كيف تبدأ تعلم تحليل البيانات خطوة بـ خطوة لأنها عملية تقوم بـ فحص ونمذجة البيانات بهدف اكتشاف معلومات مفيدة ودعم اتخاذ القرارات والهدف الأساسي هو استخراج الرؤى من البيانات الأولية حتي يستطيع الأفراد والمنظما فهم الظواهر المختلفة بشكل أفضل واتخاذ إجراءات واضحه وناجحه.
بسبب تعلمك تحليل البيانات تتمكن من توفير رؤى وإحصاءات دقيقة وموثوقة حول ما حدث ولماذا حدث وما قد يحدث للبعد عن الغموض وزيادة الثقة في القرارات المتخذة كما يساعد التحليل التشخيصي علي فهم الأسباب الحقيقية وراء أي مشكلة لـ معالجة الجذور وليس الأعراض فقط.
له دور قوي ومؤثر في تحديد العمليات التي تستهلك وقت وموارد بشكل غير فعال وضروري في في القطاعات الصناعية لأنه يتوقع أعطال المعدات قبل حدوثها لكي يقلل من وقت التوقف المكلف كما يستخدم في تحديد حجم المبيعات المتوقعه أو التغيرات في سلوك المستهلك مع اتخاذ إجراءات وقائية.
تعلم تحليل البيانات خطوة بـ خطوة :
يكشف تحليل البيانات عن الفجوات في السوق حتي يخلق فرص لوجود خدمات جديدة ويمكنك من فهم أفضل لاتجاهات السوق وتوقعاتها مقارنة بالمنافسين كما يمكن للشركات وضع استراتيجيات تسويق وتسعير أكثر فاعلية لذا التحليل هو وقود أساسي لنمو الأعمال وتحسين الأداء المؤسسي.
1. فهم أساسيات تحليل البيانات :
تحويل البيانات الخام إلى رؤى قابلة للتنفيذ لدعم اتخاذ القرارات ومنها التحليل الوصفي الذي يصف ماذا حدث ويستخدم لتلخيص البيانات التاريخية مثل النسب المئوية ثم التحليل التشخيصي يهتم بجانب لماذا حدث ويستخدم لتحديد الأسباب الجذرية لنتائج معينة كما يوجد الإطار المفاهيمي لمعرفه تحليل البيانات وأنواعه الأربعة.
أيضا يوجد التحليل التنبؤي يتوقع ماذا سيحدث لأنه يستخدم النماذج الإحصائية وتعلم الآلة لتوقع النتائج المستقبلية المحتملة بناءً على البيانات الماضية والتحليل الإرشادي الذي يقترح ماذا يجب أن نفعل لأنه يدمج الرؤى من الأنواع الثلاثة السابقة لتوفير توصيات محددة بالإجراءات التي يجب اتخاذها لتحقيق هدف معين باحتراف.
2. إتقان الإحصاء الأساسي :
هو العمود الفقري لتحليل البيانات لكي تخبرنا عن القيمة النموذجية ويوجد فيها المتوسط وهو القيمة الحسابية الأكثر استخداما لكنه حساس للقيم الشاذة ثم الوسيط الذي يكون مفيد جدا عندما تكون هناك قيم شاذة لأنه لا يتأثر بها وأيضا المنوال هي القيمة الأكثر تكرارا في مجموعة البيانات ومفيد للبيانات الفئوية.
أيضا فهم الاحتمالات لدراسة فرص وقوع حدث معين ويوجد ما يسمي بالتوزيعات الاحتمالية وهي وظائف رياضية تصف احتمالية الحصول على قيم مختلفة في مجموعة من البيانات مع وجود التوزيع الطبيعي المعروف باسم المنحنى الجرسي والإحصاء الاستدلالي الذي يهدف إلى استخلاص استنتاجات وتعميمات حول مجتمع كبير.
اختبار الفرضيات هي عملية تقييم إذا كانت الملاحظات الموجودة في العينة مدعومة إحصائيا لتعميمها على المجتمع بأكمله ثم تحليل الانحدار عبارة عن تقنيات المستخدمة لنمذجة العلاقة بين متغير تابع ومتغير مستقل حتي يتم التنبؤ بقيمة متغير بناءً على قيمة متغير آخر والهدف هو إيجاد أفضل خط مستقيم يمثل البيانات للتنبؤ.
أقرأ أيضا : أساسيات تحليل البيانات بقناة واحدة
3. إتقان جداول البيانات :
حيث أن Excel هو نقطة الانطلاق لكل محلل بيانات من حيث العمليات الأساسية وإتقان صيغ البحث مع دراسة أهمية الجداول المحورية. لأنها ضرورية لتلخيص وتحليل مجموعات كبيرة من البيانات بسرعة حيث أن تتطلب المشاريع الكبيرة استخدام لغة برمجة قوية. لذلك تعلم لغة Python وأيضا لغة R لأنها خيار ممتاز إذا كان تركيزك الأساسي على الإحصاء المتقدم والنمذجة.
ومن الضروري إتقان لغة الاستعلام الهيكلية لأن الـ SQL ضرورية للتعامل مع البيانات المخزنة في قواعد البيانات. مع تعلم أدوات التصور البياني لتقديم النتائج بفعالية لأنك تحتاج إلى أدوات لإنشاء لوحات المعلومات. كما لابد من الممارسة على مجموعات بيانات حقيقية ونظيفة لـ تنفيذ مشروع كامل من خلال إجراء نمذجة تنبؤية بسيطة وإنشاء لوحة معلومات مرئيةتلخص النتائج.
4. بناء حقيبة أعمال :
توثيق العمل لـ كل مشروع تكمله على منصة مثل GitHub ثم لا تكتفي بعرض الكود واشرح الأسئلة التي حاولت الإجابة عليها والمنهجية التي استخدمتها والاستنتاجات التي توصلت إليها وبعد إتقان الأساسيات. كما يمكنك التخصص في مجال مثل تحليل الأعمال للتركيز على مقاييس الأداء الرئيسية والعائد على الاستثمار.
يمنحك القدرة علي تحليل التسويق لكي تركز علي سلوك المستخدم وحملات الإعلان. وأيضا التحليلات المتقدمة للتعمق في تعلم الآلة لإنشاء نماذج تنبؤية أكثر تعقيدا. الهدف من التحليلات المتقدمة هو استخراج رؤى عميقة وتنبؤات وإرشادات من بيانات معقدة لمساعدة المنظمات على اتخاذ قرارات استراتيجية واستباقية.
فرص العمل في مجال تحليل البيانات :
1. محلل بيانات الذي يجمعها وينظفها ويحللها باستخدام أدوات مثل Excel، وSQL، وPower BI/Tableau.
2. ثم محلل ذكاء الأعمال يقوم بتصميم وبناء لوحات المعلومات والتقارير لتتبع مقاييس الأداء الرئيسية ويركز علي التصور البياني.
3. مهندس البيانات يقوم ببناء وصيانة البنية التحتية وخطوط الأنابيب التي تتنقل وتخزن البيانات لضمان جودتها وإتاحتها للمحللين.
4. من العوامل تساعد في الحصول على الوظيفة هو إظهار مشاريع عملية قمت فيها بتحليل بيانات حقيقية باستخدام SQL.
5. لا يقتصر الأمر على الأدوات لكن يجب أن تكون قادرا على تفسير النتائج وتوصيلها بشكل واضح ومقنع لغير المتخصصين.
6. من المهم الحصول على شهادات من منصات معتمدة حيث أنها تضيف وزن كبير وقوي لسيرتك الذاتية.