Welcome to Machinfy Academy

كل ما تريد معرفته عن مجال تحليل البيانات

blog image


تحليل البيانات من اهم المهارات في 2021 وتعود اهميتها إلى أهمية البيانات المتاحة لدى الشركات وتزداد اهمية هذا المجال يوما بعد يوم بسبب الزيادة في حجم البيانات، إن تحليل البيانات يجعل منك شخص مفكر ومبدع وكما نعرف ان مجال تحليل البيانات هو من اكثر الوظائف طلبا في الوقت الحالي ومن المتوقع أن يزداد الطلب عليه في المستقبل بشكل كبير
الهدف من تحليل البيانات هو إعطاء صورة مبسطة وواضحة ومفهومة لمجموعة من البيانات الضخمة وإظهارها في شكل رسوم ومخططات لكي تساعد أصحاب القرار في فهم البيانات بشكل بسيط وايضا تساعده في اتخاذ القرار المناسب، في هذا المقال سوف نشرح لكم كل الاسئلة التي تدور حول مجال تحليل البيانات.

ماهو مجال تحليل البيانات؟

هو تقنيات اذا استخدمتها الشركات سوف تكون قادرة على التطوير وفهم أفضل للاعمال واتخاذ القرارات الصحيحة وذلك يجعلها في المقدمة دائما في عالم الاستثمار
اذا تحليل البيانات هو دراسة وترتيب وتنظيم وتحليل المعلومات واستنتاج مخططات ورسوم توضيحية لتلك البيانات بهدف الوصول إلى رؤية واضحة ومفهومة.

كيف يفيد تحليل البيانات بيئة الأعمال ؟

يعد تحليل البيانات في الوقت الحالي من أهم الأدوات المستخدمة للاستمرار في عملية تطوير الأعمال واتخاذ القرارات الصحيحة باستخدامنا لتكنولوجية وتقنية مثل تحليل البيانات تستطيع قياس أداء الأعمال واستنتاج معلومات جديدة
لكي تساعدنا في اتخاذ القرار المناسب وفهم وتقديم خدمات أفضل لعملائنا وتلبية احتياجاتهم بدون الانتظار الى نهاية السنة وانتظار تقرير المبيعات لفهم أي من المنتجات ملائمة اكتر لسكان مدينة معينة او ننتظر التقرير المالي لفهم اي من المنتجات حقق ربحية أعلى

تحليل-البيانات
تحليل-البيانات

فلذلك تقنيات تحليل البيانات وذكاء الاعمال تقدم للشركات صورة واضحة في شكل مخططات ورسوم مهمتها انها تقوم بتوضيح ما الذي يوجد في البيانات التي نمتلكها وبناء على ذلك يتم اتخاذ القرار الصحيح فمثلا:-
اذا كان لدينا منتج x ومنتج y ونريد ان نعرف اي من المنتجات يزداد الطلب عليه بشكل مستمر في اي مدينة فهنا نلجأ إلى تجميع البيانات الموجودة في الشركة عن المنتج x والمنتج y ونقوم بتنظيم وترتيب وتحليل البيانات
عن طريق استخدام الاكواد سواء بلغة python او لغة R وبعد عملية تحليل البيانات سوف نرى كل شئ عن تلك المنتجات بشكل مبسط في صورة رسوم ومخططات تجعل الرؤية واضحة لمتخذي القرار.

ماهي مسؤوليات محلل البيانات؟

1- التنقيب عن البيانات

2- استخراج البيانات

3- استرجاع البيانات

4- تنظيم البيانات وإجراء التعديلات عليها

5- ادخال واخراج قواعد البيانات

6- معالجة البيانات

7- توفير الاستشارات والمساعدة في اتخاذ القرارات

8- حل المشاكل التقنية

9- الاستفادة من الأدوات التي تساعد على تحليل البيانات مثل Excel

10- جمع البيانات باستخدام لغات البرمجة مثل بايثون وغيرها

11- استخراج قيم واستنتاجات من البيانات تفيد بيئة الأعمال

وهناك الكثير من المهام المطلوبة من محلل البيانات ولكن تختلف باختلاف نوع الصناعة وحجمها ولكن لقد حصرنا لكم الأدوار والمسؤوليات الأساسية لمحلل البيانات بشكل عام.

ماهي مراحل عملية تحليل البيانات؟

1- المرحلة الاولي
  تحديد المطلوب من البيانات:

تحليل-البيانات
تحليل-البيانات

وهي من أهم الخطوات في عملية تحليل البيانات وايضا نحدد نوع وكمية البيانات وتحديد بعض الاهداف الاخري لمساعدتنا في فهم اكثر للبيانات
فمثلا تحديد اذا كانت البيانات التي نمتلكها نصوص او ارقام او صور او فيديوهات يجب تحديد ذلك لكي تحصل على استنتاجات افضل أثناء عملية تحليل البيانات.

2- المرحلة الثانية
تجميع البيانات:

تحليل-البيانات
تحليل-البيانات

يتم في هذه المرحلة تجميع البيانات المراد تحليلها من المصادر المختلفة عن طريق الأدوات التي تساعد في تجميع البيانات ويتم الحصول على تلك البيانات من مصادر مختلفة
مثل الإنترنت ويشمل المواقع الالكترونية ومنصات التواصل الاجتماعي وغيرها

3- المرحلة الثالثة
تنظيم البيانات:

تحليل-البيانات
تحليل-البيانات

وتعتبر من أهم المراحل في عملية تحليل البيانات لأنك عندما تحصل على بيانات من مكان ما ففي غالب الامر لن تجد بيانات منظمة لذلك في هذه المرحلة نقوم بتنظيم البيانات على هيئة صفوف واعمدة كما هو الحال في برنامج Excel
4- المرحلة الرابعة
فحص البيانات:

تحليل-البيانات
تحليل-البيانات

قبل إعداد النماذج الخاصة بالبيانات يجب فحص تلك البيانات لكي نتأكد انها لا تحتوي على أشياء خاطئة او ان تكون بعض البيانات غير صحيحه وفي هذه الحالة نقوم بالعمل على تصحيح الأخطاء
فمثلا اذا كانت تحتوي البيانات على ارقام خاطئة أو بيانات مكررة فعلينا ان نقوم بتصحيح تلك الأخطاء أو إزالتها.

5- المرحلة الخامسة
تجهيز النموذج المفاهيمي الخاص بالبيانات:

تحليل-البيانات
تحليل-البيانات

نمذجة البيانات هي الهيكل المنطقي لقاعدة البيانات لتحديد كيفية عمل ملف يتم تخزين البيانات فيه وكيف نصل إليه وهناك أنواع كثيرة لنمذجة البيانات سوف نتطرق اليها في مقال لاحق
6- المرحلة السادسة
تحليل العلاقات: في هذه المرحلة يتم تحسين النموذج الذي تم العمل عليه عن طريق اعادة تصميم الكينونات بطريقة تقلل من حدوث التكراراو نقوم بتحويل تلك الكينونات الى مجموعة من العلاقات المبسطة وتعرف هذه العملية بعملية تطبيع البيانات
7- المرحلة السابعة
تصميم قاعدة البيانات:

تحليل-البيانات
تحليل-البيانات

وفي هذه المرحلة نقوم بتحويل النموذج الخاص بتوضيح العلاقات إلى توضيح وتوصيف بشكل مبسط.

ماهي المتطلبات لدراسة مجال تحليل البيانات؟

هناك تساؤلات كثيرة هل يمكن لغير خريجي هذا التخصص أن يتعلم مجال تحليل البيانات وان يحقق نجاحات ويفيد بيئة الأعمال الاجابة ببساطة, نعم!
يمكنك الدخول في مجال تحليل البيانات على أي حال ولكن يجب ان تكون علي معرفة ببعض المواد المهمة مثل:-
1- لغة البرمجة Python
يجب ان تتعلم لغة البرمجة بايثون او R لتساعدك في عملية تحليل البيانات انت الان تتساءل ايهما الافضل!
دعني اوضح لك
لغة بايثون هي الأكثر انتشارا في مجال تحليل البيانات وعلم البيانات في بيئة الأعمال والشركات

بايثون
بايثون

اذا كنت تتساءل عن مدى صعوبة تعلم لغة بايثون فأنت غير محق! لأن لغة بايثون من اسهل اللغات البرمجية في عالم البرمجة ولن يكلفك ذلك وقت طويل اطلاقا.

اما لغة البرمجة R فهي مشهورة أكثر في الوسط الأكاديمي ولكن الاثنين لديهم الكفاءة في سير عملية تحليل البيانات بشكل مثالي 
2-تحليل البيانات باستخدام بايثون
يمكنك تعلم تحليل البيانات باستخدام تلك المكتبات Pandas, NumPy وغيرها وتعلم تصور البيانات لكي تكون قادرا على تحليل البيانات بشكل بسيط.
3- التعلم الآلي Machine learning

machine-learning
machine-learning

يجب ان تكون على معرفة بعلم الذكاء الاصطناعي لأن ارتباط مجال تحليل البيانات بالذكاء الاصطناعي اصبح شيء اساسي لكي تكون قادرا على التنبؤ بقيم بناء علي البيانات التي تمتلكها
فمثلا اذا كنا نمتلك بيانات مبيعات الشركة على مدار 20 سنة سابقة فيمكننا استخدام التعلم الآلي أو machine learning في التنبؤ كم ستكون مبيعات الشركة في السنة القادمة
وذلك لا يحدث بشكل عشوائي وانما يكون له عمليات منظمة ومرتبة لكي نصل إلى نتيجة دقيقة بنسبة عالية.

4- التطبيق العملي المستمر

تحليل-البيانات
تحليل-البيانات

تتفق معي أن العلم وحده لا يكفي وانما اذا دعمت ذلك العلم بالتطبيق العملي المستمر فبذلك انت تسير علي الطريق الصحيح ومن هنا تستطيع تطبيق كل ما تعلمته على dataset من المنصات المتخصصة مثل Kaggle
او تستطيع الحصول علي مدرب في مجال تحليل البيانات وعلم البيانات ويرشدك علي الطريق الصحيح وتقوم بعملية التعلم والتطبيق العملي المستمر معه.

ماهي افضل لغات البرمجة المستخدمة في تحليل البيانات؟

لغة برمجة R :
هي لغة الاحصائيين وانشأت بواسطة الاحصائيون وتم تطويرها عام 1997م وهي الآن مفتوحة المصدر وتعد لغة البرمجة R من أهم اللغات في تحليل البيانات وتعطي نتائج دقيقة ولكنها مشهورة أكثر في الوسط الأكاديمي.
لغة برمجة Python :
هي لغة تم تطويرها في عام 1991م بواسطة Guido van Rossum ومن الأسباب التي جعلت بايثون تنتشر بشكل أسرع هي سهولة تعلمها
وتستخدم لغة بايثون في تحليل البيانات عن طريق تطوير مكتبات مثل Pandas, NumPy, matplotlip وغيرها من المكتبات التي تساعد على تحليل البيانات.

كتب عن تحليل البيانات PDF

حتى الان قد تكون الرؤية شبه واضحة بالنسبة لك عن ماهو مجال تحليل البيانات وايضا تحتاج الي كتب عن تحليل البيانات PDF لكي تبدأ في الانطلاق في المجال الافضل حاليا ومستقبلا
يمكنك أن تبدأ بكتاب
introduction to data analysis handbook
وبعد أن تنتهي من هذا الكتاب ستكون قد حصلت على أساسيات مجال تحليل البيانات ويمكنك أن تبدأ في مذاكرة الكتب المتقدمة في تحليل البيانات.

انواع الوظائف في مجال تحليل البيانات؟

– الاختصاص في مجال البرمجة
– عالم بيانات
– محلل بيانات
– هندسة الكمبيوتر
– الروبوتات
– التعلم الآلي
– محلل ذكاء الأعمال وغيرها من الوظائف الاخري

افضل 10 ادوات لتحليل البيانات؟

– Excel
– Python
– R
– Zoho
– Tableau public
– SAS
– IBM analytics
– Apache spark
– Splunk
– Qlik sense
– power bi
– SPSS
مجال تحليل البيانات هو من اهم المجالات في القرن الحالي لان الشركات التي تعرف قيمة البيانات هي التي سوف تكون متربعه علي عرش الاستثمار وتضمن التنافسية
ووجودها في السوق سيصبح قوي لانهم يعرفون كل شئ يدور حولهم عن منتجاتهم وعن عملائهم وموظفيهم وحتي المنافسين ويستطيعون اتخاذ القرار الصحيح في الوقت المناسب.
لمعرفة المزيد عن مجال علم البيانات يمكنك تصفح هذا المقال الذي يتحدث
عن ماهو علم البيانات

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *