Home > Posts > BigData > أنواع طرق تحليل البيانات

أنواع طرق تحليل البيانات

يُعد تحليل البيانات مكونًا أساسيًا لاستخراج البيانات وتطوير الأعمال وهو أساسي لاكتساب المعرفة التي تساعد على اتخاذ القرارات التجارية تقوم المؤسسات والشركات بتحليل البيانات من العديد من المصادر باستخدام حلول إدارة البيانات الكبيرة وحلول إدارة تجربة العملاء التي تستخدم تحليل البيانات لتحويل البيانات إلى أهداف قابلة للتنفيذ.

مفهوم تحليل البيانات

تحليل البيانات هو عملية تقييم البيانات باستخدام أدوات تحليلية وإحصائية لاكتشاف المعلومات المفيدة والمساعدة في اتخاذ القرارات التجارية هناك العديد من أساليب تحليل البيانات بما في ذلك البحث عن البيانات وتحليلها  وتطوير الأعمال وتصور البيانات.

ما هي أنواع طرق تحليل البيانات

تحليل البيانات هي عملية تطبيق التقنيات الإحصائية أو المنطقية بطريقة منهجية تساعد على معالجة وتدقيق وتنظيم البيانات لكي تجعلها قيد الإستعداد عند الكشف عنها بأي شكل من الأشكال، وتعتبر عملية تحليل البيانات من العمليات الهامة للشركات لأنها تُقدم لهم الكثير من المزايا.

التحليل الوصفي

وهو عبارة عن تحليل مجموعة كبيرة من البيانات مثل بيانات التعداد، أو الإحصائيات أو العناصر الداخلة في تركيب مادة معينة لمساعدة الباحث في تفسير المتغيرات على الظاهرة. 

التحليل الاستكشافي

يعمل على تحليل بعض البيانات للعثور على نتائج استكشافية جديدة، للإجابة على الدراسات والأسئلة المستقبلية، ويجب قبل البدء في أي تحليل استكشافي التعرف على مصادر البيانات لتحقيق الأهداف الاستكشافية بطريقة سليمة. 

التحليل الاستدلالي

يهدف إلى استخدام عينات صغيرة من البيانات والاستدلال بنتائج كبيرة، يرمز هذا النوع من التحاليل إلى بيانات المجتمع، ويعتمد على العشوائية في اختيار العينات، والتوزيع الطبيعي. 

التحليل التنبؤي

يحتوي على أنواع متعددة من الأساليب تعمل على التنبؤ بالأحداث المستقبلية، ويعتمد على ربط المواقف ببعضها البعض، وتستخدم معظم الشركات هذا النوع من التحليلات لمعرفة مدى الخسائر والمكاسب التي حصلت عليها. 

التحليل السببي

هو المعيار الذهبي لتحليل البيانات فهو يعتمد على إجراء دراسات عشوائية لإستخلاص الجوانب المتعددة لعملية الحصول على البيانات، ولا يمكن استنتاج احتمالات حدوث مع ثبات الظروف فقط بل يتم مع امكانية حدوثها أيضًا. 

التحليل الآلي

يساعد التحليل الآلي على فهم  التغيرات الدقيقة والتي تؤدي إلى متغيرات فردية، ولا يتم الاستدلال بهذا النوع إلا في حالات قليلة جدًا. ويكون من خلال بيانات التجارب العشوائية. 

الطرق المعتمدة على الذكاء الاصطناعي 

هذه الأساليب الحديثة تجذب انتباه علماء البيانات وقدراتهم الموسعة والقدرة على حل المهام غير التقليدية. بالإضافة إلى ذلك، يمكن تنفيذها بسهولة وكفاءة بواسطة أنظمة وأدوات برمجيات خاصة.

تحليل الشبكات العصبية الاصطناعية

هو واحد من أكثر أنواع أساليب تحليل البيانات الجديدة والأكثر شيوعًا والتي تمكن الكمبيوتر من التعلم من بيانات المرصودة، والتي تسمى غالبًا “الشبكة العصبية”  تقدم استعارة لمعالجة المعلومات، هذه النماذج هي نماذج حسابية مستوحاة من الناحية البيولوجية. وهي تتألف من مجموعة مترابطة من الخلايا العصبية الاصطناعية والمعلومات العملية باستخدام نهج الحساب.

تحليل تسلسل القرارات

هى احدى الطرق الشائعة جدًا وحديثة جدًا في استخراج البيانات والتعلم الآلي، هي مخطط على شكل شجرة يمثل نماذج التصنيف أو الانحدار إنه يقسم مجموعة بيانات إلى مجموعات بيانات أصغر وأصغر، بينما يتم في نفس الوقت تطوير شجرة القرارات ذات الصلة تم تصميم الشجرة لإظهار كيف ولماذا قد يؤدي اختيار واحد إلى التالي، بمساعدة الفروع.
من بين فوائد استخدام أشجار القرار:
  • معرفة المجال غير مطلوبة 
  • فهي سهلة الفهم 
  • خطوات التصنيف لشجرة القرار بسيطة وسريعة للغاية.

 تحليل البرمجة التطورية

البرمجة التطورية في البحث عن البيانات هي مفهوم شائع يجمع بين العديد من أنواع تحليل البيانات المختلفة باستخدام خوارزميات تطورية تطبق العديد من وكالات إدارة البيانات خوارزميات تطورية للتعامل مع بعض أكبر تحديات البيانات الضخمة في العالم. الأكثر شيوعًا منها:
  • الخوارزميات الجينية.
  • البرمجة الجينية.
  • والخوارزميات التطورية المشتركة. 

تحليل متعدد القيم 

يتم تطبيق تحليل متعدد القيم للتعامل مع  مشاكل استخراج البيانات هي إحدى أساليب وتقنيات تحليل البيانات القائمة على الاحتمالات حيث يتم تطبقها عندما يتضمن نموذج معايير قيمها لا يمكن أن تحدد على وجه الدقة أو تحتوى هذه القيم على مستوى عال جدًا من الأخطاء.

أهمية عملية تحليل البيانات

• معرفة آراء الناس في شركتك وكيف يتحدثون عنها. 
• ابتكار حلول جديد للشركات والسيطرة على نقاط الضعف.
• التركيز على نقاط القوة وتطوير المنتجات لنيل رضا العملاء.
• فهم الظواهر التي يتم جمع البيانات عنها.
• دخول مجال التنافس بين الشركات والمقارنة بين منتجاتك ومنتجات الشركات المنافسة لك.
• تقديم البيانات بشكل سهل ومبسط لكي يسهل فهمها.
• تحويل بيانات الشركة إلى بيانات رقمية يتم تخزينها قواعد البيانات.
• استهداف فئات معينة من الجمهور من المهتمين بمنتجات شركتك أو مؤسستك.
• معرفة حجم المبيعات بشكل دقيق والتمكن من زيادتها.
• التحكم في القرارات المالية وخفض التكاليف.

لغات تحليل البيانات

Python

هي لغة مستخدمة على نطاق واسع في علم تحليل  البيانات يشار إليها عادةً بأنها أسهل لغة برمجة للقراءة والتعلم، نظرًا لأنه يجمع بين التحسين السريع والقدرة على التفاعل مع الخوارزميات عالية الأداء فقد أصبحت لغة البرمجة الرائدة لعلوم البيانات المفتوحة.

R

إنها واحدة من الأدوات الأكثر استخدامًا R عبارة عن لغة برمجية مفتوحة المصدر وبيئة برمجية للحوسبة والرسومات الإحصائية ، تدعمها مؤسسة                 R Foundation للحوسبة الإحصائية، لديها طلب كبير عبر شركات التوظيف في التعلم الآلي وعلوم البيانات.

Java

تعد Java لغة شائعة الاستخدام للغاية  تعتمد عليها العديد من المنظمات  لإنشاء أنظمة خلفية وتطبيقات سطح المكتب / المحمول / الويب إنه نظام حوسبة فريد مدعوم من أوراكل يتيح إمكانية النقل بين المنصات.

 SQL

SQL (لغة الاستعلام الهيكلية) هي واحدة من الأكثر شعبية فى علم البيانات. يتم استخدامه بشكل جيد للاستعلام وتحرير المعلومات المخزنة في قاعدة بيانات . وأيضا ، تستخدم أساسا لتخزين واسترجاع البيانات لعدة عقود. يتم استخدامه في إدارة قواعد البيانات الكبيرة بشكل خاص ، مما يقلل من الوقت المستغرق للطلبات عبر الإنترنت من خلال وقت المعالجة السريع يمكن أن تكون امتلاك مهارة SQL أكبر رصيد لمتخصصي التعلم الآلي وعلوم البيانات ، لأن SQL هي مجموعة المهارات الأكثر تفضيلًا لجميع المؤسسات.

Scala

تعد Scala واحدة من أفضل اللغات المعروفة مع واحدة من أكبر قواعد المستخدمين إنها لغة برمجة مفتوحة المصدر للأغراض العامة تعمل على JVM. يعد Scala اختيارًا مثاليًا للغة لأولئك الذين يعملون مع مجموعات البيانات كبيرة الحجم ولديه دعم كامل للبرمجة الوظيفية ونظام قوي ثابت.

منصات تحليل البيانات

منصة Solver

تعتبر هذه المنصة من الأدوات المضافة على برنامج Microsoft Office Excel، وتعمل على تحليل البيانات بسرعة ودقة، تحليل قيمة الحد الأدنى والأقصى للبيانات وتسمى بالخلية المستهدفة. 

 منصة MongoDB

تخزن وتعالج البيانات في صيغة JSON، ولاستعمال هذه المنصة يجب أن يكون لديك حقوق إدراية لتشغيلها لأنها خدمة من خدمات الويندوز. 

 منصة Spark

تعتبر منصة حوسبة عنقودية مفتوحة المصدر، تعمل على تحليل البيانات الضخمة كما تمكن المستخدمين من توليد أرقام التعريف الشخصي لكي يستطيعوا بيعها عبر الإنترنت. 

 منصة Hadoop

كتبت هذه المنصة بلغة جافا، لديها القدرة على تخزين ومعالجة  المقدار الذي تريده من البيانات الضخمة المنتظمة أو غير المنتظمة، وتعتبر أرخص من الطرق القديمة لتخزين البيانات. 

 منصة Cassandra

هي منصة مفتوحة المصدر، أنشأتها شرك فيسبوك، تستطيع معالجة مجموعة كبيرة من البيانات الموزعة على الخوادم.

 منصة NodeXL

تقوم هذه المنصة بتجميع وتحليل بيانات ضخمة من منصات التواصل الاجتماعي، وتعد من المنصات المفتوحة المصدر،كما أنها تقوم جمع البيانات من مواقع التواصل الاجتماعي لذا فهي من أهم المنصات.

منصة Tableau

تعتبر من المنصات المجانية التي تعمل على استكشاف البيانات والتأكد من صحتها بأبسط الطرق الممكنة. 

 منصة Google Fusion Tables

تتمكن هذه المنصة من تحليل البيانات على شكل رسوم بيانية وتساعدها خرائط جوجل بشكل كبير.

 منصة Knime

تعتبر من أهم المنصات حيث تساعد على اكتشاف جميع الإمكانيات الخفية للبيانات، وتتنبأ بالرؤى الجديدة والفرص الموجودة.

 منصة CouchDB 

هي منصة مفتوحة المصدر تعمل على تخزين وجمع ومعالجة البيانات في صيغة JSON.

منصة OpenRefine

تقوم بترتيب البيانات وتنظيمها كما تستطيع جمع البيانات من مواقع مختلفة وتحويلها من صيغة إلى صيغة أخرى

 منصة Rapid Miner

تعد من المنصات المفتوحة التي تقوم بعمل تحليلات تنبؤية كما تجمع وتخزن البيانات لمعالجتها وتقيمها. 

في الختام

يتطور علم تحليل البيانات بسرعة، كما ازدادت الأدوات المستخدمة لاستخراج القيمة من علم البيانات. لما تقدمه فوائد من المعلومات، وإنشاء رؤى أكثر فاعلية فعالة، وتنفيذ أكثر الرؤى من أجل تحسين الأهداف وإشراكهم وتحسين ممارسات العمل، تساعد أيضًا منصات تحليل البيانات على اكتشاف البيانات والتأكد من صحتها وتخزينها ومعالجتها. 
error: Content is protected !!