ما هو التحليل الوصفي للبيانات؟ أهميته , مزاياه, عيوبه , وأدواته

 

هل تعلم أن الشركات التي تستخدم تحليلات البيانات  تتفوق على المنافسين من حيث اكتساب عملاء جدد من الشركات التي لا تعتمد على البيانات بنسبة 23 مرة.

تعد تحليلات البيانات أداة قيمة للشركات التي تهدف إلى زيادة الإيرادات وتحسين المنتجات والاحتفاظ بالعملاء. وفقًا لبحث أجرته شركة الاستشارات الإدارية العالمية McKinsey & Company ، من المرجح أن تتفوق الشركات التي تستخدم تحليلات البيانات على المنافسين من حيث اكتساب عملاء جدد من الشركات التي لا تعتمد على البيانات بنسبة 23 مرة. كما كانوا أكثر عرضة لتسع مرات لتجاوزهم في مقاييس ولاء العملاء و 19 مرة أكثر احتمالية لتحقيق ربحية أعلى من المتوسط.

محتويات المقال:

1.     ما هي أنواع تحليل البيانات ؟

2.     ماهو التحليل الوصفي للبيانات؟

3.     كيف يتم استخدام التحليلات الوصفية؟

4.     ما الذي يمكن أن تخبرك به التحليلات الوصفية؟

5.     خطوات التحليلات الوصفية

6.     مزايا وعيوب التحليلات الوصفية

7.     أدوات التحليلات الوصفية

 

ما هي أنواع تحليل البيانات ؟

يمكن تقسيم تحليلات البيانات إلى أربعة أنواع رئيسية:

يمكن أن يساعدك كل نوع من أنواع تحليل البيانات في الوصول إلى أهداف محددة واستخدامها جنبًا إلى جنب لإنشاء صورة كاملة للبيانات التي تُعلم صياغة استراتيجية مؤسستك واتخاذ القرار.

ماهو التحليل الوصفي للبيانات؟

في هذا المقال سوف نتحدث عن التحليل الوصفي للبيانات

التحليلات الوصفية هي نوع من تحليلات البيانات التي تبحث في البيانات السابقة لتقديم فهم لما حدث سابقا. يتم تقديم النتائج عادةً في التقارير ولوحات المعلومات والمخططات البيانية و الانفوغراف  وغيرها من الوسائل الأخرى التي يسهل فهمها.

التحليلات الوصفية هي أبسط هذه التقنيات. يمكن استخدامه بمفرده أو التعامل معه كمرحلة أولية من معالجة البيانات لإنشاء ملخص أو تقرير أولي يدعم بدوره المزيد من التحقيقات أو التحليل أو الإجراءات التي تقوم بها أنواع أخرى من التحليلات.

تستخدم التحليلات الوصفية تقنيات تحليل إحصائي مختلفة لوصف البيانات الأولية إظهارها في شكل يسمح للأشخاص برؤية الأنماط وتحديد الحالات الشاذة وتحسين التخطيط ومقارنة الأشياء.مع مرور الزمن تدرك الشركات قيمة من التحليلات الوصفية عند استخدامها لمقارنة العناصر عبر الزمن أو مقارنة العناصر مع  بعضها البعض. على سبيل المثال ، قد يقارن المدير المالي مبيعات المنتجات شهرًا بعد شهر أو يقارن مبيعات المنتج الأول مقابل مبيعات المنتج الثاني.

يمكن أن تعمل التحليلات الوصفية مع البيانات الرقمية (العددية) أو البيانات النصية أو مزيجًا من النوعين. قد تحدد البيانات العددية أشياء مثل الإيرادات أو الربح أو التغيير المادي. قد تميز البيانات النصية عناصر مثل الجنس أو العرق أو المهنة أو الحزب السياسي.

تقوم تقنيات التحليل الوصفي بإجراء حسابات رياضية مختلفة تجعل التعرف على نمط الاهتمام أو توصيله أسهل. على سبيل المثال ، تصف مقاييس النزعة المركزية طبيعة بيانات معينة من خلال النظر في خصائص مثل المتوسط  والمنوال والوسيط. وايضا تصف مقاييس التشتت التردد والتباين والترتيب والمدى والانحراف.

كيف يتم استخدام التحليلات الوصفية؟

يدعم التحليل الوصفي نطاقًا واسعًا من المستخدمين في تفسير البيانات. تُستخدم التحليلات الوصفية بشكل شائع لما يلي:

1.      تقارير مالية

2.      التخطيط لبرنامج جديد

3.      قياس فعالية برنامج جديد

4.      فهم اتجاهات المبيعات

5.      مقارنة الشركات

6.      تحفيز السلوك باستخدام مؤشرات الأداء الرئيسية

7.      التعرف على السلوك الشاذ

8.      تفسير نتائج المسح

ما الذي يمكن أن تخبرك به التحليلات الوصفية؟

تستخدم الشركات التحليلات الوصفية لتقييم الحالات الشاذة ومقارنتها واكتشافها وتحديد نقاط القوة والضعف النسبية. لنستعرض كيف يمكن أن تعمل هذه في الممارسة.

 1-التقييم:

يمكن استخدام التحليل الوصفي في تقييم السلوك الذي يحسن النتائج أو يضعفها تشمل المقاييس المهمة أداء الأعمال (المبيعات والتكاليف والأرباح) ، وأداء موقع الويب (نسبة النقر إلى الظهور ، ومعدل التحويل) ورضا العملاء (صافي نقاط المروج ، ودرجة رضا العملاء ، وإعجابات الوسائط الاجتماعية) أو أداء المعدات (الجهوزية ، ووقت الإصلاح ، والصيانة كلفة).

2-المقارنة:

 يمكن مقارنة المقاييس الأساسية للخاصية عبر الوقت أو الفئات أو البرامج أو التدخلات. يمكن مقارنة أداء المبيعات الحالي بمبيعات الشهر الماضي ، أو بالفترة نفسها من العام الماضي أو على نطاق أوسع لفهم الاتجاهات التاريخية. وبالمثل ، قد تقارن الفرق المبيعات عبر فئات المنتجات أو تقارن أداء شركة واحدة مع شركة ذات صلة.

3-بقعة الشذوذ:

 يمكن أن يكشف تحليل الإحصاءات الوصفية في بعض الأحيان عن القيم المتطرفة التي تستحق مزيدًا من التحقيق. على سبيل المثال ، قد تُظهر التحليلات الوصفية أن المبيعات في منطقة ما أعلى بكثير من غيرها ، أو أن خط الإنتاج الناجح يتراجع فجأة. قد تدفع هذه الحالات الشاذة إلى إجراء مزيد من البحث باستخدام التحليلات التشخيصية لفهم أسبابها الجذرية.

4-تحديد نقاط القوة والضعف النسبية:

 قد تكتشف الشركة ، على سبيل المثال ، أنها تميل إلى البيع بشكل أفضل للمتسوقين الأصغر سنًا من كبار السن. قد تلهم هذه الرؤية الجهود لمضاعفة نقاط القوة من خلال تسويق أكثر تركيزًا ، أو اتخاذ إجراءات فورية لمعالجة نقاط الضعف في المنطقة التي تتأخر فيها المبيعات.

خطوات التحليلات الوصفية

1-حدد الأهداف: تبدأ العملية بترجمة بعض أهداف العمل الواسعة ، مثل أداء أفضل للأعمال ، إلى نتائج محددة وقابلة للقياس مثل المبيعات حسب المنتج أو تكلفة البيع أو معدل التحويل.

2-تحديد البيانات ذات الصلة: يحتاج محلل البيانات إلى تحديد أي أنواع من البيانات التي قد تساعد في تحسين فهم المقاييس التي يعمل عليها

3-تنظيم البيانات: يجب تنظيف البيانات وتوحيدها لتحسين دقة التحليلات , فالبدء بعملية التحليل قبل التنظيف والتنظيم قد يؤدي إلى الوصول نتائج غير دقيقة وبالتالي فالقرارات التي تبنى عليها لا تكون صحية وربما تؤدي إلى خسارة الشركة.

4-تحليل البيانات: حيث يستخدم محلل البيانات التقنيات الإحصائية والرياضية المختلفة كما يقوم بتلخيص ومقارنة البيانات الأولية بطرق مختلفة للوصول الى معلومات ذات قيمة.

5-عرض واضهار البيانات: قد يتم تقديم البيانات عدديًا في تقرير أو لوحة معلومات أو شكل بياني أو جداول. تتضمن تقنيات إضهار البيانات الشائعة المخططات الشريطية والمخططات الدائرية والمخططات الخطية والمخططات الفقاعية والرسوم البيانية.

مزايا وعيوب التحليلات الوصفية

يمكن أن يوفر استخدام التحليلات الوصفية الفوائد التالية:

1.      يمكنه تبسيط الاتصال حول البيانات الرقمية.

2.      يمكن أن يحسن فهم المواقف المعقدة.

3.      يمكن للشركات مقارنة الأداء بالمنافسة أو عبر خطوط الإنتاج.

4.      يمكن استخدامه للمساعدة في تحفيز الفرق للوصول إلى أهداف جديدة.

تشمل أهم العيوب ونقاط الضعف في التحليلات الوصفية ما يلي:

1.      يمكن تضخيم التحيزات الموجودة إما عن طريق الخطأ أو عن عمد.

2.      يمكن أن توجه النتائج تركيز الشركة إلى مقاييس غير مفيدة ، مثل المبيعات مقابل الأرباح.

3.      يمكن التلاعب بالمقاييس التحفيزية لتشجيع السلوك غير المقصود ، مثل الاحتيال في المبيعات.

4.      يمكن أن تؤدي المقاييس المختارة بشكل سيئ إلى شعور زائف بالأمان.

أدوات التحليلات الوصفية

تعد الأدوات البسيطة نسبيًا مثل جدول بيانات Excel وبعض المعرفة بإدارة الأعمال كافية لصياغة تحليلات وصفية أساسية. ومع ذلك ، قد ترى الفرق قيمة أكبر عبر المؤسسة من خلال توسيع نطاق أنواع مختلفة من الأدوات لإضفاء الطابع الديمقراطي على تطوير التحليلات وتعزيز مشاركة ذكاء الأعمال.

يمكن لأدوات ذكاء الأعمال مثل Power BI و Tableau تبسيط العديد من خطوات عملية التحليلات الوصفية.

توفر أدوات التحليلات الوصفية طرقًا مختلفة لإعادة تنظيم البيانات الأولية لرؤية أنماط جديدة من خلال حساب الخصائص مثل المتوسطات والتكرارات والاختلافات والتصنيفات والنطاقات والانحرافات. بينما يتم دمج هذه التقنيات الأساسية في أدوات ذكاء الأعمال الأساسية ، قد يلجأ الفريق إلى أدوات علوم البيانات الأكثر تعقيدًا للإحصاءات المعقدة ، بما في ذلك ما يلي:

1.      لغات البرمجة R, SQL,PYTHON

2.      حزمة IBM الإحصائية للعلوم الاجتماعية SPSS

3.      برنامج التحليلات SAS Institute Inc.

4.      برنامج مفتوح المصدر من Knime.

لمتابعة أخبارنا بشكل يومي تابعونا على فيسبوك https://www.facebook.com/querypluss/