اسألني عن تحليل البيانات

يعتمد مجال التسويق بشكل كبير على تحليل البيانات، فبدون تحليل البيانات لن نستطيع الحكم على نجاح أو فشل أي حملة إعلانية، وتوفر كل المنصات الإعلانية سواء جوجل أو فيسبوك أو غيرهما، لوحات لعرض الرؤى وإصدار التقارير وتحليل البيانات.

بالنسبة لفهم سلوك العملاء فيمكن استنتاجه من أنماط البيانات، فمثلًا، يمكننا تحديد من الأكثر اهتمامًا بمنتج ما؟ هل هم الذكور أم الإناث؟ ومن أي الفئات العمرية، وبناء على ذلك يتم استهداف هذه الفئات عند إصدار الحملات الإعلانية.

أما عن إدارة قواعد البيانات، فأول خطوة في طريق تحليل البيانات هي جمع البيانات من مصادرها المختلفة، والتي غالبًا ما تكون قواعد البيانات، ولهذا أفادتني معرفتي بإدارة قواعد البيانات كثيرًا في عملي كمحلل للبيانات.

شكرًا أستاذ خالد، يساعد تحليل البيانات على تحسين أداء الأعمال عبر عرض النتائج الحالية، سواء كانت هذه النتائج إيجابية أو سلبية، في شكل رؤى يستطيع المديرين ومتخذي القرارات فهمها بمجرد النظر، فيما يعرف بتصوير البيانات Data Visualizatoin، ثم شرح وتفسير كيف تم الوصول لهذه النتيجة، وأخيرًا إصدار التوصيات باتخاذ قرارات معينة للتحسين بناء على هذه البيانات والمعلومات والرؤى.

مثلًا، يمكنك تصوير أرباح شركة ما لعدة سنوات برسم بياني واحد، اعتمادًا على العديد من الجداول التي قد تحتوي الملايين من الصفوف، وبدون هذه العملية تصعب الاستفادة من البيانات، وتصبح بلا قيمة.

وأفضل ممارسها تقوم بها الأعمال الآن، هي متابعة أداءها أولًا بأول عبر مؤشرات قياس الأداء KPIs، لتلافي أي خلل ولضمان تحقيق النتائج المرجوة.

تهدف عملية تحليل البيانات إلى إيجاد الأنماط والعلاقات بين البيانات، وبناء على هذه الأنماط والعلاقات يتم توليد الرؤى واستخلاص النتائج.

يساعد تحليل البيانات على فهم أداء الأعمال (في الماضي)، واتخاذ قرارات مبنية على المعلومات (في المستقبل)

أما مهام محلل البيانات فهي: جمع وتنظيف وتحليل البيانات واستخلاص النتائج وإصدار التقارير.

وبالنسبة لموضوع الذكاء الاصطناعي: فتطبيقات تحليل البيانات وذكاء الأعمال الآن تتيح استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل مدمج، فتطبيق مايكروسوفت إكسل مثلا يحتوي على أدوات ذكاء اصطناعي AI Tools تمكنك من توجيه الأسئلة بلغة بشرية، وتحصل على النتائج المطلوبة دون معرفة بالمعادلات أو الأدوات الخاصة بالتطبيق، كذلك الحال مع تطبيق باور بي آي من نفس الشركة.

ومؤخرًا أطلقت شركة OpenAI متجر جي بي تي، الذي يحتوي على بعض الإضافات والتطبيقات التي تضيف خواص إضافية إلى شات جي بي تي، مثل تطبيق أو إضافة Data Analyst التي تمكنك من رفع البيانات إلى شات جي بي تي وتوجيه الأسئلة لتحصل على الإجابات والرؤى والنتائج والتقارير.

الشرف لنا أخي الكريم، وسعيد بوجودي معكم.

التنقيب عن البيانات هو جوهر عملية تحليل البيانات، ويشمل تقنيات التعرف على الأنماط والتحليل الإحصائي، والتقنيات الرياضية بهدف إيجاد الارتباطات في البيانات والكشف عن الأنماط والاختلافات، فهم الاتجاهات والتنبؤ بالاحتمالات.

يعتمد التنقيب عن البيانات بشكل أساسي على الرياضيات والإحصاء والتحليل الإحصائي، فكلما تمكنت من الرياضيات والإحصاء زادت قدرتك على فهم البيانات وإيجاد الأنماط والاتجاهات والاستفادة منها واستخراج نتائج ذات قيمة، بل وحتى التنبؤ بشكل علمي اعتمادًا على هذه البيانات.

مرحبًا بك أ. محمد، بالطبع توجد العديد من البرامج الأخرى، وكذلك لغات البرمجة وأهمهم على الإطلاق لغة R التي أنشئت خصيصًا لهذا الغرض، وكذلك لغة بايثون التي تنافس لغة R بقوة في هذا المجال، بالإضافة لسهولتها ولكونها لغة عامة تصلح للكثير والكثير من الأغراض الأخرى.

أهلًا بك أستاذ محمد، نعم المجال متاح لأي شخص، بشرط أن يكون لديه معرفة أساسية بالإحصاء والرياضيات وعلوم الحاسب، ولديه الرغبة في التعلم والتطوير.

أما عن مدى احتياج سوق العمل، فالمجال واعد، والشركات بدأت بإدراك أهميته، لذا فالحاجة إليه في ازدياد.

وعليكم السلام، أفضل بداية هي دراسة أساسيات الإحصاء، كفرع الإحصاء الوصفي، ثم بعض المواضيع المهمة في الإحصاء مثل اختبار الفرضيات، تحليل الانحدار، والإحصاء التنبؤي.

بعد ذلك ستحتاج إلى تعلم لغة SQL لتتمكن من التعامل مع قواعد البيانات، ثم إلى تعلم بعض أدوات التحليل، سواء إكسل أو باور بي آي أو بايثون، ولا يشترط أن تلتزم بترتيب معين، بل قسم مراحل تطبيقك على هذه الأدوات إلى مراحل: تجميع البيانات، تنظيف البيانات، إجراء التحليل، ثم تصوير البيانات Data Visualization.

ثم قم بتنفيذ بعض المشاريع وحاول ربط كل ما تعلمته.

هذا لو أردت أن تصبح محلل بيانات.

هناك بعض التخصصات في مجال التحليل، أو ما يسمى ب Domain Data Analyst، فلو أن شخصًا يعمل في المبيعات، أو الموارد البشرية مثلا، وأراد أن يطبق التحليل على تخصصه فقط، ففي هذه الحالة لن يحتاج إلى تعلم كل ما ذكرته سابقًا، بل يكفيه أن يتعلم الإحصاء الوصفي، وتطبيقات كالإكسل أو باور بي آي Power BI، ليتمكن من إجراء التحليلات التي يريدها في مجاله فقط.

التحليل لابد أن يعتمد على بيانات محددة لديك، وإلا فهو مجرد طرح أسئلة، ChatGPT وحده غير مصمم لتحليل البيانات، فهو شات نصي ولا يولد الصور وبالتالي لن يقوم بعمل رؤى أو رسوم بيانية، يمكن تجربة إضافة Data Analyst من متجر GPT ورفع البيانات ثم طرح الأسئلة، وسيولد الرؤى ويصدر النتائج، حينها يمكن اعتبار الذكاء الاصطناعي محلل بيانات محترف.

في البداية أحب أن أوضح أن مجال تحليل البيانات يختلف عن مجال أمن المعلومات، وعمومًا فأي جهاز موصول بالإنترنت معرض للاختراق، لكن الشركات والمؤسسات تستخدم حلولًا أمنية معقدة مبنية على تحليل بروتوكولات الاتصال، بالإضافة إلى تقييم الثغرات، وإجراء اختبارات الاختراق بشكل دوري، والتدقيق الأمني المستمر، ما يصعب مهمة اختراق هذه الأنظمة.

عفوًا ولكن السؤال غير واضح، بالإضافة إلى أن تحليل البيانات يختلف عن التسويق الإلكتروني وتصميم الصور والذكاء الاصطناعي، ما المقصود بالاعتماد على البيانات في التسويق بشكل مجاني؟