لتنظيم البيانات أو ترتيبها بطريقة تسهل فهمها ، نسمي هذه العملية "معالجة البيانات". عادة ما تكون لغة معالجة البيانات ، والمعروفة أيضًا باسم DML ، مطلوبة لمعالجة البيانات. يمكن تعديل البيانات داخل برنامج قاعدة بيانات باستخدام لغة ترميز DML ، والتي تتيح إعادة تنظيم البيانات. تتيح أدوات معالجة البيانات معالجة البيانات وتعديلها. لذلك ، يعد Excel أداة جيدة للتعامل مع البيانات.
التلاعب بالبيانات
تتضمن معالجة البيانات تنظيم مجموعة من البيانات بحيث تكون منظمة بشكل أفضل وأسهل في الفهم. الأعمال المصرفية والمبيعات والتسويق والعقارات والمحاسبة والتمويل وبرمجة الكمبيوتر ليست سوى عدد قليل من الصناعات التي تستخدم التلاعب بالبيانات. يعد استخراج البيانات وتنظيفها وإنشاء قاعدة بيانات وتصفيتها وفقًا لاحتياجاتك وتحليلها كلها خطوات في عملية معالجة بيانات فعالة.
كيفية التلاعب بالبيانات بفاعلية
يعد استخدام خطوات متعددة أحد أكثر استراتيجيات معالجة البيانات فعالية. فيما يلي بعض الإجراءات التكتيكية النموذجية التي قد تتخذها عند معالجة البيانات:
# 1. بناء قاعدة بيانات تحتوي على بيانات من مصادر مختلفة
يعد إنشاء قاعدة بيانات بمعلومات وبيانات من مصادر مختلفة خطوة تكتيكية أولى شائعة. تعد قاعدة البيانات المضمنة أو البرنامج الآلي كلا الخيارين لديك للقيام بذلك. إذا قررت بناء قاعدة البيانات الخاصة بك ، فلديك خيار استخدام مايكروسوفت إكسلأو Google Data Studio أو أدوات نمذجة البيانات الأخرى.
# 2. تنظيف وإعادة تنظيم محتوى البيانات.
تعد إعادة تنظيم محتوى البيانات وتنظيفه لجعله دقيقًا ومنظمًا خطوة إستراتيجية نموذجية أخرى. يمكن أن يؤدي استخدام البرامج الآلية إلى إنهاء هذه المهمة نيابة عنك. يمكن أن يشمل ذلك ضمان ربط جميع البيانات والتحليلات بشكل صحيح في أنماط منظمة.
# 3. اجمع البيانات وتخلص من الازدواجية
بعد تنظيم قاعدة البيانات ، تستلزم الخطوة التكتيكية التالية عادةً دمج بياناتك للبحث عن الازدواجية. يمكن أن يساعدك هذا في تنظيف المعلومات المكررة وتنظيم قاعدة البيانات بشكل أكبر. بالإضافة إلى ذلك ، قد يستلزم ذلك مزج البيانات في الصيغ لإنتاج بيانات متخصصة واسعة النطاق لتلبية احتياجات العمل.
# 4. افحص البيانات لاكتشاف المعلومات ذات الصلة
عادةً ما يكون تحليل نتائج البيانات الشامل بمثابة الخطوة التكتيكية النهائية للكشف عن البيانات المفيدة. تعد الاتجاهات في الإنفاق الاستهلاكي أو الرؤى التجارية أو التعامل مع العلامات التجارية الرقمية أمثلة قليلة على هذه البيانات المفيدة. يمكن أن تختلف البيانات ذات الصلة التي يكتشفونها ويفحصونها أيضًا بناءً على متطلبات كل شركة.
فوائد التلاعب بالبيانات
يعزز التلاعب بالبيانات نمو الأعمال والمؤسسات. يسهل التنظيم المنظم للبيانات الأولية ، وهو أمر ضروري لزيادة الإنتاجية ، واكتشاف الاتجاهات ، وخفض التكاليف ، وتحليل سلوك العملاء. تسمح البيانات المتسقة والمنظمة جيدًا للشركات بمعالجة بياناتها لأنها تتيح لهم الوصول إلى قواعد البيانات المنظمة. من خلال تجميع البيانات المتشابهة ، يمكّن التصنيف الشركات من تنظيم معلوماتها وقد يسهل البحث عن المعلومات.
# 1. الوصول إلى بيانات المشروع الثاقبة
إنه يمكّن الشركات من حفظ معلومات المشروع واستعادتها لاحقًا إذا احتاجوا إلى استخدامها كمورد عند تطوير مشروع جديد أو اتخاذ قرار بشأن أهداف العمل. عند تقييم الموارد المالية وتحديد ما إذا كانت الأرباح آخذة في الارتفاع ، قد تشير الشركات أيضًا إلى بياناتها السابقة.
# 2. معلومة اضافية
يمكن للشركات تعديل نتائجها لتقديم رؤى معينة. إذا أرادت شركة ما تتبع الزائرين بمرور الوقت وكانت مهتمة بحجم حركة المرور إلى موقعها على الويب ، فقد تتلاعب ببيانات حركة مرور الموقع للوصول إلى هذه النتائج.
# 3. يقلل من البيانات غير المجدية
يمكن أن تكون البيانات أحيانًا غير دقيقة أو لا تقدم معلومات ثاقبة. يمكن للشركات أيضًا تنظيف البيانات غير الدقيقة وإزالة رؤى البيانات غير المفيدة باستخدام التلاعب بالبيانات للحصول على نتائج دقيقة.
معالجة البيانات إكسل
العمليات الحسابية والوظائف يتضمن Excel بعض العمليات الحسابية الأساسية ، بما في ذلك الجمع والطرح والضرب والقسمة. يجب أن تكون قادرًا على استخدام هذه العناصر الأساسية Excel الميزات.
عند استخدام نفس المعادلة في عدة خلايا في Excel ، تكون ميزة الملء التلقائي مفيدة. إعادة كتابة الصيغة هي إحدى طرق القيام بذلك. على العكس من ذلك ، تتمثل الطريقة المختلفة في تحريك المؤشر لأسفل من الزاوية اليمنى السفلية للخلية. سيساعدك في تطبيق نفس الصيغة على صفوف متعددة في وقت واحد.
- الفرز والتصفية - يمكن أن تساعد ميزات الفرز والتصفية في Excel المستخدمين في معالجة البيانات باستخدام Excel.
- القضاء على التكرارات: من المحتمل أن تتكرر بعض البيانات أثناء عملية جمع البيانات وتكاملها. تتيح لك ميزة حذف مكرر في Excel التخلص من إدخالات جدول البيانات المكررة في معالجة بيانات Excel.
- يسمح Excel بالإضافة والإزالة المتكررة للأعمدة والصفوف. غالبًا ما يكون من الضروري دمج أوراق بيانات متعددة أو تقسيمها أو دمجها لتنظيم البيانات.
- يعد الحذف مفيدًا لأنه يمكن أن يلقي الضوء على المشكلات التي لم تفكر فيها. من خلال إزالة البيانات غير المهمة ، يمكنك تضييق نطاق تركيزك على مجموعة بيانات محددة. يعد التمحور إحدى الطرق الأقل شيوعًا للتعامل مع البيانات ، لكنه لا يزال شيئًا يجب أن تعرفه.
- تؤثر التغييرات في أنواع البيانات فقط على البيانات التي يتم عرضها حاليًا ، والتي تكون دائمًا نصوصًا أو أرقامًا. يمكنك تغيير طريقة العرض الخاصة بك لعرض البيانات النصية فقط ، على سبيل المثال ، إذا كنت تريد رؤية الأسماء فقط ، أو يمكنك فقط عرض النص عند عرض البيانات المالية. تم تحسين القدرة على عرض النص والأرقام والتواريخ والأوقات والمنطق والكائنات / التضمين بمجرد الاختيار بين هذين النوعين.
أنشطة معالجة بيانات Excel الأخرى
- يمكنك نقل أو تبديل الأعمدة والصفوف باستخدام تقنية معالجة البيانات الأقل شيوعًا المتمثلة في النقل. لن تستخدم هذه الطريقة عادةً إلا إذا كنت تحتاج فقط إلى إجراء تغييرات طفيفة على بياناتك.
- إذا كنت تعمل باستخدام بيانات من مصادر متنوعة ، فيمكنك استخدام ميزة إدراج الأعمدة والصفوف. ستسمح لك مجرد إضافة الأعمدة والصفوف ذات الصلة بتضمين المزيد من البيانات ذات الصلة حيث أنك ربما لا تحتاج إلى دمج كل شيء في مجموعة بيانات واحدة.
- القدرة على إضافة أعمدة وصفوف جديدة هو بالضبط ما يبدو عليه الأمر. يمكن أن تحتوي هذه الخلايا على معلومات حديثة من مصادر بيانات أخرى أو بيانات قام شخص ما بالفعل بتسجيلها ولكن لم يسجلها.
- عند مراجعة البيانات ، يكون من الأسهل تحديد ما تبحث عنه بسرعة عندما تحتوي الأعمدة والصفوف على أسماء. ربما تكون قد تعاملت مع مجموعات البيانات حيث تم إخفاء هذه المكونات ، مما جعل البيانات كلها غير مجدية.
لغة معالجة البيانات
قد يكون من الضروري التفاعل مع برنامج قاعدة البيانات لإجراء هذه التغييرات لضمان عدم فقدان الشركات لأي بيانات أثناء تنظيم قاعدة البيانات. يمكن للمستخدمين الوصول إلى البيانات التي يخزنونها في قواعد البيانات وتعديلها باستخدام عمليات لغة معالجة البيانات ، والتي تتعامل مع طلبات المستخدم. يعد إدراج البيانات وتحديثها واسترجاعها من بعض مهامها التي تؤديها الشركات بشكل متكرر.
بعض أوامر لغة معالجة البيانات النموذجية لمعالجة البيانات مذكورة أدناه:
- يتيح لك الأمر "تحديد" اختيار سجلات قاعدة البيانات التي ترغب في تعديل بياناتها. إنه يوجه قاعدة البيانات على وجه التحديد إلى البيانات التي يجب اختيارها ومكان تحديد موقعها.
- تحديث: باستخدام هذا الأمر ، يمكنك إجراء تغييرات على البيانات الموجودة بالفعل في قاعدة البيانات. على وجه الخصوص ، يمكنه الاتصال بقاعدة البيانات لإرشادها بشأن المعلومات التي تحتاج إلى تحديث ، ومكان إدخال المعلومات الجديدة ، وما إذا كان يجب إضافة السجلات بشكل متسلسل أو جميعها مرة واحدة.
- إدراج: يمكنك نقل البيانات داخل قاعدة البيانات باستخدام هذا الأمر. بمزيد من التفصيل ، يُعلم قاعدة البيانات بالموقع الحالي للبيانات والموقع الجديد الذي يجب نقلها إليه.
- حذف: يمكنك حذف البيانات من قاعدة البيانات باستخدام هذا الأمر. إنه يوجه قاعدة البيانات على وجه التحديد بشأن البيانات المطلوب حذفها ومكان تحديد موقعها.
- لغة الاستعلام الهيكلية ، أو SQL ، هي واحدة من أكثر لغات قواعد البيانات شيوعًا لمعالجة البيانات.
لماذا يعتبر التلاعب بالبيانات مهمًا
# 1. منظمة
يمكن للمؤسسات تنظيم البيانات وتحليلها بسهولة أكبر بفضل معالجة البيانات. أنها تمكنهم من تنفيذ العمليات التجارية الحاسمة مثل تحليل الاتجاه ، وأبحاث سلوك المستهلك ، و البيانات المالية التحليل.
# 2. التناسق
يحافظ التلاعب في البيانات أيضًا على الاتساق بين البيانات التي تم جمعها من مصادر مختلفة ، مما يوفر للشركات وجهة نظر موحدة تساعدها في اتخاذ قرارات أفضل وأكثر دراية.
# 3. سهولة الاستخدام
يمكن للمستخدمين أيضًا تنظيف البيانات وتنظيمها من خلال معالجة البيانات ، مما يسهل استخدامها. يمكّن التلاعب بالبيانات ، لا سيما في سياق تحليل البيانات المالية ، الشركات من فهم البيانات التاريخية والمساعدة في إنشاء التنبؤات المستقبلية.
# 4. تنظيف
يجعل التلاعب بالبيانات من الممكن الاحتفاظ بالمعلومات المهمة أثناء إزالة البيانات غير ذات الصلة. يمكن للشركات أيضًا تنظيم بياناتها ، وفصل المتغيرات غير ذات الصلة بل والقضاء عليها ، والتركيز على المعلومات التي تتطلبها.
أدوات معالجة البيانات
تسمح أدوات معالجة البيانات بترتيب وإعادة تنظيم وحركة البيانات مع الحفاظ على الخصائص الأساسية للبيانات. سواء تم أخذ عينات من المعلومات أو تم تغذية نموذج تحليل جديد وتدريبه ، يتم تعديل البيانات وفقًا للاحتياجات. تحاول أدوات معالجة البيانات تغيير العلاقات بين عناصر البيانات بدلاً من البيانات نفسها. يمكن للشركات استخدام هذه الأدوات لمجموعة متنوعة من المهام ، مثل تصفية الصفوف والأعمدة وتصنيف البيانات بالإضافة إلى إجراء تحليلات الانحدار ومعالجة السلاسل.
# 1. تابلوه
ساليسفورسي أنشأ Tableau ، وهي أداة لمعالجة البيانات التي يمكنها الاتصال بأي قاعدة بيانات. يستخدمه قطاع ذكاء الأعمال أكثر من غيره ، ويجعل من السهل تحويل البيانات الأولية إلى أي تنسيق يمكن للمستخدمين فهمه. على الرغم من الإشارة إليها في المقام الأول على أنها أداة إعداد التقارير ، إلا أنها تستخدم أيضًا في سياقات أخرى. استكشاف البيانات ، التصور، ويعد إعداد التقرير مفيدًا لنفس البيانات. نظرًا لأنه يحتوي على موصلات بيانات أو موزعي بيانات للعديد من المصادر المختلفة التي تحتفظ بالبيانات أو تخزنها ، فيمكنها إدارة البيانات غير المتجانسة.
# 2. اكسل
باستخدام Excel ، يمكن للمستخدمين إدارة البيانات وأتمتة مجموعة متنوعة من المهام. يمكنك جمع الكثير من البيانات باستخدام Excel ، والتي يمكنك أيضًا ترتيبها في صفوف وأعمدة. يمكن إدخال البيانات باستخدام الأحرف والأرقام والرسوم البيانية والمخططات والصور. يمكن إضافة البيانات وإزالتها وتغييرها وربطها ونقلها باستخدام تطبيق Excel.
# 3. KNIME
KNIME ، أو Konstanz Information Miner ، هي أداة لمعالجة البيانات تدمج مختلف مكونات التعلم الآلي واستخراج البيانات باستخدام Lego of التحليلات مفهوم خطوط أنابيب البيانات المعيارية. يحتوي على واجهة مستخدم رسومية ويستخدم JDBC لتمكين تجميع العقد التي تدمج مصادر البيانات المختلفة.
# 4. اباتشي سبارك
يمكن معالجة البيانات بسرعة باستخدام Apache Spark. تعد الحوسبة العنقودية للذاكرة ، التي تسرع معالجة التطبيق ، ميزتها الرئيسية. يحتوي Spark على العديد من تكاليف التشغيل ، بما في ذلك معالجة الدُفعات والخوارزميات التكرارية واستعلامات المجموعة والتدفق.
# 5. ساس
نظام التحليل الإحصائي هو اسم الشركة ، وهو يقدم حلول SAS لذكاء الأعمال والتحليلات. تم تطويره بواسطة معهد SAS. الأداة الأكثر استخدامًا لمعالجة البيانات. تتيح المجموعة الواسعة من خوارزميات ووظائف التعلم الآلي (التنظيف ، والتحول ، والمعالجة المسبقة ، والتصفية) للمستخدمين إنشاء وتقديم تحليل تنبؤي. لقد حسّن بشكل كبير مجموعة متنوعة من التصورات ، بما في ذلك الخرائط ذاتية التنظيم ومقاييس التشتت والرسوم البيانية ثلاثية الأبعاد. يستخدم XML لوصف نمذجة الشجرة ويتضمن مشغل ملفات مرنًا لإدخال البيانات وتنسيقات ملفات الإخراج.
# 6. TensorFlow
مكتبة شعبية مفتوحة المصدر تم تطويرها بواسطة شراء مراجعات جوجل يسمى TensorFlow. يتم توظيفهم من قبل الشركات لإجراء حسابات رقمية تتضمن رسوم بيانية لتدفق البيانات. يعزز TensorFlow بقوة التعلم الآلي والعميق في عصر الذكاء الاصطناعي. على الأنظمة الأساسية المستندة إلى Python ، يمكن استخدام الشبكات العصبية العميقة للتعرف على الصور وتضمين الكلمات وتصنيف الأرقام المكتوبة بخط اليد وإنتاج نماذج تسلسل مختلفة.
# 7. رابيدماينر
الشركة التي أنشأت أداة معالجة البيانات المعروفة باسم RapidMiner هي المكان الذي حصلت فيه على اسمها. اللغة المستخدمة في كتابتها هي Java. التحليل التنبئييمكن تنفيذ تطبيقات الأعمال والأغراض الأكاديمية والبحثية ، بالإضافة إلى الأغراض الأخرى ، باستخدام عامل التعدين السريع. يتبع إطار القالب ، الذي يسرع التسليم. فهو لا يعمل على تسريع التسليم فحسب ، بل يقلل أيضًا من أخطاء التحويل.
ما هي تقنيات معالجة البيانات؟
تتضمن معالجة البيانات تنظيم مجموعة من البيانات بحيث تكون منظمة بشكل أفضل وأسهل في الفهم. تتضمن معالجة البيانات تنظيم مجموعة من البيانات بحيث تكون منظمة بشكل أفضل وأسهل في الفهم.
ما هو التلاعب بالبيانات المستخدمة؟
يعد التلاعب بالبيانات ضروريًا لتوسيع المؤسسات والشركات. يجب إجراء تعديلات على البيانات الأولية لاستخدامها بفعالية في تحليل الاتجاه ، وتحليل سلوك العملاء ، وتحسين الإنتاجية ، وخفض التكاليف ، وما إلى ذلك.
ما هو التلاعب بالبيانات مقابل تعديل البيانات؟
تتضمن معالجة البيانات ترتيب البيانات بطريقة تجعلها أسهل في الفهم ، على عكس تعديل البيانات ، والتي تتضمن تغيير القيم الحالية للبيانات أو البيانات نفسها. بشكل عام ، يشير التلاعب بالبيانات إلى فعل ترتيب البيانات لتسهيل قراءتها أو جعلها أكثر دقة. من ناحية أخرى ، يشير تعديل البيانات إلى إجراء تغيير القيم الفعلية للبيانات.
ما هي الأجهزة التي تتعامل مع البيانات؟
تسمى اللغة المستخدمة في معالجة البيانات DML ، وهي ضرورية عادةً. DML لغة الترميز يسمح بتعديل البيانات داخل برنامج قاعدة البيانات ، مما يسمح بإعادة تنظيم البيانات. تتضمن معالجة البيانات بشكل متكرر العمليات التالية: التجميع
ما هي الأنواع الأساسية الثلاثة لتعليمات معالجة البيانات؟
تعليمات معالجة البيانات تستخدم بعض المهارات الحسابية وتطبق العمليات لتغيير (معالجة) البيانات. عادةً ما يحتوي الكمبيوتر النموذجي على ثلاثة أنواع مختلفة من إرشادات معالجة البيانات الأساسية.
- تعليمات حسابية.
- تعليمات المعالجة المنطقية والبتية.
- تعليمات التحول.
وفي الختام
معالجة البيانات هي عملية يمكن أن تساعدك في إدارة بياناتك بحيث يمكنك البدء في تحليل البيانات واتخاذ القرار. يمكن استخدامه لأي شيء في عملك ، لكنه يعمل بشكل أفضل عند استخدام الأرقام لاتخاذ قرارات العمل. تتيح لك لغة معالجة البيانات التواصل مع أ قاعدة بيانات بطريقة تم تصميمها من الألف إلى الياء لفهمها ، وإعطائها إرشادات دقيقة حول ما يجب فعله.
مقالات ذات صلة
- التنبؤ بالتدفق النقدي: المعنى ، الأساليب ، الأدوات ، النماذج (+ القوالب التفصيلية)
- أدوات إدارة المشاريع Excel مجانًا: كل ما تحتاج إلى معرفته وأنواعه وأدواته المجانية للاستخدام
مراجع حسابات
