4 أنواع من تحليلات البيانات لتحسين اتخاذ قرارات الأعمال [مع أمثلة]

على مدى العقد الماضي ، ساعد التطور التكنولوجي العديد من الصناعات في توليد كميات هائلة من البيانات والاحتفاظ بها. لدرجة أن البيانات الضخمة هي واحدة من أكثر الكلمات الطنانة شيوعًا في القرن الحادي والعشرين . نحن نعيش حاليًا في عصر ما بعد العصر الرقمي ، ونحاول بناء شيء بهذه المعلومات المزدهرة والمتنوعة. وقد ظهر علم البيانات كمجال ديناميكي متعدد التخصصات لمساعدتنا على القيام بذلك.

يقوم محللو البيانات بفحص وتنظيف وتحويل ونمذجة البيانات المهيكلة وغير المهيكلة لاكتشاف المعلومات التي قد تكون مفيدة في اتخاذ القرار. لاستخراج هذه المعرفة ، يطبقون الأساليب والخوارزميات والأنظمة العلمية. بمعنى آخر ، يستخدمون أنواعًا مختلفة من تحليلات البيانات لترجمة التفاصيل المعقدة إلى رؤى مفهومة للرجل العادي.

ولكن ما هو أهم استخدام لعلوم البيانات؟ للإجابة على هذا السؤال أربعة أبعاد مختلفة ، وهي: وصفي ، وتشخيصي ، وتوقعي ، وصفي . لذلك ، لا نواجه نوعًا واحدًا ، بل 4 أنواع من تحليلات البيانات في علم البيانات. دعونا نفهم هذه الأنواع من التحليلات بالتفصيل.

أنواع مختلفة من تحليلات البيانات

1) تحليلات البيانات الوصفية: تمييز الواقع

تدور تحليلات البيانات الوصفية حول استخدام البيانات الأولية الموجودة لرسم صورة واضحة لما هو موجود. على سبيل المثال ، يمكن استخدام البيانات من كشوف الأرباح والخسائر الشهرية لمؤسسة ما لمعرفة المزيد عن أدائها.

ويمكن تجميع مقاييس ومقاييس مختلفة حول العمل لإعطاء نظرة شاملة عن نقاط القوة والضعف فيه.

تعد التحليلات الوصفية مفيدة أيضًا في تقديم رؤى لمزيد من التحليل. يمكن أن يكشف التحليل الإحصائي للبيانات الديموغرافية للعملاء عن النسبة المئوية للأشخاص في فئة عمرية معينة.

يمكن توحيد بيانات المبيعات والتسعير ومقارنتها على مر السنين أو عبر الإدارات. يعد تجميع البيانات واستخراج البيانات من بعض التقنيات المستخدمة في هذه العملية. يستخدم المحللون أيضًا أدوات التخيل لتحسين الرسالة.

2) تحليلات البيانات التشخيصية: معرفة السبب

بعد "ماذا" يأتي السؤال "لماذا". وتسهل تحليلات البيانات التشخيصية عملية التفكير هذه. يقوم المحللون بقراءة البيانات المفيدة وفحصها وتصفيتها واستخراجها لمعرفة سبب حدوث شيء ما.

كما يوحي الاسم ، فإن التحليلات التشخيصية تدور حول تحطيم المعلومات المتاحة وتحديد الأسباب الكامنة وراء مشاكل وأحداث وسلوكيات معينة. على سبيل المثال ، قد ترغب مؤسسة كبيرة في اكتساب رؤى مفيدة حول قضايا القوى العاملة المعقدة لديها.

بمساعدة تحليلات البيانات ، يمكن للمديرين البحث وإنشاء لقطات من الموظفين العاملين عبر مواقع وأقسام متعددة. يمكنهم أيضًا تصفية ومقارنة حضور العمل والأداء والمدة ومقاييس التعاقب.

معلومات العمل أو لوحات معلومات BI ذات الأدوات التفاعلية مفيدة بشكل خاص في الوصول إلى السبب الجذري للمشكلات بهذه الطريقة. يعد التنقيب واكتشاف البيانات واستخراج البيانات والارتباطات من بعض التقنيات الشائعة المستخدمة في التحليل التشخيصي.

3) تحليلات البيانات التنبؤية: تكوين فكرة عن المستقبل

التحليلات التنبؤية هي واحدة من أكثر أنواع تحليلات البيانات إثارة . يساعدنا في التعرف على المستقبل!

العالم مليء بعدم اليقين. ولا يمكننا أبدًا معرفة ما سيحدث تمامًا. لكن يمكننا محاولة التنبؤ بالأحداث المستقبلية وبالتالي اتخاذ قرارات أفضل. يمكن أن تساعدنا تحليلات البيانات التنبؤية في تقدير احتمالية وقوع حدث ما ، أو وقت حدوث شيء ما ، أو مدى التغيير القادم.

يحلل البيانات السابقة والحالية للتنبؤ بالمستقبل. هل ستزداد المبيعات أم ستنقص؟ ماذا سيكون وضع الإيرادات في عام 2025؟ يسعى المحللون إلى إجراء مثل هذه التوقعات بأكبر قدر ممكن من الدقة. نمذجة البيانات والتعلم الآلي هي بعض التقنيات التي تكتسب شعبية متزايدة في هذا المجال.

عادةً ما يستخدمون بيانات متغيرة للتنبؤ بأحداث غير معروفة. لنفترض أن نموذجًا تنبئيًا أنتج إحصائية حول زيادة خطر الإصابة بالنوبات القلبية بين كبار السن. سيتم إجراء التنبؤ بعد العثور على علاقة خطية بين البيانات المتغيرة حول العمر وتكرار النوبات القلبية في مجموعة سكانية.

وبالتالي ، يمكن أن يؤدي هذا التحليل إلى تحسين رعاية المرضى وتقليل التكاليف وتحقيق كفاءة أكبر في صناعة الرعاية الصحية. تستخدم صناعة الخدمات المالية أيضًا التحليلات التنبؤية للكشف عن الاحتيال والاستثمار التنبئي وما إلى ذلك.

4) تحليلات البيانات الوصفية: اقتراح الطريق إلى الأمام

إذا كانت التحليلات التنبؤية تتعلق بالتنبؤ ، فإن التحليلات الوصفية تدور حول استخدام تلك التنبؤات لتقديم قيمة. إنه يوفر مفتاح المستقبل من خلال تحديد أفضل مسار للعمل من بين البدائل المتاحة.

في هذه المرحلة ، تستخدم التحليلات الرؤى من الخطوات الثلاث الأولى لتحديد الحل المحتمل لمشكلة ما. ولا يتعلق الأمر فقط باختيار أي منها ولكن بمقارنة واختيار أنسب التوصيات للوضع المعين. على سبيل المثال ، يمكن أن يساعدك تطبيق الهاتف المحمول لحركة المرور على اختيار أفضل طريق للوصول إلى المنزل من موقعك الحالي.

سيأخذ التطبيق في الاعتبار المسافة والسرعة وازدحام المرور ليخبرك بأقصر الطرق أو أسرعها للوصول إلى هناك. مثال آخر هو وكالة استشارية تستخدم تحليلات البيانات لاقتراح مواقع مفيدة لطرح منتج جديد.

خاتمة

اليوم ، يقدم علم البيانات قيمة هائلة عبر الصناعات. وستستمر جميع أنواع تحليلات البيانات الأربعة المذكورة أعلاه في المساهمة في التحول بطريقتها الخاصة!

إذا كنت حريصًا على اكتساب المعرفة العملية من خلال حضور ورش العمل العملية ، واحدًا لواحد مع خبراء الصناعة ، أكثر من 7 دراسات حالة ومشاريع ، تحقق من برامج upGrad's Data Science المصممة للمهنيين العاملين.