أفضل 7 طرق لتحليل البيانات من أجل قرارات تجارية أكثر ذكاءً في عام 2025

يساعد تحليل البيانات الفعّال على تحويل البيانات الخام إلى معلومات مفيدة. بعد الحصول على هذه المعلومات، يمكن للمرء أن يقرر ما يجب القيام به بعد ذلك.

على سبيل المثال: متى يكون الوقت المناسب لإطلاق حملة تسويقية جديدة؟ هل يعمل فريقنا بكامل طاقته؟ من هم العملاء الأكثر ميلاً لشراء منتجنا الجديد؟

إذا أراد أحدهم اتخاذ قرارات تجارية سليمة، فإن تحليل البيانات يُعتبر من الخطوات الأولية التي يجب اتباعها. لكن السؤال هو: كيف يحوّل المحللون البيانات الخام إلى معلومات مفيدة؟ إنهم يستخدمون تقنيات أو طرقاً مختلفة حسب نوع البيانات والأهداف المراد الوصول إليها.

يقدّم معهد ذا دبي بريميير للتدريب العديد من دورات علوم البيانات وتصورها، التي تمكّنك من استخراج معلومات مفيدة من البيانات العشوائية أو غير المفيدة، وتساعدك على اتخاذ قرارات مستنيرة لتحقيق نمو الأعمال.

سيستعرض هذا المقال أبرز تقنيات تحليل البيانات. نأمل أنه بعد قراءة هذا الدليل ستحصل على معرفة حول كيفية تحويل البيانات الخام إلى معلومات قيّمة لمؤسستك وتحسين استراتيجيتك التجارية.

ما معنى تحليل البيانات وما أنواعه؟

تحليل البيانات هو عملية تنظيف، وتغيير، ونمذجة البيانات لجعلها أكثر فائدة لنجاح الأعمال. ومن خلاله يمكن الحصول على رؤى قيّمة تساعد في اتخاذ قرارات أفضل. تُستخدم هذه العملية في قطاعات مختلفة مثل الرعاية الصحية، والتمويل، والتسويق. وهناك 8 أنواع أساسية لتحليل البيانات:

• الوصفي: يصف ما حدث.

• التشخيصي: يحدد سبب حدوثه.

• التنبؤي: يتوقع ما قد يحدث.

• الوصف التوجيهي (Prescriptive): يقترح ما يجب فعله.

• الاستكشافي: يبحث عن الأنماط.

• الاستدلالي: يستخلص النتائج من عينات.

• النوعي: يركز على المعاني.

• الكمّي: يعتمد على الأرقام.

تقنيات تحليل البيانات التي تحتاج لمعرفتها لنمو الأعمال في عام 2025

بعد فهم أنواع وأهمية تحليل البيانات، حان الوقت للتركيز على أبرز تقنيات تحليل البيانات. وهي 7 طرق رئيسية:

1. تحليل الانحدار (Regression Analysis): لفهم العلاقة بين المتغيرات والتنبؤ بالنتائج.

2. محاكاة مونتِ كارلو (Monte Carlo Simulation): لتقدير المخاطر والنتائج المحتملة باستخدام العينات العشوائية.

3. تحليل العوامل (Factor Analysis): لتبسيط عدد كبير من المتغيرات إلى مجموعات أصغر تكشف أنماطاً مخفية.

4. تحليل المجموعات (Cohort Analysis): لتقسيم الأفراد إلى مجموعات حسب خصائص مشتركة ومتابعة سلوكهم بمرور الوقت.

5. تحليل التجميع (Cluster Analysis): لتجميع البيانات المتشابهة واستخدامها في التسويق أو إدارة المخاطر.

6. تحليل السلاسل الزمنية (Time Series Analysis): لتحديد الاتجاهات عبر الزمن والتنبؤ بالمستقبل، مثل سوق الأسهم.

7. تحليل المشاعر (Sentiment Analysis): لفهم آراء العملاء وتصنيفها إلى إيجابية أو سلبية أو محايدة.

الخلاصة

هناك العديد من تقنيات وأدوات تحليل البيانات التي يمكن اختيارها حسب طبيعة عملك. سواء كانت كمّية أو نوعية، فإن الهدف هو تحويل البيانات الخام إلى رؤى استراتيجية تساعد على تطوير الأعمال. هذا المقال كشف عن 7 طرق فعّالة جداً، وهناك المزيد من الأساليب الأخرى التي يمكن اكتشافها لتحقيق النجاح في المستقبل.