برنامج اكسل هو الأساس في عالم تعليم البيانات بسبب مرونته في التعامل على المستوى الفردي ومستوى المؤسسات الصغيرة والمتوسطة وسهوله تواجده في كل جهاز حاسوب لذلك يجعله أداة لغة مشتركة بين جميع الأقسام كما يمثل نقطة الانطلاق المثالية لأي شخص يرغب في دخول مجال تحليل البيانات ومن السهل تعلم أساسياته مقارنة بلغات البرمجة.
يحتوي Excel على مجموعة من الدوال التي تسمح بإجراء تحليل احصائي دقيق لحساب المتوسطات، والانحرافات المعيارية حتي يتم دمج البيانات من جداول مختلفة ويساعد أيضا في تحليل البيانات علي إنشاء مجموعة من المخططات لعرض النتائج بطريقة مرئية وسهلة الفهم للإدارة وأصبحت إضافة Power Query قوية لاستيراد البيانات من مصادر متعددة، وتنظيفها، وتحويلها بشكل احترافي.
تعليم البيانات باستخدام Excel :
1. توفير كورسات من عمالقة التكنولوجيا والمنصات الكبرى مثل دورة تحليل البيانات باستخدام Excel من منصة edX بالتعاون مع Microsoft. وتسمح لك بـ دراسة المحتوى بالكامل مجانا لكن تحتاج رسوم للحصول على شهادة معتمدة من Microsoft/edX.
2. دورة أساسيات برنامج Excel لتحليل البيانات من IBM على Coursera وهي جزء من مسار شهادة محلل البيانات وتركز على تطبيق Excel في مهام تحليلية محددة ويمكن حضور جميع المحاضرات مجانا وسوف تحتاج إلى الاشتراك لحصولك على الشهادة.
3. تعلم البيانات باستخدام الإكسل من خلال منصة إدراك ومتاحه باللغة العربية ومجانية بالكامل. لذا يكمن اهتمامها بالكامل في التعامل مع البيانات الضخمة واستخدام الإضافات المتقدمة (Power Query) وأداة (Solver) لاتخاذ القرارات المصيرية في العمل.
4. أيضا دورة Data Analytics Essentials من Cisco Networking Academy ضرورية. لأنها تغطي أساسيات تعليم البيانات بأكملها وتنظيمها، وتصورها باستخدام Excel إلى جانب SQL وTableau وتكون مجانية من خلال أكاديمية سيسكو.
5. من الكورسات المهارية المطلوبة Mastering Data Analysis using Microsoft Excel علي منصة Alison. ويهتم باستخدام دوال البحث والشرطية والجداول المحورية والرسوم البيانية. ثم أن الدورة مجانية مع وجود اختيار دفع رسوم الشهادة رقمية أو مطبوعة.
6. Data Analytics using Excel Free Course متاح علي منصة Great Learning يركز في تعليمه علي تنظيف البيانات والتحقق من صحتها مع دراسة أساسيات الجداول المحورية. ثم تكون مجانية تمامًا وأخذ شهادة إتمام بعد إنهاء الدورة والاختبارات.
أقرأ أيضا : شرح أهم الدوال الحسابية في الاكسل بطريقة بسيطة
فوائد تعليم البيانات باستخدام Excel :
يساعد Excel في تطبيق الدوال والجداول المحورية لتحويل البيانات الأولية إلى معلومات مفهومة ومفيدة بدلا من النظر إلى صفوف وأعمدة من الأرقام. كما يمكنك اتخاذ قرارات مبنية على الحقائق أفضل من التخمين وفرصه وجود رسم بياني يتتبع أداء متغير معين على مدى أشهر أو سنوات وتحديد إذا كان الاتجاه صاعدا أم هابطا.
يحدد الأنماط غير المتوقعة أو الفروقات الكبيرة في الأداء حتي يشير إلى مشكلة تحتاج إلى معالجة أو فرصة يمكن استغلالها. وبسبب وجود الجدوال المحورية فـ هذه الأداة تخدم فائدة عظيمة في تلخيص كميات كبيرة من البيانات بمرونة لتقديم تقارير موجزة ودقيقة للإدارة العليا وذلك يوفر وقت وجهد روتيني يستهلك الموظف.
Excel هو الأداة الأولى المستخدمة لتنظيف وتنسيق البيانات قبل التحليل مثل إزالة المسافات الزائدة أو تحويل تنسيقات التواريخ وتقسيم النصوص. حيث أن استخدام أدوات مثل إزالة التكرارات أو التحقق من صحة البيانات يساعد على ضمان أن البيانات المستخدمة للتحليل موثوقة. ثم يوجد التخطيط المالي في تغيير نسبة التكلفة لترى تأثير ذلك على إجمالي الربح.
الإرشادات المتبعه أثناء استخدام Excel :
لا تقم بإجراء تغييرات على ملف البيانات الأصلي الذي استوردته لكن قم بإنشاء نسخة جديدة للعمل عليها وتطبيق التنظيف والتحليل. ثم يجب أن يكون لديك دائما مرجع للمصدر الأصلي والأفضل أن تجعل كل عمود يمثل متغير واحد وكل صف يمثل ملاحظة أو سجل واحد لكي تتجنب دمج الخلايا في البيانات الأولية.
تأكد من أن كل عمود يحتوي على نوع بيانات واحد فقط. لذلك قم بإزالة المسافات الزائدة ووحد تنسيق التواريخ والعملات واستخدم علامة الدولار $ لتثبيت الخلايا عند سحب الدوال لتجنب الأخطاء. ويجب التعامل مع المرجع المطلق لتثبيت قيم الثوابت أو المعدلات التي يتم الرجوع إليها في عدة صيغ.
لا تدمج العديد من الدوال المعقدة في خلية واحدة وإذا كانت الصيغة معقدة للغاية قم بتقسيمها على عدة أعمدة بسيطة. ثم قم بإخفاء تلك الأعمدة لاحقا ومن الضروري استخدم الجداول المحورية كأداة أساسية للتجميع والتصفية والتلخيص. لذلك دائما قم بـ تحديثها بعد تغيير البيانات المصدرية.
أضف فلاتر مرئية للجداول المحورية والرسوم البيانية لتسهيل التفاعل مع البيانات الضخمة وتجربة سيناريوهات مختلفة بسرعة. وقم بتمييز البيانات التي تحتاج إلى اهتمام خاص استخدمه لتحديد القيم العليا أو الدنيا أو البيانات التي تقع خارج النطاق الطبيعي للمساعدة في اكتشاف الحالات الشاذة.
اكتب ملاحظات واضحة في الخلايا حول مصدر البيانات مع الافتراضات التي بنيت عليها الصيغ للتسهيل على أي شخص آخر فهم المنطق وراء التحليل. كما لابد من التسميه الواضحه لأوراق العمل والأعمدة وفي نهاية الأمر استخدم خياري Trace Precedents و Trace Dependents لمتابعة تدفق البيانات والتأكد من أن الصيغ تسحبها من المصادر الصحيحة.