التحليل الإحصائي

تقوم أدوات التحليل الإحصائي للبيانات بإبلاغ القرارات التي تعتمد على البيانات، سواء كان ذلك في سياق البحث أو العمل. حيث بدأت الشركات في إدراك أهمية الوصول إلى جميع البيانات المهمة للأعمال والجمع بينها للحصول على فهم أفضل لكيفية أداء الشركة. فيعد ربط الأنظمة المختلفة لجعل البيانات قابلة للاستهلاك عملية معقدة، ولكن بمجرد القيام بذلك. يتم تمكين الشركات من استخدام حلول التحليلات الإحصائية جنباً إلى جنب مع تقنيات تحليل البيانات الأخرى. وهذا يساعدهم على تصور البيانات وتفسيرها بطريقة سهلة سلسة. فلا يمكن لأي عمل أن يتحول إلى مشروع أصلي رقمياً حتى يستخدم بياناته لاتخاذ قرارات ذكية. فتوفر هذه القرارات المستندة إلى البيانات ميزة مهمة وتساعد على فصل شركة عن منافسيها.

حيث تواجه الشركات المتوسطة والكبيرة تحديات غير مسبوقة عند إدارة البيانات وتحليلها. فتتمثل بعض هذه التحديات في النمو الهائل لحجم بيانات المؤسسة وتعقيدها المتزايد الناجم عن التقنيات الجديدة مثل وسائل التواصل الاجتماعي وإنترنت الأشياء. لمواجهة هذه التحديات، تحتاج الشركات إلى جمع وتحليل كميات كبيرة من البيانات، المنظمة وغير المهيكلة، والتي من مصادر مختلفة. فتحتاج الشركات إلى إيجاد اتجاهات وأنماط في البيانات التاريخية مع تحديد الفرص والمخاطر المستقبلية. كما أنهم لا يستطيعون قضاء الكثير من الوقت في تحليل البيانات التي تفقد أهميتها بسرعة. فتوفر الإجراءات الإحصائية المتقدمة والتصور منصة قوية وسهلة الاستخدام ومتكاملة لفهم بيانات الأعمال وحل مشاكل الأعمال والبحث المعقدة.

ما أنواع برامج التحليل الإحصائي الموجودة؟

يأتي التحليل الإحصائي بعدة نكهات مختلفة حيث يكون كل نوع مناسباً أو مفيداً لحالات الاستخدام المختلفة. فعلى الرغم من تعدد الأساليب، إلا أن الهدف النهائي للتحليل ينقسم إلى ثلاثة أنواع: وصفي، وتعليمي، وتنبئي. فينظر التحليل الوصفي ببساطة إلى البيانات كما هي، ولكنه لا يشير إلى أي نتيجة مستقبلية أو يوصي بها. ويستخدم التحليل الوصفي البيانات التاريخية للتوصية بنتيجة معينة. بينما أخيراً، يستخدم التحليل التنبئي البيانات التاريخية للتنبؤ بالبيانات أو النتائج المستقبلية. بصرف النظر عن هذه الأساليب الواسعة، يمكن لبرامج التحليل الإحصائي إجراء الأنواع التالية من التحليل:

أولاً تحليل الانحدار حيث يسمح هذا النوع من التحليل بإجراء العديد من طرق الانحدار مثل المربعات الصغرى العادية (OLS). أو المربعات الصغرى الموزونة (WLS) أو النموذج الخطي المعمم (GLM). أما ثانياً التحليلات التنبؤية فهي تحلل أنماط البيانات التاريخية وتحللها للتنبؤ بالنتائج المستقبلية عن طريق استخراج المعلومات من مجموعات البيانات لتحديد الأنماط والاتجاهات. باستخدام مجموعة من التحليل الإحصائي والخوارزميات، يستخدم المحللون منتجات التحليلات التنبؤية لبناء نماذج القرار التي يستخدمها مديرو الأعمال للتخطيط للحصول على أفضل نتيجة ممكنة.

ثانياً تحليل البقاء على قيد الحياة فيسمح هذا النوع من التحليل بتقييم المدد والأحداث والموثوقية فيما يتعلق بالتحليل الإحصائي. وهكذا تحليل السلاسل الزمنية، فيسمح للمستخدمين بتحديد الأنماط ضمن مجموعات بيانات سلاسل زمنية ضخمة ومستمرة لأداء التقارير والتنبؤ والتحليل التنبئي. والتحليل البايزي فتسمح طريقة الاستدلال الإحصائي هذه بدمج المعلومات السابقة حول معلمة إحصائية مع دليل من المعلومات الواردة في عينة لتوجيه عملية الاستدلال الإحصائي. بينما أشجار القرار يعد أحد الأنواع الشائعة لنموذج التصنيف هو شجرة القرار. فتتنبأ هذه النماذج بعدد من النتائج المحتملة بناءً على مجموعة متنوعة من المدخلات. على سبيل المثال/ إذا قام فريق المبيعات ببناء مليون دولار في خط الأنابيب، فيمكنهم إغلاق 100000 دولار في الإيرادات. ولكن إذا قاموا ببناء 10 ملايين دولار في خط الأنابيب، فيجب أن يكونوا قادرين على إغلاق مليون دولار من الإيرادات.

ما هي السمات المشتركة لبرامج التحليل الإحصائي؟

تسمح أدوات التحليل الإحصائي للمستخدمين بتعدين وتحليل البيانات المهيكلة أو غير المهيكلة. من خلال عملية التحليل، يتم إنشاء مجموعات البيانات والتصورات من البيانات المجمعة.

إعداد البيانات: لتحليل البيانات، يجب تنظيفها بشكل صحيح ويجب أن تكون عالية الجودة. فيتكون هذا الإعداد من إزالة البيانات المكررة والتطهير وإلحاق البيانات للتحليل الإحصائي. لم يتم إجراء جميع التحليلات على السطح. بدلاً من ذلك، تقوم أدوات التحليلات الإحصائية القوية باستخراج البيانات من قواعد البيانات وإعدادها للتحليل.

أخذ عينات البيانات: يسمح أخذ عينات البيانات للمستخدمين باختيار عينات من البيانات لإجراءات محددة.

النمذجة الإحصائية: تتضمن النمذجة الإحصائية إنشاء نموذج رياضي يجسد مجموعة من الافتراضات الإحصائية. المتعلقة بإنشاء بيانات العينة التي يمكن استخدامها للحصول على فكرة أفضل حول تكوين البيانات وتوزيعها.

اختبار الفرضية: غالباً ما توفر أدوات التحليلات الإحصائية ميزات اختبار الفرضيات لضمان توافق التحليل مع البيانات. وصحته استناداً إلى عوامل محددة مسبقاً، فيساعد هذا الباحث أو عالم البيانات أو الإحصائي على تقييم النتيجة بناءً على فرضيتهم الأولية.

تصور البيانات: بالإضافة إلى المدخلات والمخرجات العددية. تسمح برامج التحليلات الإحصائية في كثير من الأحيان للمستخدم بتصور النتائج عن طريق الرسوم البيانية والمخططات والتقارير. وهذا لا يساعد المستخدم النهائي على فهمها بشكل أفضل فحسب. بل يساعد أيضاً في توصيل هذه النتائج مع الشركة الأوسع.

فيديو مقترح للتحليل الإحصائي للبيانات