تحليل البيانات وأنواعه

في عالم البيانات، ليس كل تحليل متشابه! فهناك أربعة أنواع رئيسية، لكل نوع منها هدف

مختلف وأدوات محددة:

1️⃣ التحليل الوصفي (Descriptive Analysis)
"ما الذي حدث؟"

 يشبه هذا التحليل المرآة؛ إذ يعكس الواقع باستخدام الأرقام والرسوم البيانية.

مثال: تقرير المبيعات يُظهر أن "مبيعات شهر يونيو انخفضت بنسبة 15٪ مقارنة بشهر مايو".
أدواته: المتوسطات، النِسب، الجداول المحورية، ولوحات المعلومات (Dashboards).

2️⃣ التحليل التشخيصي (Diagnostic Analysis)
"لماذا حدث ذلك؟"

هنا ننتقل من وصف الواقع إلى تحليل أسبابه، فنبحث عن الأنماط والعلاقات المؤثرة.

مثال: بعد التحليل، تبيّن أن الانخفاض في المبيعات ناتج عن تراجع الطلب من العملاء في منطقة القاهرة.
أدواته: تحليل الترابط (Correlation)، التحليل التعمقي (Drill-down)، التقسيم (Segmentation)، وأحياناً تحليل التباين (ANOVA).

3️⃣ التحليل التنبؤي (Predictive Analysis)
"ما الذي قد يحدث؟"

يستخدم هذا النوع النماذج الإحصائية وتقنيات التعلم الآلي للتنبؤ بالمستقبل.

مثال: نموذج تنبؤي يُرجّح انخفاض المبيعات خلال فصل الصيف اعتماداً على بيانات الأعوام السابقة.
أدواته: الانحدار (Regression)، التعلم الآلي (Machine Learning)، التنبؤ بالسلاسل الزمنية (Time Series Forecasting).

4️⃣ التحليل التوجيهي (Prescriptive Analysis)
"ما الإجراء الذي ينبغي اتخاذه؟"

 يُعد هذا التحليل الأكثر تقدماً، حيث يقترح قرارات ذكية اعتماداً على التوقعات والمعطيات المتوفرة.

مثال: يقترح النظام زيادة الإنفاق الإعلاني في منطقة القاهرة أو تقديم خصومات للتقليل من الخسائر المتوقعة.
أدواته: التحسين (Optimization)، المحاكاة (Simulation)، أنظمة التوصية (Recommender Systems).

ختاماً من المعلوم أن "أدوات تحليل البيانات" هي الأساس في اتخاذ قرارات مبنية على الأدلة، فكلما كان التحليل أكثر دقة وجودةً كلما كانت القرارت صحيحة وفعالة.

#تحليل_البيانات #علم_البيانات #التحليل_الوصفي #التحليل_التشخيصي #التحليل_التنبؤي #التحليل_التوجيهي #ذكاء_اصطناعي #قرارات_ذكية