سواء كنت جديدًا في تحليلات البيانات أو ترغب في تغيير الوظائف ، فأنت بحاجة إلى معرفة أفضل الأدوات التي يمكنك الحصول عليها بسرعة لبدء العمل. هذا صحيح بشكل خاص إذا كنت لا تريد أن تتسخ يديك مع الترميز.
ستركز هذه المقالة على عدد قليل من هذه الأدوات الرائعة للقادمين الجدد.
لماذا تعلم تحليلات البيانات؟
نما سوق العمل لتحليلات البيانات بشكل كبير مع نمو عملية جمع البيانات. لقد أصبح من الضروري لكل شركة (وحتى بعض الأفراد) اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات.
ومع ذلك ، فإن أداة تحليل البيانات التي قررت تعلمها مهمة كثيرًا. أنت لا تريد أن تتعلم شيئًا غير مطلوب. والأهم من ذلك كله ، أن الأمر كله يعتمد على ما تنوي فعله بأدوات تحليل البيانات التي تقرر التقاطها. كما ناقشنا من قبل ، تحليلات البيانات لها العديد من التطبيقات والعمليات .
إذا كنت تهدف إلى استخدامه لشيء متعلق بتحليل البيانات الأكاديمية أو الاستقصائية ، فيمكنك اختيار أدوات بسيطة لا تحتوي على واجهات معقدة. ومن الأمثلة على ذلك Minitab و SPSS و Stata. لا تقلل من شأنها - فهذه الأدوات ذات قيمة عالية أيضًا.
ولكن إذا كنت ترغب في الغوص في تحليلات الأعمال ، فلديك أيضًا الكثير من أدوات ذكاء الأعمال للاختيار من بينها.
وبالتالي ، فإن هذه الأدوات تنقسم إلى فئتين ؛ أدوات ذكاء الأعمال وأدوات التحليل الإحصائي. دعنا نلقي نظرة على أمثلة لكل منها.
ذكاء الأعمال هو مصطلح واسع يتضمن تحويل البيانات لتوليد رؤى أعمق وقابلة للتنفيذ منها. غالبًا ما يتم استخدامه في سياق الاتجاهات والتغيرات في أداء الأعما��.
تستخدم الشركات ذكاء الأعمال لمراقبة أنشطة المنافسين ، والتحكم في أسعار السلع ، وتحليل مجموعات السوق لدراسة سلوك المستهلكين. لقد ساعد الشركات الصغيرة والمتوسطة والكبيرة على البقاء أكثر تنافسية.
دعنا نفكر في ثلاثة من أكثر أدوات ذكاء الأعمال استخدامًا والتي يمكنك التقاطها بسهولة ، إلى جانب بعض ميزاتها الرئيسية.
1. مايكروسوفت اكسل
يخشى بعض الناس أن يتم إغراق برنامج Excel لأدوات ذكاء الأعمال الأخرى بعد أن يصبح قديمًا. هذا ليس قريبًا من الحقيقة. هناك طلب كبير على برنامج Excel وسيظل كذلك طالما أن ذكاء الأعمال موجود.
منذ إطلاق Microsoft Excel في عام 1985 ، استمرت الأداة في التوسع مع كل تحديث رئيسي لـ Office. ببعض الأعمال ، يمكنك تحقيق أي شيء تقريبًا في Excel.
أحد العوامل الرئيسية التي تضعها الشركات في الاعتبار قبل الاستفادة من أداة ذكاء الأعمال هو توافر الخبراء لها. ونظرًا لأن Excel قديم قدم BI ، فقد أتقنه الكثيرون ويمكنهم حل جميع أنواع المشكلات باستخدامه.
نظرًا لأنها أداة سهلة الالتقاط ، فإن مجتمع Excel واسع. نظرًا لبساطته وواجهته الودية ، لا تزال الكثير من الشركات تستخدم Excel اليوم. إنها أيضًا أداة ميسورة التكلفة نسبيًا.
كل هذا يعني أنك مجتمع Excel كبير لتتعلم منه.
إن قدرة Excel على جمع البيانات من مصادر متعددة ، وإنشاء قصص مذهلة من خلال تصورات رائعة ، وميزات RDBMS power pivot هي عدد قليل من الاستخدامات التي يقدمها Excel.
ومع Microsoft 365 ، يتلقى Excel ترقيات طوال الوقت. تضمنت التحديثات الأخيرة وظائف جديدة وأنواع بيانات وتخطيطات الجدول المحوري وأنواع المخططات والمزيد.
يعد Excel مرشحًا جيدًا لأنه من السهل الوصول إلى مستوى متقدم من الفهم في فترة قصيرة. سيتم استخدام المهارات معها بشكل جيد في أي مكان تقريبًا.
للحصول على مثال ممتع عن كيفية استخدام Excel ، تحقق من كيفية العثور على بيانات موسيقية تاريخية مثيرة للاهتمام .
2. مايكروسوفت باور بي
Microsoft Power BI هي أداة BI قابلة للتطوير تم إصدارها بواسطة Microsoft في 2014. تم تضمين الإصدار الأولي من Power BI في Office 365 كإضافة Microsoft Excel ، حتى تم إهماله وإصداره كأداة BI مستقلة في عام 2015.
يستخدم Power BI الخدمات المستندة إلى السحابة مع مجموعة من Power BI Desktop (والتي يمكنك تنزيلها من Microsoft PowerBI Desktop Store ) لخدمة عملائها. وعلى الرغم من كونها أداة جديدة ، إلا أن شعبيتها بين الشركات كانت هائلة. تحولت العديد من الشركات إلى Power BI للحصول على حلول تعتمد على البيانات.
أحد الأسباب الرئيسية لهذا الاتجاه المتنامي هو سرعة وكفاءة توليد الرؤى باستخدام Microsoft Power BI. يأتي مزودًا بأتمتة أفضل وميزات تجعل استخدام الأداة في تحليلات الأعمال أسهل كثيرًا.
يوفر Power BI لوحة معلومات حيث يمكنك مراقبة البيانات في الوقت الفعلي باستخدام التصور الشامل. بالإضافة إلى ذلك ، يمكنك عرض ومشاركة تقاريرك بسهولة. يمكن الوصول إلى Power BI من سطح المكتب أو من خلال الخدمات السحابية المستندة إلى SaaS.
عند تعلم Power BI ، يمكنك التركيز على جانب أو جانبين من الأداة. تعد مجالات مثل تخزين البيانات وفرز البيانات وهندسة الميزات بعض الموضوعات المحددة التي يمكنك أن تصبح مرجعًا فيها.
بالإضافة إلى ذلك ، يعد التعلم الآلي الآلي ميزة رائعة أخرى لـ Power BI تُستخدم لتدريب البيانات والتحقق من صحتها باستخدام تدفقات البيانات.
بصرف النظر عن صيغ DAX البسيطة الخاصة بـ Microsoft Power BI - والتي يمكنك تعلمها بسرعة كبيرة - فهي تحتوي على واجهة بسيطة يسهل التفاعل معها. ومنحنى التعلم مرن للغاية.
إنها أداة تعزز فرصك في الحصول على وظيفة في تحليلات البيانات إذا كنت جيدًا في ذلك. هذا هو الحال بشكل خاص إذا كنت تخطط لتغيير المهن إلى التحليلات.
لدى Microsoft أيضًا أداة لتحليل البيانات تسمى Dynamics .
3. تابلوه
تشتهر Tableau بميزاتها المذهلة لتصور البيانات. تأسست الأداة في عام 2003 ، ومنذ إصدارها الرسمي الأول في عام 2013 ، استمرت شعبيتها في الزيادة في العديد من الصناعات.
يحتوي Tableau على ثلاثة خيارات برامج رئيسية: Tableau Desktop و Tableau Public و Tableau Reader. هذه الخيارات الثلاثة موجودة في منهج تعلم Tableau. لكن هناك اختلافات طفيفة بينهما.
Tableau Public هي أداة ذكاء أعمال مفتوحة المصدر تتيح لك مشاركة تصوراتك في الوقت الفعلي من خلال لوحة معلومات. إنه يعمل مع مصادر بيانات مختلفة بما في ذلك CSV وملفات Excel والملفات النصية وجداول بيانات Google. يمكنك الحصول على Tableau Public من موقع تنزيل Tableau Public .
ومع ذلك ، نظرًا لطبيعة المصدر المفتوح لـ Tableau Public ، فمن المستحيل حفظ المصنف محليًا.
Tableau Desktop هي أداة ذكاء أعمال قائمة على الاشتراك للمؤسسات أو الأفراد الذين يريدون تحليلات فورية وسهلة الوصول. يمكنك تشغيل المصنف الخاص بك وحفظه محليًا ، وستكون نتائجك متاحة بسهولة.
من ناحية أخرى ، فإن Tableau Reader ليس أداة تصور. إنها أداة للقراءة فقط تتيح لك إرسال تصوراتك إلى شخص آخر ، يمكنه فتح عملك في وضع القراءة فقط.
إذا كنت ترغب في أن تصبح خبيرًا في الجانب الجغرافي المكاني لذكاء الأعمال ، فقد تكون Tableau هي الأداة المناسبة للاختيار. ومن السمات القيّمة لهذه الأداة عرضها الفريد للبيانات الجغرافية.
بالنسبة إلى أي منصة Tableau تختارها ، يمكنك عرض المجموعات الجغرافية على الخرائط والمخططات بطريقة أبسط بكثير. إنها أيضًا أداة قيمة في تحليلات البيانات الضخمة.
إن بساطة Tableau ، والحاجة إلى خبراء Tableau المهرة في الصناعات ، والمجتمع الواسع المتاح لحل مشكلات Tableau المختلفة هي سبب كافٍ لاستلامها.
تعتبر أدوات التحليل الإحصائي أكثر قيمة في البحث الأكاديمي. لكن هذا لا يجعلها أقل فائدة في ذكاء الأعمال ؛ هناك بعض التداخل بين الاستخدامات. يعتمد تصنيفنا لهذه الأدوات بشكل أساسي على شعبيتها.
دعنا نلقي نظرة على بعض أدوات تحليل البحث الأكاديمية ذات الصلة أدناه.
4. برنامج SPSS
SPSS هو الاسم المختصر للحزمة الإحصائية للعلوم الاجتماعية. تم إصدار نسختها الأولى في عام 1968 ، مما يجعلها واحدة من أقدم الأدوات الإحصائية. ومع ذلك ، استحوذت عليها شركة IBM في عام 2009.
يوضح SPSS إلى أي مدى يمكن أن يذهب مع تحليل البيانات. لكن في الوقت الحالي على الأقل ، لا يزال هذا العنصر ضروريًا في البحث الأكاديمي والعلوم الاجتماعية. إنها حزمة اختبار إحصائي قيمة وسهلة الاستخدام.
يحتوي على واجهة بسيطة ، مما يسمح لأي شخص بإتقانه بسرعة. إذا كنت مجتهدًا ، يمكنك تعلمه دون إشراف.
تعمل هذه الحزمة عبر ثلاث واجهات: عرض متغير حيث يمكنك إدخال البيانات الخاصة بك ، وطريقة عرض البيانات لعرض المدخلات الخاصة بك ، وورقة النتائج التي تعرض الإحصائيات الخاصة بك.
في حين أنه قد لا يكون هناك العديد من الفرص لخبراء SPSS في مجال الأعمال ، إلا أن العديد من المنظمات غير الحكومية (المنظمات غير الحكومية) تحتاج إلى أشخاص ذوي مهارات في هذا المجال. لا تزال بعض الصناعات تستخدمه لتحليل البيانات التجريبية أيضًا.
لا تعمل SPSS بشكل جيد مع التصورات. ولكن إذا كنت ترغب في تحليل البيانات الاستقصائية والتجريبية ، فقد يكون برنامج SPSS مناسبًا تمامًا.
5. ستاتا
جاء Stata متأخرًا قليلاً عن SPSS ؛ تم إصداره لأول مرة في عام 1985 بواسطة StataCorp. إنها حزمة إحصائية تعطي الأولوية للبساطة.
تمتلك Stata نفس واجهة SPSS تقريبًا ، لكن نوع الإحصائيات يختلف تمامًا عن هذا التطبيق.
تفضل معظم المنظمات غير الحكومية توظيف خبراء Stata أو محلل لديه مجموعة من المعرفة حول SPSS و Excel و Stata. لذا فإن استخدام هذه الأداة يعد استخدامًا جيدًا للوقت.
يحتوي Stata على صيغ فريدة ، ولكن واجهة القائمة ومربعات الحوار الخاصة به مفيدة للمبتدئين. الأدوات سهلة الاستخدام والتفاعل معها. ضع في اعتبارك أن إتقان الصيغ اللغوية أسفل الخط يجعلك أكثر كفاءة في استخدام الأداة ، على الرغم من ذلك.
على عكس SPSS ، هذه الأداة مفيدة لتصور البيانات التجريبية والمسح. هذا أحد أسباب استخدامه الشائع في المنظمات غير الحكومية.
تعتبر أدوات تحليل البيانات هذه بداية رائعة. ولكن بعيدًا عن مجرد تعلم الأدوات التي تجعل تحليلات البيانات أسرع وأسهل ، من الضروري إتقان علم الإحصاء نفسه.
لا تزال معظم هذه الأدوات تتطلب منك معرفة كيفية تحقيق ما تريد منها. يمكنك القيام بذلك عن طريق إتقان أهمية كل أمر وقائمة في الأداة أولاً.