03/01/2025
البيانات بقت بتشكل عملة العصر الحديث أو النفط الجديد؛ ومن خلاله تقدر الشركات تستخلص معلومات مهمة ومفيدة..
معلومات تفيدها في اتخاذ قرارات ذكية أو تطوير منتجاتها أو تحسين تجربة مستخدميها أو حتى بناء نماذج تتوقع الأحداث المستقبلية📊
ومع حجم البيانات الضخم وتعقيدها ظهر تخصصات ووظائف ومهمة في المجال ده زي Data Analysis
🔹 تحليل البيانات Data Analysis
مجال مُتخصص في استخدام تقنيات وأدوات تحليلة معينة لفحص ومعالجة البيانات بهدف استخلاص المعلومات من قواعد البيانات على مدار فترة زمنية ماضية؛ بهدف اتخاذ بعض القرارات لتحسين الأداء، وبيستخدم الـ Data Analysis في مجالات زي الـ Marketing و E-Commerce وال Sales , Marketing , Logistics , Medical , Finance
1. **Excel:**
قد يكون لديك جدول في Excel يحتوي على بيانات المبيعات لكل شهر، ويمكنك استخدام الجداول المحورية لتلخيص المبيعات حسب المنتجات أو المناطق أو الفئات الزمنية. بالإضافة إلى ذلك، يمكنك استخدام الرسوم البيانية في Excel لتصور اتجاهات المبيعات عبر الأشهر.
2. **Power BI:**
يمكنك استيراد بيانات العملاء من قاعدة البيانات الخاصة بك إلى Power BI وتحليلها باستخدام العديد من الرسوم البيانية مثل العمر، والجنس، والموقع الجغرافي. يمكنك أيضًا إنشاء تقارير تفاعلية تسمح للمستخدمين بتصفح بيانات العملاء بحرية.
3. **Python:**
يمكنك استخدام مكتبة Pandas في Python لتحميل بيانات سجلات الويب وتنظيفها وتحليلها. على سبيل المثال، يمكنك تحليل السلوك الاستخدامي للمستخدمين عبر موقع الويب باستخدام بيانات الدخول والتسجيل، ومن ثم توليد تقارير أو تصورات توضح أنماط الزيارة والتفاعل مع المحتوى.
4. **SQL:**
يمكنك استخدام SQL لاستخراج بيانات الموظفين من قاعدة البيانات الخاصة بالشركة، مثل الأسماء، والأقسام، والرواتب. يمكنك بعد ذلك تحليل هذه البيانات باستخدام استعلامات مثل استعلامات الانضمام (JOIN) للجداول المرتبطة لفهم علاقات البيانات بين الموظفين والأقسام، أو استعلامات GROUP BY لتجميع البيانات حسب الإدارات أو الرواتب.