سيساعد تشغيل تحليل البيانات الشركات على اكتشاف الأنماط والاتجاهات والوصلات التي تساعدهم على اتخاذ خيارات أفضل وإدارة أعمالهم بكفاءة أكبر. ومع ذلك ، قد يكون تحديد أدوات تحليل البيانات الأفضل للبحث أمرًا صعبًا نظرًا لوجود أدوات وتقنيات متعددة. ومن ثم ، ستسلط هذه المقالة الضوء على ميزات ومزايا أفضل أدوات تحليل البيانات.
من هو محلل البيانات؟
يستخدم محلل البيانات أدوات وتقنيات مختلفة للبحث ، وجمع ، وتنظيم ، وتحليل البيانات من مصادر مختلفة لمساعدة المؤسسات على تحقيق أهداف أعمالها. يستخدمون المنطق والأساليب الإحصائية وبرمجة الكمبيوتر لتحويل الأرقام إلى معلومات يمكن لمؤسسات المعلومات استخدامها لتحسين سير العمل وعمليات الأعمال. محللو البيانات مسؤولون عن التمييز بين البيانات المهمة والأقل أهمية ، وغالبًا ما يكونون مسؤولين عن جودة البيانات وإعداد التقارير لأصحاب المصلحة الداخليين والخارجيين.
ما هي أدوات تحليل البيانات؟
أدوات تحليل البيانات هي تطبيقات برمجية أو أنظمة أساسية تسمح لمحللي البيانات بالبحث عن البيانات وجمعها وتنظيفها وتشغيلها وتحليلها وتصور البيانات لرسم رؤى واتخاذ قرارات تعتمد على البيانات. كما أنها تتيح للمستخدمين الوصول إلى العمليات والميزات المختلفة ، مما يسمح لهم بإدارة مجالات مختلفة من عملية تحليل البيانات.
أفضل أدوات تحليل البيانات
تشمل أدوات وبرامج أهم محللي البيانات ما يلي:
رقم 1. مايكروسوفت اكسل
أداة تحليل البيانات في Microsoft Excel ، والمعروفة أيضًا باسم Analysis ToolPak ، هي وظيفة إضافية توفر للمحلل أدوات متنوعة لتحليل البيانات المالية والبحثية والإحصائية والهندسية. تشمل ميزاته:
- سهولة التنشيط: يمكن تنشيط Analysis ToolPak بسهولة من خلال الانتقال إلى علامة التبويب "خيارات" في قائمة "ملف" ، وتحديد الوظائف الإضافية ، ثم اختيار وظائف Excel الإضافية من القائمة المنسدلة "إدارة".
- خيارات التحليل المختلفة: بمجرد تنشيط حزمة أدوات التحليل ، تقدم مجموعة متنوعة من أدوات تحليل البيانات ، مثل الانحدار ، والرسوم البيانية ، وتحليل التباين (ANOVA) ، واختبارات t ، من بين أشياء أخرى.
- إخراج الجداول والرسوم البيانية: يستخدم وظائف ماكرو إحصائية أو هندسية مناسبة لحساب وعرض النتائج في جداول الإخراج. تقوم بعض الأدوات أيضًا بإنشاء مخططات بالإضافة إلى جداول الإخراج.
- تحليل ورقة عمل واحدة: تعمل وظائف تحليل البيانات في ورقة عمل واحدة ، مع ظهور النتائج في ورقة العمل الأولى والجداول الفارغة المنسقة في أوراق العمل المتبقية.
# 2. تابلوه
تعد Tableau واحدة من أدوات تحليل البيانات الشائعة والمعروفة بتصوراتها الرائعة وسرعتها وتفاعلها ودعمها المحمول. يحتوي على واجهة سحب وإفلات مرئية ، مما يجعل إنشاء تصورات ولوحات معلومات تفاعلية بدون خبرة ترميز واسعة أمرًا سهلاً. تجعل قدرات التصور في Tableau خيارًا شائعًا في ذكاء الأعمال. تشمل ميزاته:
- واجهة بديهية وسهلة الاستخدام: Tableau عبارة عن منصة تحليلات مرئية سهلة الاستخدام لاستكشاف البيانات وتحليلها بدون خبرة فنية.
- استكشاف قوي للبيانات: تتيح تقنية VizQL من Tableau التعرف السريع على الأنماط المرئية واستكشاف البيانات من خلال إجراءات السحب والإفلات.
- واجهة أمامية مرنة لاستكشاف البيانات: يوفر Tableau واجهة أمامية لاستكشاف البيانات متعددة الاستخدامات للمستخدمين من جميع القدرات التقنية ، ويقدم تحليلات متقدمة ، وحسابات متطورة ، وتكامل R / Python ، وتحليل جماعي ، وقدرات تنبؤية من أجل فهم وتعاون أفضل.
- التكامل مع R و Python: يتكامل Tableau مع R و Python ، مما يعزز القدرات التحليلية وتمكين الانحدار الخطي المتعدد لرؤى البيانات.
- إمكانية الوصول والتعاون: يوفر تحليلات مرئية للمؤسسات ، بما في ذلك Tableau Mobile للوصول إلى البيانات أثناء التنقل ، واستكشاف المستعرض ، والتكامل المضمن لتحسين الرؤية والتعاون المحسن في البيانات.
# 3. بيانات Periscope
Periscope Data عبارة عن نظام أساسي لذكاء الأعمال يدعم عمليات التكامل مع مستودعات البيانات وقواعد البيانات الشائعة. إنها إحدى أدوات تحليل البيانات التي تسمح للمحللين التقنيين بتحويل البيانات باستخدام SQL أو Python أو R ، بينما يمكن للمستخدمين الأقل تقنيًا إنشاء لوحات المعلومات ومشاركتها بسهولة. تقدم Periscope Data أيضًا شهادات أمان ، مثل HIPAA-HITECH. تتضمن ميزات بيانات Periscope ما يلي:
- منصة بيانات موحدة: توفر Periscope Data نظامًا أساسيًا موحدًا لاستيعاب البيانات وتخزينها وتحليلها والإبلاغ عنها من مصادر متعددة ، مما يضمن مصدرًا واحدًا للبيانات
- دعم SQL و Python و R.: تدمج Periscope Data SQL و Python و R ، مما يمكّن محترفي البيانات من إجراء تحليلات معقدة ، وبناء نماذج تنبؤية ، وإنشاء تصورات تفاعلية في نفس بيئة التطوير.
- عرض مرئي للمعلومات: توفر Periscope Data مجموعة شاملة لتصور البيانات مع خيارات رسوم بيانية متنوعة ، مما يسمح للمستخدمين بإنشاء تصورات مخصصة وفهم تقدم القسم.
- إدارة وأمن البيانات: توفر Periscope Data وحدة شاملة لإدارة البيانات للمستخدمين للتحكم في الوصول وإنشاء بيئات معزولة وضمان أمان البيانات والامتثال.
- واجهة مستخدم بديهية وإدارة الاستعلام: توفر Periscope Data واجهة سهلة الاستخدام مع أدوات الاستعلام المخصصة ، ومحرر SQL ، والإكمال التلقائي ، والتنسيق ، ووضع الاستكشاف لتحليل البيانات بكفاءة وإدارة الاستعلام.
# 4. باور بي
تقدم Microsoft Power BI ، أداة ذكاء الأعمال. يسمح للمستخدمين باستيراد البيانات من مصادر مختلفة وإنشاء لوحات معلومات وتقارير في الوقت الفعلي. يدعم Power BI تكامل AI و Excel ويوفر موصلات بيانات مُعدة مسبقًا ومخصصة. يسمح للشركات بفهم بياناتها بشكل أفضل من خلال التحليلات والتصورات القوية. تشمل مزايا استخدام Power BI ما يلي:
- لوحات المعلومات في الوقت الفعلي: يتيح Power BI للمستخدمين إنشاء لوحات معلومات في الوقت الفعلي يتم تحديثها على الفور لحل المشكلات وإيجاد الفرص.
- الصديقة للمستخدم واجهة: يتميز Power BI بواجهة سهلة الاستخدام تسهل على المستخدمين تصور البيانات وتحليلها.
- تكامل البيانات: يدعم Power BI التكامل السهل للبيانات من مصادر مختلفة ، بما في ذلك Excel و SQL Server و Azure و Salesforce والمزيد.
- التعاون:: يتيح Power BI للمستخدمين مشاركة لوحات المعلومات والتقارير الخاصة بهم مع الآخرين ، مما يجعل التعاون في مشاريع تحليل البيانات أمرًا سهلاً
#5. Splunk
Splunk هي عبارة عن منصة شائعة لجمع البيانات الضخمة والتحليلات تستمد رؤى من كميات كبيرة من بيانات الجهاز. إنه يمكّن المؤسسات من إدارة التطبيقات وعمليات تكنولوجيا المعلومات والامتثال ومراقبة الأمن بكفاءة. تقدم Splunk العديد من الأدوات والميزات لتحليل البيانات ، مثل:
- الفهرسة والبحث: تقوم Splunk بفهرسة وتربط البيانات الموجودة في حاوية للبحث والتنبيهات والتقارير والمرئيات. يجد الاتجاهات ويخلق القياسات ويشخص القضايا.
- تحليل البيانات في الوقت الحقيقي والتاريخ: يتيح Splunk للمؤسسات تحليل وتصور أشهر أو سنوات من البيانات من واجهة مستخدم سلسة.
- التكامل مع البيانات المنظمة: تعمل Splunk على تحسين الذكاء التشغيلي ورؤى الأعمال من خلال دمج بيانات الماكينة مع قواعد البيانات العلائقية ومستودعات البيانات.
- التدرجية: يمكن تحجيم Splunk بسرعة من مركز بيانات واحد إلى عدة مراكز بيانات.
- نمذجة البيانات: يمكن تشكيل البيانات المفهرسة في مجموعة بيانات واحدة أو أكثر بواسطة خبراء المجال لمساعدة المستخدمين النهائيين على تقييم حالات العمل دون تعلم لغة معالجة بحث Splunk.
# 6. داتابين
Datapine هي أداة لتحليل البيانات تمنح العملاء وصولاً سريعًا وسهلاً إلى بيانات ذكاء الأعمال الخاصة بهم دون الحاجة إلى معرفة SQL أو قاعدة البيانات. يوفر واجهة سحب وإفلات سهلة لتحليل قواعد البيانات.
تشمل مزايا استخدام DataPine ما يلي:
- اتخاذ القرار في الوقت الحقيقي: يتيح تحليل البيانات عبر الإنترنت للشركات تحليل الاتجاهات السابقة ومراقبة الأداء الحالي وتوقع المستقبل. هذا يعزز سير العمل واتخاذ القرار والإيرادات.
- تحسين الإنتاجية وجودة البيانات: مركزية بيانات الشركة في أداة تحليل البيانات عبر الإنترنت يقلل من الأخطاء والتفسير السيئ. وبالتالي ، يمكن لمستخدمي الأعمال استخراج البيانات وتحليلها وعرضها دون دعم تكنولوجيا المعلومات.
- التحليلات التنبؤية: يحلل Datapine البيانات التاريخية والحالية لاكتشاف الاتجاهات والأنماط. يتنبأ بدقة بالأداء المستقبلي ، مما يسمح للمؤسسات بالبقاء في صدارة بياناتها.
- الوصول إلى البيانات والأمان: يتيح DataPine الوصول عن بُعد إلى البيانات ، مما يضمن الأمان والاتصالات الآمنة على أي جهاز متصل بالإنترنت.
# 7. RStudio (إيداع)
RStudio (Posit) هي لغة برمجة شائعة وبيئة تطوير متكاملة (IDE) لتحليل البيانات والحوسبة الإحصائية. يوفر واجهة سهلة الاستخدام لكتابة التعليمات البرمجية R وتنفيذها وتصحيحها وعرض البيانات ومعالجتها. تشمل ميزات RStudio ما يلي:
- محرر الكود: RStudio هو محرر كود مع تسليط الضوء على بناء الجملة ، والإكمال ، وأدوات التصحيح ، وتعزيز الكفاءة والمخرجات في الوقت الحقيقي.
- متصفح مساحة العمل: يتتبع مستعرض مساحة العمل في RStudio متغيرات بيئتك ووظائفها وقوائمها وإطارات بياناتها. يساعد هذا العرض المرئي للكائنات في معالجة البيانات وتحليلها.
- قابل للفتح: يدعم RStudio Shiny ، مما يتيح لك إنشاء تطبيقات الويب ولوحات المعلومات التفاعلية في R بدون تطوير الويب أو النشر. هذا يجعل من السهل مشاركة مشاريع تحليلات البيانات الخاصة بك مع الآخرين.
- التعاون والتكاثر: يسمح تكامل Git بالتعاون في RStudio. يوفر RMarkdown تقارير بالنص ، والتعليمات البرمجية ، والرسومات ، والنتائج. يساعد هذا في ضمان إمكانية التكرار في سير عمل تحليلات البيانات.
# 8. ساس
SAS عبارة عن مجموعة برامج لتحليل البيانات الإحصائية المتقدمة ، والتحليلات متعددة المتغيرات ، وذكاء الأعمال ، وإدارة البيانات ، والتصور ، والتحليلات التنبؤية. تشمل ميزاته:
- استقلالية المنصة: SAS مستقل عن النظام الأساسي ، مما يعني أنه يمكن تشغيله على أنظمة تشغيل مختلفة مثل Linux و Windows. تتيح هذه المرونة للمستخدمين العمل مع SAS على نظام التشغيل المفضل لديهم.
- الدخول الى البيانات: يتيح SAS سهولة الوصول إلى ملفات البيانات الخام والبيانات من قواعد البيانات الخارجية. يمكنه قراءة البيانات وكتابتها بأي تنسيق تقريبًا ، مما يجعلها مرنة للعمل مع مصادر البيانات المختلفة.
- ذكاء الأعمال: تتفوق SAS في تحويل البيانات وتحليلها ومعالجتها ، حيث توفر تحكمًا دقيقًا وتفضيلًا لمهام ذكاء الأعمال.
- تحليلات متقدمة: توفر SAS ميزات تحليلات متقدمة لاتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات والرؤى.
# 9. منضدة MySQL
أداة مرئية لمهندسي قواعد البيانات والمطورين ومديري قواعد البيانات التي توفر نمذجة البيانات وتطوير SQL وأدوات الإدارة الشاملة. تساعد ميزاته المطورين ومحللي البيانات على العمل مع قواعد بيانات MySQL. تشمل ميزاته:
- تصميم قواعد البيانات المرئية ونمذجة البيانات: يعمل MySQL Workbench على تبسيط تصميم المخطط وتحليل البيانات وإنشاء الاستعلام من خلال النمذجة المرئية والقيود.
- استكشاف وتحليل البيانات: يساعد MySQL Workbench في استكشاف البيانات وتحليلها من خلال استعلامات SQL والتصفية والفرز.
- التكامل مع أدوات تحليل البيانات الأخرى: يتكامل MySQL Workbench مع الأدوات الأخرى لتحسين تصور البيانات وإعداد التقارير والتحليل الإحصائي.
- خدمات تحليل SQL الحية: يتيح MySQL Workbench تحليل البيانات في الوقت الفعلي والرؤى من بيانات خدمات تحليل SQL الحية.
# 10. كوالتريكس
مع ميزات خاصة بالصناعة ، تستخدم أكثر من 11,000 علامة تجارية عالمية برنامج البحث هذا لأبحاث السوق. يقدم مجموعة من الميزات لتحليل بيانات المسح. تشمل ميزاته ما يلي:
- قسم إحصائيات الذكاء: Qualtrics Stats iQ هي أداة إحصائية سهلة الاستخدام للتحليل المتعمق وتحديد الاتجاه والنمذجة التنبؤية ، باستخدام البيانات من Qualtrics والمصادر الخارجية.
- منصة قائمة على السحابة: Qualtrics هو نظام أساسي قائم على السحابة يتيح تحليل البيانات من أي مكان ، مما يسمح للمستخدمين بالعمل عن بُعد.
- التكامل مع الأنظمة الموجودة: تتكامل Qualtrics مع الأنظمة الحالية عبر API ، وتبسيط التحليل وتقليل العمل الإضافي.
- دعم من الدرجة الأولى: توفر Qualtrics دعمًا من الخبراء ، مما يضمن قدرة المستخدمين على توسيع نطاق مهام تحليل البيانات والتكيف مع أهداف النمو بمساعدة موثوقة.
# 11. KNIME
KNIME هو نظام أساسي مفتوح المصدر لتحليل البيانات يسمح للمستخدمين ببناء تدفقات عمل البيانات باستخدام واجهة مرئية. يوفر العديد من أدوات معالجة البيانات وتحويلها وتحليلها وتكاملها مع أدوات علوم البيانات الأخرى. تشمل ميزاته:
- مقياس التنفيذ مع الطلبات: تعمل KNIME على تحسين أداء سير العمل من خلال التدفق في الذاكرة ومعالجة البيانات متعددة مؤشرات الترابط والحوسبة الموزعة على Apache Spark.
- UX / UI محسّن: KNIME Analytics Platform 5 يعزز تجربة المستخدم ويبسط سير العمل المرئي للمبتدئين.
- نمذجة البيانات والتصور: تقدم KNIME أدوات رؤى البيانات ، بما في ذلك النمذجة والتصور ، وتتكامل مع المشاريع مفتوحة المصدر مثل Keras و TensorFlow و H2O و R و Python لتحليل البيانات الموحد.
- احتفظ بالجودة والدقة: تضمن KNIME تحليلات عالية الجودة من خلال توفير الشفافية والتوثيق وتتبع أصل البيانات والخطوات وأساليب النمذجة لسهولة الصيانة والتصحيح.
- ميزات توفير الوقت: تقدم KNIME ميزات موفرة للوقت للنماذج الأولية والاختبار ، بما في ذلك المكونات سابقة البناء لهندسة الميزات ، وتحسين المعلمات الفائقة ، وقابلية تفسير النموذج.
رقم 12. نموذج بيانات ERWIN (DM)
يعد Erwin Data Modeler (Erwin DM) أداة قوية لنمذجة البيانات توفر مجموعة من الميزات لتحليل البيانات وإدارتها. تشمل ميزاته الرئيسية ما يلي:
- إدارة البيانات والذكاء: يعد Erwin Data Modeler مستودعًا مركزيًا لتعريفات البيانات ، مما يتيح الرؤية والحوكمة وإدارة البيانات. وهو يدعم شروط العمل والقواعد وأفضل الممارسات ، مما يؤدي إلى استخدام البيانات الإستراتيجية.
- قدرات نمذجة البيانات: Erwin Data Modeler هي أداة شاملة لتصميم ونشر وفهم الأعمال المعقدة وهياكل البيانات التقنية ، ودعم IDEF1X وتدوين النمذجة الأبعاد.
- إدارة البيانات الوصفية: يقوم Erwin Data Modeler بأتمتة عمليات إدارة البيانات والحوكمة ، مما يعزز قيمة بيانات المؤسسة من خلال الاتساق والوضوح وإعادة الاستخدام عبر مبادرات التكامل والبيانات الرئيسية والبيانات الوصفية والتحليلات.
رقم 13. البرتقالي
برنامج رائد لاستخراج البيانات يستخدم الإحصائيات والذكاء الاصطناعي وتقنيات التعلم الآلي لتحديد الاتجاهات والأنماط الخفية في مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة. تشمل ميزاته:
- البرمجة المرئية: توفر Orange واجهة برمجة مرئية لتحليل سير العمل ، مما يتيح سهولة الاستكشاف والتحليل بدون رمز.
- صندوق أدوات واسع النطاق: يوفر Orange مجموعة أدوات متنوعة لمهام تحليل البيانات ، بما في ذلك أدوات الإدخال والتصفية وأخذ العينات والتضمين ومعالجة الميزات والتصور وخوارزميات التعلم الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف.
- الوظائف الإضافية لوظائف موسعة: تقدم Orange وظائف إضافية لتحليلات البيانات المختلفة ، مما يتيح للمستخدمين إجراء تحليلات متخصصة والعمل مع أنواع بيانات محددة.
- المصدر المفتوح وعبر المنصات: Orange هي حزمة برامج مفتوحة المصدر ، تم إصدارها بموجب ترخيص GPL ، وهي متوفرة على GitHub ، وتدعم أنظمة macOS و Windows و Linux.
أدوات محلل البيانات الضخمة
أدوات تحليل البيانات الضخمة هي برامج وتقنيات تستخدم لتخزين ومعالجة وتحليل كميات كبيرة من البيانات لاستخراج رؤى وأنماط ذات مغزى. هناك العديد من أدوات تحليل البيانات الضخمة المتاحة ، سواء مفتوحة المصدر أو التجارية ، بميزات وإمكانيات مختلفة.
تتضمن بعض الأدوات الشائعة أطلس. Ti و IBM SPSS Modeler و Cloudera Enterprise و Microsoft Power BI. تقدم هذه الأدوات وظائف مثل تحليل البيانات النوعية ، والنمذجة التنبؤية ، وتصور البيانات ، والتكامل مع لغات البرمجة والإحصاء الأخرى.
هناك ثلاثة أشياء يجب مراعاتها عند اختيار أدوات تحليل البيانات الضخمة لعملك وهي:
- القدرات التحليلية: ابحث عن الأدوات التي تقدم أنواعًا مختلفة من نماذج التحليلات ، مثل التعدين التنبئي وأشجار القرار والسلاسل الزمنية وتحليل سلة السوق.
- الاندماج : ضع في اعتبارك ما إذا كانت الأداة يمكن أن تتكامل مع الأدوات الإحصائية الأخرى ولغات البرمجة لتحليل مخصص.
- استيراد البيانات وتصديرها: تحقق من مدى سهولة استيراد البيانات وتصديرها من الأداة بالإضافة إلى توصيلها بمستودع البيانات الضخمة لديك.
ما الأساليب التي يستخدمها محللو البيانات؟
يستخدم محللو البيانات تقنيات وأدوات مختلفة لتحليل البيانات واستخلاص رؤى ذات مغزى. تشمل التقنيات التي يستخدمها محللو البيانات للتحليل ما يلي:
- تحليل كمي
- التحليل النوعي
- عرض مرئي للمعلومات
- تنظيف البيانات والمعالجة المسبقة
- استكشاف البيانات
- نمذجة البيانات
أدوات لتحليل البيانات في البحث
فيما يتعلق بتحليل البيانات في البحث ، يمكن أن تساعدك العديد من الأدوات في جمع البيانات ومعالجتها وتحليلها وتصورها. الأدوات الشائعة لتحليل البيانات في البحث هي:
- Excel: يعد Excel أحد الأدوات المستخدمة على نطاق واسع لتحليل البيانات ، خاصةً لمجموعات البيانات الأصغر في البحث.
- SPSS: SPSS هو برنامج لتحليل البيانات يستخدم على نطاق واسع في العلوم الاجتماعية وأبحاث الأعمال.
- Stata: Stata عبارة عن حزمة برمجيات لتحليل البيانات تستخدم بشكل شائع في الاقتصاد والعلوم الاجتماعية ومجالات البحث الأخرى. تشتهر Stata بسهولة الاستخدام والتعامل مع البيانات الضخمة.
- Apache Spark: Apache Spark هو محرك تحليلات موحد لمعالجة البيانات على نطاق واسع. توفر Spark واجهات برمجة التطبيقات بلغات متعددة ، بما في ذلك Python و R ، مما يجعلها واحدة من الأدوات التي يمكن الوصول إليها لأبحاث تحليل البيانات.
برمجيات تحليل البيانات
يعد برنامج تحليل البيانات أمرًا ضروريًا للشركات لإدارة بياناتها وتحليلها بشكل فعال. يسمح للمستخدمين بترتيب البيانات وشرحها وتقديمها بشكل هادف. تتوفر خيارات برامج تحليل البيانات المختلفة ، ولكل منها ميزات وإمكانيات.
نصائح حول اختيار أفضل برامج تحليل البيانات
- قبل اختيار برنامج تحليل البيانات ، من المهم فهم أنواع البيانات التي تريد مؤسستك تحليلها ومتطلبات تكامل البيانات الخاصة بك.
- حدد من سيستخدم برنامج تحليل البيانات. ومن ثم ، ضع في اعتبارك دعم الأداة للرسوم المرئية ذات الصلة بمؤسستك.
- تقييم قدرات نمذجة البيانات لبرنامج تحليل البيانات.
- ضع في اعتبارك نموذج السعر والترخيص لبرنامج تحليل البيانات.
هل يستخدم SQL لتحليل البيانات؟
تستخدم لغة الاستعلام الهيكلية (SQL) للنظر في البيانات. إنها لغة قوية تم إنشاؤها للعمل مع قواعد البيانات العلائقية. كما يتيح للمستخدمين الحصول على البيانات من قواعد البيانات وتغييرها وفحصها. بالإضافة إلى ذلك ، غالبًا ما يستخدم محللو البيانات والعلماء SQL كلغة برمجة لأداء مهام مثل تصفية البيانات وتجميعها وتحويلها.
ما هي أنواع التحليلات الأربعة؟
أنواع التحليلات الأربعة وصفية وتشخيصية وتنبؤية وتعليمية.
- تحليلات وصفية: التحليلات الوصفية تلخص البيانات التاريخية باستخدام تقنيات تجميع البيانات والتعدين للكشف عن الاتجاهات والأنماط. غالبًا ما يتم تقديمه في تمثيلات مرئية مثل المخططات والرسوم البيانية ، مما يوفر رؤى لمزيد من التحليل.
- التحليلات التشخيصية: تحلل التحليلات التشخيصية الأحداث الماضية باستخدام استكشاف البيانات والتصور والتحليل الإحصائي للكشف عن الأسباب الجذرية والعلاقات والارتباطات أيضًا.
- التحليلات التنبؤية: تتنبأ التحليلات التنبؤية بالنتائج المستقبلية باستخدام البيانات التاريخية ، واستخدام النمذجة الإحصائية ، والتعلم الآلي ، واستخراج البيانات لأغراض مختلفة ، مثل التنبؤ بالطلب ، وتجزئة العملاء ، واكتشاف الاحتيال ، وتقييم المخاطر.
- التحليلات الوصفية: التحليلات الوصفية تقدم توصيات للإجراءات التي تستخدم تقنيات متقدمة مثل التحسين والمحاكاة. كما أنه يركز على السيناريوهات وتأثيراتها المحتملة على مؤشرات الأداء الرئيسية.
مقالات ذات صلة
- ما الذي يمكن أن تحققه SQL للشركات؟
- نمذجة البيانات: التعريف والأنواع والأساليب
- أعلى 20+ برنامج لتحليل البيانات في عام 2023
مراجع حسابات
