ما هو إطار تحليلات البيانات – دليل شامل
تعد تحليلات البيانات وظيفة مهمة يتم تنفيذها تقريبًا في كل قطاع من قطاعات الاقتصاد. تتعامل اهتمامات العمل والشركات والشركات والصناعات اليوم مع كميات كبيرة من مجموعات البيانات كل يوم وتحاول إدارة أو تحسين وظائف تحليل البيانات بسلاسة. تمت كتابة هذه المقالة لتسليط الضوء على إطار عمل تحليلات البيانات وما هو مكون إطار عمل تحليلات البيانات. ستصف المقالة أيضًا كيف أن كل مكون من مكونات إطار عمل تحليلات البيانات مهم لتعزيز العمليات التجارية. أنت مدعو لاستكشاف مجموعة واسعة من المكونات المهمة لإطار تحليلات البيانات وأيضًا تثقيف نفسك من خلال فهم أنواع تحليلات البيانات.
قائمة المحتويات
نظرة عامة على تحليلات البيانات
أنواع تحليلات البيانات
مقدمة في إطار تحليلات البيانات
مكونات إطار تحليلات البيانات
خاتمة
أسئلة مكررة
نظرة عامة على تحليلات البيانات
تحليلات البيانات هي عملية ديناميكية وشاملة يقوم فيها محللو البيانات الفرديون باستكشاف وجمع وتحليل وتفسير كميات كبيرة من البيانات من أجل استخراج أو الحصول على معلومات ورؤى مهمة لمساعدة مؤسسات الأعمال في تحديد أنماط السوق واتجاهات الصناعة وسلوك العملاء ومختلف العوامل الأساسية الأخرى التي تساهم في صنع القرار المستنير. يستفيد محللو البيانات المحترفون من الأساليب الإحصائية أو الرياضية وأدوات تصور البيانات وتقنيات الاحتمالات والنمذجة التنبؤية والمزيد لتحليل كميات كبيرة من البيانات التي يتم جمعها من مصادر أو قنوات بيانات مختلفة. يساعد هؤلاء المحللون أيضًا العديد من مؤسسات الأعمال والشركات والصناعات من خلال تعزيز،
دورات احترافية من IIM SKILLS
- دورة النمذجة المالية
- دورة التسويق الرقمي
- دورة SEO
- دورة الكتابة الفنية
- دورة ضريبة السلع والخدمات
- دورة كتابة المحتوى
- دورة محاسبة الأعمال والضرائب
- تدريب CAT
- دورة المصرفية الاستثمارية
- دورة تحليلات البيانات
أنواع تحليلات البيانات
تعد تحليلات البيانات مفهومًا واسعًا أو مجالًا للحقل يشمل أنواعًا مختلفة من التحليل لاستخراج رؤى أو معلومات مهمة من أحجام البيانات الكبيرة المرتبطة. سيصف هذا القسم من المقالة النوع الرئيسي لتحليلات البيانات. يتم تصنيف تحليلات البيانات إلى أربعة أنواع يتم مناقشتها أدناه.
تحليلات وصفية
تعتبر التحليلات الوصفية هي المستوى الأول والأساسي في مجال تحليلات البيانات. في التحليلات الوصفية، يركز محللو البيانات على الإجابة على سؤال “ماذا حدث؟” وكم؟” أو أنماط الصناعة للحصول على ملخص لما حدث في الماضي. يتم جمع هذه المعلومات المحورية من قبل محلل بيانات خبير وتقديمها إلى الإدارة وأصحاب المصلحة لاتخاذ قرارات مستنيرة.
تحليلات التشخيص
النوع التالي من تحليلات البيانات هو التحليلات التشخيصية التي تتجاوز التحليلات الوصفية من خلال الإجابة على سؤال “لماذا حدث” و “ما هي الأسباب الرئيسية لحدوث ذلك؟” في التحليلات التشخيصية، يكون محللو البيانات مسؤولين عن تحديد أو محاولة فهم السبب وراء حدوث الأحداث والأنماط والاتجاهات الماضية. كما أنهم يشاركون بعمق في التحقيق أو تقييم العلاقة في كل مجموعة بيانات للتأكد من السبب الجذري لأحداث معينة إلى جانب تحديد وتقييم السبب الرئيسي أو الدوافع الرئيسية لحدوثها. لإجراء تحليلات تشخيصية، يقوم محللو البيانات بتمكين أو الاستفادة من طرق أو تقنيات متعددة، بما في ذلك التعلم الآلي، وتجزئة البيانات، وتجميع البيانات أو التعدين، وتحليل الارتباط والانحدار.
التحليلات التنبؤية
الفرع التالي من تحليلات الأعمال هو التحليلات التنبؤية. يعتبر هذا النوع من تحليلات البيانات أحد أهم أنواع التحليلات لأنه يستخدم متخصصين في تحليل البيانات للاستفادة من البيانات التاريخية والخوارزميات الإحصائية في التنبؤ أو التنبؤ بالاحتمالات المستقبلية لنمو الأعمال والمخاطر المحتملة والأحداث والاتجاهات. يستخدم محللو البيانات الخبراء تقنيات النمذجة والتعلم الآلي للتنبؤ بالاتجاهات والإمكانيات المستقبلية. تعمل التحليلات التنبؤية كأصل مهم غير ملموس لمؤسسات الأعمال والشركات والصناعات لأنها تجيب على سؤال “ما الذي قد يحدث بعد ذلك” و “ما الذي قد يكون نتيجة لسيناريو محدد؟”
التحليلات الوصفية
آخر نوع مهم من تحليلات البيانات التي سوف نفهمها هو التحليلات الوصفية. يحظى فرع التحليلات هذا بأهمية كبيرة لأنه يُنظر إليه على أنه مستوى عالٍ من تحليلات البيانات التي لا تركز فقط على التنبؤ بالنتائج المستقبلية ولكنها تساعد أيضًا في اقتراح أفضل طريقة أو مسار عمل ممكن لتحقيق أهداف وغايات عمل محددة. تساعد التحليلات الوصفية العديد من اهتمامات الأعمال والشركات والصناعات والشركات في تحسين استراتيجيات أعمالهم وتبسيط العمليات التجارية وإدارة الموارد من خلال تنفيذ أو الاستفادة من أدوات وتقنيات تحليلية متعددة. يساهم هذا النوع من التحليلات أيضًا في عملية صنع القرار بكفاءة من خلال الجمع بين النمذجة التنبؤية وأساليب أو منهجيات التحسين المتقدمة. تجيب التحليلات الوصفية أيضًا على سؤال “ما هي الاستراتيجيات التي يجب تنفيذها لتحقيق النتيجة المرجوة؟” و “ما الإجراء أو الخطة المحتملة التي ستساعد في الحصول على أفضل نتيجة؟”
اقرأ أيضًا،
- رسوم دورة تحليلات البيانات
- مهارات محلل البيانات
- نطاق تحليلات البيانات في الهند
- دورات مجانية لتحليل البيانات
- دورات تحليلات البيانات في نيويورك
- دورات تحليلات البيانات في غانا
- دورات تحليلات البيانات في ليمريك
مقدمة في إطار تحليلات البيانات
يعتبر إطار تحليلات البيانات نهجًا منظمًا أو منهجيًا يساعد مؤسسات الأعمال والشركات والصناعات والشركات جنبًا إلى جنب مع الوكالات الحكومية في معالجة وتحليل وتحديد واستخراج رؤى مهمة وذات مغزى من كميات كبيرة من مجموعات البيانات المعقدة. يعمل إطار العمل أيضًا كواحد من الأسس المهمة لاتخاذ قرارات مستنيرة تعتمد على البيانات مع دعم المنظمات والشركات ذات الصلة لاتخاذ خيارات حاسمة بعد تحديد اتجاهات السوق أو أنماطه وسلوكيات العملاء والمزيد ضمن مجموعات البيانات المعقدة.
يتكون إطار عمل تحليلات البيانات من عدة مكونات أو مراحل رئيسية لتسهيل عملية تحليل البيانات الشاملة وفي القسم التالي من المقالة، سنقوم باستكشاف كل عامل أو مكون رئيسي مساهم في إطار عمل تحليلات البيانات بشكل شامل.
يلعب التنفيذ الفعال لمكونات إطار عمل تحليلات البيانات دورًا مهمًا في تعزيز الكفاءة التشغيلية لمخاوف الأعمال، وتحسين العمليات التجارية وتحديد فرص النمو المختلفة المتاحة من خلال تسخير الإمكانات الكاملة لبياناتهم وتمكين الأطراف المعنية من البقاء في الصدارة في المنافسة اليوم. المشهد القائم على البيانات.
مكونات إطار تحليلات البيانات
نظرًا لأننا نفهم الآن ما هو إطار تحليلات البيانات وكيف يساعد المؤسسات المتعددة بغض النظر عن حجم أعمالها جنبًا إلى جنب مع التعامل الفعال أو الفعال وكذلك إدارة عمليات تحليل البيانات الشاملة. كما يوفر مجموعة من الإرشادات والتقنيات والمنهجيات والأدوات وأفضل الممارسات لجمع ومعالجة وتحليل وتفسير كميات كبيرة من البيانات لاستخلاص رؤى ذات مغزى ودعم عملية صنع القرار. يوضح هذا القسم من المقالة المكونات الرئيسية لإطار عمل تحليلات البيانات بطريقة شاملة.
فهم الأعمال
يعد فهم الأعمال أحد الخطوات المهمة أو الأولى والتأسيسية في إطار عمل تحليلات البيانات ضمن أي مشروع لتحليل البيانات. في هذه الخطوة، يركز محللو البيانات الخبراء أو المتخصصون ذوو الصلة الذين يعملون في مؤسسات الأعمال والشركات والصناعات على تحديد أهداف وغايات ومتطلبات المشاريع بالكامل. تساعد هذه العملية محللي البيانات على تحديد وفهم متطلبات اهتمامات العمل إلى جانب التأكد من الفهم الشامل للعقبات التجارية المتعددة التي تحتاج بشكل أساسي إلى معالجتها وإدارتها بواسطة محللي بيانات أكفاء أو خبراء. في هذه الخطوة، يتعين على محللي البيانات العمل بالتعاون مع خبراء مجال الأعمال من أجل جمع المعلومات ذات الصلة المرتبطة بمخاوف العمل.
جمع البيانات
الخطوة الثانية في إطار تحليلات البيانات هي عملية جمع البيانات. يتولى متخصصو تحليل البيانات مسؤولية تحديد وجمع كميات ضخمة من البيانات من قنوات متعددة من المصادر، بما في ذلك قواعد البيانات الداخلية وواجهات برمجة التطبيقات الخارجية والاستطلاعات وتعليقات العملاء واستطلاعات الرأي للمساهمة في عملية تحليل متعمقة. أثناء عملية جمع البيانات، يتعين على محللي البيانات التأكد من جودة البيانات التي تم جمعها ودقتها واكتمالها. يتعين عليهم أيضًا التحقق من المصدر أو القناة الرئيسية التي يتم من خلالها نقل البيانات وجمعها مع التأكد من خلو البيانات من الأخطاء.
تحضير البيانات
الخطوة الرئيسية التالية في إطار عمل تحليلات البيانات التي سنناقشها هي إعداد البيانات. هذه هي أهم خطوة بعد جمع البيانات لأن هذه الخطوة تمكن محللي البيانات أو العاملين المحترفين ذوي الصلة من تنظيف البيانات المجمعة وتنظيمها أو تحويلها بطريقة فعالة من أجل جعل البيانات المجمعة مناسبة لعملية التحليل. تضمن هذه المرحلة أيضًا أن يكون نقل البيانات أو جمعها بتنسيق ثابت وقابل للاستخدام وجاهز للتحليل والمعالجة من خلال تقنيات تحليلية متنوعة. أثناء إعداد البيانات، توظف الشركات والصناعات خبراء محللي بيانات محترفين لمعالجة العديد من المشكلات المرتبطة بالبيانات مثل القيم المفقودة وعدم الاتساق في كميات كبيرة من مجموعة البيانات. مع الإعداد الدقيق للبيانات، يقلل المحللون ويخففون الأخطاء،
استكشاف البيانات
تُعرف خطوة استكشاف البيانات أيضًا باسم تحليل البيانات الاستكشافية (EDA). إنها إحدى الخطوات الحاسمة في إطار عمل تحليلات البيانات. في هذه الخطوة، يشارك محللو البيانات أو المحللون المرتبطون في التحقيق أو التحليل للبيانات التي تم جمعها وإعدادها للحصول على أو استخراج رؤى أولية ومعلومات ذات صلة مثل اتجاهات السوق أو الصناعة والأنماط وتفضيلات العملاء والمزيد. أثناء عملية استكشاف البيانات، يستفيد محللو البيانات من أنواع مختلفة من الأساليب الإحصائية والرياضية لفهم بنية وخصائص البيانات إلى جانب العلاقة في كل مجموعة بيانات. يساعد محللو البيانات المؤسسات والشركات من خلال استكشاف البيانات بدقة للتحقق من صحة الافتراضات وكشف التهديدات المحتملة للبيانات وغيرها من المشكلات بالإضافة إلى صياغة فرضيات لمزيد من تحليل البيانات.
تحليل البيانات
تعتبر هذه الخطوة بمثابة الخطوة الأساسية لإطار عمل تحليلات البيانات لأنه في هذه الخطوة يقوم محللو البيانات بمعالجة البيانات المجمعة أو المعدة من خلال طرق وتقنيات متعددة بما في ذلك التحليل الإحصائي، وأساليب التعلم الرياضي أو الآلي، والتقنيات التحليلية والمزيد لاستخراج رؤى ذات مغزى للحصول عليها استنتاجات مهمة. تتيح هذه المرحلة أو المرحلة أيضًا لمحللي البيانات تحديد واستخلاص المعلومات القيمة من مجموعات البيانات الكبيرة من أجل معالجة أو التأكد من أنواع مختلفة من مشاكل العمل المتعلقة بالبيانات والإجابة على كل مشكلة بشكل منهجي. يركز محللو البيانات أثناء عملية تحليل البيانات على تطبيق الخوارزميات والمنهجيات والتقنيات والأدوات المناسبة لاستكشاف العلاقة بين البيانات وتحديد الأنماط، إجراء تنبؤات دقيقة وتصنيف البيانات بناءً على معايير أو تنسيق محدد مسبقًا. تساعد الرؤى والمعلومات القيمة المستخرجة من تحليل البيانات اهتمامات الأعمال والمؤسسات والشركات والصناعات على تحديد فرص العمل المواتية وتحديد مخاطر الأعمال وتخفيفها وتبسيط العمليات التجارية جنبًا إلى جنب مع المساهمة في إبلاغ عملية صنع القرار.
تصور البيانات
تأتي هذه الخطوة المهمة في إطار عمل تحليلات البيانات بعد تنفيذ تحليل البيانات. يعد تصور البيانات عملية مهمة تمكن محللي البيانات من المتخصصين ذوي الصلة من تقديم البيانات جنبًا إلى جنب مع نتائجها التحليلية في شكل أو هيكل مرئي مثل الأشرطة والمخططات والجداول والمخططات والخرائط والرسوم البيانية ولوحات المعلومات. هذه عملية داعمة للغاية لأنها تساعد المؤسسات والشركات والصناعات على فهم البنية المعقدة أو المعقدة لمجموعات البيانات الكبيرة. تتيح هذه الخطوة أيضًا إمكانية الوصول إلى البيانات بسهولة لمجموعة واسعة من الجماهير بما في ذلك التقنية وغير الفنية.
من خلال التمثيل الفعال للبيانات والمعلومات بمساعدة تصور البيانات، تصبح الأنماط والاتجاهات والعلاقات داخل كل مجموعة بيانات أكثر وضوحًا وفهمًا مما يمكّن محللي البيانات والمؤسسات من تعزيز الدقة في عملية صنع القرار الأكثر استنارة. يتم الاستفادة من أنواع متعددة من تقنيات تصور البيانات بما في ذلك المخططات الشريطية والرسوم البيانية الخطية والمخططات الدائرية وخرائط الحرارة والمخططات المبعثرة لتلائم أنواع البيانات المختلفة وأهداف التحليل.
التفسير والبصيرة
بعد تمثيل مجموعات البيانات بتنسيق التصور، فإن الخطوة التالية ضمن إطار عمل تحليلات البيانات هي تفسير الرؤى من البيانات الممثلة. في هذه المرحلة، يكون محللو البيانات مسؤولين عن فحص النتيجة المستمدة من تحليل البيانات المعقدة ثم تمثيل النتيجة التحليلية في الشكل المرئي لاحقًا من أجل الحصول على استنتاجات مهمة وذات مغزى فيما يتعلق بمخاوف الأعمال وأهداف البحث. خلال هذه العملية المحورية، يفسر محللو البيانات الاتجاهات والأنماط والعوامل المؤثرة والعلاقة بين مجموعات البيانات والارتباط وغير ذلك لإنشاء اتصال ملائم بين العمليات التجارية وأحجام البيانات. يجب أن تكون الرؤى التي يتم الحصول عليها من البيانات دقيقة ودقيقة وواضحة وخالية من الأخطاء وذات صلة وعملية من أجل اتخاذ قرارات مستنيرة تتعلق بمخاوف العمل.
توصيل البيانات
يعتبر توصيل البيانات خطوة أساسية في هيكل إطار تحليلات البيانات. في هذه الخطوة، يكون متخصصو تحليل البيانات بعد تقييم التفسير والرؤى جنبًا إلى جنب مع جمع جميع المعلومات ذات الصلة المرتبطة بكميات كبيرة من مجموعات البيانات مسؤولين عن تقديم النتائج والتفسيرات المهمة والرؤى القيمة بطريقة واضحة ومفهومة أو مفهومة لكبار الأعضاء والإدارة، مجلس الإدارة وأصحاب المصلحة في منظمات الأعمال والشركات والصناعات والمؤسسات. يساعد الاتصال الفعال للبيانات في الحفاظ على المصداقية أو الشفافية بين محللي البيانات والأطراف المعنية. يعمل الاتصال أيضًا على سد الفجوة بين اتخاذ القرار والتحليل الفني جنبًا إلى جنب مع المساهمة في جعل الرؤى والمعلومات المستندة إلى البيانات في متناول الجماهير غير الفنية. من أجل إنشاء بيانات اتصال فعالة، يُنصح محللو بيانات الاتصال باختيار تقنيات التصور المناسبة وسهلة الفهم والتي تمثل النتائج بدقة ودقة.
تطبيق
الخطوة أو المكون الثاني الأخير لإطار عمل تحليلات البيانات هو تنفيذ الرؤى والنتائج والتوصيات التي تم استخلاصها من خلال عملية معقدة لتحليل البيانات إلى إجراءات عملية. تبدأ هذه العملية بعد تمثيل الاستنتاج التحليلي والتواصل معه وتلقي الموافقة على التنفيذ من قبل محللي البيانات بالتعاون مع فرق العمل متعددة الوظائف وأصحاب المصلحة من أجل دمج النتائج المبنية على البيانات في العمليات والاستراتيجيات القائمة جنبًا إلى جنب مع أطر صنع القرار. خلال عملية التنفيذ بأكملها، يتعين على محللي البيانات العمل بشكل وثيق مع فرق العمل والإدارة وأصحاب المصلحة المعنيين لمواجهة أي تحديات وعقبات وعوامل مؤثرة قد تنشأ. إنهم متخصصون في الصناعة مسؤولون عن تقديم الدعم والتوجيه لضمان التكامل السلس للرؤى القائمة على البيانات في التطبيقات العملية. يساعد التنفيذ الناجح للرؤى المستندة إلى البيانات المؤسسات والشركات والشركات والصناعات على تحقيق فوائد متعددة بما في ذلك تحسين العمليات التجارية وزيادة الكفاءة وتحسين أداء الأعمال إلى جانب تحسين عملية صنع القرار.
يوصي القراءة،
- دورات تحليلات البيانات في ألمانيا
- دورات تحليلات البيانات في لندن
- دورات تحليلات البيانات في المملكة المتحدة
- دورات تحليلات البيانات في ليدز
- دورات تحليلات البيانات في كوينز
- دورات تحليلات البيانات في لشبونة
الرصد والتقييم
العنصر الأخير والأكثر أهمية في إطار عمل تحليلات البيانات هو المراقبة والتقييم الشامل للعملية المستمرة باستمرار لتتبع نجاح وأداء وفعالية التطبيقات القائمة على البيانات المنفذة. يتم تنفيذ هذه الخطوة من المراقبة والتنفيذ تحت إشراف محللي البيانات الخبراء الذين يهدفون إلى قياس التأثير الدقيق للتغييرات التي حدثت في الشركات بناءً على رؤى البيانات. أثناء عملية المراقبة، يقوم محللو البيانات بجمع البيانات والمقاييس ذات الصلة والحاسمة باستمرار لقياس تقدم الحلول المنفذة من خلال مقارنة النتائج الفعلية بالنتائج المتوقعة أو المرغوبة وتحديد أي انحرافات أو تناقضات تحتاج إلى الاهتمام. بالتالي، تتضمن عملية التقييم محللي البيانات إجراء تحليل شامل ومتعمق لأحجام البيانات من أجل التأكد من نسبة نجاح المبادرات القائمة على البيانات وتحديدها. يساعد التقييم في تحديد أو الوصول إلى ما إذا كانت البيانات المنفذة قد حققت هدفها المقصود أم أنها قد تحتاج إلى بعض التحسينات الأساسية. تساعد المراقبة المستمرة وتقييم تأثير القرارات المستندة إلى البيانات المؤسسات والشركات والصناعات والشركات في مراجعة استراتيجياتها وإجراء التحسينات وتعزيز العمليات التجارية جنبًا إلى جنب مع تمكينها من التكيف مع ظروف العمل المتغيرة. يساعد التقييم في تحديد أو الوصول إلى ما إذا كانت البيانات المنفذة قد حققت هدفها المقصود أم أنها قد تحتاج إلى بعض التحسينات الأساسية. تساعد المراقبة المستمرة وتقييم تأثير القرارات المستندة إلى البيانات المؤسسات والشركات والصناعات والشركات في مراجعة استراتيجياتها وإجراء التحسينات وتعزيز العمليات التجارية جنبًا إلى جنب مع تمكينها من التكيف مع ظروف العمل المتغيرة. يساعد التقييم في تحديد أو الوصول إلى ما إذا كانت البيانات المنفذة قد حققت هدفها المقصود أم أنها قد تحتاج إلى بعض التحسينات الأساسية. تساعد المراقبة المستمرة وتقييم تأثير القرارات المستندة إلى البيانات المؤسسات والشركات والصناعات والشركات في مراجعة استراتيجياتها وإجراء التحسينات وتعزيز العمليات التجارية جنبًا إلى جنب مع تمكينها من التكيف مع ظروف العمل المتغيرة.
خاتمة
تحليلات البيانات هو مفهوم واسع يشارك فيه كل قطاع من قطاعات الاقتصاد بعمق لأن كميات كبيرة من مجموعات البيانات يتم إنشاؤها باستمرار. كما أن لها مساهمة كبيرة وهامة في نمو الأعمال إلى جانب النجاح المربح. من خلال الاستفادة من منظمات تحليلات البيانات والشركات والصناعات والشركات، تكشف النقاب عن أنواع مختلفة من الاتجاهات والأنماط والارتباطات فيما يتعلق بأحجام البيانات. تهدف المقالة إلى تقديم فهم للمفهوم الأساسي لتحليلات البيانات وهو إطار عمل تحليلات البيانات من خلال وصف كل مكون من مكونات الإطار بشكل شامل. تسلط المقالة الضوء أيضًا على العمل الذي قام به محللو البيانات والمتخصصون ذوو الصلة في كل إطار عمل لتحليل البيانات. آمل أن تتمكن مقالتي من توفير معلومات كافية ودقيقة بشأن إطار تحليلات البيانات بكفاءة.
- يوصي القراءة،
- وظيفة محلل البيانات
- نطاق تحليلات البيانات
- أسئلة مقابلة محلل البيانات
- وظائف تحليلات البيانات
- تحليلات البيانات وعلوم البيانات
- راتب محلل البيانات في الهند
- منهج دورة محلل البيانات
- شهادة Google Data Analytics
- كتب تحليلات البيانات
- أهلية دورة تحليل البيانات
- مؤهلات تحليلات البيانات
- تحليلات البيانات للأعمال
أسئلة مكررة
س: ما هي العوامل التي تؤثر على إطار عمل تحليلات البيانات؟
يمكن أن تؤثر العديد من العوامل الحاسمة على إطار عمل تحليلات البيانات مثل مصادر البيانات، وجودة البيانات، والتقدم التكنولوجي، وتعقيد البيانات، وخبرة محللي البيانات، واتجاهات السوق أو الصناعة، والتغييرات التنظيمية، والاعتبارات الأخلاقية، وسلامة البيانات، وتوافر الموارد، الأدوات أو التقنيات التحليلية ومتطلبات العمل المتطورة. تضمن معالجة هذه العوامل المهمة وجود إطار عمل قوي وفعال لتحليلات البيانات يوفر رؤى قيمة ويستمر أيضًا في دعم اتخاذ القرار المستند إلى البيانات.
س: ما المهارات المطلوبة من قبل محللي البيانات لتنفيذ وصيانة إطار تحليلات البيانات؟
هناك مجموعة متنوعة من المهارات اللازمة جنبًا إلى جنب مع المؤهلات لتنفيذ وتبسيط مكونات إطار عمل تحليلات البيانات بكفاءة. المهارات المذكورة أدناه مطلوبة من قبل كل محترف محلل بيانات.
- مهارات تقنية
- مهارات تحليلية
- مهارات لغات البرمجة، بما في ذلك R و Python وSQL والمزيد.
- أدوات وتقنيات تصور البيانات
- قدرة قوية على حل المشكلات
- المهارات الرياضية والإحصائية
- معرفة التلاعب بالبيانات
- مهارات تعلم الآلة
- مهارات العرض والتقرير
- مهارات التواصل
س: ما هي الأدوات المهمة المطلوبة لتنفيذ إطار عمل تحليلات البيانات؟
من أجل التنفيذ الفعال لإطار عمل تحليل البيانات المنظم أو المنهجي، هناك العديد من الأدوات المهمة المطلوبة. تتضمن الأدوات أدوات تصور البيانات مثل Tableau و PowerBI و Google data studio و Microsft Excel و Plotly و Infogram والمزيد. أدوات البرامج الإحصائية، بما في ذلك SPSS أو SAS وأدوات قواعد البيانات مثل SQL لتخصيص البيانات وتخزينها واسترجاعها.
المصدر: iimskills
شاهد المزيد:
