تحليل البيانات هو: عملية استخراج القيمة والإشارات المفيدة من مجموعة من البيانات. يهدف التحليل إلى فهم الأنماط والعلاقات والتركيب الداخلي للبيانات من أجل اتخاذ القرارات الذكية واكتشاف الأفكار الجديدة.
وتحليل البيانات يتضمن العديد من العمليات والتقنيات المختلفة، ومن أهمها:
1. تحليل البيانات التفصيلي (Descriptive Analysis): يتعلق بفهم البيانات ووصفها من خلال الاستفادة من الإحصاءات الوصفية والرسوم البيانية وتجميع البيانات المتعلقة بالقياسات والتوزيعات والترابط بين المتغيرات. يساعد هذا النوع من التحليل في توضيح ماضي البيانات وفهم الوضع الحالي.
2. التحليل التكراري (Diagnostic Analysis): يهدف إلى تحليل الأسباب والعوامل المؤثرة في الظواهر أو الأحداث المطروحة، ويساعد في فهم العلاقات السببية والتبعية بين المتغيرات المختلفة. يستخدم أدوات إحصائية مثل التحليل التبايني وتحليل الانحدار لتحقيق هذا النوع من التحليل.
3. التحليل التنبؤي (Predictive Analysis): يتعلق بتوقع الأحداث المستقبلية وتحليل الاتجاهات القادمة من خلال استخدام نماذج التنبؤ وتقنيات التعلم الآلي. يستخدم هذا النوع من التحليل للتوقعات المستقبلية واتخاذ القرارات الاستراتيجية.
4. التحليل الاستكشافي (Exploratory Analysis): يهدف إلى استكشاف البيانات واكتشاف الأنماط والعلاقات غير المعروفة سابقًا. يستخدم أدوات التحليل الاستكشافي مثل تجميع البيانات وتحليل العوامل والتجميع الهرمي لتحليل البيانات بشكل شامل واستكشاف المعلومات الجديدة.
5. التحليل الآلي (Prescriptive Analysis): يتعلق بتوفير الحلول المستندة إلى البيانات وتوصيات للقرارات القادمة من خلال استخدام تقنيات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. يهدف هذا النوع من التحليل إلى تحسين الأداء واتخاذ القرارات الفعالة بناءً على البيانات المتاحة.
إن تحليل البيانات يستخدم في مجالات متنوعة مثل التسويق والمالية والطب والعلوم وغيرها، حيث يمكن أن يساهم في تحديد نوع البيانات التي ترغب في تحليلها وأهداف التحليل المرتبطة بها.