أفضل 7 طرق فعّالة في تحليل البيانات.

تحليل البيانات هي عملية تحليل البيانات الأولية لاستخلاص رؤى ومعلومات ذات مغزى، لكن ما هي طرق تحليل البيانات؟ ستجد في دليلنا التالي أفضل 7 طرق لتحليل البيانات.

تُستخدم الطرق الست الأولى المدرجة للبيانات الكمية، بينما تُستخدم التقنية الأخيرة من أجل تحليل البيانات النوعية. كما سنوضح باختصار الفرق بين البيانات الكمية والنوعية.

المحتويات:

1. ما هو تحليل البيانات؟

2. البيانات الكمية والنوعية.

3. طرق تحليل البيانات.

4. عملية تحليل البيانات.

5. أفضل أدوات تحليل البيانات.


1. ما هو تحليل البيانات؟

تحليل البيانات هو عبارة عن عملية اكتشاف المعلومات المفيدة من خلال تقييم البيانات. يتم ذلك من خلال عملية فحص وتنظيف وتحويل ونمذجة البيانات باستخدام الأدوات التحليلية والإحصائية، والتي سنتحدث عنها بالتفصيل في هذه المقالة.

لماذا يعتبر تحليل البيانات مهماً؟ يساعد تحليل البيانات المؤسسات بشكل فعال على اتخاذ قرارات العمل. في الوقت الحاضر، يتم جمع البيانات من قبل الشركات باستمرار.

وذلك من خلال الاستطلاعات والتتبع عبر الإنترنت وتحليلات التسويق عبر الإنترنت وبيانات الاشتراكات ومراقبة وسائل التواصل الاجتماعي، وغيرها من الطرق الأخرى.

ستظهر البيانات التي يتم جمعها على هيئة هياكل مختلفة، بما في ذلك:

البيانات الضخمة.

يتم تعريف البيانات الضخمة Big Data أو السريعة أو المعقدة على أنها البيانات التي يصعب أو يستحيل معالجتها باستخدام الأساليب التقليدية.

البيانات الوصفية.

تعتبر البيانات الوصفية Meta Data من أشكال البيانات التي توفر معلومات حول البيانات الأخرى، مثل الصورة. ستجدها في كل مكان في الحياة اليومية، على سبيل المثال، بالنقر بزر الفأرة الأيمن على ملف في مجلد واختيار “الخصائص”، ستُعرض لك معلومات مثل حجم الملف ونوعه وتاريخ إنشائه وما إلى ذلك.

معلومات الوقت الحقيقي.

معلومات الوقت الحقيقي Real Time Data هي البيانات التي يتم تقديمها بمجرد الحصول عليها. وخير مثال على ذلك هو بيانات ومعلومات سوق الأوراق المالية، والتي توفر معلومات عن الأسهم الأكثر نشاطاً في الوقت الفعلي.

بيانات الآلة.

بيانات الآلة Machine Data هي البيانات التي تنتجها الآلات بالكامل، دون أي تعليمات بشرية. مثال على ذلك يمكن أن تكون سجلات المكالمات التي يتم إنشاؤها تلقائياً بواسطة هاتفك الذكي من بيانات الآلة.

البيانات الكمية والنوعية.

قد تظهر البيانات الكمية، المعروفة أيضاً باسم البيانات المنظمة، كقاعدة بيانات “تقليدية”. أي أنها تحتوي على صفوف وأعمدة.

البيانات النوعية، المعروفة أيضاً باسم البيانات غير المنظمة، هي الأنواع الأخرى من البيانات التي لا تتناسب مع الصفوف والأعمدة، والتي يمكن أن تتضمن نصاً وصوراً ومقاطع فيديو وغيرها.

إقرأ أيضاً… ما هي البيانات النوعية والكمية؟ مع أمثلة على كل منهما.


2. البيانات الكمية والنوعية.

تعتمد كيفية تحليل بياناتك على نوع البيانات التي تتعامل معها، كمية أو نوعية. لكن من هو الاختلاف بين البيانات النوعية والكمية؟

  • البيانات الكمية.

تمثل البيانات الكمية أي شيء يمكن قياسه، ويشتمل على كميات وأرقام محددة. تتضمن بعض الأمثلة على البيانات الكمية أرقام المبيعات ونسبة النقر على زر في صفحة ويب وعدد زوار الموقع والنسبة المئوية للزيادة في الأرباح لشركة ما.

تقوم تقنيات تحليل البيانات الكمية بالتركيز على التحليل الإحصائي أو الرياضي أو العددي لمجموعات البيانات. يتضمن هذا الأمر أيضاً معالجة البيانات الاحصائية باستخدام التقنيات الحسابية والخوارزميات. وغالباً من يتم استخدام تقنيات التحليل الكمي لشرح بعض الظواهر أو للحصول على تنبؤات مستقبلية.

يمكنك معرفة المزيد حول أنواع وطرق تحليل البيانات الكمية عبر قراءة دليلنا التالي: البيانات الكمية: التعريف والأنواع وطرق التحليل والأمثلة.

  • البيانات النوعية.

لا يمكن قياس البيانات النوعية بشكل موضوعي، وبالتالي فهي مفتوحة لمزيد من التفسير الذاتي. تتضمن بعض الأمثلة على البيانات النوعية التعليقات التي تركت رداً على سؤال الاستطلاع، والأشياء التي قالها الأشخاص أثناء المقابلات، والتغريدات ومنشورات الوسائط الاجتماعية الأخرى.

مع تحليل البيانات النوعية، ينصب التركيز على فهم البيانات غير المنظمة (مثل النص المكتوب أو نصوص المحادثات المنطوقة). في كثير من الأحيان، سينظم التحليل النوعي البيانات في موضوعات، وهي عبارة عن عملية يمكن أن تكون آلية لتسهيل عملية التحليل.

يمكنك معرفة المزيد حول أنواع وطرق تحليل البيانات الكمية عبر قراءة دليلنا التالي: البيانات النوعية: التعريف والأنواع وطرق التحليل والأمثلة.


3. طرق تحليل البيانات.

بعد التطرّق لبعض الأنواع المختلفة من البيانات التي ذكرناها سابقاً، سنبدأ الآن بالتركيز على طرق  تحليل البيانات.

3.1. تحليل الانحدار.

يستخدم تحليل الانحدار Regression Analysis لتقدير العلاقة بين مجموعة من المتغيرات. عند إجراء أي نوع من تحليل الانحدار، فأنت تبحث لمعرفة ما إذا كان هناك ارتباط بين متغير تابع (وهو المتغير أو النتيجة التي تريد قياسها أو توقعها) وأي عدد من المتغيرات المستقلة (العوامل التي قد يكون لها تأثير على المتغير التابع).

الهدف من تحليل الانحدار هو تقدير كيفية تأثير متغير واحد أو أكثر على المتغير التابع، وذلك من أجل تحديد الاتجاهات والأنماط. هذا مفيد بشكل خاص لعمل التنبؤات والتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية.

3.2. محاكاة مونت كارلو.

عند اتخاذ القرارات أو اتخاذ إجراءات معينة، هناك مجموعة من النتائج المحتملة المختلفة. إذا ركبت الحافلة، فقد تعلق في حركة المرور. إذا كنت تمشي، فقد تتعرض لأجواء ماطرة أو تقابل جارك الثرثار، مما قد يؤخر رحلتك.

في الحياة اليومية، نميل إلى الموازنة بإيجاز بين الإيجابيات والسلبيات قبل تحديد الإجراء الذي يجب اتخاذه. ومع ذلك، عندما تكون المخاطر عالية، فمن الضروري إجراء حساب شامل ودقيق قدر الإمكان لجميع المخاطر والمكافآت المحتملة.

محاكاة مونت كارلو Monte Carlo simulation، والمعروفة أيضاً باسم طريقة مونت كارلو، هي تقنية محوسبة تُستخدم لإنشاء نماذج للنتائج المحتملة وتوزيعاتها الاحتمالية. فهي تأخذ في الاعتبار بشكل أساسي مجموعة من النتائج المحتملة ثم تحسب مدى احتمالية تحقيق كل نتيجة معينة.

يستخدم محللوا البيانات طريقة مونت كارلو لإجراء تحليل متقدم للمخاطر، مما يسمح لهم بالتنبؤ بشكل أفضل بما قد يحدث في المستقبل واتخاذ القرارات وفقاً لذلك.

محاكاة مونتي كارلو
تحليل البيانات باستخدام محاكاة مونتي كارلو

3.3. تحليل العامل.

تحليل العامل Factor Analysis هو أسلوب يستخدم لتقليل عدد كبير من المتغيرات إلى عدد أقل من العوامل.

وهو يعمل على أساس أن العديد من المتغيرات المنفصلة التي يمكن ملاحظتها ترتبط ببعضها البعض لأنها مرتبطة جميعها بالبنية الأساسية. ويعتبر هذا الأمر مفيداً لأنه يختصر مجموعات البيانات الكبيرة إلى عينات أصغر وأكثر قابلية للإدارة. كما أنه يساعد في الكشف عن الأنماط المخفية.

يتيح لك ذلك استكشاف المفاهيم التي لا يمكن قياسها أو ملاحظتها بسهولة، مثل الثروة والسعادة واللياقة البدنية أو، للحصول على مثال أكثر صلة بالعمل، ولاء العملاء ورضاهم.

لنتخيل أنك تريد التعرف على عملائك بشكل أفضل، لذلك ترسل استطلاعاً طويلاً نوعاً ما يشتمل على مائة سؤال. تتعلق بعض الأسئلة بشعورهم تجاه شركتك ومنتجك؛ على سبيل المثال: “هل توصي بنا إلى صديق؟” و “كيف تقيم تجربة العملاء بشكل عام؟”

بمجرد إرسال الاستبيان الخاص بك وإكماله من قبل العديد من العملاء، ينتهي بك الأمر بمجموعة بيانات كبيرة تخبرك بشكل أساسي بمائة شيء مختلف عن كل عميل. وبدلاً من النظر إلى كل من هذه الاستجابات (أو المتغيرات) بشكل فردي، يمكنك استخدام التحليل العاملي لتجميعها في عوامل تنتمي معاً. بمعنى آخر، لربطها ببنية أساسية واحدة.

3.4. تحليل الجماعة.

يتم تعريف التحليل الجماعي Cohort Analysis على أنه مجموعة فرعية من التحليلات السلوكية التي تأخذ البيانات من مجموعة بيانات معينة وبدلاً من النظر إلى جميع المستخدمين كوحدة واحدة، فإنه يقسمهم إلى مجموعات ذات صلة للتحليل.

عادة ما تشترك هذه المجموعات أو المجموعات ذات الصلة في الخصائص أو الخبرات المشتركة خلال فترة زمنية محددة.

من خلال التحليل الجماعي، تقوم بتقسيم العملاء أو المستخدمين إلى مجموعات وتنظر في كيفية تصرف هذه المجموعات بمرور الوقت. لذلك، بدلاً من النظر إلى لقطة واحدة ومعزولة لجميع عملائك في لحظة معينة من الزمن (مع كل عميل في نقطة مختلفة من رحلته)، فأنت تقوم بفحص سلوك عملائك في سياق دورة حياة العميل.

نتيجة لذلك، يمكنك البدء في تحديد أنماط السلوك في نقاط مختلفة في رحلة العميل. على سبيل المثال، من زيارته الأولى إلى موقع الويب الخاص بك، مروراً بالاشتراك في الرسائل الإخبارية عبر البريد الإلكتروني، وحتى عملية الشراء الأولى، وغيرها. على هذا النحو، فإن التحليل الجماعي ديناميكي، مما يسمح لك بالكشف عن رؤى قيّمة حول دورة حياة العميل.

3.5. تحليل الكتلة.

تحليل الكتلة Cluster Analysis هو أسلوب استكشافي يسعى إلى تحديد الهياكل داخل مجموعة البيانات. الهدف من تحليل الكتلة هو فرز نقاط البيانات المختلفة إلى مجموعات متجانسة داخلياً وغير متجانسة خارجياً.

هذا يعني أن نقاط البيانات داخل الكتلة متشابهة مع بعضها البعض، وتختلف عن نقاط البيانات في مجموعة أخرى. يتم استخدام التجميع للحصول على نظرة ثاقبة حول كيفية توزيع البيانات في مجموعة بيانات معينة، أو كخطوة معالجة مسبقة للخوارزميات الأخرى.

هناك العديد من التطبيقات الواقعية لتحليل الكتلة. في التسويق، يُستخدم تحليل الكتلة بشكل شائع لتجميع قاعدة عملاء كبيرة في قطاعات متميزة، مما يسمح بنهج أكثر استهدافاً للإعلان والتواصل. قد تستخدم شركات التأمين التحليل الكتلي للتحقيق في سبب ارتباط مواقع معينة بعدد كبير من مطالبات التأمين.

3.6. تحليل السلاسل الزمنية.

تحليل السلاسل الزمنية Time Series Analysis هو أسلوب إحصائي يستخدم لتحديد الاتجاهات والدورات بمرور الوقت. بيانات السلاسل الزمنية هي سلسلة من نقاط البيانات التي تقيس نفس المتغير في نقاط زمنية مختلفة (على سبيل المثال، أرقام المبيعات الأسبوعية أو الاشتراكات الشهرية في البريد الإلكتروني).

ويتم هذا الأمر من خلال النظر في الاتجاهات المتعلقة بالوقت، يستطيع المحللون التنبؤ بكيفية تقلب متغير الاهتمام في المستقبل.

عند إجراء تحليل السلاسل الزمنية، فإن الأنماط الرئيسية التي ستبحث عنها في بياناتك هي:

  • الاتجاهات: زيادة أو نقصان خطي وثابت على مدى فترة زمنية ممتدة.
  •  الموسمية: تقلبات يمكن التنبؤ بها في البيانات بسبب العوامل الموسمية خلال فترة زمنية قصيرة. على سبيل المثال، قد ترى ذروة مبيعات ملابس السباحة في الصيف في نفس الوقت تقريباً من كل عام.
  • الأنماط الدورية: دورات غير متوقعة حيث تتقلب البيانات. لا ترجع الاتجاهات الدورية إلى الموسمية، بل قد تحدث نتيجة لظروف اقتصادية أو متعلقة بالصناعة.

3.7. تحليل المشاعر.

عندما تفكر في البيانات، من المحتمل أن ينتقل عقلك بشكل تلقائي إلى الأرقام وجداول البيانات. تتجاهل العديد من الشركات قيمة البيانات النوعية.

ولكن في الواقع، هناك رؤى متعددة يمكن اكتسابها مما يكتبه الأشخاص (خاصة العملاء) ويقولونه عنك. إذن كيف ستشرع في تحليل البيانات النصية؟ أحد الأساليب النوعية المفيدة للغاية هو تحليل المشاعر، وهي تقنية تنتمي إلى فئة أوسع من تحليل النص، العملية (الآلية عادةً) لفرز البيانات النصية وفهمها.

مع تحليل المشاعر، الهدف هو تفسير وتصنيف المشاعر المنقولة ضمن البيانات النصية. من منظور الأعمال التجارية، يتيح لك هذا الأمر التأكد من شعور عملائك تجاه الجوانب المختلفة لعلامتك التجارية أو منتجك أو خدمتك.

يوجد هناك عدة أنواع مختلفة من نماذج تحليل المشاعر، ولكل منها تركيز مختلف قليلاً. تشمل الأنواع الثلاثة الرئيسية ما يلي:

  • تحليل المشاعر الدقيق: إذا كنت تريد التركيز على استقطاب الرأي (أي إيجابي أو محايد أو سلبي) في العمق، فإن تحليل المشاعر الدقيق يسمح لك بالقيام بذلك. على سبيل المثال، إذا كنت ترغب في تفسير تقييمات النجوم التي قدمها العملاء لمنتجك، فيمكنك استخدام تحليل المشاعر الدقيق لتصنيف التصنيفات المختلفة على نطاق يتراوح من إيجابي جداً إلى سلبي جداً.
  • اكتشاف المشاعر: غالباً ما يستخدم هذا النموذج خوارزميات معقدة للتعلم الآلي لاختيار المشاعر المختلفة من بياناتك النصية. يمكنك استخدام نموذج اكتشاف المشاعر لتحديد الكلمات المرتبطة بالسعادة والغضب والإحباط والإثارة، مما يمنحك نظرة ثاقبة حول شعور عملائك عند الكتابة عنك أو عن منتجك على موقع مراجعة المنتج.
  • تحليل المشاعر القائم على وجهة النظر: يتيح لك هذا النوع من التحليل تحديد الجوانب المحددة التي تتعلق بها المشاعر أو الآراء، مثل ميزة منتج معين أو حملة إعلانية جديدة. إذا كتب أحد العملاء أنه “وجد إعلان Instagram الجديد مزعجاً للغاية”، فيجب أن يكتشف نموذجك ليس فقط المشاعر السلبية، ولكن أيضاً الكائن الموجه نحوه.

إقرأ أيضاً… ما هي قاعدة البيانات؟ وما هي استخداماتها وأنواعها؟


4. عملية تحليل البيانات.

من أجل الحصول على رؤى ذات مغزى من البيانات، سيقوم محللوا البيانات بإجراء عمليات صارمة خطوة بخطوة. تتكون عملية تحليل البيانات بشكل عام من المراحل التالية:

  • تحديد السؤال.

ستكون الخطوة الأولى لأي محلل بيانات هي تحديد الهدف من التحليل، والذي يسمى أحياناً “بيان المشكلة”. بشكل أساسي، أنت تطرح سؤالاً يتعلق بمشكلة تجارية تحاول حلها. بمجرد تحديد هذا، ستحتاج بعد ذلك إلى تحديد مصادر البيانات التي ستساعدك في الإجابة عن هذا السؤال.

  • جمع البيانات.

الآن بعد أن حددت هدفك، ستكون الخطوة التالية هي إعداد استراتيجية لتجميع وتجميع البيانات المناسبة. هل ستستخدم بيانات كمية (رقمية) أم بيانات نوعية (وصفية)؟

  • تنظيف البيانات.

لسوء الحظ، البيانات التي تم جمعها ليست جاهزة للتحليل بشكل تلقائي، سيتعين عليك تنظيفها أولاً. كمحلل بيانات، ستستغرق هذه المرحلة من العملية معظم الوقت. وذلك لإزالة القيم المتكررة وغير المرغوب فيها.

  • تحليل البيانات.

الآن بعد أن انتهينا من تنظيف البيانات، حان الوقت لتحليلها! تم وصف العديد من طرق التحليل بالفعل في هذه المقالة، والأمر متروك لك لتحديد الطريقة الأنسب للهدف المحدد.


5. أفضل أدوات تحليل البيانات.

تتطلب كل مرحلة من مراحل عملية تحليل البيانات أن يكون لدى محلل البيانات مجموعة متنوعة من الأدوات التي تساعد في اكتساب رؤى قيمة من البيانات. ومن أفضل أدوات تحليل البيانات المتاحة هي ما يلي.

أفضل 9 أدوات تساعد على تحليل البيانات: