كيف تتعلم تحليل البيانات من الصفر؟ خطوات عملية للمبتدئين
محتوى المقالة :
تحليل البيانات في صورتها الأولية عبارة عن مواد خام تتمثل في أرقام أو نصوص أو تواريخ أو معلومات عن العملاء لكن فكرة وجودها بشكل موحد فردي ذلك لا يعني أنها مفيدة لذلك يجب التأكد من جودتها وتنظيمها ثم تحليل العلاقات والأنماط الموجودة بداخلها حيث أنه إذا كان هناك مؤسسة تحتوي علي آلاف السجلات الخاصة بالمبيعات هذه السجلات تخبر المؤسسة بما حدث.
أيضا محلل البيانات يستطيع الانتقال إلى أسئلة أكثر أهمية وعند الإجابة الصحيحة تتحول البيانات إلى معرفة قابلة للاستخدام وأهمية تحليل البيانات ترتبط بزيادة كمية المعلومات التي تنتجها المؤسسات والأفراد يوميا لأن هناك الكثير من الشركات والمستشفيات والجامعات والبنوك والمتاجر والمنصات الإلكترونية تنتج كميات ضخمة من البيانات والقيمة الحقيقة لها تكون عن طريق فهمها والاستفادة منها لذا محلل البيانات جزء مهم في كل جهه لأنه يحاول تفسير ما تعنيه الأرقام بالنسبة إلى المشكلة التي تعمل المؤسسة على حلها.
أسباب عمل محلل البيانات وكل ما يخص مراحل تعلمها :
يبدأ الموظف بفهم السؤال الذي تريد المؤسسة الإجابة عنه ثم تحديد البيانات المناسبة لاستخدامها ويتم تنظيفها وتلك من أهم المراحل لأن البيانات الواقعية تحتوي على قيم ناقصة أو بيانات مكررة أو أخطاء في الكتابة وبعد إتمام عملية التنظيف يقوم المحلل بـ استكشاف الإحصاءات والجداول والرسوم البيانية، ثم يبحث عن العلاقات والاتجاهات والاختلافات الموجودة داخلها كما أنه يستخدام أساليب التحليل الإحصائي للوصول إلى نتائج أكثر دقة ثم تحويل النتائج إلى تقارير أو لوحات معلومات Dashboards تساعد الإدارة على فهم النتائج بسرعة.
لابد معرفة الفرق بين البيانات والمعلومات والتحليل حيث أن البيانات هي الحقائق التي يتم جمعها مثل أرقام المبيعات أو أعمار العملاء لكن المعلومات فهي البيانات بعد تنظيمها ومعالجتها بطريقة تجعلها ذات معنى والتحليل عملية فحص المعلومات لاكتشاف العلاقات والإجابة عن الأسئلة ثم تأتي مرحلة أعمق وهي الاستنتاج أو الرؤية فالمحلل الحقيقي يجب أن يعرف ماذا يعرض ولماذا يعرضه وماذا تعني النتيجة ومن أهم أنواع التحليل يكون الوصفي الذي يهتم بالإجابة عن سؤال ماذا حدث؟ لكن التحليل التشخيصي يهتم بمعرفة لماذا حدث ذلك؟ ثم التنبؤي الذي يحاول الإجابة عن سؤال: ماذا قد يحدث مستقبلا والتحليل التوجيهي يعطي الأهمية لجزء أعلي وهو ماذا يمكن أن نفعل؟ لاتخاذ قرارات سليمة.
عند تعلم تحليل البيانات من الصفر فـ الأفضل بناء معرفتك تدريجيا لأن تحليل البيانات عبارة عن مجموعة من المهارات المترابطة لذلك تتم عملية البداية بتعلم المفاهيم الأساسية مثل المتغيرات ثم الصفوف والأعمدة والمتوسط والوسيط أيضا والنسبة المئوية والتوزيع حيث أنه في هذه المرحلة المطلوب هو تكوين فهم جيد لكيفية تمثيل البيانات وكيفية قراءة الجداول وتعلم التفكير بطريقة تحليلية كما أنه بعد فهم الأساسيات يأتي Microsoft Excel كواحد من أفضل الأدوات للبدء وإذا تم التعامل مع ملف Excel كبير نسبيا وتنظيفه فـ بالفعل تكون ذلك ممارسة تحليل البيانات.
الإحصاء أهم جزء لتحليل البيانات ومن الضروري عدم جعل هدفك حفظ المعادلات ولكن فهم ماذا تعني النتيجة ومتى يكون استخدامها مناسبا وبعد ذلك يتم الانتقال إلى SQL لأنها من المهارات الأساسية في التعامل مع قواعد البيانات حتي يتم الوصول إلى البيانات التي يتم احتياجها بدل من الاعتماد على ملفات جاهزة وهذه مهارة مهمة لأن البيانات في بيئات العمل الحقيقية غالبا ما تكون موزعة داخل قواعد بيانات وأنظمة مختلفة.
يتم اتاحه فرصه الانتقال إلى تعلم لغة Python وتكون أكثر أهمية عندما تكبر البيانات أو تحتاج إلى تنفيذ عمليات تحليلية متكررة وبعد ذلك تأتي مرحله بناء المشروعات وهي الأهم لأنها تجمع البيانات وتنظفها وتستكشفها وتحللها وتنشئ الرسوم المناسبة ثم تكتب استنتاجاتك وذلك أفضل بكثير من جمع عشرات الشهادات دون تطبيق عملي وكل ذلك المراحل التعليمية عبارة عن مهارات تقنية، لكن هناك مهارات عقلية وتواصلية لا تقل أهمية عنها والأولي هي التفكير النقدي ثم التواصل لأنه إذا كان التحليل ممتاز لن تكون له قيمة كبيرة إذا يتم شرحه بطريقة مفهومة.
أقرأ أيضا : منصة تحليل البيانات بالعربية julius
أساسيات التعامل الصحيحة مع تحليل البيانات :
من الأخطاء الواضحه بشكل مستمر أن الشخص المبتدئ قد يبدأ بـ Excel وSQL وPython وPower BI والإحصاء والذكاء الاصطناعي في الوقت نفسه فينتهي به الأمر بمعرفة سطحية بكل شيء دون إتقان أي شيء كما يقع في خطأ التركيز على الشهادات أكثر من المشاريع حيث أن الشهادة ثبت دورة، لكنها لا تثبت طريقة حل مشكلة بيانات حقيقية كما أن حفظ الأكواد والدوال دون فهم المنطق التحليلي يجعل الشخص لا يعرف متى يستخدمها أو كيف يفسر نتيجته وأيضا تجاهل تنظيف البيانات خطأ كبير لأن التحليل المبني على بيانات غير صحيحة قد ينتج استنتاجات غير صحيحة مهما كانت الأدوات المستخدمة متقدمة.
لا تبدأ بالبرمجة لمجرد أن البرمجة تبدو أكثر احترافية لذا من الضروري فهم المشكلات التي يمكن حلها باستخدامها ولابد من جعل التعلم تدريجي ولا يتم الانتقال إلى أداة جديدة قبل معرفة الأداة السابقة بشكل عملي ويجب أيضا الاحتفاظ بكل مشروع تم تنفيذه لأن المشاريع تتحول إلى Portfolio تعرض من خلاله قدراتك أمام أصحاب العمل مع ضرورة تعلم كتابة الاستنتاجات وليس فقط إنشاء الرسوم بحيث عندما ينتهي التحليل لابد من كتابه فقرة تجيب بوضوح ماذا وجدت؟ لماذا يهم ذلك؟ وما الذي يمكن فعله بناءً على النتيجة؟ حتي يتم التحول من شخص عادي إلي شخص يستطيع أخذ مشكلة واقعية وتحويلها إلى سؤال قابل للتحليل.
إرسال التعليق