أساسيات تحليل البيانات
تعريف تحليل البيانات
عملية تحليل البيانات تتضمن دراستها وترتيبها وتنظيمها بشكل جيد وفقا لمعايير محددة. تمثل هذه البيانات في مخططات وتعرض بشكل رسوم بيانية علمية لسهولة استنتاج الإجابة دون تعقيد. هذا المجال يمكن أن يجعلك شخصا طموحا وذكيا لأنه يمكنك تطوير العديد من الأفكار الجديدة. لم يعد تحليل البيانات مقتصرا على مجال محدد، بل أصبح ضروريا في جميع مجالات العمل، وتشترط الخبرة في هذا المجال في جميع الشركات. فهو مرتبط الآن بالذكاء الاصطناعي والتعلم العميق.
أسباب تحليل البيانات
تتمثل عملية تحليل البيانات في تنظيمها وترتيبها للاستفادة منها في الحصول على إجابات لأسئلة محددة، ويتطلب ذلك جمع المعلومات وتنظيمها في مخططات منظمة قبل تحليلها، ويعد تحليل البيانات أحد الأسباب الرئيسية لهذا الأمر
- تلعب عملية اختيار الأسلوب التحليلي المناسب دورًا كبيرًا في عملية تحليل البيانات، حيث يسهل عملية التحليل ويزيد من قدرة الباحث على تفسير المتغيرات التي تؤثر في ظاهرة ما.
- تسمح تحليل البيانات بالكشف عن جوهر تأثير المتغيرات في الظواهر المختلفة.
الهدف من تحليل البيانات
- قد يعتقد البعض أن تحليل البيانات يقصد به الصعوبة والتشتيت ولكن الأمر عكس ذلك تماما، حيث أن الهدف الأساسي من تحليل البيانات هو تبسيطها وتسهيل فهمها لأبعد الحدود، ويعني ذلك أن تحليل البيانات يقصد به الوصول لحل معين وبسيط من بيانات كبيرة ومعقدة مما يسهل تصور الأحداث ويساعدنا لنصل لإجابات منطقية تعطي حلول مثالية.
- يستخدم تحليل البيانات عادة مع الإضافات البرمجية الذكية للتحكم في الأسعار والتداول العالمي، وهو مجال ليس معقدًا بل ممتعًا للغاية، لذا يجب تعلمه لتحسين مساركم التقني والتكنولوجي.
- البحث عن ظاهرة ما بطريقة علمية ودراسة جميع جوانبها وربطها بالواقع.
- التحقق من ظاهرة محددة للوصول إلى استنتاج مناسب لها.
طرق ومراحل تحليل البيانات
هناك مجموعة من الطرق التي يعتمد عليها تحليل البيانات وهي كالآتي:
- يتم التحليل الإحصائي بالاقتصاد عن طريق الإحصاءات والأشكال البيانية بشكل أساسي، ويتم ذلك باستخدام برنامج Excel.
- يستخدم التحليل النوعي في الطب والأبحاث العلمية ويعتمد هذا التحليل على الكيمياء التحليلية.
- التحليل الوصفي هو عملية تحليل البيانات والمعلومات وفقًا للمنطق والوصف العلمي لظاهرة معينة، وتتكون بعض مراحل تحليل البيانات من .
- تتمثل هذه المرحلة في جمع عدد كبير من المعلومات المفيدة والقيمة، وتحويلها إلى معلومات مفيدة للحصول على نتائج مهمة في النهاية، وتساعدنا هذه المرحلة على إيجاد العديد من الحلول، كلما زادت المعلومات التي نقوم بجمعها، زادت دقة التحليل.
- قبل البدء في عملية تحليل البيانات، يجب علينا تحديد الهدف من هذه العملية ومدى الاستفادة منها، وكذلك تحديد التقنيات والأدوات التي سنستخدمها في هذه العملية.
- يتم إدخال البيانات في مرحلة مهمة من عملية تحليل البيانات، ويتم ذلك بإدخال البيانات بدقة في برنامج محدد، مع تحديد الأسئلة التي نريد تحليلها والحصول على الاستنتاجات المتعلقة بها، وتُعد هذه المرحلة أحد المراحل الأساسية في عملية تحليل البيانات.
- تتم في هذه المرحلة تشغيل البيانات بحيث يتم حصر وتعداد المعلومات وتحديد خصائص كل منها، وذلك لإجراء مجموعة من التحليلات الإحصائية وتلخيص المتوسط الحسابي، بالإضافة إلى تحديد التوزيع المتكرر للمتغيرات والمعلومات التي ستخضع للتحليل.
- في هذه المرحلة، نقوم بجمع البيانات التي سوف نحللها من مصادر مختلفة، مع توثيق موعد جمع هذه البيانات.
- بعد جمع البيانات، يجب تنقيتها جيدًا لتجنب أي أخطاء، ويجب الحذر في هذه المرحلة لأنها تُعَد من أخطر مراحل تحليل البيانات، وكلما كانت المعلومات صحيحة وخالية من الأخطاء، كلما ساهمت في الحصول على نتائج سليمة بطريقة أسرع وأفضل.
- تشير عملية تفسير وتحويل البيانات إلى نتائج إلى ربط جميع الحقائق والنتائج التي تم الوصول إليها من خلال تحليل البيانات بالمؤشرات والهدف من تحليل البيانات
تعلم تحليل البيانات
انتشر مؤخرا مفهوم تحليل البيانات بصورة كبيرة، وأصبح الجميع يبحث عنه ويبدأ في دراسته، وذلك لأن هذا المجال تمكن من تحقيق نموا كبيرا في فترة قصيرة. تطلب الشركات الكبرى الآن من المتقدمين للوظائف أن يكون لديهم خبرة كافية في هذا المجال. لذلك، حرصنا على تقديم مجموعة من الخطوات التي تساعدك على تعلم تحليل البيانات وهي كالتالي:
تعلم لغة البرمجة البايثون
تُعتبر هذه اللغة واحدة من أهم لغات البرمجة المستخدمة في تحليل البيانات، نظرًا لشعبيتها الكبيرة في الصناعات المختلفة، مما يجعلها تدعم عملية تحليل البيانات بصورة مثالية.
يتعلم التحليل والتصور والتلاعب بالبيانات باستخدام مكتبة Pandas
تعلم تحليل البيانات لا يقتصر على لغة البايثون فقط، بل يتطلب أيضا تعلم كيفية استخدام مكتبة pandas. توفر هذه المكتبة هيكلة بيانات عالية الأداء، مما يجعلها مناسبة لعمليات تحليل البيانات التي تعتمد على الجداول والأعمدة. ولا تقتصر مكتبة pandas على ذلك فحسب، بل تحتوي أيضا على العديد من الأدوات التي تمكنك من قراءة البيانات وكتابتها ومعالجة البيانات المفقودة. وبالتالي، تعزز هذه المكتبة كفاءة عملية تحليل البيانات في جميع المراحل، سواء كان ذلك تجميع البيانات أو تنظيمها أو أي شيء آخر ذو صلة.
الاستمرار في التعلم والتطبيق
يمكن لمجال تحليل البيانات أن يكون سهلاً وممتعاً، لكنه يتطلب بحثاً مستمراً وتعلماً وتطبيقاً دائماً لتحسين مهاراتك واكتساب مهارات جديدة، وبالتالي يمكن البحث عن المصادر التي تحفزك وتساعدك على تعلم وتطبيق ما تعلمته في مجال تحليل البيانات
- متابعة المدونات والمواقع المهتمة بعلم تحليل البيانات والاطلاع على كل ما تقدمه.
- يعتبر موقع Kaggle واحدا من أهم المواقع الإلكترونية التي تسهل التواصل بين المهندسين والمبرمجين في جميع أنحاء العالم. يضم الموقع أكثر من ٣ ملايين عضو مهتمين بتحليل البيانات والبحث فيها. وليس هذا فقط، بل يوفر الموقع منصة يمكن للشركات استخدامها لإنشاء منافسات في مجال علم البيانات، وتقديم جوائز مالية كبيرة لكل منافسة. بالتأكيد، تساعد هذه المنافسات في تحسين قدرتك على فهم البيانات وتطبيقها بشكل واقعي.
- ينصح بالانضمام إلى المجتمعات المهتمة بلغة البرمجة بايثون وعلم البيانات سواء كانوا من نفس الدولة أم من دول أخرى، حيث يمكن مشاركة الأفكار والاستفادة من خبرات الآخرين وتبادل النصائح المفيدة والمعلومات التي تساعد في تسهيل المسار المهني في هذا المجال.
- يجب عليك أن تدرك أن هذا المجال يتطلب تركيزاً واتقاناً، ولا يمكن تعلمه واتقانه بسرعة، لذلك يجب عليك البحث فيه أولاً وتحديد ما ترغب في تعلمه لتتمكن من السير على الطريق الصحيح وتعلم تحليل البيانات بطريقة مثالية وواقعية.