التحليل الاحصائي وأنواعه وخطواته وأساليبه وأدواته وأهم المشكلات وكيفية حلها

التحليل الإحصائي هو عملية منظمة تعتمد على أدوات وتقنيات لفهم البيانات وتحويلها إلى رؤى تدعم اتخاذ القرارات. يتنوع بين الوصفي، التنبؤي، والتوجيهي، ويشمل خطوات مثل جمع البيانات، تنظيمها، تحليلها، وتفسيرها باستخدام أساليب مثل المتوسط والانحدار، مع مواجهة تحديات مثل جودة البيانات والتحيز في العينة.

تحتاج جميع المنظمات في مختلف المجالات إلى إجراء تحليل البيانات من أجل استخلاص رؤى تستند إليها عند اتخاذ القرارات المستنيرة التي تساعد على دفع نمو الأعمال، ويُعد التحليل الاحصائي من ضمن الأساليب المُستخدمة في تحليل البيانات خاصة إذا كانت تلك البيانات بكميات كبيرة، إذ يعتمد هذا الأسلوب على استخدام الاحتمالات للتأثير على النتائج المُحتملة للحالات المُحددة بواسطة البيانات الرقمية، لذلك فإن معرفة طرق التحليل الإحصائي وكيفية استخدامها وسيلة مهمة لاستكشاف البيانات والاتجاهات في السوق، وفي سطور هذا المقال نوضح ما هو التحليل الإحصائي وأنواعه وأهميته وخطوات تنفيذه وأساليبه وأدواته والمشكلات التي تواجهه.

ما هو التحليل الاحصائي:

التحليل الإحصائي هو العملية المنهجية التي تنفذها المنظمات عند جمع البيانات وتنظيفها وتنظيمها وتحليلها وتفسيرها وعرضها من أجل استخلاص الرؤى والاستنتاجات منها، إذ يعتمد تنفيذ هذه العملية على استخدام الأدوات والتقنيات الإحصائية لتحليل المعلومات وفهمها، وتسهيل فهم الأنماط والاتجاهات والعلاقات داخل مجموعات البيانات لصناع القرار والباحثين والمحللين.

ويُعد التحليل الإحصائي أحد أشكال تحليل البيانات والذي يُنفذ من منظور تفسيري، إذ تعتمد عليه المنظمات في تحويل المعلومات التي تمتلكها إلى أدوات تستعين بها في اتخاذ أدق القرارات وفهم العملاء المُحتملين والتنبؤ باتجاهات السوق وتخصيص الموارد، من أجل تحسين مكانتها في السوق التنافسي وتعظيم العوائد على الاستثمار.

ومن خلال الأدوات التحليلية الإحصائية، تنفذ المنظمات النمذجة التنبؤية، والتي تشير إلى توفير معلومات إضافية تساعد على التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية بصورة أعمق، بدلًا من الحصول على  تنبؤات بسيطة بالاتجاهات يمكن أن تتأثر بعدد من العوامل الخارجية.

أنواع التحليل الإحصائي:

ينقسم التحليل الإحصائي إلى عدة أنواع رئيسية تختلف باختلاف التقنيات المُستخدمة في التحليل، وذلك على النحو التالي:

1- التحليل الإحصائي الوصفي

يُعد التحليل الإحصائي الوصفي من أبسط أنواع التحليل الإحصائي، إذ ينطوي على تحويل المجموعات الكبيرة من البيانات إلى أشكال بسيطة سهلة القراءة والفهم، فمن خلاله يتم جمع البيانات وتفسيرها وتحليلها وتلخيصها، ثم تقديمها في شكل جداول ورسوم بيانية ومخططات.

ويقدم التحليل الإحصائي الوصفي لمحة موجزة عن خصائص البيانات باستخدام مقاييس الاتجاه المركزي مثل المتوسط والوسيط والنمط، ومقاييس التشتت وهي التباين والنطاق والانحراف المعياري.

والجدير بالذكر، أن هذا النوع من التحليل الإحصائي لا يساعد على الوصول إلى رؤى واستنتاجات، ولكنه فقط يساعد على تقديم البيانات في صورة يمكن فهمها وتفسيرها.

2- التحليل الإحصائي الاستدلالي

في التحليل الإحصائي الاستدلالي، يتم تحليل البيانات ودراسة العلاقات بين مختلف المتغيرات من أجل استخلاص استنتاجات ذات مغزى، إذ يعتمد على أخذ بيانات من عينة من السكان والحصول على استنتاجات منها لتعميمها على عدد أكبر منهم.

ويمكن القول أن هذا النوع من التحليل يُستخدم بصفة أساسية في التأكد من صحة التعميمات التي يتم إجراؤها حول مجموعة من العينة نظرًا لقدرته على حساب الأخطاء في الاستنتاجات التي جرى التوصل إليها حول جزء من مجموعة أكبر، وذلك باستخدام تقنيات مثل اختبار الفرضية والتحليل التبايني واختبار Chi-square.

3- التحليل الإحصائي التنبؤي

التحليل الإحصائي التنبؤي هو التحليل الذي يتنبأ بالأحداث المستقبلية عن طريق تحليل البيانات لاستخلاص الاتجاهات السابقة، ويعتمد في ذلك على استخدام خوارزميات إحصائية قوية مثل الذكاء الاصطناعي وخوارزميات التعلم الآلي، واستخراج البيانات، ونمذجة البيانات.

ويُستخدم التحليل الإحصائي التنبؤي من قِبل المنظمات التي تعمل في مجالات المبيعات والتسويق والتأمين والخدمات المالية، وتسعى لوضع خطط طويلة الأجل، إذ يمكنها هذا التحليل من تحديد الأنماط وتقليل المخاطر وتبسيط عمليات.

4- التحليل الإحصائي التوجيهي

من خلال التحليل الإحصائي التوجيهي تتمكن المنظمات من اتخاذ أفضل القرارات، إذ يقوم بتحليل البيانات باستخدام أدوات مثل التعلم الآلي والمحاكاة والرسم البياني، ومن ثم توفير البيانات القيمة التي تحدد أفضل مسار وتوجه عملية صنع القرار.

5- تحليل البيانات الاستكشافية

تستخدم المنظمات تحليل البيانات الاستكشافية من أجل استكشاف العلاقات غير المعروفة والعلاقات المُحتملة بين البيانات، كما يمكن الاستفادة من هذا النوع من التحليل الإحصائي في الوصول إلى رؤى بناءً على البيانات والتحقق من صحة البيانات بحثًا عن الأخطاء.

6- التحليل السببي

يهدف التحليل السببي إلى الكشف عن العلاقة بين السبب والنتيجة بين مختلف المتغيرات داخل البيانات الأولية، أي أنه يسعى لتحديد سبب حدوث شيء ومدى تأثيره على المتغيرات الأخرى، وتستخدم المنظمات هذا التحليل لمعرفة أسباب الأحداث وتعرضها للفشل، وهو ما يفيدها في توجيه قراراتها المستقبلية.

خطوات التحليل الإحصائي:

تمر عملية التحليل الإحصائي بمجموعة من الخطوات الرئيسية، نبرزها فيما يلي:

1- تحديد الهدف من التحليل

في البداية، لا بد من تحديد الهدف من عملية إجراء تحليل البيانات الإحصائي، وذلك عن طريق طرح سؤالًا والبحث عن الإجابة عنه من خلال بيانات قابلة للقياس الكمي، وقد يكون الهدف من هذه العملية رصد أنماط المبيعات أو تحديد أنماط معينة من العملاء أو تحديد احتمال أن توفر الاستثمارات عوائد، وغيرها من الأهداف.

2- جمع البيانات

بعد تحديد الغرض من إجراء التحليل، تأتي خطوة جمع البيانات سواء من المصادر الأولية أو الثانوية، ومن أمثلة تلك المصادر استطلاعات الرأي، التقارير المالية، أدوات أتمتة التسويق، الاختبارات عبر الإنترنت، برامج إدارة علاقات العملاء.

وللتأكد من أن البيانات التي جرى جمعها قابلة للتطبيق، يمكن اختيارها من عينة تمثل مجموعة من السكان، والتأكد من أنها تمثل المجتمع المُستهدف.

3- تنظيم البيانات

في هذه الخطوة، يجب تنظيم البيانات أو ما يُعرف بتنظيف البيانات، إذ يتم هذا الإجراء من خلال إزالة البيانات الخاطئة أو المتكررة أو القيم الشاذة، حتى يتسنى إجراء التحليل بدقة، وعن طريق هذه الخطوة تضمن المنظمة صحة بياناتها والاستنتاجات المُستخلصة منها.

4- عرض البيانات

يُعد عرض البيانات خطوة مُكملة لتنظيم وتنظيف البيانات، وفيها يتم ترتيب البيانات حتى تصبح عملية التحليل أكثر سهولة، وذلك باستخدام أدوات الإحصاء الوصفية التي تلخص البيانات وتمكّن من تقديمها وفقًا لترتيبها.

5- استكشاف البيانات

يتم استكشاف البيانات عن طريق فهم خصائصها الأساسية باستخدام الإحصاءات الوصفية مثل الانحراف المعياري والوسيط والمتوسط، ثم تصور تلك البيانات بإنشاء الرسوم البيانية والمخططات.

6- تحليل البيانات

تنطوي هذه الخطوة على استخدام التقنيات الإحصائية مثل التحليل الإحصائي الاستدلالي والارتباطي واختبار الفرضيات، في التلاعب بمجموعات من البيانات لتحديد الأنماط والاتجاهات والعلاقات، ويمكن تنفيذ هذه العملية بكفاءة وبأقل مقدار من الأخطاء البشرية عن طريق أتمتتها باستخدام برامج الكمبيوتر مثل جداول البيانات.

7- تفسير البيانات

تتمثل الخطوة الأخيرة من إجراء التحليل الإحصائي في تفسير البيانات عن طريق تقديمها في صورة مخططات وتقارير وبطاقات أداء ولوحات معلومات، حتى تصبح مفهومة للجميع، إضافة إلى مقارنتها بالفرضيات السابقة.

اساليب التحليل الاحصائي:

تتعدد الأساليب المُستخدمة في التحليل الإحصائي، وأبرزها ما يلي:

1- الوسط الحسابي Mean

يُعد الوسط الحسابي أبسط طرق التحليل الإحصائي وأكثرها شيوعًا، إذ يحدد الاتجاه العام للبيانات، ويتم حسابه عن طريق جمع الأرقام في مجموعة البيانات معًا ثم قسمتها على عدد نقاط البيانات ليكون الناتج متوسط البيانات المقدمة، وهو ما يمكّن من تحديد النقطة المركزية لمجموعة البيانات، وعلى الرغم من سهولة معادلة الوسط الحسابي؛ إلا أنه قد يؤدي إلى اتخاذ قرارات غير دقيقة في حال الاعتماد فقط عليه كمؤشر إحصائي. 

2- الانحراف المعياري Standard Deviation

يُستخدم الانحراف المعياري بشكل أساسي من أجل قياس درجة التباين داخل مجموعة البيانات، إذ يوفر معلومات حول التشتت العام داخل المجموعة من خلال إظهار مدى اختلاف القيم الفردية عن المتوسط، وبالتالي فهو يفيد في تقرير مدى إمكانية تعميم نتائج البحث.

3- الانحدار Regression

الغرض الأساسي من استخدام الانحدار هو تحديد علاقة السبب والنتيجة بين مختلف المتغيرات والتنبؤ بها، إذ يحدد الانحدار العلاقة بين المتغير التابع والمتغير المستقل نظرًا لتأثير الثاني على الأول، ولذلك يُستخدم في التنبؤ بالأحداث والاتجاهات المستقبلية.

وفي الرسوم البيانية الخاصة بتحليل الانحدار تُستخدم خطوطًا للإشارة إلى الاتجاهات خلال فترة محددة مسبقًا، وللإشارة إلى قوة أو ضعف العلاقات بين المتغيرات.

4- اختبار الفرضية Hypothesis Testing

تشير الفرضية إلى الافتراض الذي يُجرى في بداية البحث والذي يمكن أن يكون صحيحًا أو خاطئًا بناءً على النتائج، وعند الوصول إلى استنتاج أو حجة ضد مجموعة من البيانات، يأتي دور اختبار الفرضية الذي يتحقق من صحة هذا الاستنتاج.

5- تحديد حجم العينة Sample Size Determination

يُعد تحديد حجم العينة هو أسلوب التحليل الإحصائي المناسب عند تحليل مجموعة من البيانات الضخمة، إذ يتم فحص عينة أو حجم بيانات أصغر من المجموعة الكبيرة، وحتى يؤتي هذا النهج بثماره؛ لا بد من اختيار حجم العينة المناسب للحصول على نتائج دقيقة وموثوقة، فلا يكون حجم العينة كبيرًا جدًا أو صغيرًا للغاية.

أدوات التحليل الاحصائي:

أدوات التحليل الإحصائي هي مجموعة من البرامج التي تعالج مجموعات البيانات الضخمة وتستخدم خوارزميات مجربة ومختبرة لإجراء طرق تحليل إحصائية مختلفة، بما يضمن تنظيم البيانات بأقل قدر ممكن من الأخطاء البشرية، ومن أبرز تلك الأدوات ما يلي:

1- برنامج التحليل الاحصائي spss 

برنامج التحليل الاحصائي spss هو اختصارًا للمجموعة الإحصائية للعلوم الاجتماعية، وهو من أكثر أدوات التحليل الإحصائي للبيانات استخدامًا، إذ يُستخدم في تحليل المعلومات المفيدة للعلوم الاجتماعية، ويسهل من عملية تفسير المعلومات نظرًا لما يتيحه من إنشاء رسوم بيانية إعلامية من مجموعات واسعة من البيانات.

أهم ما يميز هذه الأداة، واجهة المستخدم البسيطة وسهلة الاستخدام، فضلًا عن  احتوائها على عددًا من المنهجيات الوصفية والبارامترية وغير البارامترية، وبالتالي يصبح لدى المستخدم مجموعة متنوعة من الخيارات لمشروعه المُقبل الذي يحتاج إلى تحليلًا عميقًا.

2- أداة Matlab

تُعد أداة Matlab من أدوات التحليل الإحصائي المتقدم ومن أشهر لغات الكمبيوتر والبرمجيات الإحصائية للهندسة وعلوم البيانات، إذ يستخدمها المهندسون والعلماء على نطاق واسع من أجل إنشاء برامج مخصصة لتقديم التحليل الإحصائي وتصور النتائج.

من مميزات هذه الأداة، أنها تمكن المستخدم من أداء مختلف الوظائف، بفضل احتوائها على صناديق أدوات قابلة للتكوين يمكن إعدادها من خلال واجهة المستخدم الرسومية.

3- برامج R Foundation for Statistical Computing

هي مجموعة برامج إحصائية مجانية تساعد على تسهيل الأساليب التحليلية الإحصائية المشتركة وتفسيرها بفضل احتوائها على واجهة مستخدم الرسومات، ومن خلالها يتمكن المستخدمون من إنشاء وظائفهم وخوارزمياتهم الخاصة لتحليل البيانات وتصورها.

4- برنامج Microsoft Excel

يُعد برنامج  من برامج التحليل البياني والرسوم البيانية، وهو يحتوي على مجموعة متنوعة من الأدوات لتصور البيانات والإحصاءات البسيطة، وبالتالي فهو فعال في تقديم أساسيات البيانات على هيئة رسومات ومقاييس موجزة وأشكال قابلة للتخصيص.

5- برنامج التحليل الإحصائي SAS

يُعد برنامج التحليل الإحصائي SAS من البرامج الفعالة لتحليل بيانات المنظمات التي تعمل في مجالات مثل التمويل والرعاية الصحية، فمن خلاله يمكن إجراء التحليل المتقدم وإنشاء رسوم بيانية ومخططات باستخدام واجهة المستخدم الرسومية.

6- منصة Minitab

وهي عبارة عن منصة إحصائية قائمة على السحابة تناسب المبتدئين والمحترفين بفضل امتلاكها حسابات وأدوات إحصائية أساسية ومعقدة، فضلًا عن واجهة مستخدم رسومية تقوم بتنفيذ الأوامر، وهو ما يجعلها أداة مثالية في مجالات مثل التصنيع، كما يمكن استخدامها في مجال التعليم والأوساط الأكاديمية.

أهمية التحليل الإحصائي:

يُعد التحليل الإحصائي من أهم العمليات المنهجية التي تنفذها المنظمات نظرًا لتعدد فوائده والتي تشمل ما يلي:

1- تحسين عملية صنع القرار

من خلال التحليل الإحصائي، تتمكن المنظمات من اتخاذ القرارات المستنيرة فيما يخص عملياتها، لأن هذا النوع من التحليل يسمح لها ببناء الأحكام وفقًا للبيانات الواقعية المتوفرة لديها وليس بناءً على الحدس أو التوقع أو التخمين، كما يسمح لها بالكشف عن الأنماط والاتجاهات والارتباطات، فتتخذ أفضل القرارات.

2- الاستخدام الأمثل للموارد

تساعد عملية التحليل الإحصائي المنظمات على تعظيم الاستفادة من مواردها، لأنها تحدد مجالات عدم الكفاءة أو الاستخدام غير الفعال للموارد، وبالتالي تتمكن المنظمات من تخصيص الميزانية ونشر الموارد على النحو الأمثل، فتزداد كفاءتها التشغيلية وتحقق وفورات في التكاليف.

3- تقييم وإدارة المخاطر

يعتمد التحليل الإحصائي على استخدام الأدوات الإحصائية التي توفر بيانات تاريخية تستخدمها المنظمات في تحديد المخاطر المُحتملة وتوقع الاتجاهات المستقبلية، وبالتالي تتخذ التدابير الفعالة التي تساعد على التقليل من تلك المخاطر من أجل حماية أعمالها مستقبلًا.

4- معرفة المبيعات الحقيقية

تستخدم المنظمات التحليل الإحصائي للبيانات من أجل قياس بيانات المبيعات وربطها بأطر زمنية محددة ومنتجات المبيعات، وهو ما يساعد على الحصول على رؤى أفضل للنجاحات التي يحققها قسمي المبيعات والتسويق.

5- إجراء المقارنة بالمنافسين

تستعين المنظمات بنتائج التحليل الإحصائي في معرفة قيمتها ووضعها بين المنافسين، فمن خلال معرفة المقاييس الشائعة مثل إيرادات المبيعات وصافي هامش الربح، تتمكن كل منظمة من مقارنة أدائها بالمنافسين.

6- تقييم الأداء العام

يُعد التحليل الإحصائي من العمليات المنهجية التي تنفذها المنظمات من أجل قياس أدائها العام، إذ تتمكن المنظمة من تتبع تقدمها وتحديد نقاط القوة والضعف وتحديد مجالات التحسين عن طريق ما يوفره هذا التحليل من إعداد مؤشرات الأداء الرئيسية وتحليل البيانات ذات الصلة.

7- الدراسة العميقة للسوق

ينطوي التحليل الإحصائي على الدراسة المتعمقة للسوق المستهدف وتفضيلات العملاء، فمن خلال تحليل البيانات الديموغرافية وأنماط الشراء وتعليقات العملاء، تستطيع المنظمة التعرف على احتياجات السوق وتفضيلاته، وعلى أساس تلك المعلومات تعمل على تطوير استراتيجيات التسويق التي تساعد على زيادة رضا العملاء والاحتفاظ بهم.

8- التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية

يوفر التحليل الإحصائي البيانات التاريخية التي تستخدمها المنظمات في التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية من حيث ظروف السوق أو المبيعات المستقبلية أو الطلب، وهو ما يساعد على إجراء توقعات مبيعات دقيقة واتخاذ أفضل القرارات بشأن استراتيجيات العمل وتخصيص الموارد.

9- تحسين الجودة

يلعب التحليل الإحصائي دورًا بارزًا في تحسين جودة المنتجات أو الخدمات التي تقدمها المنظمات للعملاء، إذ تعمد المنظمات من خلال تحليل البيانات في أثناء عملية الإنتاج إلى تحديد ما إذا كانت عملياتها تحت السيطرة، وبالتالي تتمكن من إجراء التحسينات الفعلية لتقليل العيوب في المنتجات أو الخدمات، وهو ما يساعد على توفير التكاليف وزيادة رضا العملاء.

10- إجراء الاختبارات والتجارب

يُعد التحليل الإحصائي من الوسائل الفعالة التي تستعين بها المنظمات في تقييم فعالية الاستراتيجيات التي تنفذها، لأن هذا التحليل يمكنها من إجراء اختبارات أو تجارب A/B التي تتيح لها مقارنة نتائج مختلف الأساليب وتحديد أكثرها فعالية، وهو ما يفيد المنظمات في تحسين حملاتها التسويقية أو استراتيجيات التسعير، أو أي جانب من جوانب العمل.

مشكلات التحليل الإحصائي:

تواجه عملية التحليل الإحصائي للبيانات مجموعة من المشكلات التي قد تعوق تنفيذها على النحو الأمثل والاستفادة منها، ومن أبرز تلك المشكلات ما يلي:

1- جودة البيانات

يُعد ضمان جودة البيانات من المشكلات التي قد تواجه عملية التحليل الإحصائي، إذ أن القيم المفقودة أو القيم المتطرفة أو أخطاء القياس أو أخطاء إدخال البيانات التي تتم خلال جمع البيانات، قد يؤدي إلى إنتاج بيانات ضعيفة الجودة تؤثر سلبًا على قرارات العمل، الأمر الذي يتطلب إجراء تقييمًا دقيقًا لمصادر البيانات، واستخدام تقنيات حديثة في تنظيف البيانات.

2- التوزيع غير الطبيعي للبيانات

في بعض الأحيان، يصعب تطبيق اختبارات إحصائية معينة بدقة، نتيجة عدم اتباع البيانات التوزيع الطبيعي، وبالتالي تتأثر فعالية تلك الاختبارات نظرًا لاعتمادها على تلك الافتراضات، وهو ما يفرض ضرورة استخدام تقنيات مثل تحويل البيانات أو الاختبارات غير المحورية من أجل حل هذه المشكلة.

3- التحيز في الاختيار

يحدث التحيز في الاختيار عندما لا تمثل العينة المُختارة للتحليل السكان الأصليين، وهو ما يؤدي إلى استنتاجات غير دقيقة، وبالتالي لا بد من استخدام تقنيات أخذ العينات المناسبة لتقبيل أي تحيز مُحتمل.

4- تفسير النتائج وإبلاغها

قد يترتب على التحليل الإحصائي تقديم نتائج معقدة تحتاج إلى تفسير، وبالتالي لا يمكن للجمهور غير التقني فهمها، لذلك يتعين على الباحثين استخدام التفسيرات اللغوية الواضحة عند تقديم النتائج حتى يسهل فهمها.

5- مشكلات حجم العينة

تتأثر دقة وموثوقية نتائج التحليل الإحصائي وقابليتها للتعميم بحجم العينة التي جرى استخدامها في التحليل، إذ تنخفض القدرة الإحصائية إذا كان حجم العينة ضئيلًا، مما يصعب من اكتشاف التأثيرات الحقيقية، لذلك لا بد من حساب حجم العينة المطلوب قبل إجراء التحليل.

6- مشكلة التعددية

تحدث مشكلة التعددية عندما ترتبط المتغيرات التنبؤية في نموذج الانحدار ببعضها البعض ارتباطًا وثيقًا، وقد ينتج عن ذلك تقديم تقديرات غير موثوقة للعلاقات بين تلك المتغيرات.

7- قيود الوقت والموارد

من المشكلات التي تواجه الباحثين عند تحليل مجموعات البيانات الكبيرة أو المعقدة، أن هذه العملية تستغرق وقتًا طويلًا أو الكثير من الموارد، وهو ما يهدد استمرارها أو تنفيذها على النحو المطلوب.

8- اختيار أدوات التحليل الإحصائي

يحتوي السوق على عددًا كبيرًا من أدوات وبرامج التحليل الإحصائي التي تشكل تحديًا أمام المحللين في حال عدم قدرتهم على اختيار الأدوات المناسبة التي تتوافق واحتياجات المنظمة وميزانيتها ومستوى مهارة الفريق، وبالتالي فإن اختيار الأدوات الخاطئة يؤثر سلبًا على سير عملية التحليل ونتائجها.

9- فجوة المهارات

يتطلب تنفيذ عملية التحليل الإحصائي امتلاك الخبرة والكفاءة في علوم البيانات، ومنها المهارة في استخدام لغات البرمجة مثل Python أو R والأساليب الإحصائية والخوارزميات، والافتقار إلى تلك المهارات يفرض على المنظمات الاستثمار في تدريب موظفيها أو توظيف مواهب جديدة، وهو ما يؤدي إلى خلق عبئًا ماديًا عليها، فضلًا عن استغراقه وقتًا طويلًا.

تعلم تحليل البيانات بشهادة معتمدة دوليًا:

أطلق مسيرتك المهنية في تحليل البيانات إلى آفاق جديدة مع شهادة IIBA®-CBDA. تعمل هذه الشهادة على سد الفجوة وبناء الجسور بين المهارات التقنية في تحليل البيانات وفهم الأعمال، مما يجعلك محلل بيانات مطلوبًا للغاية في الشركات والمؤسسات، حيث تركز هذه الدورة بشكل خاص على التقاطع بين تحليل الأعمال وتحليلات البيانات.

وتقوم هذه الشهادة والدورة بتزويدك بالمهارات اللازمة لتحديد احتياجات العمل، وترجمتها إلى حلول تعتمد على البيانات، وتوصيل الرؤى إلى أصحاب المصلحة.

تصفح الشهادة الآن! شهادة تحليل بيانات الأعمال IIBA®-CBDA 

الخاتمة:

التحليل الإحصائي هو عملية منهجية تهدف إلى جمع البيانات وتنظيمها وتحليلها باستخدام أدوات وتقنيات إحصائية لاستكشاف الأنماط والعلاقات، مما يساعد في اتخاذ قرارات مبنية على أسس علمية. يتضمن التحليل الإحصائي أنواعًا متعددة تشمل التحليل الوصفي لتبسيط البيانات، الاستدلالي لاستخلاص التعميمات، التنبؤي للتوقعات المستقبلية، التوجيهي لاتخاذ أفضل القرارات، والاستكشافي لاكتشاف العلاقات الجديدة، بجانب التحليل السببي لتحديد العلاقة بين المتغيرات.

تمر عملية التحليل الإحصائي بخطوات تشمل تحديد الهدف، جمع وتنظيم البيانات، عرضها، تحليلها، وتفسير النتائج. يتم استخدام أساليب مثل المتوسط، الانحراف المعياري، والانحدار، وأدوات مثل SPSS وExcel وR. يساعد التحليل الإحصائي في تحسين اتخاذ القرار، التنبؤ بالاتجاهات، تقييم الأداء، وتحليل السوق، رغم التحديات كجودة البيانات وتحيز العينات.

وفي الختام، فإن اعتماد المنظمات على استخدام التحليل الإحصائي يساعدها على تفسير البيانات واتخاذ قرارات مستنيرة، وبالتالي تتمكن من التغلب على تعقيدات عالم الأعمال اليوم في ظل تزايد أهمية البيانات في الوقت الحالي.