كل يوم ، تنتج الشركات كميات هائلة من البيانات وتخزنها ، ولكن ماذا يحدث بعد ذلك؟ يمكن أن تساعد البيانات في تجميع معلومات مفيدة وقيمة عن المشتركين وشبكات العملاء وكذلك الشركات. المشكلة ليست دائمًا نقصًا في كمية البيانات المتاحة ؛ بدلاً من ذلك ، تكمن المشكلة في أنه من غير الواضح كيفية معالجة البيانات واستخدامها بالضبط. تحليل البيانات ، مثله مثل أي مجال علمي آخر ، هو عملية منهجية مقسمة إلى خطوات. في كل مرحلة ، هناك حاجة إلى مجموعة مختلفة من القدرات والمعرفة الخلفية. ومع ذلك ، من أجل الحصول على الرؤى ذات الصلة ، من الضروري أن يكون لديك فهم شامل للعملية. في هذا الدليل ، سنشرح الخطوات الرئيسية لعملية تحليل البيانات النوعية ودورة حياة البيانات.
قد تساعد البيانات أيضًا الشركات في العثور على آفاق منتجات جديدة ، وقطاعات التسويق ، وعمليات سير العمل ، والعديد من الأشياء الأخرى ، لا سيما عند ربطها ببرنامج التحليلات. عندما يتعلق الأمر بتطوير النتائج التي يمكن أن تصمد أمام الفحص الدقيق ، فإن وجود هيكل أساسي مفيد للغاية. وقد يكون هذا هو الهيكل التأسيسي الذي تحتاجه.
ما هو تحليل البيانات؟
تحليل البيانات هو عملية تطهير وتعديل ومعالجة البيانات الخام من أجل الحصول على معلومات مفيدة وذات صلة. تساعد هذه المعلومات الشركات في اتخاذ قرارات الأعمال الحاسمة والذكية. تساهم هذه التقنية في التخفيف من المخاطر المرتبطة بطبيعتها بصنع القرار لأنها توفر معلومات وإحصاءات مفيدة وهامة. تأتي هذه عادةً في شكل مخططات ورسوم بيانية وصور وجداول.
إن مفهوم "البيانات الضخمة" هو أحد المفاهيم التي تنشأ بشكل متكرر أثناء المحادثات المتعلقة بتحليل البيانات. يعتمد تحويل كميات كبيرة من البيانات إلى معلومات مفيدة بشكل كبير على تحليل البيانات ومعالجتها.
ما هي عملية تحليل البيانات؟
عملية تحليل البيانات هي عملية دراسة وتحليل البيانات من أجل التعرف على اتجاهات البيانات أو للوصول إلى قرارات العمل. تستخدم عملية تحليل البيانات مجموعة متنوعة من الأساليب والعمليات والتقنيات. أيضًا ، يعد تحليل البيانات خطوة مهمة جدًا في فهم كيفية أداء الأعمال التجارية حاليًا وتحديد التحسينات المحتملة لهذا الأداء والتي يمكن أن تؤدي إلى زيادة الربحية.
عند إجراء تحليل البيانات خلال العملية ، من الضروري المرور بعدة مراحل. وتشمل صياغة بيان المشكلة للمشروع ؛ جمع البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر ؛ تنظيفه إجراء تحليل البيانات الاستكشافية ؛ تحديد وإزالة القيم المتطرفة ؛ تحويلها إلى تمثيلات مرئية مثل الرسوم البيانية والرسوم البيانية ؛ تطبيق التحليل الإحصائي. وبناء نماذج التعلم الآلي.
خطوات عملية تحليل البيانات
عملية تحليل البيانات هي مجموعة الخطوات التي يحتاج المرء لإكمالها لفهم البيانات المتاحة وجعلها منطقية. عادة ، من السهل معرفة أي جزء من تحليل البيانات هو الأكثر أهمية ومعرفة ذلك. ومع ذلك ، فإن كل خطوة لا تقل أهمية عن الخطوة التالية للتأكد من أنك تقيّم البيانات بشكل صحيح وأن النتائج مفيدة ويمكن وضعها موضع التنفيذ. دعنا نتصفح الخطوات الأساسية التي تشكل التدفق الكلي لعملية تحليل البيانات.
# 1. فهم الأعمال
بالنسبة للأعمال التجارية ، نحتاج إلى معرفة قوية وفكرة كاملة عن أنشطتها. ما هي القرارات التي ستتخذها ، وما هي البيانات التي ستحللها ، ولأي غرض؟ يعتقد الكثير من الناس أن توافر مجموعة البيانات كافٍ لتحليل أي نوع من الأنماط ، لكن هذا غير صحيح ؛ بقدر ما يمكننا أن نقول ، لا توجد مجموعة بيانات واحدة مصممة لتحليل البيانات. كل ما نحتاجه هو السماح لهذه الأسئلة بتحديد مجموعات البيانات نفسها.
# 2.تحديد السؤال
تحديد هدفك هو الشيء التالي في خطوات أي عملية تحليل بيانات. يشار إلى هذا باسم "بيان المشكلة" في لغة تحليل البيانات.
يستلزم تحديد أهدافك صياغة فرضية ووضع استراتيجية لاختبارها. تسأل نفسك "ما نوع مشكلة العمل التي أحاول توفير حل لها؟" مكان جيد للبدء. ومن ثم ، حدد هدفك من خلال الإجابة على هذا السؤال. قد تبدو هذه مهمة بسيطة ، لكنها قد تكون أكثر صعوبة مما تبدو عليه. قد تسأل إدارة شركتك ، على سبيل المثال ، "لماذا نفقد العملاء؟" و "ماذا يحدث لقاعدة عملائنا؟" ومع ذلك ، فإن عدم الوصول إلى جذور المشكلة أمر محتمل. يتمثل دور محلل البيانات في فهم الأعمال وأهدافها إلى الحد الذي يمكنهم فيه صياغة المشكلة بأكثر الطرق فعالية.
# 3. جمع البيانات
التالي هو مرحلة جمع البيانات. هذا هو المكان الذي تحصل فيه على معلومات محددة ستحتاج إلى جمعها لتقديم إجابة لأسئلتك. هناك العديد من الطرق المختلفة التي يمكنك اتباعها في جمع البيانات ودمجها بمجرد تحديد هدفك. بغض النظر ، من الضروري أن تعرف البيانات التي تحتاجها. للبدء ، تحقق لمعرفة ما إذا كانت شركتك لديها بالفعل البيانات التي تحتاجها. يمكن أن تكون هذه أرقام المبيعات أو مراجعات العملاء أو نتائج الاستطلاع من الموظفين الآخرين والسابقين.
يمكنك الآن التفكير والتقييم إذا كان لديك بالفعل كل ما تحتاجه أو إذا كان عليك البحث عنه في مكان آخر. بدلاً من ذلك ، يمكنك اختيار إجراء تجربة أو مسح آخر إذا كان هذا هو الحال. مهما كانت الطريقة التي تختارها ، فإن الغرض النهائي من هذه المرحلة هو الحصول على فكرة أو تقييم كامل وشامل وكامل للمشكلة التي تحاول معالجتها.
# 4. تنظيف البيانات
المرحلة التالية هي تحضير بياناتك للتحليل بعد جمعها. لقد قمت بعمل رائع في جمع البيانات من العديد من المصادر والجمع بينها. ومع ذلك ، لم يحن الوقت بعد لارتداء ملابس العمل والبدء. والسبب في ذلك هو أن البيانات الأولية نادرًا ما تكون مفيدة في شكلها الحالي. من الشائع العثور على أخطاء ، مثل القيم المفقودة ، فيه. حتى أبسط الأخطاء يمكن أن تؤثر على نتائجك ، حتى لو بدت غير ضارة.
في هذا القسم ، ستقضي بعض الوقت في التأكد من أن البيانات في حالة ممتازة. يشير مصطلح "تنظيف البيانات" إلى عملية تحديد وتصحيح أي بيانات خاطئة أو زائدة عن الحاجة ، بالإضافة إلى التحقق من أي تناقضات أو سهو. تتضمن بعض الأمثلة إزالة الفجوات غير الضرورية بين الأحرف أو الرموز وإزالة أي ازدواجية.
هذه مرحلة حرجة ، حيث ستحدد جودة بياناتك في النهاية صحة بحثك.
# 5. تحليل البيانات
تتمثل المرحلة التالية من خطوات عملية تحليل البيانات في تحليل بياناتك بعد تنظيفها. باستخدام مجموعة متنوعة من الأدوات ، ستبدأ عملية تقطيع وتقطيع بياناتك من أجل الحصول على رؤى مفيدة. ستكشف النقاب عن أنماط واتصالات بكميات كبيرة من البيانات باستخدام أساليب وأساليب تحليل البيانات.
يعتمد تحليل البيانات بشكل أساسي على الغرض من مشروعك. ومع ذلك ، هناك مجموعة واسعة من الأساليب تحت تصرفك. تتضمن بعض أنواع التحليل الأكثر شيوعًا التحليل أحادي المتغير أو ثنائي المتغير ، وتحليل السلاسل الزمنية ، وتحليل الانحدار. ما يهم أكثر هو كيفية استخدام الأنواع المختلفة ، وليس الفئات نفسها. كل هذا يتوقف على ما تتوقع أن تتعلمه من التجربة.
# 6. تفسير ومشاركة نتائجك
لقد انتهيت من بحثك. لديك الآن مجموعة فريدة من الأفكار الخاصة بك. بعد تحليل بياناتك ، ستحتاج إلى توصيل نتائجك إلى الجمهور أو أصحاب المصلحة في مؤسستك. بدلاً من مجرد تقديم النتائج الأولية لدراستك ، فإن هذا يتطلب التفسير والعرض التقديمي بطريقة مفهومة لمجموعة واسعة من الأشخاص. نظرًا لأنك ستقدم المعلومات إلى صانعي القرار على أساس منتظم ، فمن الأهمية بمكان أن تكون الاستنتاجات التي تستخلصها واضحة تمامًا. لذلك ، لا يكفي أن يكون لديك تمثيلات جذابة بصريًا في هذا السياق. من الضروري أن تقدم نتائجك إلى صانعي القرار وأصحاب المصلحة بطريقة مقنعة ومفهومة إذا كنت تريد وضعها موضع التنفيذ.
من أجل دعم استنتاجاتهم ، يستخدم محللو البيانات التقارير ولوحات المعلومات والعروض التفاعلية الأخرى. يمكنك بناء تمثيلات بصرية عن طريق اختيار أنسب المخططات والرسوم البيانية اعتمادًا على تفسيراتك وملاحظاتك. أيضًا ، يمكنك استخدام ما يُعرف باسم "سرد البيانات" وتحويل بياناتك إلى سرد جذاب يمكنك مشاركته مع جمهورك.
غالبًا ما تؤثر الطريقة التي تفسر بها نتائجك وتقدمها على الاتجاه الذي تتخذه شركتك. قد تقرر شركتك إعادة الهيكلة أو تقديم منتج جديد أو حتى إغلاق قسم بأكمله في ضوء المعلومات التي تقدمها. هذا هو السبب في أنه من الأهمية بمكان تقديم جميع الحقائق التي حصلت عليها بالطريقة التي هي عليها ولا تفضل أو تركز على جزء واحد. سيظهر العرض التقديمي الواضح والموجز لنتائجك أن استنتاجاتك مبنية على حقائق صافية وصحيحة علميًا. من المهم أيضًا الإشارة إلى أي فجوات في البيانات أو تفسيرات تحتاج إلى توضيح.
# 7. تقبل عيوبك
قبول الأخطاء هو الخطوة الأخيرة في تحليل البيانات. نظرًا لصعوبة التنبؤ بتحليل البيانات ، فلا يوجد مشروعان متماثلان. يمكن أن يؤدي الفرز عبر البيانات إلى أسئلة جديدة. قد تحتاج للبدء من جديد. قد يؤدي إجراء تحقيق لمعرفة المزيد إلى اكتشاف حقائق جديدة. قد يكون تحليلك الرئيسي خاطئًا أو يعطيك فكرة خاطئة. وكل ذلك يمكن أن يكون بسبب مشاكل في البيانات أو العمليات.
لا تدع خيبات الأمل تثبط عزيمتك. من المهم جدًا العثور على الأخطاء وإصلاحها. لن تكون تحليلات البيانات مثيرة للاهتمام إذا كانت سهلة. لا بد أن تحدث الأخطاء ، لكن تعلم منها. هذا هو الأساس الذي تتقدم به من كونك مختصًا محلل البيانات لواحدة رائعة.
عملية تحليل البيانات النوعية
عملية تحليل البيانات النوعية هي ببساطة عملية جمع وتنظيم وتفسير البيانات النوعية من أجل فهم ما تمثله تلك البيانات.
البيانات التي يقال إنها نوعية ليست رقمية وليست منظمة بأي طريقة معينة. النوع الأكثر شيوعًا من البيانات النوعية هو النص ، وقد يحتوي على إجابات مفتوحة لأسئلة الاستطلاع أو مقابلات المستخدم. وفي الوقت نفسه ، يمكن أن تشمل البيانات النوعية أيضًا الصوت ، الصور والفيديو.
غالبًا ما تخضع مدخلات التعليقات الواردة من العملاء لتحليل البيانات النوعية في الشركات. وضمن حدود هذه المناقشة ، غالبًا ما يشير مصطلح "البيانات النوعية" إلى بيانات النص الحرفي التي تأتي من مصادر مثل الشهادات أو الشكاوى أو رسائل الدردشة أو لقاءات مركز الدعم أو مقابلات العملاء أو ملاحظات الحالة أو تعليقات وسائل التواصل الاجتماعي.
طرق عملية تحليل البيانات النوعية؟
بناءً على أهداف الدراسة الفردية والبيانات التي جمعتها ، يمكنك الاختيار من بين مجموعة من مناهج تحليل البيانات بمجرد الحصول على المعلومات وتخزينها. فيما يلي أكثر الطرق شيوعًا التي يمكنك الاختيار من بينها:
- تحليل محتوى
- تحليل سردي
- تحليل الخطاب
- التحليل الموضوعي
- نظرية الارض
خطوات عملية تحليل البيانات النوعية
هناك خمس خطوات أساسية لعملية تحليل البيانات النوعية ؛
# 1. جمع البيانات النوعية وإجراء البحوث
جمع البيانات هو الخطوة الأولى في البحث النوعى. جمع البيانات هو مجرد عملية جمع كل بياناتك استعدادًا للتحليل. هناك ظرف شائع عندما يتم توزيع النوعية على عدد من المصادر
# 2. ربط وتنظيم البيانات النوعية الخاصة بك
من خلال الانتهاء من الخطوة الأولى ، يكون لديك الآن جميع البيانات النوعية التي تحتاجها. ومع ذلك ، لا تزال هناك مشكلة ، وهذه المشكلة هي هيكلة البيانات. البيانات غير منظمة. من الضروري تجميع جميع التعليقات في مكان واحد قبل أن يتم فحصها وإعطاء أي نوع من القيمة.
ستتمكن من التلخيص واتخاذ القرارات بناءً على هذه البيانات بسرعة أكبر إذا كانت كلها في مكان واحد وتم تقييمها بطريقة متسقة طوال الوقت.
# 3. ترميز نتائج البحث النوعي الخاص بك
جميع بيانات ملاحظاتك موجودة الآن في مكان واحد. جدول البيانات أو CAQDAS أو مستودع الملاحظات أو أداة تحليل الملاحظات التي يمكنك استخدامها لتخزين التعليقات وتحليلها. كخطوة أخرى ، بعد تقديم ملاحظاتك ، ستحتاج إلى ترميزها لاستخراج رؤى قابلة للتنفيذ.
الترميز هو عملية تصنيف البيانات وترتيبها بطريقة تمكنك من العثور على سمات داخل البيانات بالإضافة إلى العلاقات بين هذه السمات. يمكن أتمتة معظم هذا الإجراء وإكماله إذا كنت تستخدم أداة تحليلات التعليقات.
# 4. حلل بياناتك
سيقودك تحليل بياناتك إلى رؤى جديدة. هذا القسم هو المكان الذي تبدأ فيه معالجة الأسئلة البحثية التي لديك والإجابة عليها.
يتعلق الأمر بفهم البيانات. وهذا كله يتعلق بغربلة الرموز وإيجاد روابط مهمة فيما بينها. من المهم أيضًا التأكد من أن كل فكرة مختلفة ومدعومة بأدلة كافية.
تتضمن الدراسة تحديد الدرجة التي يرتبط بها كل رمز بمختلف التركيبة السكانية وملفات تعريف العميل ، بالإضافة إلى تحديد ما إذا كانت نقاط البيانات هذه متصلة بأي شكل من الأشكال أم لا.
# 5. صِف نتائجك في تقرير
رواية الحكاية هي المرحلة الأخيرة في تقييم بياناتك النوعية. حان الوقت للتركيز على إخبار القصة لجمهورك الآن بعد أن اكتملت الرموز الخاصة بك.
يجب أن يكون لدى أصحاب المصلحة فهم واضح للدراسة النوعية والنتائج والأفكار قبل أن يتمكنوا من التوصل إلى مسار عمل ذي صلة.
وفي الختام
عنصر مهم في ما يمر به معظم الباحثين هو فرز البيانات. ومع ذلك ، فإن عصر المعلومات اليوم يجعل حتى أكثر الباحثين المجتهدين يواجهون باستمرار هجمة البيانات التي تطغى على جميع الجهود.
تلعب عملية تحليل البيانات دورًا حيويًا في تقليل هذه المعلومات إلى شكل أكثر دقة وملاءمة. يسهل على الباحثين إنجاز مهامهم.
كما توفر عملية تحليل البيانات للأكاديميين بيانات أفضل ووسيلة أفضل لفحص ودراسة هذه البيانات المذكورة
الأسئلة الشائعة حول عملية تحليل البيانات
ما هي دورة حياة تحليل البيانات؟
- مواصفات متطلبات البيانات
- جمع البيانات
- معالجة المعلومات
- تنظيف البيانات
- تحليل البيانات
- Communication
ما هي أنواع طرق تحليل البيانات؟
- تحليل الكتلة 2. التحليل الجماعي 3. تحليل الانحدار
4. تحليل عامل 5. الشبكات العصبية 6. التنقيب في البيانات
7. تحليل النص 8. تحليل السلاسل الزمنية 9. أشجار القرار
10. التحليل المشترك
ما هي أمثلة الأدوات المستخدمة في عملية تحليل البيانات؟
- مايكروسوفت باور بي.
- كائنات الأعمال SAP.
- حكمة.
- تيبكو سبوت فاير.
- أفكار.
- قليك.
- ذكاء الأعمال SAS.
- تابلوه.
مقالات ذات صلة
