيرًا، يتم تفسير الأفكار المكتسبة من التحليل واستخدامها لاتخاذ قرارات وتوصيات تعتمد على البيانات. يعد تحليل البيانات خطوة حاسمة في عملية صنع القرار للشركات والمؤسسات، لأنه يوفر معلومات قيمة يمكنها دفع التخطيط الاستراتيجي وتحسين الأداء.
تعلم المزيد للمبتدئين: