تحتاج الشركات اليوم إلى كل المزايا التي يمكنها الحصول عليها. ونتيجة وجود العقبات مثل التغير السريع في الأسواق ، وعدم الثبات الاقتصادي، والملامح السياسية المتغيرة، ومتطلبات المستهلكين ، وحتى الأوبئة العالمية، تعمل الشركات اليوم مع هوامش خطأ أقل. يمكن للشركات التي ترغب في البقاء في مجال الأعمال والازدهار أن تحسن احتمالات نجاحها من خلال اتخاذ خيارات ذكية أثناء الإجابة على السؤال: “ما هو تحليل البيانات Data Analysis؟” وكيف يمكن للفرد أو المنظمة اتخاذ هذه الاختيارات؟
إنهم يجمعون أكبر قدر ممكن من المعلومات المفيدة والقابلة للتنفيذ ثم يستخدمونها لاتخاذ قرارات مستنيرة بشكل أفضل!
تعتبر هذه الإستراتيجية منطقًا سليمًا، وتنطبق على الحياة الشخصية وكذلك الأعمال. لا أحد يتخذ قرارات مهمة دون أن يعرف أولاً ما هو على المحك، والإيجابيات والسلبيات، والنتائج المحتملة. وبالمثل، لا ينبغي لأي شركة تريد النجاح أن تتخذ قرارات بناءً على بيانات سيئة. تحتاج المنظمات إلى المعلومات؛ إنهم بحاجة إلى البيانات. هذا هو المكان الذي يتجلى فيه دور فيه تحليلات البيانات.
تعد مهمة فهم البيانات حاليًا إحدى الصناعات المتنامية في يومنا هذا وعصرنا، حيث تعتبر البيانات بمثابة “النفط الجديد” في السوق. الآن، قبل الدخول في تفاصيل طرق Data Analysis، دعونا أولاً نجيب على سؤال ما هو تحليل البيانات؟
ما هو تحليل البيانات؟ (مفهوم تحليل البيانات)
على الرغم من أن العديد من المجموعات والمنظمات والخبراء لديهم طرق مختلفة للتعامل مع Data Analytics، إلا أنه يمكن استخلاص معظمها في تعريف واحد يناسب الجميع. تحليل البيانات هو عملية تنظيف البيانات الأولية وتغييرها ومعالجتها واستخراج المعلومات القابلة للتنفيذ وذات الصلة التي تساعد الشركات على اتخاذ قرارات مستنيرة. يساعد هذا الإجراء على تقليل المخاطر الكامنة في عملية صنع القرار من خلال توفير رؤى وإحصائيات مفيدة، يتم تقديمها غالبًا في مخططات وصور وجداول ورسوم بيانية.
يمكن رؤية مثال بسيط لتحليلات البيانات كلما اتخذنا قرارًا في حياتنا اليومية من خلال تقييم ما حدث في الماضي أو ما سيحدث إذا اتخذنا هذا القرار. في الأساس، هذه هي عملية تحليل الماضي أو المستقبل واتخاذ القرار بناءً على هذا التحليل.
من الطبيعي أن نسمع مصطلح “البيانات الضخمة أو البيانات الكبيرة Big Data” يُطرح في المناقشات حول Data Analytics. تلعب تحليلات البيانات دورًا حاسمًا في معالجة البيانات Big Data الضخمة وتحويلها إلى معلومات مفيدة. ينبغي لمحللي البيانات المبتدئين الذين يرغبون في التعمق أكثر من خلال إعادة النظر في أساسيات البيانات الضخمة أن يعودوا إلى السؤال الأساسي، “ما هي البيانات؟”
ما أهمية تحليل البيانات؟
فيما يلي قائمة بالأسباب التي تجعل إستخلاص المعلومات من البيانات أمرًا بالغ الأهمية لممارسة الأعمال التجارية اليوم.
- استهداف أفضل للعملاء: أنت لا ترغب في إضاعة وقت عملك الثمين وموارده وأمواله في تجميع الحملات الإعلانية التي تستهدف المجموعات السكانية التي لا تهتم كثيرًا بالسلع والخدمات التي تقدمها. يساعدك تحليل البيانات على معرفة المكان الذي يجب أن تركز فيه جهودك الإعلانية والتسويقية.
- معرفة عملائك المستهدفين بشكل أفضل: يتتبعData Analytics مدى جودة أداء منتجاتك وحملاتك ضمن المجموعة السكانية المستهدفة. من خلال تحليلات البيانات، يمكن لشركتك الحصول على فكرة أفضل عن عادات الإنفاق لدى جمهورك المستهدف، والدخل المتاح، ومجالات الاهتمام المحتملة. تساعد هذه البيانات الشركات على تحديد الأسعار، وتحديد مدة الحملات الإعلانية، وحتى المساعدة في توقع عدد السلع المطلوبة.
- تقليل تكاليف التشغيل: يوضح لك تحليل البيانات المجالات في عملك التي تحتاج إلى المزيد من الموارد والأموال، والمناطق التي لا تنتج وبالتالي يجب تقليصها أو إلغائها تمامًا.
- طرق أفضل لحل المشكلات: من المرجح أن تكون القرارات المستنيرة قرارات ناجحة. توفر البيانات للشركات المعلومات. يمكنك أن ترى إلى أين يقود هذا التقدم. يساعد Data Analysisالشركات على اتخاذ الخيارات الصحيحة وتجنب المخاطر المكلفة.
- يمكنك الحصول على بيانات أكثر دقة: إذا كنت تريد اتخاذ قرارات مستنيرة، فأنت بحاجة إلى البيانات، ولكن هناك المزيد منها. يجب أن تكون البيانات المعنية دقيقة. يساعد إستخلاص المعلومات من البيانات الشركات على الحصول على معلومات دقيقة وذات صلة ومناسبة لتطوير استراتيجيات التسويق المستقبلية وخطط العمل وإعادة تنظيم رؤية الشركة أو مهمتها.
ما هي عملية تحليل البيانات؟
إن الإجابة على سؤال “ما هو تحليل البيانات” ليست سوى الخطوة الأولى. الآن سوف ننظر في كيفية تنفيذها. تتضمن عملية Data Analysis، أو خطوات تحليلات البيانات بالتناوب، جمع كل المعلومات ومعالجتها واستكشاف البيانات واستخدامها للعثور على الأنماط والرؤى الأخرى. تتكون عملية Data Analysis من:
- جمع متطلبات البيانات
اسأل نفسك عن سبب قيامك بهذه التحليلات، ونوع البيانات التي تريد استخدامها، والبيانات التي تخطط لتحليلها.
- جمع البيانات
بناءً على متطلباتك المحددة، حان الوقت لجمع البيانات من مصادرك. وتشمل المصادر دراسات الحالة، والمسوحات، والمقابلات، والاستبيانات، والملاحظة المباشرة، ومجموعات التركيز. تأكد من تنظيم البيانات التي تم جمعها لإستخلاص المعلومات منها.
- تنظيف البيانات
لن تكون جميع البيانات التي تجمعها مفيدة، لذا فقد حان الوقت لتنظيفها. هذه العملية هي حيث تقوم بإزالة المسافات البيضاء والسجلات المكررة والأخطاء الأساسية. يعد تنظيف البيانات إلزاميًا قبل إرسال المعلومات لتحليلها.
- تحليل البيانات
هنا يمكنك استخدام برامج لتحليلات البيانات والأدوات الأخرى لمساعدتك في تفسير البيانات وفهمها والتوصل إلى استنتاجات. تتضمن أدوات تحليل البيانات Excel وPython وR وLooker وRapid Miner و Chartio و Metabase و Redash وMicrosoft Power BI.
- تفسير البيانات
الآن بعد أن حصلت على نتائجك، تحتاج إلى تفسيرها والتوصل إلى أفضل مسارات العمل بناءً على النتائج التي توصلت إليها.
- عرض مرئي للمعلومات
يعد تصور البيانات طريقة رائعة للقول: “اعرض معلوماتك بيانيًا بطريقة يمكن للأشخاص قراءتها وفهمها”. يمكنك استخدام المخططات أو الرسوم البيانية أو الخرائط أو الأفكار أو مجموعة من الطرق الأخرى. يساعدك التمثيل المرئي على استخلاص رؤى قيمة من خلال مساعدتك على مقارنة مجموعات البيانات ومراقبة العلاقات.
أنواع تحليل البيانات
هناك ستة أنواع شائعة من تحليلات البيانات، تُستخدم بشكل شائع في عالمي التكنولوجيا والأعمال وهى:
- التحليل الوصفي
يتضمن التحليل الوصفي تلخيص ووصف السمات الرئيسية لمجموعة البيانات. وهو يركز على تنظيم البيانات وعرضها بطريقة ذات معنى، وغالبًا ما يستخدم مقاييس مثل المتوسط والوسيط والوضع والانحراف المعياري. فهو يوفر نظرة عامة على البيانات ويساعد في تحديد الأنماط أو الاتجاهات.
- التحليل الاستدلالي
يهدف التحليل الاستدلالي إلى عمل استنتاجات أو تنبؤات حول عدد أكبر من السكان بناءً على بيانات العينة. ويتضمن تطبيق التقنيات الإحصائية مثل اختبار الفرضيات وفترات الثقة وتحليل الانحدار. فهو يساعد على تعميم النتائج من عينة إلى عدد أكبر من السكان.
- تحليل البيانات الاستكشافية (EDA) Exploratory Data Analysis
تركز البيانات الإستكشافية EDA على استكشاف البيانات وفهمها دون فرضيات مسبقة. يتضمن تصورات وإحصائيات موجزة وتقنيات تحديد مواصفات البيانات للكشف عن الأنماط والعلاقات والميزات المثيرة للاهتمام. فهو يساعد على توليد فرضيات لمزيد من التحليل.
- التحليل التشخيصي
يهدف التحليل التشخيصي إلى فهم علاقات السبب والنتيجة داخل البيانات. فهو يبحث في العوامل أو المتغيرات التي تساهم في نتائج أو سلوكيات محددة. تُستخدم تقنيات مثل تحليل الانحدار أو ANOVA (تحليل التباين) أو تحليل الارتباط بشكل شائع في التحليل التشخيصي.
- التحليل التنبؤي
يتضمن التحليل التنبؤي استخدام البيانات التاريخية لإجراء تنبؤات أو توقعات حول النتائج المستقبلية. ويستخدم تقنيات النمذجة الإحصائية، وخوارزميات التعلم الآلي، وتحليل السلاسل الزمنية لتحديد الأنماط وبناء النماذج التنبؤية. وغالبًا ما يتم استخدامه للتنبؤ بالمبيعات أو التنبؤ بسلوك العملاء أو تقدير المخاطر.
- التحليل التوجيهي
يتجاوز التحليل التوجيهي التحليل التنبئي من خلال التوصية بالإجراءات أو القرارات بناءً على التوقعات. فهو يجمع بين البيانات التاريخية وخوارزميات التحسين وقواعد العمل لتوفير رؤى قابلة للتنفيذ وتحسين النتائج. يساعد في اتخاذ القرار وتخصيص الموارد.
طرق تحليل البيانات
يستخدم بعض المتخصصين مصطلحي “أساليب تحليل البيانات” و”تقنيات تحليل البيانات” بالتبادل. ولزيادة تعقيد الأمور، يقوم الأشخاص أحيانًا بإدراج “أنواع تحليلات البيانات” التي تمت مناقشتها مسبقًا في المعركة أيضًا! أملنا هنا هو التمييز بين أنواع Data Analysisالموجودة والطرق المختلفة المستخدمة فيها.
على الرغم من وجود العديد من طرق تحليل البيانات المتاحة، إلا أنها تندرج جميعها ضمن نوعين أساسيين: التحليل النوعي والتحليل الكمي.
- التحليل النوعي للبيانات
تستمد طريقة التحليل النوعي للبيانات من خلال الكلمات والرموز والصور والملاحظات. هذه الطريقة لا تستخدم الإحصائيات. تشمل الطرق النوعية الأكثر شيوعًا ما يلي:
- تحليل المحتوى، لتحليلات البيانات السلوكية واللفظية.
- التحليل السردي، للعمل مع البيانات المستمدة من المقابلات والمذكرات والمسوحات.
- النظرية المجذرة، لتطوير تفسيرات سببية لحدث معين من خلال الدراسة والاستقراء من حالة سابقة أو أكثر.
- التحليل الكمي للبيانات
تُعرف أيضًا طرق تحليل البيانات الإحصائية بجمع البيانات الأولية ومعالجتها إلى بيانات رقمية. تشمل طرق التحليل الكمي ما يلي:
- اختبار الفرضيات، لتقييم صحة فرضية أو نظرية معينة لمجموعة بيانات أو ديموجرافية (سكانية).
- المتوسط أو المتوسط الاتجاه العام للموضوع عن طريق قسمة مجموع قائمة الأرقام على عدد العناصر الموجودة في القائمة.
- يستخدم تحديد حجم العينة عينة صغيرة مأخوذة من مجموعة أكبر من الأشخاص ويتم تحليلها. تعتبر النتائج المكتسبة ممثلة للجسم بأكمله.
يمكننا توسيع مناقشتنا لتحليل البيانات من خلال عرض تقنيات مختلفة، مقسمة حسب مفاهيم وأدوات مختلفة.
كيفية تحليل البيانات؟ أفضل تقنيات Data Analysis للتطبيق
لتحليل البيانات بشكل فعال، يمكنك تطبيق تقنيات تحليلات البيانات المختلفة. فيما يلي بعض أهم التقنيات التي يجب مراعاتها:
- حدد أهدافك
حدد بوضوح أهداف تحليل بياناتك. افهم الأسئلة التي تريد الإجابة عليها أو الأفكار التي تريد الحصول عليها من البيانات. وهذا سوف يوجه عملية التحليل الخاصة بك.
- تنظيف البيانات
ابدأ بتنظيف البيانات لضمان جودتها وموثوقيتها. إزالة التكرارات ومعالجة القيم المفقودة وتصحيح أي أخطاء أو تناقضات. تنظيف البيانات أمر بالغ الأهمية للتحليل الدقيق.
- الإحصاء الوصفي
حساب الإحصائيات الوصفية لفهم الخصائص الرئيسية للبيانات. حساب المقاييس مثل المتوسط والوسيط والوضع والانحراف المعياري والنسب المئوية. توفر هذه الإحصائيات نظرة ثاقبة حول الاتجاه المركزي للبيانات وانتشارها وتوزيعها.
- عرض مرئي للمعلومات
قم بإنشاء تمثيلات مرئية للبيانات باستخدام المخططات أو الرسوم البيانية أو المؤامرات. يساعد التصور على تحديد الأنماط أو الاتجاهات أو القيم المتطرفة التي قد لا تكون واضحة على الفور في البيانات الأولية. استخدم التمثيلات المرئية المناسبة بناءً على نوع البيانات والرؤى التي تريد نقلها.
- تحليل البيانات الاستكشافية (EDA)
تنفيذ تقنيات EDA لاستكشاف البيانات بعمق. استخدم ملفات تعريف البيانات والإحصائيات الموجزة والاستكشاف المرئي لتحديد الأنماط أو العلاقات أو الميزات المثيرة للاهتمام داخل البيانات. تساعد EDA في توليد الفرضيات وتوجيه المزيد من التحليل.
- الإحصائيات الاستدلالية
تطبيق الإحصائيات الاستدلالية لاستنتاج العدد الأكبر من السكان بناءً على بيانات العينة. استخدم تقنيات مثل اختبار الفرضيات، وفترات الثقة، وتحليل الانحدار لاختبار العلاقات، أو عمل تنبؤات، أو تقييم أهمية النتائج.
- خوارزميات التعلم الآلي
استخدم خوارزميات التعلم الآلي لتحليل البيانات وإجراء التنبؤات أو التصنيفات. اختر الخوارزميات المناسبة بناءً على طبيعة بياناتك والمشكلة التي تحاول حلها. تدريب النماذج باستخدام البيانات التاريخية وتقييم أدائها على البيانات الجديدة.
- التجميع والتجزئة
استخدم تقنيات التجميع لتحديد المجموعات أو الشرائح داخل بياناتك. يساعد التجميع في فهم الأنماط أو أوجه التشابه بين نقاط البيانات. يمكن أن يكون مفيدًا لتجزئة العملاء أو تحليل السوق أو الكشف عن الحالات الشاذة.
- تحليل السلاسل الزمنية
إذا تم جمع بياناتك بمرور الوقت، فقم بتطبيق تقنيات تحليل السلاسل الزمنية. دراسة الاتجاهات والموسمية والأنماط في البيانات للتنبؤ بالقيم المستقبلية أو تحديد الأنماط أو الدورات الأساسية.
- استخراج النص والبرمجة اللغوية العصبية NLP
إذا كنت تتعامل مع البيانات النصية، فاستخدم تقنيات التنقيب عن النص ومعالجة اللغة الطبيعية. قم بتحليل المشاعر أو استخراج المواضيع أو تصنيف النص أو إجراء التعرف على الكيانات لاستخلاص الرؤى من البيانات النصية غير المنظمة.
تذكر أن اختيار التقنيات يعتمد على بياناتك المحددة وأهدافك والأفكار التي تبحث عنها. من الضروري أن يكون لديك نهج منهجي ومتكرر، باستخدام تقنيات متعددة للحصول على فهم شامل لبياناتك.
ما هي أهمية تحليل البيانات في البحث؟
جزء كبير من عمل الباحث هو التدقيق في البيانات. هذا هو حرفيًا تعريف “البحث”. ومع ذلك، فإن عصر المعلومات اليوم ينتج بشكل روتيني موجة عارمة من البيانات، تكفي لإرباك حتى أكثر الباحثين تفانيًا. من وجهة نظر الطيور ، تحليل البيانات:
1. يلعب دورًا رئيسيًا في استخلاص هذه المعلومات إلى شكل أكثر دقة وملاءمة، مما يسهل على الباحثين القيام بعملهم.
2. يزود الباحثين بمجموعة واسعة من الأدوات المختلفة، مثل الإحصاء الوصفي، والتحليل الاستدلالي، والتحليل الكمي.
3. يقدم للباحثين بيانات أفضل وطرق أفضل لعمل تحليلات ودراسة البيانات المذكورة.
أهم أدوات تحليل البيانات
لذا، إليك قائمة بأفضل سبع أدوات لتحليل البيانات من حيث الشعبية والتعلم والأداء.
- Tableau Public
- R Programming
- Python
- Apache Spark
- SAS
- Excel
- RapidMiner
كيف تصبح محلل بيانات
الآن بعد أن أجبنا على سؤال “ما هو تحليل البيانات”، إذا كنت ترغب في ممارسة مهنة في مجال تحليل البيانات، فيجب أن تبدأ أولاً بالبحث عما يلزم لتصبح محلل بيانات. يمكنك أيضًا الاطلاع على برنامج PG في تحليلات البيانات بالشراكة مع جامعة بوردو. يوفر هذا البرنامج منهجًا عمليًا مع دراسات الحالة والمشاريع المتوافقة مع الصناعة لإحياء المفاهيم ذات الصلة. سوف تحصل على تعمق واسع النطاق للتقنيات والمهارات الأساسية المستخدمة حاليًا في تحليلات البيانات.
وفقا لمجلة فوربس، فإن مهنة تحليل البيانات آخذة في التوسع. يتوقع مكتب الولايات المتحدة لإحصاءات العمل نموًا قويًا بشكل مثير للإعجاب في مهارات وظائف علوم البيانات ويتوقع أن ينمو مجال علم البيانات بحوالي 28 بالمائة حتى عام 2026. لذا، إذا كنت تريد مهنة تدر دخلاً جيدًا وستكون مطلوبة دائمًا، فتحقق من تعلم ببساطة وابدأ في مستقبلك الجديد الأكثر إشراقًا!
الأسئلة الشائعة
1. ما المقصود بتحليل البيانات؟
يشير تحليل البيانات إلى عملية فحص البيانات وتنظيفها وتحويلها وتفسيرها لاكتشاف رؤى قيمة واستخلاص النتائج ودعم اتخاذ القرار. يتضمن استخدام تقنيات وأدوات مختلفة لعمل تحليلات مجموعات كبيرة من البيانات واستخراج أنماط واتجاهات وارتباطات وعلاقات ذات معنى داخل البيانات. يعد Data Analysis ضروريًا عبر مختلف الصناعات والتخصصات، لأنه يساعد في الكشف عن المعلومات القيمة التي يمكن استخدامها لتحسين العمليات وحل المشكلات واتخاذ قرارات مستنيرة.
2. ما هو الغرض من إستخلاص المعلومات من البيانات؟
الغرض من Data Analysis هو الحصول على رؤى مفيدة من البيانات الأولية لدعم اتخاذ القرار وتحديد الأنماط واستخراج المعلومات القيمة. تتضمن بعض الأهداف الرئيسية لتحليل البيانات ما يلي: تحديد الاتجاهات والأنماط، واتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات، وإيجاد الارتباطات والعلاقات، والكشف عن الحالات الشاذة، وتحسين الأداء، والنمذجة التنبؤية.
3. ما هي أنواع تحليلات البيانات؟
يعد التحليل التشخيصي والتحليل التنبؤي والتحليل التوجيهي وتحليل النص والتحليل الإحصائي من أكثر أنواع Data Analytics استخدامًا. يمكن تقسيم التحليل الإحصائي إلى تحليلات وصفية وتحليل استنتاجي.
4. ما هي الأدوات التحليلية المستخدمة في تحليل البيانات؟
أفضل 10 أدوات لتحليل البيانات هي Sequentum Enterprise و Datapine وLooker وKNIME و Lexalytics وSAS Forecasting و RapidMiner و OpenRefine و Talend و NodeXL . تساعد الأدوات في عمليات Data Analysis المختلفة، بدءًا من جمع البيانات وحتى فرز البيانات وتحليلها.
5. ما هو النمو الوظيفي في تحليلات البيانات؟
البدء كمحلل بيانات، يمكنك الانتقال بسرعة إلى محلل أول، ثم رئيس قسم التحليلات، أو مدير عام التحليلات، أو حتى كبير موظفي البيانات (CDO) Chief Data Officer.
6. ما أهمية تحليلات البيانات؟
يعد تحليل البيانات أمرًا ضروريًا لأنه يساعد الشركات على فهم عملائها بشكل أفضل، وتحسين المبيعات، وتحسين استهداف العملاء، وتقليل التكاليف، ويسمح بإنشاء استراتيجيات أفضل لحل المشكلات.
7. من يستخدم تحليلات البيانات؟
لقد تم الآن اعتماد تحليلات البيانات في كل صناعة تقريبًا. بغض النظر عن حجم الشركة أو شعبية الصناعة، تلعب تحليلات البيانات دورًا كبيرًا في مساعدة الشركات على فهم احتياجات عملائها ثم استخدامها لتعديل منتجاتها أو خدماتها بشكل أفضل. تُستخدم تحليلات البيانات بشكل بارز في صناعات مثل الرعاية الصحية والسفر والضيافة وحتى منتجات السلع الاستهلاكية سريعة الحركة.
8. هل لغة الإستعلام الهيكليةSQL جيدة في تحليلات البيانات؟
نعم، تعد (SQL)Structured Query Language (لغة الاستعلام الهيكلية) أداة ممتازة في Data Analysis، خاصة عند التعامل مع البيانات المنظمة في قواعد البيانات العلائقية. تم تصميم SQL خصيصًا لإدارة البيانات المنظمة ومعالجتها، مما يجعلها لغة قوية لمهام تحليلات البيانات مثل تصفية مجموعات البيانات وفرزها وتجميعها وضمها. فهو يسمح للمستخدمين باسترداد مجموعات فرعية محددة من البيانات من قواعد البيانات الكبيرة بكفاءة.
على الرغم من أن لغة SQL تتفوق في التعامل مع البيانات المنظمة، إلا أنها قد لا تكون الخيار الأفضل لجميع أنواع تحليلات البيانات. بالنسبة للمهام التي تتضمن معالجة بيانات أكثر تعقيدًا، أو التحليل الإحصائي، أو التعلم الآلي، قد تكون أدوات أخرى مثل Python أو R أكثر ملاءمة.
9. ما هو تحليل البيانات في برنامج Excel؟
يشير تحليل البيانات في Excel إلى عملية استخدام الميزات والوظائف المضمنة في Microsoft Excel لتنفيذ مهام Data Analytics. يوفر برنامج Excel مجموعة من الأدوات لتحليلات البيانات الأساسية، مما يجعله في متناول مجموعة واسعة من المستخدمين، بما في ذلك أولئك الذين ليس لديهم برمجة متقدمة أو معرفة إحصائية. تتضمن بعض مهام Data Analysis الشائعة في Excel ما يلي: تصفية البيانات وفرزها، وجداول PivotTables و PivotCharts ، والصيغ و الوظائف والمخططات والرسوم البيانية.
على الرغم من أن برنامج Excel مفيد لتحليل البيانات الأساسية، إلا أنه قد يصبح محدودًا عند التعامل مع مجموعات بيانات أكبر أو تحليلات أكثر تعقيدًا. في مثل هذه الحالات، قد تكون الأدوات الأكثر تقدمًا مثل Python أو R أو برامج تحليل البيانات المخصصة أكثر ملاءمة.
10. ما هو تحليل البيانات في بايثون Python ؟
يشير تحليلات البيانات في لغة بايثون إلى استخدام لغة برمجة بايثون والمكتبات المرتبطة بها لأداء مهام مختلفة لمعالجة البيانات واستكشافها وتحليلها. أصبحت لغة Python شائعة في تحليل البيانات بسبب بساطتها وتعدد استخداماتها وتوافر العديد من المكتبات القوية المصممة خصيصًا لمهام علوم البيانات.
تتضمن بعض مكتبات Python شائعة الاستخدام لإستخلاص المعلومات من البيانات: Pandas, NumPy, Matplotlib and Seaborn, SciPy, Scikit-learn
مرونة Python والمجموعة الواسعة من مكتبات تحليل البيانات تجعلها أداة قوية للتعامل مع تحديات Data Analysisالمختلفة، بدءًا من تحليل البيانات الاستكشافية وحتى تحليل البيانات. مهام التعلم الآلي المتطورة.