ماهية ومراحل تحليل البيانات - المنارة للاستشارات

ماهية ومراحل تحليل البيانات

ماهية ومراحل تحليل البيانات
اطلب الخدمة

ماهية عمليات تحليل البيانات وما هي المراحل الخاصة بتحليل بيانات


 أين يتم التعامل مع مصطلح ومفهوم بيانات؟ 

  1. يتم التعامل مع مصطلح بيانات عند الإدلاء بمعلومات تفصيليّة حول شخص ما أو حول شيءٍ ما والتي يمكن من خلالها الارتكاز والاستدلال عليه .
  2. يتم التعريف بمصطلح بيانات عند استخدام الحاسبات وكذلك المعلومات لاستخدام رموز عدديّة وغيرها العديد من المعلومات الممثَّلة والتي تكون بشكل ملائم لمعالجتها باستخدام تقنيات الحاسوب.

 المقصود بتحليل البيانات أو المعطيات 

هو العملية التي يتم من خلالها التفحيص والتدقيق لمحتوى البيانات، وتمشيطها لتكون أكثر فاعلية ودقة، ومن ثم إعادة تشكيلها، وتخزينها وذلك لنحصل ونستنبط في النهاية منها على معلومات يمكن الاعتماد عليها في اتخاذ وتحديد ماهية القرارات. ويمكن إجراء تحليل البيانات بطرق عديدة ومختلفة تختلف باختلاف طبيعة المجال المستخدمة فيه. حيث يمكننا استخدام مستوى جيد من تحليل البيانات في داخل العلوم والعلوم الاجتماعية وكذلك المالية أيضاً.


 أصناف وأشكال تحليل البيانات 

تتعدد التصنيفات التي يتم من خلالها تحليل البيانات، وتعتبر من أحد التصنيفات للقيام بتحليل البيانات من يقوم بتصنيفه إلى:

  • تحليل وصفي للبيانات: يُراد منه وصف لمحتوى ملخص البيانات ولا يتطلب الأمر إيجاد تفسيرات لها، مثل ما يقوم بتقديمه تحليل البيانات لإحصاء السكان في بلد معين، حيث لا يقوم التحليل بتقديم أكثر من خلاصة أو توضيح لما يشمله استبيان الإحصاء سواء من جنس، أو عمر، أو عنوان وغيرها من البيانات الأخرى المختلفة والمتنوعة.
  • تحليل استكشافي للبيانات: إن عملية تحليل البيانات الاستكشافي يحاول إيجاد ومعرفة علاقات، وارتباطات واكتشافات، وميول من القياسات لعدة متغيرات متنوعة بغرض العمل على إيجاد أفكار ومجموعة فرضيات معينة. ويعتبر مثال على التحليل الاستكشافي هو ما قام به مجموعة من الهواة والمختصين الذين قاموا بتحليل البيانات الفضائية كثيرة وقد جمعها مقراب كبلر فوجدوا أن نظاماً شمسياً مكون من أربعة كواكب من خلال القيام بتحليل خصائص الضوء.
  • تحليل استنتاجي للبيانات: يعتبر من أهم وأكثر تحليلات البيانات استخداماً وشيوعاً في إجراء البحوث العلمية، ويذهب إلى ما وراء عملية التحليل الاستكشافي ليرى إن كانت هناك أنماط مكتشفة صالحة لكي تكون وراء مجاميع البيانات ومحتوياتها المتوفرة. مثال عليه كشف العلاقة التي تتكون بين التلوث البيئي وكذلك بين متوسط العمر وذلك على مستوى الولايات في داخل إطار الولايات المتحدة الأمريكية. ويقوم هذا التحليل بتقييس واحتساب عدد من العلاقات المختلفة والمتواجدة بين القياسات المتوفرة.
  • تحليل تنبؤي للبيانات: بينما يقوم النوع السابق بالعمل على تقييس العلاقات واحتساب مستواها وقيمها، يقوم التحليل التنبؤي للبيانات بتوقع عدد من القياسات المعينة من خلال قياسات موجودة. مثلاً ما تقوم به العديد من المؤسسات الخاصة بالإحصاء في تنبؤ والتعرف على نتيجة الانتخابات من خلال تحليل وتوضيح سلوك التنبؤ الذي تتم ملاحظته في داخل الاستبيانات.
  • تحليل سببي للبيانات: يقوم هذا التحليل للبيانات باحتساب مقاييس معينة في حال تغير أحد المقاييس الأخرى، مثلاً مقياس احتساب تأثير مستوى ممارسة طبية محددة ومعينة على تقليل الإصابة بعدوى أو مرض معين.
  • تحليل ميكانيكي للبيانات: يقوم التحليل السببي للبيانات السابق بإيجاد والتعرف على العلاقة لها وذلك بنسبة معينة من الحدوث وتبعاً لأثر البيانات التي قد تكون ضخمة جداً، على سبيل المثال على مدى عقود وأعوام تقول البيانات أن القيام بالتدخين يؤدي إلى الإصابة بمرض السرطان، لكن الأمر ليس بصورة مؤكدة فقد لا تموت بسبب الإصابة بمرض السرطان رغم تدخينك. فإن طبيعة ما يقوم به التحليل الميكانيكي للبيانات هو إيجاد علاقة مؤكدة وحتمية بين قياسين.

 أهداف تحليل البيانات 

يهدف تحليل البيانات إلى القيام بإعداد ما يسمى بنموذج بيانات خاص بالنظام. وتعتبر هذه العملية من أحد الأنشطة الرئيسية التي تتعلق بمرحلة التحليل والتي تتم نمذجة البيانات فيها غالباً باستخدام النماذج البيانية المختلفة، أي استخدام المخططات وكذلك الرسوم التي تشبه إلى حد ما ومبدأ محدد عدد من المخططات التي تسبب تدفق البيانات.

التحليل الإحصائي


 خطوات القيام بعملية نمذجة البيانات 

يعتبر الأمر في نمذجة العمليات وكذلك في إعداد مخططات خاصة بتدفق البيانات فإن نمذجة البيانات تتم في العادة من خلال ثلاث خطوات حيث أن الخطوة الأولى في تحليل البيانات تعتمد على مرحلة تحليل النظام، بينما تتم الخطوتان التاليتان لها، الخطوة الثانية والثالثة في مرحلة وآلية التصميم .


 مراحل تحليل البيانات 

  • المرحلة الأولى: تحديد متطلبات البيانات: تعتبر الخطوة الأولى في إجراء عملية تحليل البيانات ويقصد بها التعريف والتحديد بماهية نوعية وكذلك بكمية البيانات وغيرها من الأشياء المهمة والضرورية المطلوب توافراها في محتوى البيانات المراد والمرغوب  بتحليلها، على سبيل المثال: البيانات المطلوبة هل تكون عبارة عن أرقام، أو هي نصوص أم صور، هل ستكون تلك البيانات محسوبة لشخص واحد أم أن هذه البيانات لكل الأشخاص في هذا المكان، .... إلخ بالنسبة للعديد من المتطلبات .
  • المرحلة الثانية: تجميع البيانات المراد إجراء تحليل لها: يتم في هذه المرحلة تجميع البيانات من العديد من المصادر المختلفة بحيث تقوم بتحقيق المتطالبات المدعو لها في الخطوة الأولى. ومن الممكن أن يقوم بجمعها العديد من الأشخاص، أو أن يتم الحصول عليها من خلال العديد من التقنيات الحديثة مثل الأقمار الصناعية، أو إشارات المرور، أو من خلال الإنترنت ... إلخ.
  • المرحلة الثالثة: تنظيم البيانات حتى يسهل تحليلها: بعد الانتهاء من مرحلة تجميع البيانات تبدأ عملية توزيع البيانات على هيئة جداول مكونة من صفوف وأعمدة كما الأمر في ملفات Excel.
  • المرحلة الرابعة: فحص البيانات ليتم تحليلها: من الضروري والمهم جداً أن يتم فحص البيانات وذلك لضمان عدم احتواء المعلومات الناتجة على أخطاء أو أن تكون تلك البيانات غير صحيحة. ويتم ذلك من خلال التحقق بمراجعة البيانات والعمل على إزالة أو تصحيح المغلوطة. كما أن البيانات المغلوطة قد تكون عبارة عن أرقام غير صحيحة، أو أن تكون بيانات مكررة، أو أنها بيانات مرتبات ولكن يوجد في محتواها حروف أبجدية. ومن الممكن التخلص من محتوى البيانات المغلوطة بالعمل على إزالة المكرر ومن ثم إعادة حساب الأرقام وفي خلال عملية تدخيل البيانات يتم التحقق والتأكد من أن البيانات المدخلة لها نفس النوع لنفس صيغة العمود.
  • المرحلة الخامسة: القيام بإعداد وتجهيز النموذج المفاهيمي الخاص بالبيانات: تسمى هذه الخطوة أيضاً بأنها عملية نمذجة لبيانات النظام. ويتم من خلالها بناء النموذج الذي يعكس ويظهر محتوى الموضوعات (الأشياء) الرئيسية المتعلقة بالبيانات، وتوضيح مدى علاقاتها مع بعضها البعض. ويسمى التحليل في هذا المستوى بالتحليل المضمون أو يدعى بتحليل المعنى.
  • المرحلة السادسة: تحليل العلاقات: ويتم في هذه المرحلة بالعمل على تحسين النموذج المفاهيمي وذلك بإعادة تصميم الكينونات وذلك بطريقة تقلل من حدوث التكرارات وتقوم بتحويل الكينونات إلى مجموعة من العلاقات المبسطة والتي يمكن التعامل معها بسلاسة ومرونة وسهولة. وتسمى وتدعى هذه العملية أيضاً بعملية تسوية أو تطبيع للبيانات وبناء منهجية وآلية النموذج العلاقي للبيانات.
  • المرحلة السابعة: تصميم قاعدة البيانات: وتهتم هذه المرحلة بتحويل النموذج الخاص بتوضيح العلاقات إلى توصيف وتوضيح ضمن قاعدة بيانات النظام .

 فيديو: تحليل البيانات 

 


مع خدمة العملاء عبر الواتساب أو ارسال طلبك عبر الموقع حيث سيتم تصنيفه والرد عليه في أسرع وقت ممكن.

مع تحيات: المنارة للاستشارات لمساعدة الباحثين وطلبة الدراسات العليا - أنموذج البحث العلمي

هل كان المقال مفيداً؟


مقالات ذات صلة