طرق تحليل البيانات

طرق تحليل البيانات

تتمثّل طرق تحليل البيانات في الآتي:

التحليل الكميّ

يتناول التحليل الكمّي البيانات الكميّة التي تشتمل على كميّات وأرقام محددة، وبالتالي يُمكن قياسها كما وتركّز تقنيات تحليل البيانات الكميّة على التحليل الإحصائي أو الرياضي لمجموعات البيانات الكبيرة عادةً، ومن الأمثلة على البيانات الكميّة ما يأتي:^[١]

• أرقام المبيعات.
• نسب النقر على المواقع الإلكترونية.
• عدد زوّار المواقع الإلكترونية.
• النسبة المئوية للزيادة في الإيرادات.

التحليل النوعي

يشمل التحليل النوعي البيانات التي تصف المعلومات من غير استخدام الأرقام، حيث يتم استخدام الخصائص والمتغيّرات والنسب المئوية في التحليل النوعيّ، بالإضافة إلى إجراء المقابلات ومراجعة وثائق البيانات النوعية، كما ويمكن استخدام التحليل النوعي في تحليل العمليات التجارية المختلفة والتي تساعد في تحسين المنتج النهائي.^[٢]

التحليل الإحصائيّ

يتضمن التحليل الإحصائي جمع البيانات وتفسيرها والتحقق من صحتها، فالتحليل الإحصائي تقنية لإجراء العديد من العمليات الإحصائية لتحديد البيانات، ويتضمن البيانات الكميّة مثل الدراسات الاستقصائية، كما ويطلق عليه البعض بالتحليل الوصفي، والبرامج المستخدمة في التحليل الإحصائي من خلال جهاز الحاسوب ما يأتي:^[٣]

• نظام التحليل الإحصائي (SAS).
• برنامج الإحصاء (SPSS).
• برنامج (Stat soft).

التحليل التنبؤيّ

يسمح التحليل التنبؤي بالنظر إلى المستقبل للإجابة على السؤال: ماذا سيحدث؟ حيث تستخدم نتائج التحليل المذكورة سابقاً في الكشف عن الاتجاهات المستقبلية والمشاكل المحتملة أو أوجه القصور في البيانات، وبالتالي يُساعد التحليل التنبؤي في تعزيز وتطوير الأعمال المختلفة والمتعلّقة بالبيانات التي تمّ تحليلها.^[٤]

التحليل التشخيصيّ

تعمل التحليلات التشخيصية على تمكين المحللين والمديرين التنفيذيين لاكتساب فهم صحيح لسبب حدوث شيء ما، فعادةً ما يهدف التحليل التشخيصي إلى معرفة أسباب حدوث الأمور لمعالجتها في المستقبل أو تجنّب حدوثها، يتميّز التحليل التشخيصي بتقديم إجابات مباشرة وقابلة للتنفيذ بناءً على طرح أسئلة محددة.^[٤]

التحليل الوصفيّ

تعمل التحليلات الوصفية لمسارات العمل المختلفة على تحديد الآثار المحتملة التي يُمكن الوصول إليها بعد التحليل التنبؤي، كما يحتاج التحليل الوصفي الذي تُبنى عليه القرارات والتوصيات توجيهاً حسابياً محدداً ممّن يستخدمون التقنيات التحليلية.^[٣]

التحليل النصيّ

يعتبر التحليل النصي من طرق تحليل البيانات التي تعتمد بشكل أساسيّ على النصوص في استخراج الحقائق والمعلومات، ويهدف هذا التحليل إلى وجود محتوى مجانيّ منظم للبيانات التي سيسهل قرائتها وتفسيرها ومن ثمّ تحليلها وصولاً إلى نتائج صحيحة، ويعتمد التحليل النصيّ على معرفة الأفراد لكامل اللغات ومقاصدها عند أهلها التي ستساعد في الوصول إلى المعنى الصحيح والمقصود.^[٣]

أهمية تحليل البيانات

تتمثّل أهمية تحليل البيانات في الأمور الآتية:^[٥]

• تسهيل الوصول إلى رغبات الجمهور المستهدف.
• سهولة إجراء التعديلات المرغوبة.
• ابتكار حلول تطويرية جديدة.
• خفض التكاليف التشغيلية.
• الوصول إلى معلومات ونتائج أكثر دقة وصحة.
• وضع استراتيجيات مبتكرة لمبيعات أفضل.
• حل المشكلات المختلفة المتعلّقة بالعمل.
• تفسير العلاقة بين الأثر والسبب لظاهرة ما، ممّا يُساعد على وضع تصوّر أفضل للأمور والأحداث.^[٦]

المراجع

1. ↑ EMILY STEVENS (4/10/2022), "The 7 Most Useful Data Analysis Methods and Techniques", careerfoundry, Retrieved 12/10/2022. Edited.
2. ↑ "Top 4 Data Analysis Techniques That Create Business Value", maryville, Retrieved 12/10/2022. Edited.
3. ^ ^{أ ب ت} Simran Kaur Arora (26/5/2022), "What is Data Analysis? Methods, Techniques & Tools", hackr, Retrieved 12/10/2022. Edited.
4. ^ ^{أ ب} Bernardita Calzon (9/3/2022), "Your Modern Business Guide To Data Analysis Methods And Techniques", datapine, Retrieved 12/10/2022. Edited.
5. ↑ Sandra Hinshelwood (12/11/2018), "5 Reasons Why Data Analysis is Important for Every Business", businesspartnermagazine, Retrieved 12/10/2022. Edited.
6. ↑ Emidio Amadebai, "The Importance of Data Analysis in Research", analyticsfordecisions, Retrieved 12/10/2022. Edited.