التحليلات الإحصائية هي مهنة عالية الطلب مع فوائد كبيرة. تعلم كيف يمكنك تطبيق مهاراتك الإحصائية وعلوم البيانات على هذا المجال المتنامي. التحليل الإحصائي هو عملية جمع كميات كبيرة من البيانات ثم استخدام الإحصاءات وتقنيات تحليل البيانات الأخرى لتحديد الاتجاهات والأنماط والرؤى. إذا كنت خبيرا في البيانات والإحصاءات ، فقد يكون التحليل الإحصائي مباراة مهنية رائعة بالنسبة لك. أدى ظهور البيانات الضخمة والتعلم الآلي والتكنولوجيا في مجتمعنا إلى ارتفاع الطلب على المحللين الإحصائيين ، وهو وقت مثير لتطوير هذه المهارات والعثور على وظيفة تحبها. في هذه المقالة ، ستتعرف على المزيد حول التحليل الإحصائي ، بما في ذلك تعريفه وأنواعه المختلفة وكيفية إجراؤه والوظائف التي تستخدمه. في النهاية ، ستستكشف أيضا الدورات التدريبية المقترحة الفعالة من حيث التكلفة والتي يمكن أن تساعدك على اكتساب معرفة أكبر بكل من التحليلات الإحصائية وتحليلات البيانات.
· تعريف التحليل الإحصائي
التحليل الإحصائي هو عملية جمع وتحليل كميات كبيرة من البيانات من أجل تحديد الاتجاهات وتطوير رؤى قيمة. في العالم المهني ، يأخذ المحللون الإحصائيون البيانات الخام ويجدون الارتباطات بين المتغيرات للكشف عن الأنماط والاتجاهات لأصحاب المصلحة المعنيين. من خلال العمل في مجموعة واسعة من المجالات المختلفة ، فإن المحللين الإحصائيين مسؤولون عن الاكتشافات العلمية الجديدة ، وتحسين صحة مجتمعاتنا ، وتوجيه قرارات العمل.
· أنواع التحليل الإحصائي
هناك نوعان رئيسيان من التحليل الإحصائي: الوصفي والاستنتاجي. بصفتك محللا إحصائيا ، من المحتمل أن تستخدم كلا النوعين في عملك اليومي لضمان توصيل البيانات بوضوح إلى الآخرين واستخدامها بفعالية لتطوير رؤى قابلة للتنفيذ. في لمحة ، إليك ما تحتاج لمعرفته حول كلا النوعين من التحليل الإحصائي:
التحليل الإحصائي الوصفي
تلخص الإحصاءات الوصفية المعلومات داخل مجموعة البيانات دون استخلاص استنتاجات حول محتوياتها. على سبيل المثال ، إذا أعطاك نشاط تجاري كتابا بنفقاته ولخصت النسبة المئوية للأموال التي أنفقتها على فئات مختلفة من العناصر ، فستقوم بإجراء شكل من أشكال الإحصائيات الوصفية. عند إجراء الإحصاء الوصفي ، ستستخدم غالبا تصور البيانات لتقديم المعلومات في شكل رسوم بيانية وجداول ومخططات لنقلها بوضوح إلى الآخرين بتنسيق مفهوم. عادة ما يستخدم القادة في شركة أو مؤسسة هذه البيانات لتوجيه عملية صنع القرار في المستقبل.
التحليل الإحصائي الاستدلالي
تأخذ الإحصاءات الاستدلالية نتائج الإحصاء الوصفي خطوة أخرى إلى الأمام من خلال استخلاص استنتاجات من البيانات ثم تقديم التوصيات. على سبيل المثال ، بدلا من تلخيص نفقات النشاط التجاري فقط ، يمكنك الاستمرار في التوصية بالمجالات التي يجب تقليل الإنفاق فيها واقتراح ميزانية بديلة. غالبا ما تستخدم الشركات التحليل الإحصائي الاستدلالي لإبلاغ قرارات الشركة وفي البحث العلمي لإيجاد علاقات جديدة بين المتغيرات.
· واجبات المحلل الإحصائي
يركز المحللون الإحصائيون على جعل مجموعات كبيرة من البيانات مفهومة لجمهور أكثر عمومية. في الواقع ، ستستخدم مهاراتك في الرياضيات والبيانات لترجمة الأرقام الكبيرة إلى رسوم بيانية ومخططات وملخصات سهلة الهضم لصانعي القرار الرئيسيين داخل الشركات والمؤسسات الأخرى. تشمل المسؤوليات الوظيفية النموذجية للمحللين الإحصائيين ما يلي: استخراج وتنظيم مجموعات كبيرة من البيانات الأولية.
1. تحديد البيانات ذات الصلة وأيها يجب استبعادها.
2. تطوير استراتيجيات جديدة لجمع البيانات الاجتماع مع العملاء والمهنيين لمراجعة خطط تحليل البيانات .
3. إنشاء تقارير البيانات والتمثيلات سهلة الفهم للبيانات.
4. تقديم البيانات .
5. تفسير نتائج البيانات.
6. إنشاء توصيات لشركة أو مؤسسات أخرى.
ستختلف مسؤوليات وظيفتك اعتمادا على ما إذا كنت تعمل في وكالة فيدرالية أو شركة خاصة أو قطاع أعمال آخر. تحتاج العديد من الصناعات إلى محللين إحصائيين ، لذا فإن استكشاف شغفك ومعرفة أفضل طريقة لتطبيق مهاراتك في البيانات قد يكون أمرا مثيرا.
· مهارات التحليل الإحصائي
نظرا لأن معظم مسؤوليات وظيفتك ستركز على الأرجح على البيانات والتحليل الإحصائي ، فإن المهارات الرياضية أمر بالغ الأهمية. يمكن أن تساعدك مهارات الرياضيات عالية المستوى في التحقق من صحة عملك وإنشاء استراتيجيات لتحليل البيانات ، حتى إذا كنت تستخدم برنامجا للعديد من العمليات الحسابية. عند صقل مهاراتك الرياضية ، يمكن أن يساعدك التركيز على الإحصائيات - وتحديدا الإحصائيات ذات مجموعات البيانات الكبيرة - في تمييزك عند البحث عن فرص عمل. ستساعدك الكفاءة في برامج الكمبيوتر وتعلم منصات جديدة أيضا على التفوق في وظائف أكثر تقدما وتضعك في ارتفاع الطلب.
تعد تحليلات البيانات وحل المشكلات والتفكير النقدي مهارات حيوية لمساعدتك في تحديد المعنى الحقيقي لمجموعة البيانات والصورة الأكبر. في كثير من الأحيان ، قد لا تمثل مجموعات البيانات الكبيرة ما تظهر على السطح. للوصول إلى الجزء السفلي من الأشياء ، ستحتاج إلى التفكير بشكل نقدي في العوامل التي قد تؤثر على مجموعة البيانات ، وإنشاء خطة تحليل مستنيرة ، وتحليل التحيز لتحديد الاتجاهات الثاقبة. للتفوق في مكان العمل ، ستحتاج إلى صقل مهاراتك في إدارة قواعد البيانات ، ومواكبة المنهجية الإحصائية ، وتحسين مهاراتك البحثية باستمرار. تستغرق هذه المهارات وقتا لبنائها ، لذا من المهم البدء بالدورات التمهيدية والتحلي بالصبر أثناء بناء المهارات.
هذا المقال هو ترجمة لجزء من مقال على موقع كورسيرا بعنوان :
What Is Statistical Analysis? Definition, Types, and Jobs
https://zakerehsa.blogspot.... Is Statistical Analysis Definition Types.html
