التصنيف: تحليل البيانات

تحليل البيانات

كل ما تحتاج معرفته عن تحليل البيانات: خطوات عملية لنجاحك

نعيش في عصر يشهد انفجارًا هائلًا في حجم البيانات التي يتم إنتاجها يوميًا، مما يتطلب تحليلًا دقيقًا لاستخراج المعلومات القيمة منها. يعتمد علم تحليل البيانات الحديث على معالجة تلك البيانات الضخمة، بدءًا من ما تم إنتاجه في الماضي وصولًا إلى اليوم، بهدف تحسين الأداء واتخاذ قرارات مبنية على معلومات موثوقة ودقيقة.

من هنا، أصبح التحليل المستمر للبيانات جزءًا أساسيًا من استراتيجية الشركات الناجحة حول العالم. إذ تسعى تلك الشركات لاستخلاص الأنماط السلوكية للعملاء والمستخدمين، مما يساعد في تحسين المنتجات والخدمات وزيادة المبيعات بشكل مستمر.

في هذا المقال، سنستعرض أهمية هذا المجال وكيفية استخدامه لتحقيق النجاح في الأعمال، مع استعراض أهم الأدوات والأساليب الفعّالة في هذا المجال.

ما هو مجال تحليل البيانات

هو عبارة عن عملية التطبيق المنهجي للأساليب الإحصائية والمنطقية، باستخدام مجموعةً من الأدوات والتقنيات والعمليات المستخدمة؛ التي تهدف إلى وصف البيانات وتوضيحها وتلخيصها وتقييمها، كذلك يعرف بأنه عملية جمع البيانات وجدولتها لاستخراج الأفكار والإحصاءات التي تدعم صنع القرار وتعزيز نمو الأعمال.

الفرق بين علم البيانات وتحليل البيانات

 كلاهما يتعاملان مع البيانات الضخمة، لكن لكل منهما طريقته الخاصة، وعادة يعد علم البيانات مظلة يندرج تحتها علم تحليل البيانات، إذ أن إمكانياته هائلة ويغطي مجالًا أوسع في التعامل مع البيانات، ويتضمن الفرق بينهما ما يلي:

علم البيانات Data Science

مجال متعدد التخصصات، ويركز بشكل أساسي على الدراسة العلمية للبيانات، ويمكن استخدامه في جميع المجالات، مثل: البيع بالتجزئة والرعاية الصحية والتجارة الإلكترونية، ويهدف إلى تحليل كميات هائلة من البيانات الخام غير المنظمة؛ بحثًا عن استراتيجيات لمساعدة الشركات على المضي قدمًا في عملها.

يتضمن علم البيانات العديد من المهام المعقدة، مثل: نمذجة البيانات وبناء الخوارزميات من البداية إلى النهاية، وإدارة الفرق الكبيرة ، وبناء هياكل بيانات جديدة وتنفيذها.

تحليل البيانات Data Analysis

تحليل البيانات هو أحد مجالات علم البيانات، لكنه مجالًا قائمًا بذاته، بينما يجيب علم البيانات على مجموعة واسعة من الأسئلة الإستراتيجية، فإن الـ Data Analysis له دور أضيق في البحث عن إجابات لأسئلة محددة.

يمكنك مشاهدة الفيديو التالي لمعرفة المزيد عن دبلومة تحليل البيانات بتقنيات الذكاء الاصطناعي المقدمة من أكاديمية ابن سينا

أهمية تحليل البيانات

يعد ذا قيمة كبيرة لعمل الشركات، إذ يعود عليها بالفوائد الآتية:

1. تحسين عملية صنع القرار

تستخدم الشركات تحليلات البيانات لاتخاذ قرارات تعتمد على تحليلات البيانات، إذ توفر تلك التحليلات رؤى تساعد الشركات على أن تصبح أكثر كفاءة، من خلال تحسين عملية صنع القرار.

كذلك تتيح تحليلات الأعمال وصنع القرار بالكامل، وتوفير الاستجابة الصحيحة على الفور عند الحاجة.

2. التسويق الفعال

تتمثل إحدى فوائد تحليل البيانات في توفير إحصائيات حول أداء العملاء المستهدفين والحملات التسويقية، تلك المعلومات لا تقدر بثمن؛ لأن من خلالها يمكنك إجراء حملات تسويقية أكثر فعالية في المستقبل؛ مما سيساعدك بالتأكيد على تحقيق مبيعات أفضل.

3. خدمة عملاء أفضل

يمكنك جمع بيانات العملاء من مصادر متعددة، بما في ذلك المتاجر عبر الإنترنت ومتاجر البيع بالتجزئة والوسائط الاجتماعية.

بفضل تحليلات البيانات يمكن تحويل تلك البيانات إلى ملف تعريف شامل للعملاء، للمساعدة على اكتساب نظرة ثاقبة لسلوكهم وتلبية احتياجاتهم؛ وعلى إثره توفر تجربة خدمة عملاء أفضل وأكثر تخصيصًا.

أنواع تحليل البيانات

توجد خمسة أنواع رئيسية لتحليلات البيانات، وهم الأكثر استخدامًا في الشركات في الوقت الراهن، وتشمل ما يلي:

1. التحليل الوصفي Descriptive

التحليل الوصفي هو الذي يجيب على السؤال “ماذا حدث؟”، ويعد أبسط نوع من أنواع التحليلات، ويبنى عليه أنواع أخرى من التحليلات. 

على سبيل المثال أنك تدير شركة أدوات رياضية، وفي أثناء مراجعة المبيعات وجدت أن مبيعات ملابس السباحة تتزايد موسميًا كل صيف، ذلك يسمى “التحليلات الوصفية” التي تعرض على هيئة رسم بياني واضح مع توضيح الاتجاهات في البيانات.

2. التحليل التشخيصي Diagnostic

يعالج التحليل التشخيصي السؤال المنطقي التالي، وهو: “لماذا حدث هذا؟”، وبالرجوع إلى المثال السابق، يمكننا أن نرى أن أعمار المشترين يتراوح ما بين 30 إلى 50 عامًا، لكن غالبية ملابس السباحة المباعة مناسبة للأشخاص الذين تقل أعمارهم عن 18 عاماً. 

عند تطبيق تحليل بيانات العملاء، يمكننا أن نرى أن الدافع الرئيس لشراء أدوات السباحة أولًا هو حلول أشهر الصيف الحارة، وثانيا أن الآباء يمنحون تلك الأشياء لأطفالهم، وهو ما يفسر ارتفاع المبيعات في تلك الأشهر من السنة.

3. التحليلات التنبؤية Predictive

التحليلات التنبؤية تجيب على السؤال: “ماذا سيحدث في المستقبل؟”، وتستخدم لعمل تنبؤات حول الأحداث المستقبلية، من خلال تحليل البيانات التاريخية، ويمكنك الحصول على تنبؤات حول ما يجب أن تعمل عليه في شركتك المستقبلية.

بتطبيق المثال السابق ذكره حيث ترتفع مبيعات ملابس السباحة في أثناء أشهر الصيف، ومن هنا يمكن التنبؤ بأن الشيء نفسه سيحدث العام المقبل؛ مما يساعد على تطوير استراتيجية مستقبلية بناءً على تحليل معلومات التوقعات المتاحة.

4. التحليل المعرفي Cognitive Analytic

التحليل المعرفي هو الأكثر تقدمًا ولا يزال في مراحله المبكرة، مستوحى من الطريقة التي يعالج بها الدماغ البشري البيانات. أي يمكن معالجة المعلومات بذكاء مشابه للذكاء البشري، واستخلاص النتائج واكتساب الخبرة من التعلم، والتطوير بمرور الوقت.

يستخدم ذلك النوع من التحليل مجموعة من التقنيات الذكية، مثل: الذكاء الاصطناعي وخوارزميات التعلم الآلي ونماذج التعلم العميق لمعالجة المعلومات، واستخلاص النتائج من الأنماط الموجودة، ومن المتوقع أن يصبح تطبيقها واستخدامها أكثر فعالية بمرور الوقت من خلال التعلم والتفاعل المستمر مع البيانات والبشر.

5. التحليلات التوجيهية

يجيب التحليل الاتجاهي على السؤال “ماذا تفعل بعد ذلك؟”؛ وتكمن أهميته عند اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات، وبالعودة إلى مثال ملابس السباحة، يمكننا أن نرى أنه أفضل قرار لزيادة النشاط التسويقي من خلال إجراء حملة تسويقية تستهدف الآباء في الشهر السابق لبدء العطلة الصيفية.

وعلى إثره يزداد الإقبال على شراء أدوات السباحة للأطفال في خلال العطلات قبل الذهاب إلى المسبح، وكل هذا سيجلب لشركتك زيادة موسمية في المبيعات لشهر العطلة.

برامج تحليل البيانات

في السابق كان جمع البيانات يدويًا بطريقة شاقة؛ لذا كان تحليلها صعبًا وشاقًا بسبب نقص التقنيات المساعدة. لكن اليوم يمكن لمحللي البيانات استخدام العديد من الأدوات لجعل عملهم سريعًا وسهلًا.

فيما يلي أهم 7 أدوات لتحليل البيانات التي لا يمكن الاستغناء عنها:

1. مايكروسوفت إكسل

لا يزال إكسيل عنصرًا أساسيًا في مجال تحليل البيانات، ويتميز بتسهيل معالجة البيانات وفرزها، كما إنه يتضمن العديد من الميزات.

مثل: الجداول وأدوات إنشاء النماذج المستخدمة لفرز البيانات وتجميعها، لكن تكمن مشكلته في ضعف قدراته في التعامل مع البيانات الضخمة.

للتعرف إلى هذا المجال وأهميته بالنسبة للشركات وسوق العمل؛ يمكنك الالتحاق بكورس تحليل البيانات باستخدام Advanced EXCEL

2. لغة البايثون Python

بايثون هي لغة برمجة متعددة الاستخدامات ومفتوحة المصدر، وأداة ضرورية لتحليل البيانات. تتميز بأنها لغة برمجة بسيطة ولديها ثروة من مكتبات الموارد المناسبة لجمع البيانات وتحليل المهام المختلفة.

بالإضافة إلى إعداد التقارير وتصور البيانات، مثل: NumPy وpandas وBeautiful Soup وScrapy.

3. لغة البرمجة R

على الرغم من أنها أيضا لغة برمجة مفتوحة المصدر مثل البايثون، تستخدم في التحليل الإحصائي واستخراج البيانات، إلا أنها تستخدم على نطاق واسع لإنشاء برامج تحليل البيانات.

تعد برمجة R أكثر تعقيدًا وصعوبة من البايثون، لكنها مصممة خصيصًا للتعامل مع المهام الإحصائية الثقيلة وتمثيل البيانات المتقدمة.

4. إطار عمل أباتشي سبارك Apache Spark

هو إطار برمجي سريع وديناميكي وسهل الاستخدام، يسمح لمحللي البيانات بمعالجة البيانات الضخمة بسرعة، إذ لديه القدرة على توزيع مهام تحليلات ومعالجة البيانات الضخمة وغير المهيكلة عبر العديد من أجهزة الكمبيوتر، إذ يستخدم ذاكرة الوصول العشوائي بدلًا من الذاكرة المحلية.

5. برنامج التحليل الإحصائي SAS

برنامج SAS هو أداة تحليل إحصائي؛ لتحليل المعلومات والبيانات التجارية للمؤسسات التجارية الكبيرة.

كما تستخدم لتوصيف العملاء وإعداد التقارير واستخراج البيانات وتحليلها، وإجراء التحليلات التنبؤية.

6. لغة الاستعلام الهيكلية SQL

تعد لغة SQL من التقنيات الأساسية لتحليل البيانات وإعداد التقارير. وهي لغة عامة وسهلة التعلم ومرنة؛ ما يجعلها خيار جيد لمحللي البيانات لتحليل البيانات والاستعلام عنها والإبلاغ عنها.

7. برنامج KNIME

KNIME منصة مفتوحة المصدر وشائعة لدى الشركات الصغيرة ذات الميزانيات المحدودة. وتملك واجهة رسومية GUI التي تتميز بسهولة الاستخدام لتحليل البيانات والبحث عن البيانات والتعلم الآلي. وقد طورت في عام 2004 لصناعة الأدوية.

تكمن قوتها في تجميع البيانات من العديد من المصادر في نظام واحد؛ لذا تعد من أفضل الخيارات المتاحة لمحللي البيانات لاستخدامها في العديد من المجالات، مثل: تحليل العملاء والتعلم الآلي.

خطوات تحليل البيانات

توجد 5 خطوات أساسية لتحليل البيانات، وهم:

1. بيان المشكلة

تعد الخطوة الأولى في عملية تحليل البيانات. على سبيل المثال إذا كنت تعمل في شركة تجذب عملاء جدد باستمرار، لكن معدل عودتهم للتعامل من جديد منخفض، فقد ترغب في معرفة العوامل التي تؤثر سلبًا في تجربة العميل.

بمجرد تحديد المشكلة، يجب عليك تحديد مصدر البيانات الذي يساعدك على حلها، فمثلًا قد تجد أن عملية البيع للعملاء الجدد مثالية، لكن خدمة ما بعد البيع غير موجودة.

تلك الخطوة تحتاج إلى أدوات لتتبع مؤشرات الأداء الرئيسية KPIs ومؤشرات الأعمال؛ لإنشاء لوحة تحكم بسيطة للمعلومات لاستخدامها في بداية ونهاية عملية تحليل البيانات.

2. جمع البيانات

بعد تحديد المشكلة يعد جمع البيانات شرطًا أساسيًا لبدء تحليل البيانات، وتنقسم مصادر جمع البيانات إلى الآتي:

بيانات الطرف الأول

هي البيانات التي تجمعها شركتك مباشرة من العملاء، التي يمكن تجميعها من خلال نظام إدارة علاقات العملاء أو بيانات تتبع المعاملات.

يمكن أن تتضمن البيانات التي تجمعت من بيانات الاشتراك والمقابلات أو الاستبيانات، ويمكن أن تساعد تلك البيانات في التنبؤ بالأنماط المستقبلية واكتساب رؤى للمشاهدين.

بيانات الطرف الثاني

تتضمن بيانات الطرف الأول التي جُمعت من شركات أخرى، ويمكن إتاحتها مباشرة من قبل الشركة الثانية أو شراؤها من أطراف أخرى، وتتضمن بيانات من مصادر مماثلة من الطرف الأول،

مثل: نشاط الموقع الإلكتروني واستطلاعات العملاء ووسائل التواصل الاجتماعي.

تتميز بيانات الطرف الثاني بأنها منظمة وموثوقة، مما يجعلها أداة قيمة للوصول إلى جمهور جديد، والتنبؤ بسلوكهم، وفهم احتياجاتهم وتوجهاتهم بشكل أفضل.

بيانات الطرف الثالث

تشمل البيانات التي جمعت من مصادر متعددة من منظمات خارجية. وغالبًا ما تكون غير منظمة وتستخدم من قبل شركات متعددة؛ لإجراء التحليلات وأبحاث التسويق.

مثل: عناوين البريد الإلكتروني وأرقام الهواتف وحسابات الوسائط الاجتماعية وسجلات الشراء وأنشطة تصفح عملاء مواقع الويب.

3. تنظيف البيانات

بعد جمع البيانات تنتقل إلى مرحلة تحدث المهام، مثل: تنظيف البيانات وتنقيتها والتأكد من جودته. وتتضمن إزالة الأخطاء والنسخ المتماثلة والمشكلات الأخرى في أثناء تجميع البيانات من مصادر متعددة.

بالإضافة إلى التخلص من البيانات والملاحظات التي لا تتعلق بالتحليل المقترح، بالإضافة إلى حل مشكلات المظهر وإصلاح الأخطاء المطبعية وسد الفجوات في البيانات المحذوفة.

ويمكنك الاستفادة من الأدوات المصممة لذلك الغرض، مثل: أدوات مفتوحة المصدر OpenRefine وTrifacta Wrangler و Drake، للحفاظ على البيانات النظيفة.

لكن في حالة الرغبة في تنظيف البيانات بدقة عالية؛ يجب الاعتماد على لغات البرمجة، مثل: لغة البايثون ولغة R.

4. تفسير البيانات وتبادل النتائج

يجري محلل البيانات العمليات الحسابية ويستخدم البيانات التي نُظِفت؛ لتحليل الاتجاهات وتحديدها لدمج البيانات للحصول على نتائج أفضل، باستخدام الأدوات المختلفة.

إذ يستعين ببرنامج إكسيل لإنشاء جداول البيانات وإجراء العمليات الحسابية، ويستخدم SQL لإنشاء جداول مؤقتة للحسابات، وتستخدم  لغة البرمجة بايثون وR لتفسير البيانات بسهولة.

5. مشاركة النتائج

بمجرد اكتمال تحليل البيانات والرؤية الواضحة؛ فإن الخطوة الأخيرة في عملية تحليل البيانات هي مشاركة النتائج المستخلصة مع الجهات المعنية. ويتضمن ذلك فك تشفير النتائج وتقديمها في تصميم بسيط وسهل الفهم. 

كما يجب على محلل البيانات أن يضع في اعتباره أن النتائج التي يقدمها قد تتكون من إطلاق منتج جديد أو إغلاق أحد الأقسام أو إعادة هيكلته، وبناء على ذلك تؤخذ القرارات.

كم راتب محلل البيانات في مصر؟

تختلف رواتب وظيفة محلل البيانات تبعًا للعديد من العوامل، مثل: تكاليف المعيشة ومعدل الطلب على محللي البيانات في السوق المحلي ومستوى الخبرة والتعليم وحجم الشركة والقطاع الذي يعمل فيه المحلل.

ويمكن تقسيم راتب محلل البيانات في مصر إلى الآتي:

• يتراوح متوسط دخل محلل البيانات المبتدئ بين 60,000 و100,000 جنيه مصري سنويًا.
• يصل راتب المحلل ذو الخبرة المتوسطة ما بين 100,000 و150,000 جنيهًا مصري سنويًا.
• يمكن أن يتجاوز متوسط الدخل للمحلل ذو الخبرة العالية 150,000 جنيهًا مصريًا سنويًا. خاصة في حالة العمل لدى شركات دولية أو في قطاعات عالية الطلب.

يجدر بالذكر أن متوسط راتب محلل البيانات في المملكة العربية السعودية قد يصل إلى 15,000 ريال شهريًا.

ختامًا، تنمو المعلومات بسرعة كبيرة في وقتنا الراهن؛ لذا أصبح الاستعانة بتحليل البيانات Data Analysis أمرًا ضروريًا للغاية للشركات.

إذ يعد خطوة استراتيجية للنجاح؛ لدوره الفعال في اتخاذ القرارات ودعمها؛ مما ينعكس إيجابيًا على الأداء العام للشركة.

المصادر

steps for data analysis

What Is Data Analysis

Data analysis

Mini-Market Research تحليل البيانات

دليل شامل للإحصاء الحيوي: كيف تصبح Biostatistician محترفاً

الإحصاء الحيوي هو فرع من الإحصاء، يركز فيه الإحصائيون الحيويون ( biostatistician ) على استخدام الأساليب الإحصائية لتحليل البيانات الطبية والحيوية بهدف تحسين الصحة وفهم الأنماط البيولوجية و يقومو الإحصائيون الحيويون بتحليل البيانات من التجارب السريرية والتجارب البحثية لتقييم فعالية العلاجات وتقديم رؤى تؤثر على القرارات الطبية.

 في هذا المقال، سنناقش ما هو الإحصاء الحيوي، أهميته في المجال الطبي، المهام التي يقوم بها الإحصائيون الحيويون، وفرص العمل المتاحة في هذا المجال. سنستعرض أيضًا كيف يمكن أن يساعدك كورس الإحصاء الحيوي من أكاديمية إبن سينا في تطوير مهاراتك والوصول إلى مستوى احترافي.

ما هي الإحصاء الحيوي

الإحصاء الحيوي هي فرع من فروع علم الإحصاء يركز على تطبيق التحليل الإحصائي في مجال العلوم الطبية والحيوية لتحسين صحة الناس؛ حيث يهدف إلى تحليل البيانات المتعلقة بالصحة والبيئة والأحياء لفهم الأنماط والاتجاهات والتوصل إلى استنتاجات من خلال جمع الأدلة وإصدار الحكم عليها.

تُجيب الإحصاء الحيوي على الأسئلة البحثية الملحة في الطب والبيولوجيا والصحة العامة، مثل ما إذا كان الدواء الجديد فعالاً، وما الذي يسبب السرطان والأمراض الأخرى، والمدة التي من المحتمل أن يبقى فيها الشخص المصاب بمرض معين على قيد الحياة.

يستخدم الإحصائيون الحيويون (biostatistician) مهاراتهم الكمية للتعاون مع خبراء من مجالات مختلفة، مثل علماء الأحياء، المتخصصين في السرطان، الجراحين، وعلماء الوراثة. لكن دورهم لا يقتصر على التعامل مع الأرقام فقط.

 يلعب الإحصائيون الحيويون (biostatistician) أدواراً رئيسية في تصميم الدراسات لضمان جمع بيانات كافية ونوعية. بعد ذلك، يتناولون تحليل النتائج وتقييمها وتفسيرها، مع مراعاة المتغيرات، التحيزات، وأي بيانات مفقودة قد تظهر خلال العملية.

أهمية الإحصاء الحيوي في المجال الطبي

الإحصاء الحيوي الطبي مجالًا مهمًا يساعد في حل المشكلات الطبية والبحثية والصيدلانية. فيما يلي بعض فوائد الإحصاء الحيوي:

تحليل التجارب السريرية

 يُستخدم الاحصاء الحيوي وتحليل البيانات لتحليل نتائج التجارب السريرية لتحديد مدى فعالية وسلامة الأدوية والعلاجات الجديدة. يحدد الباحثون ما إذا كانت التغيرات في الحالة الصحية للمرضى ناتجة عن العلاج أم لا، مقارنةً بالمجموعة الضابطة.

تصميم الدراسات

 يساعد الإحصاء الحيوي في تصميم الدراسات الطبية بطريقة علمية. يشمل ذلك تحديد حجم العينة المناسب، وتصميم التجارب، واختيار الأساليب الإحصائية المناسبة لضمان الحصول على نتائج دقيقة وموثوقة.

تفسير البيانات

 يُستخدم الإحصاء الحيوي لتفسير البيانات الطبية من خلال تطبيق الأساليب الإحصائية لتحديد الأنماط والاتجاهات، مما يؤدي إلى فهم العلاقة بين المتغيرات المختلفة مثل العوامل الوراثية ونمط الحياة والمرض.

التحقق من فعالية الأدوية

تُستخدام الأبحاث الإحصائية الحيوية في المجالات الطبية والصيدلانية للتحقق من فعالية العلاجات أثناء التجارب السريرية. يمكن للباحثين أيضًا استخدامه للعثور على الآثار الجانبية المحتملة للأدوية. هذه الطرق مثالية لإجراء تجارب العلاج الدوائي وإجراء تجارب أخرى لفهم تأثير الأدوية والأجهزة الطبية المختلفة على جسم الإنسان.

تقييم المخاطر

يقييم الإحصاء الحيوي  المخاطر والآثار الجانبية للعلاجات الطبية، مما يؤدي إلى اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن استخدام الأدوية والعلاجات في الممارسات الطبية اليومية.

تطوير النماذج التنبؤية

 تطوير نماذج إحصائية للتنبؤ بالنتائج الصحية بناءً على بيانات المرضى، مما يمكن الأطباء من اتخاذ قرارات علاجية مبنية على الأدلة والتوقعات الإحصائية.

تحسين جودة الرعاية الصحية

 يُستخدم الإحصاء الحيوي لتحليل بيانات الرعاية الصحية وتحسين جودة الخدمات الطبية من خلال تحديد المجالات التي تحتاج إلى تحسين وابتكار استراتيجيات جديدة.

إجراء الدراسات الوراثية

إنه مجال مهم في دراسة علم الوراثة. ويستخدمه علماء الوراثة لدراسة أنماط وراثة الجينات. كما أنهم يستخدمونها لدراسة التركيب الجيني للسكان. يستخدم الإحصائيون الحيويون (biostatistician) أيضًا القياسات الحيوية لرسم خريطة الكروموسومات وفهم سلوك الجينات لدى السكان.

البحث والتطوير

 تطوير الأبحاث الطبية من خلال توفير الأدوات والطرق اللازمة لاختبار الفرضيات والابتكار في مجالات جديدة.

المهام الوظيفية للإحصائيون الحيويون (biostatistician)

الاحصائيون الحيويون يتعاملون مع مجموعة متنوعة من المهام التي تدعم البحث الطبي والعلمي وتساهم في تحسين الرعاية الصحية مثل:

تصميم الدراسة والتخطيط

• يتعاون الاحصائيون الحيويون مع الباحثين والأطباء والجهات الراعية لتصميم الدراسات والتجارب السريرية، بما في ذلك تحديد حجم العينة والعشوائية وتطوير البروتوكولات لضمان تحقيق أهداف الدراسة والحفاظ على جودة البيانات.

•  تطوير خطط التحليل الإحصائي (SAPs)، التي تشمل إدارة البيانات وطرق التحليل والتقنيات الإحصائية، لمعالجة أسئلة البحث واختبار الفرضيات وتحقيق نتائج قوية وموثوقة.

تحليل البيانات وتفسيرها

• تحليل بيانات البحث باستخدام الأساليب الإحصائية المناسبة، بما في ذلك الإحصاء الوصفي، والإحصاء الاستدلالي، وتحليل الانحدار، وتحليل البقاء، وتحليل البيانات الطولية، لاستكشاف العلاقات، واكتشاف الأنماط، واستخلاص النتائج.

• تفسير نتائج الدراسة وتلخيص النتائج وتقديم النتائج في المنشورات العلمية وعروض المؤتمرات والتقارير البحثية لتوصيل نتائج البحث والمساهمة في المعرفة العلمية والخطاب.

البرمجة والبرمجيات الإحصائية:

• استخدم حزم البرامج الإحصائية، مثل R أو SAS أو SPSS أو STATA، لإجراء تحليل البيانات وإجراء الاختبارات الإحصائية وإنشاء تمثيلات رسومية للبيانات لتسهيل استكشاف البيانات وتصورها وتفسيرها.

• تطوير وصيانة البرامج النصية لتحليل البيانات ووحدات الماكرو والبرامج لأتمتة معالجة البيانات وضمان إمكانية التكرار وتبسيط سير عمل التحليل بما يتوافق مع أفضل الممارسات ومعايير الصناعة.

التعاون والتواصل:

• التعاون مع فرق متعددة التخصصات من العلماء والباحثين والأطباء وأصحاب المصلحة لدمج الأساليب الإحصائية في المشاريع البحثية، وتقديم الاستشارات الإحصائية، ودعم عمليات صنع القرار القائمة على البيانات.

• توصيل المفاهيم والمنهجيات والنتائج الإحصائية إلى الجماهير غير الإحصائية، بما في ذلك الباحثين والأطباء وصانعي السياسات والجمهور، بلغة واضحة وموجزة ويمكن الوصول إليها لتسهيل الفهم والتطبيق.

ضمان الجودة والامتثال التنظيمي:

• ضمان سلامة البيانات ودقتها ومراقبة الجودة طوال عملية البحث، بما في ذلك جمع البيانات وإدخالها وتنظيفها وتحليلها، للحفاظ على موثوقية البيانات وصلاحيتها والامتثال للمتطلبات التنظيمية والمعايير الأخلاقية.

• المشاركة في لجان مراقبة البيانات (DMCs)، ومجالس مراقبة السلامة (SMBs)، والطلبات التنظيمية، مثل تطبيقات الأدوية الجديدة الاستقصائية (IND) وتطبيقات الأدوية الجديدة (NDAs)، لضمان الامتثال للأبحاث وسلامة المرضى.

المجالات التي تحتاج الإحصائيون الحيويون ( biostatistician )

الإحصاء الحيوي يُستخدم في مجالات متعددة، مثل:

• البحث الطبي والسريري: لتصميم التجارب وتحليل فعالية العلاجات.
• علم الأوبئة: لدراسة الأمراض وأنماطها.
• العلوم الحيوية: لتحليل التجارب البيولوجية.
• الصحة العامة: لتقييم برامج الصحة وتحليل بيانات الصحة السكانية.
• العلوم البيئية: لدراسة تأثير العوامل البيئية على الصحة.
• الصيدلة: لتقييم أدوية جديدة وتحليل بيانات التجارب السريرية.
• علم التغذية: لتحليل تأثير النظام الغذائي على الصحة.
• البحوث الطبية الحيوية: لدراسة العوامل الوراثية والبيئية.
• العلوم الاجتماعية: لفهم التوجهات الصحية والسلوكيات.
• التكنولوجيا الحيوية: لتحليل البيانات من تقنيات حديثة مثل التسلسل الجيني

المسار الوظيفي للإحصائيون الحيويون ( biostatistician )

1. محلل إحصائي: يشمل هذا الدور تحليل البيانات الحيوية والتفاعل مع العلماء في المجالات الطبية والصحية.

2. باحث إحصائي: يتطلب هذا الدور تصميم وتنفيذ الدراسات الإحصائية في مجال الطب والصحة.

3. مستشار إحصائي: يقوم هذا الدور بتقديم المشورة في تصميم الدراسات الإحصائية وتحليل البيانات الحيوية وتفسير النتائج.

4. مهندس بيانات حيوية: يتضمن هذا الدور جمع وتحليل البيانات الحيوية وتحويلها إلى منتجات أو خدمات قابلة للاستخدام في الطب والصحة.

5. مدير بيانات وتحليل: يتطلب هذا الدور إدارة مشاريع تجميع البيانات الحيوية وتحليلها، وتقديم التقارير والإحصائيات المتعلقة بالمشاريع.

حجم الطلب في السوق على الإحصائيون الحيويون ( biostatistician )

يزداد حجم الطلب على الإحصائيون الحيويون (biostatistician) حيث أشارت دراسات الجمعية الإحصائية الأمريكية (ASA) أن عام 2021 “عام الفرص للإحصائيين” بسبب الطلب المتزايد على مهارات تحليل البيانات المتقدمة في صناعة الأدوية والحكومة والقطاعات الكبيرة الأخرى في الاقتصاد.

تم تصنيف الإحصائي الحيوي (biostatistician) في المرتبة السادسة كأفضل مهنة في قائمة S. News & World Report لأفضل 100 وظيفة لعام 2021.

 كما تم تصنيفها أيضًا كخامس أفضل وظيفة في العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات (STEM) وثاني أفضل وظيفة تجارية.

يصنف مكتب إحصاءات العمل الأمريكي (BLS) الإحصاء الحيوي على أنه رابع أسرع مهنة نموًا في قائمته التي تضم أسرع 20 مهنة نموًا بين عامي 2019 و2029؛ ومن المتوقع أن يرتفع عدد الوظائف بنسبة 35% في تلك الفترة.

حجم الطلب في مصر 

 يتزايد حجم الطلب على الإحصاء الحيوي في مصر، وذلك بسبب النمو في قطاع الأبحاث الطبية والصحية بالإضافة إلى ذلك،  الحاجة المتزايدة لتحليل البيانات الكبيرة في مجالات مثل الطب والعلم البيولوجي. 

الإحصاء الحيوي مهم في تصميم الدراسات السريرية، وتحليل نتائج الأبحاث، وتقييم فعالية العلاجات، مما يجعله مجالاً مهماً في تحسين جودة الرعاية الصحية والبحث العلمي.

حجم الطلب في دول الخليج

في دول الخليج، الطلب على الإحصاء الحيوي في تزايد بسبب النمو في قطاع الرعاية الصحية، زيادة الأبحاث الطبية، استخدام التكنولوجيا المتقدمة، واهتمام الحكومات بالصحة العامة.

حجم الطلب في الدول الأجنبية

في الدول الأجنبية، الطلب على الإحصاء الحيوي كبير ومتزايد بسبب:

• البحث الطبي والعلمي: الحاجة لتحليل بيانات الدراسات السريرية والأبحاث.
• الابتكار التكنولوجي: استخدام البيانات الكبيرة والذكاء الاصطناعي.
• الصحة العامة: تقييم السياسات وتحسينها من خلال تحليل البيانات.
• بصفة عامة، يعتبر الإحصاء الحيوي مجالاً حيوياً ومتزايد الطلب في العديد من الدول المتقدمة.

وتشير تقديرات BioSpace إلى أن فرص العمل لأخصائيي الإحصاء الحيوي ستزداد بنسبة 31% في الولايات المتحدة بين عامي 2019 و2028.

متوسط الدخل للإحصائيون الحيويون ( biostatistician )

	مبتدئ	متوسط	محترف	المصدر
مصر	5700 جنيه	12000 جنيه	19000 جنيه	salaryexplorer
السعودية	12000 ريال سعودي	24000 ريال سعودي	36000 ريال سعودي	salaryexplorer
الولايات المتحدة	5000 دولار	10000 دولار	16000 دولار	salaryexplorer

• متوسط أجر الإحصائي الحيوي المستقل (فريلانسر) من 500 ل 600 جنيه في الساعة.
• متوسط الساعة على منصات العمل الحر من 40$ ل 70$ بناء على الخبرة. 

كيف تحصل على عمل في الإحصاء الحيوي

للحصول على عمل في مجال الإحصاء الحيوي، يمكنك اتباع الخطوات التالية:

البحث عن وظائف

• ابحث عن وظائف في المستشفيات، مراكز الأبحاث، شركات الأدوية، أو المؤسسات الأكاديمية.
•  البحث أيضا عبر المواقع الإلكترونية المتخصصة في الوظائف مثل موقع وظف وفرضنا و ArabJobs و Glassdoor.
• التواصل مباشرة مع الشركات والمراكز البحثية.
• البحث عن طريق لينكد إن من خلال إنشاء حساب ومتابعة الأشخاص والشركات من نفس المجال، وأيضا تفعيل خاصية البحث عن وظيفية على لينكد إن من خلال تفعيل خاصية get job alert for this search. 

البحث عن فرص عمل على منصات العمل الحر

1. إنشاء حساب خاص  منصات العمل الحر الشهيرة مثل Upwork، Freelancer، وFiverr. 

2. إعداد ملف شخصي مميز يبرز خبراتك ومهاراتك في الإحصاء الحيوي، وادرج سيرتك الذاتية، واذكر دراستك الأكاديمية، المشاريع السابقة، وأي شهادات متعلقة.

3. اذكر المهارات التقنية الخاصة بك، مثل إتقان برامج الإحصاء (R programming language، SAS، SPSS) ومعرفة بالبرمجة.

4. شارك أمثلة على مشاريع سابقة قمت بها لتوضيح قدرتك في تحليل البيانات البيولوجية والطبية.

5. قدم عروض مدروسة للعملاء المحتملين، توضح كيفية حل المشكلات التي يواجهونها باستخدام مهاراتك في الإحصاء الحيوي.

6. اهتم  ببناء سمعة قوية من خلال تقديم مشاريع ذات جودة عالية والالتزام بالمواعيد النهائية. 

7. التقييمات الجيدة من العملاء تجذب المزيد من الفرص.

بناء علاقات مهنية

بناء علاقات مهنية قوية في مجال الإحصاء الحيوي يكون له تأثير كبير على فرصك المهنية من خلال توصيات زملاء العمل والعملاء السابقين، تتاح لك فرص عمل جديدة لم تكن معلنة. 

العلاقات الجيدة في المجال تفتح أبواباً لمناصب قد لا يتم الإعلان عنها على نطاق واسع.

هذه العلاقات توفر لك دعماً وتوجيهاً من محترفين ذوي خبرة، مما يُتيح لك فرصة المشاركة في مشاريع جديدة وتوسيع نطاق عملك.

 كما تمنحك فرصاً تعليمية وتدريبية إضافية، مما يعزز مهاراتك ويزيد من سمعتك المهنية.

بناء بورتفوليو قوي

البورتفوليو هو  عرض مجموعة من  نماذج مشاريعك وأعمالك تعرض مهاراتك وخبرتك لأصحاب العمل.

لإنشاء بورتفليو قوي اتبع الأتي:

• اكتب في البداية نبذة تعريفية عنك واحكي فيها تفاصيل صغيرة تمنح العملاء نظرة سريعة على شخصيتك وتدعم العمل الذي تقوم به.

• اكتب خبراتك ومهاراتك في كتابة المحتوى التسويقي من تحليل المنافسين وكتابة محتوى جذاب وعمل خطة للمحتوى وغيرها.

• أضف شهاداتك الأكاديمية أو المهنية المتعلقة بالإحصاء الحيوي.

• أضف مشاريعك السابقة التي تتضمن تحليل بيانات حيوية، تصميم دراسات، أو تقييم فعالية العلاجات.

• تحدث عن أهم إنجازاتك واعرض كيفية استخدامك للإحصاء الحيوي لحل مشكلات محددة وتحقيق نتائج ملموسة.

• أضف سيرتك الذاتية (CV).

• أضف رقمك الشخصي وبريدك الإلكتروني وحسابك على لينكد إن للتواصل معك.

تطوير مهاراتك في الإحصاء الحيوي

لتطوير مهاراتك في مجال الإحصاء الحيوي عليك الأتي:

البحث عن مصادر التعلم

• الاشتراك في الدورات التدريبية في مجال الإحصاء الحيوي مثل كورس كورس الإحصاء الحيوي | Biostatistics course المقدم من أكاديمية إبن سينا.
• البحث عن فرص تدريب أو مشاريع تطوعية للحصول على خبرة عملية في تحليل البيانات البيولوجية والطبية.
• متابعة تطورات المجال من خلال ورش العمل ومتابعة الأكبر خبرة في المجال على لينكد إن  للحفاظ على تحديث معرفتك ومهاراتك.

الممارسة باستمرار

• شارك في أبحاث ومشاريع تطوعية لتطبيق مهاراتك وتوسيع نطاق خبرتك.
• الانضمام إلى كورسات ودورات تدريبية متخصصة لتعزيز مهاراتك والتطبيق العملي على المشاريع.

الشهادات المعتمدة

الحصول على شهادات معتمدة كا شهادة اتمام كورسكورس الإحصاء الحيوي | Biostatistics course  من ابن سينا يُثبت أنك تلقيت تدريبًا مهنيًا ولديك المعرفة الأساسية فابالتالي:

• تعزيز البورتفوليو الخاص بك وسيرتك الذاتية.
• تعزيز مصداقيتك كbiostatistician، مما يجعل العملاء أكثر ثقة في مهاراتك وقدراتك.  
• تميزك الشهادات في سوق العمل  وتزيد من فرص في الحصول على الوظائف والمشاريع.
•  تفتح لك الأبواب لفرص عمل في مجال الإحصاء الحيوي.

ازاي ابن سينا ممكن تساعدك

• تقدم أكاديمية إبن سينا كورس الإحصاء الحيوي | Biostatistics course.
• يقدم لك الكورس شرح biostatistics بالعربي لذلك، هو فرصة لمن يرغب في دخول المجال وتطوير دون الحاجة لمصدر أجنبي.
• الكورس لن يعلمك الأساسيات فقط، بل سيجعلك تخرج منه بمستوى فوق المتوسط، وستكون قادرًا على تطبيق ما تعلمته والعمل به.
• التطبيق على r programming language وشرح برنامج spss للتحليل الاحصائي.
• كورس مُحدث وتفاعلي من خلال لايف دورية مع المحاضر للمناقشة وإضافة كل ما هو جديد في مجال الإحصاء الطبي.
• يؤهلك الكورس لسوق العمل من الصفر إلى الإحتراف. لمعرفة المزيد اضغط هنا

قصة نجاح في مجال الإحصاء الحيوي

دكتورة سارة ورحتلها في مجال الإحصاء الحيوي

تبدأ قصة دكتورة سارة من كلية الصيدلة، حيث حصلت على شهادتها الأولى التي كانت بمثابة أساس متين لطموحاتها المستقبلية.

 بعد تخرجها، قررت سارة أن تواصل مسيرتها الأكاديمية، فأنجزت درجة الماجستير في الإحصاء الحيوي، وتسلحت بمعرفة عميقة في هذا المجال المتخصص.

بخطوات واثقة، بدأت سارة رحلتها المهنية كأخصائية في مجال الإحصاء الحيوي، حيث انطلقت إلى عالم التجارب والأبحاث السريرية.

 خلال السنوات الخمس التالية، أثبتت سارة كفاءتها من خلال تقديم رؤى نقدية دقيقة أثرت بشكل إيجابي على جودة البحوث السريرية، مما ساعد في تحقيق نتائج أكثر دقة وموثوقية.

بفضل اجتهادها واهتمامها بالتفاصيل، ارتفعت سارة إلى منصب كبير خبراء في عملها كمستقلة، حيث قادت مشاريع بحثية وتجارب سريرية على نطاق واسع. كانت مسؤوليتها تشمل تصميم التجارب، وتحليل البيانات، وتفسير النتائج، مما أسهم في توجيه القرارات والسياسات الطبية وتحقيق تطوير فعّال للعلاجات الطبية الجديدة.

لكن دكتورة سارة لم تكتفِ بالنجاح المهني فحسب، بل قررت أن تستثمر خبراتها في مجال التعليم. خصصت وقتاً لإرشاد الشباب، مشاركةً تجاربها وخبرتها ومعرفتها الواسعة.

 قامت بتدريبهم على أدوات برمجة مثل r programming language وSPSS، مساعدةً إياهم في تطوير مهاراتهم واستعدادهم لمستقبل مشرق في عالم الإحصاء الحيوي.

دكتورة سارة هي مثال حي على التفاني والإلهام، حيث تمكنت من تحويل شغفها ومعرفتها إلى مسيرة مهنية ناجحة ومساهمة قيمة في تعليم الجيل القادم.

نتمنى لدكتورة سارة دوام التوفيق والنجاح في مسيرتها المبهرة. وإذا كنت أنت أيضاً ترغب في بدء رحلتك لاكتشاف عالم الإحصاء الحيوي، فلا تتردد في التسجيل في كورس “الإحصاء الحيوي | Biostatistics course” من إبن سينا.

في الختام، الإحصاء الحيوي أداة حيوية في تحسين الرعاية الصحية والبحث الطبي، حيث يساهم في تحليل البيانات وتقديم رؤى دقيقة تدعم اتخاذ القرارات الطبية. إذا كنت تطمح لدخول هذا المجال، فإن التدريب المتخصص مثل كورس الإحصاء الحيوي من أكاديمية إبن سينا يمكن أن يكون خطوة حاسمة نحو تحقيق أهدافك المهنية.

 احرص على استغلال الفرص المتاحة لتطوير مهاراتك وتوسيع معرفتك، اشترك الأن واحجز مكانك في برامج الإحصاء الحيوي | Biostatistics course من إبن سينا.

الأسئلة الشائعة

لماذا نحتاج الإحصاء الحيوي؟

الاحصاء الحيوي من الإحصاءات الضرورية نظرا لأنها تستخدم في العديد من المجالات والتي منها على سبيل المثال ، التقديرات السكانية التي تستند أساسا إلى أعداد المواليد والوفيات إلى جانب حجم الهجرة الصافية.

ما الأمثلة على الإحصاءات الحيوية؟

الصحة العامة: تشمل أبحاث علم الأوبئة، وابحاث الخدمات الصحية، والتغذية، والصحة البيئية. 

الطب: الاحصاء الطبي مهم في تصميم وتحليل الاختبارات السريرية، وعلم الجينات، وعلم الوراثة، والإحصاء الجيني الذي يحاول ربط الاختلالات في النمط الوراثي مع النمط الظاهري.

Mini-Market Research تحليل البيانات

دليلك لاحتراف العمل في مجال تحليل البيانات

في عالمنا الحديث، أصبحت البيانات تُعتبر بمثابة النفط الجديد، فهي القوة الدافعة وراء العديد من الابتكارات والتطورات في مختلف المجالات. لكن ما هي البيانات دون تحليلٍ فعال؟ هنا يظهر دور تحليل البيانات الذي يعد أحد أهم المهارات المطلوبة في عصرنا الرقمي. بفضل هذه المهارة، يمكن للشركات والمؤسسات فهم كميات ضخمة من البيانات الخام واستخلاص رؤى قيمة تساعدها في اتخاذ قرارات مستنيرة ومدروسة.

تحليل البيانات هو العملية التي يتم من خلالها جمع وتنظيف وتحليل وتفسير البيانات بهدف الحصول على معلومات مفيدة. هذه المعلومات يمكن أن تكون مفيدة في تحسين العمليات، وزيادة الأرباح، وتقليل التكاليف، وحتى التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية. إن الاعتماد المتزايد على البيانات في اتخاذ القرارات يجعل من تحليل البيانات مهارة أساسية لا غنى عنها لكل من يسعى للتفوق في مجاله.

بفضل التطور التكنولوجي وانتشار الأدوات والبرمجيات المتقدمة، أصبح تحليل البيانات أكثر سهولة ودقة من أي وقت مضى. ومع ذلك، يبقى التحدي في كيفية استخدام هذه الأدوات بشكل صحيح لتحويل البيانات إلى معلومات قابلة للتنفيذ. هنا يأتي دور محللي البيانات الذين يمتلكون الخبرة والمعرفة لتحليل وتفسير البيانات بطرق تساعد في تحقيق الأهداف المنشودة.

يمكنك مشاهدة الفيديو التالي لمعرفة المزيد عن هذا المجال:

دبلومة تحليل البيانات بتقنيات الذكاء الاصطناعي | اكاديمية ابن سينا

في هذا المقال، سنستعرض بشكل مفصل ما هو مجال تحليل البيانات، ونتعرف على طبيعة عمل محلل البيانات، وأهم المجالات التي تستفيد من تحليل البيانات، بالإضافة إلى حجم الطلب على هذا المجال حالياً وفي المستقبل، وكيفية الحصول على عمل في هذا المجال، وأنواع تحليل البيانات، وأخيراً كيفية تعلم وتطوير مهارة تحليل البيانات. دعونا نستكشف هذا العالم المثير ونتعرف على أهمية تحليل البيانات في حياتنا المهنية واليومية.

ما هو عمل محلل البيانات؟

يُعتبر محلل البيانات أحد الركائز الأساسية في أي مؤسسة تسعى للاستفادة من البيانات المتاحة لديها. يتمثل عمل محلل البيانات في تحويل كميات ضخمة من البيانات الخام إلى معلومات قيمة يمكن استخدامها لاتخاذ قرارات استراتيجية. يبدأ المحلل بجمع البيانات من مصادر متعددة، سواء كانت داخلية مثل قواعد البيانات الخاصة بالشركة، أو خارجية مثل تقارير السوق والإحصاءات العامة. بعد ذلك، يقوم المحلل بعملية تنظيف البيانات، وهي خطوة ضرورية لضمان دقة البيانات وإزالة أي تشويش أو معلومات غير دقيقة.

يتبع ذلك عملية تحليل البيانات باستخدام أدوات وتقنيات متقدمة مثل الإحصاءات، وتعلم الآلة، والبرمجيات المتخصصة مثل Python وR وSQL. يعتمد المحلل على هذه الأدوات لاكتشاف الأنماط والاتجاهات المخفية في البيانات، وتقديم تقارير بصرية باستخدام برامج مثل Tableau وPower BI لتسهيل فهم النتائج من قبل الإدارة وأصحاب القرار. لا يقتصر دور المحلل على استخراج المعلومات فحسب، بل يمتد إلى تقديم توصيات مبنية على البيانات لدعم استراتيجيات الأعمال وتوجيه الخطط المستقبلية. إن مهارة التواصل الفعال وشرح النتائج بوضوح تعتبر جزءًا حيويًا من عمل محلل البيانات، حيث يجب عليه أن يكون قادرًا على توضيح تعقيدات البيانات بطرق بسيطة ومفهومة.

أنواع تحليل البيانات

تحليل البيانات يمكن تقسيمه إلى عدة أنواع تعتمد على الهدف النهائي من التحليل والمنهجية المتبعة تشمل:

 التحليل الوصفي: 

يهدف إلى تلخيص البيانات وفهم ما حدث في الماضي من خلال استخدام الإحصاءات الأساسية مثل المتوسطات والانحرافات المعيارية. و يساعد في تقديم لمحة عامة عن البيانات المتاحة وكشف الأنماط الأساسية.

التحليل التشخيصي: 

والذي يذهب خطوة أبعد من التحليل الوصفي ليحاول فهم الأسباب وراء الظواهر التي تم ملاحظتها. يتم استخدام تقنيات مثل تحليل الانحدار والمخططات البيانية للكشف عن العلاقات السببية والعوامل المؤثرة. 

التحليل التنبؤي: 

هذا التحليل يستخدم النماذج الإحصائية وتقنيات تعلم الآلة لتوقع النتائج المستقبلية بناءً على البيانات التاريخية.

التحليل الوصفي التوجيهي: 

الذي لا يقتصر على التنبؤ بما سيحدث، بل يقدم توصيات حول كيفية التصرف لتحقيق النتائج المرجوة باستخدام الأدوات والنماذج المحاكاة.

تحليل البيانات باستخدام Excel

Excel هو أداة قوية وشائعة لتحليل البيانات، يستخدمها المحترفون في مختلف المجالات بفضل واجهته السهلة ووظائفه المتقدمة. إليك نظرة عامة على كيفية استخدام Excel لتحليل البيانات:

1. استيراد البيانات

في البداية، يمكن استيراد البيانات إلى Excel من مصادر متعددة مثل قواعد البيانات، ملفات CSV، وملفات النص. يتم ذلك من خلال خيارات “Get Data” المتاحة في الشريط الرئيسي. يمكن أيضًا استيراد البيانات من الإنترنت أو منصات أخرى عبر الربط بمصادر البيانات الخارجية.

2. تنظيف البيانات

قبل البدء في التحليل، يجب تنظيف البيانات للتأكد من دقتها واتساقها. يمكن استخدام وظائف Excel مثل “Remove Duplicates” لإزالة التكرارات، و”Text to Columns” لتقسيم النصوص، و”Find and Replace” لتصحيح الأخطاء الشائعة. أدوات مثل “Data Validation” تساعد في التأكد من أن البيانات تتوافق مع المعايير المطلوبة.

3. التحليل الوصفي

Excel يوفر مجموعة من الأدوات الإحصائية التي يمكن استخدامها لتحليل البيانات وصفياً. يمكن استخدام الدوال الإحصائية مثل AVERAGE لحساب المتوسط، وMEDIAN للوسيط، وSTDEV للانحراف المعياري. كما يمكن استخدام PivotTables لتلخيص البيانات بسرعة وإظهار الأنماط الأساسية.

4. التحليل التشخيصي

لتحديد العلاقات بين المتغيرات وفهم الأسباب الكامنة وراء البيانات، يمكن استخدام تحليل الانحدار وأدوات التحليل المتقدمة الأخرى المتاحة في Excel. ميزة “Data Analysis Toolpak” توفر مجموعة من الأدوات التحليلية مثل تحليل الانحدار، ANOVA، والاختبارات الإحصائية المختلفة.

5. التحليل التنبؤي

Excel يمكن أن يستخدم لتطوير نماذج تنبؤية بسيطة باستخدام أدوات مثل “Forecast Sheet” التي تساعد في التنبؤ بالقيم المستقبلية بناءً على البيانات التاريخية. يمكن أيضًا استخدام الدوال مثل LINEST وTREND لإجراء تحليلات أكثر تعقيدًا.

6. التصور البياني

تعد الرسوم البيانية من أقوى أدوات Excel لتصور البيانات. يمكن إنشاء مجموعة متنوعة من الرسوم البيانية مثل الرسوم البيانية الشريطية، الخطية، والدوائر البيانية باستخدام خيارات “Insert Chart”. PivotCharts توفر طريقة أخرى لتصور البيانات بشكل تفاعلي وسهل التعديل.

7. لوحات المعلومات (Dashboards)

لإنشاء لوحات معلومات تفاعلية، يمكن دمج العديد من الرسوم البيانية والجداول في ورقة عمل واحدة وتنسيقها بشكل يسهل قراءتها وتفسيرها. استخدام أدوات مثل “Slicers” و”Timelines” يجعل من السهل تصفية البيانات والتنقل بين الفترات الزمنية المختلفة.

8. التقارير

Excel يسمح بإنشاء تقارير مخصصة تتضمن الرسوم البيانية والجداول المستخرجة من التحليل. يمكن استخدام ميزات مثل “Conditional Formatting” لتسليط الضوء على البيانات المهمة وجعل التقارير أكثر جاذبية وسهولة في الفهم.

أهم المجالات التي تحتاج مجال تحليل البيانات

تحليل البيانات أصبح لا غنى عنه في العديد من المجالات التي تعتمد على الدقة والابتكار لتحقيق النجاح والتفوق. أحد أبرز هذه المجالات هو الرعاية الصحية، حيث يُستخدم تحليل البيانات لتحسين جودة الخدمات الصحية من خلال تحليل سجلات المرضى، والتنبؤ بالأمراض، وتطوير العلاجات المخصصة. كما يسهم تحليل البيانات في تحسين عمليات المستشفيات وتقليل التكاليف عبر إدارة الموارد بكفاءة أكبر.

في مجال التجارة والتسويق 

يلعب تحليل البيانات دورًا حاسمًا في فهم سلوك المستهلكين وتوجيه الحملات التسويقية بشكل أكثر فعالية. يساعد تحليل البيانات الشركات على تحديد الفئات المستهدفة، وقياس فعالية الحملات التسويقية، وتطوير منتجات وخدمات تلبي احتياجات السوق. كذلك في القطاع المالي، يستخدم تحليل البيانات للكشف عن الاحتيال، وتقييم المخاطر، وإدارة الاستثمارات بشكل أفضل. البيانات المالية الضخمة تُحلل للتنبؤ بالتوجهات الاقتصادية واتخاذ قرارات استثمارية مدروسة.

في مجال الطب

تحليل البيانات يلعب دورًا حاسمًا في تحسين جودة الرعاية الصحية وتطوير العلاجات المخصصة. من خلال تحليل السجلات الطبية للمرضى، يمكن للأطباء التنبؤ بالأمراض وتقديم العلاجات الوقائية قبل ظهور الأعراض. كما يمكن استخدام البيانات لتحليل نتائج الأدوية والعلاجات، مما يساعد في تحسين فعالية الرعاية الصحية. التحليل الجيني وتحليل البيانات الكبيرة (Big Data) يمكن أن يساهمان في تطوير علاجات مخصصة تناسب الفرد بناءً على تركيبته الجينية.

في مجال التعليم

يساعد تحليل البيانات في تحسين جودة التعليم من خلال تحليل أداء الطلاب وتحديد نقاط القوة والضعف لديهم. يمكن للمؤسسات التعليمية استخدام البيانات لتخصيص المناهج الدراسية وتقديم دعم إضافي للطلاب الذين يحتاجونه. كما يمكن للمعلمين استخدام التحليل لفهم أساليب التدريس الأكثر فعالية وتطوير برامج تعليمية مبتكرة تلبي احتياجات الطلاب بشكل أفضل. تحليل البيانات يساعد أيضًا في تحسين الإدارة التعليمية واتخاذ قرارات استراتيجية مبنية على البيانات.

في مجال الزراعة

تحليل البيانات يسهم في تحسين الإنتاجية الزراعية من خلال تحليل بيانات الطقس والتربة والمحاصيل. يمكن للمزارعين استخدام البيانات للتنبؤ بالتغيرات المناخية واتخاذ القرارات الزراعية المناسبة مثل تحديد أوقات الزراعة والحصاد واستخدام الموارد بشكل أكثر كفاءة. تحليل البيانات يمكن أن يساعد أيضًا في الكشف عن الأمراض النباتية في مراحل مبكرة وتقديم حلول للوقاية منها. استخدام تقنيات الزراعة الدقيقة وتحليل البيانات يمكن أن يزيد من الإنتاجية ويقلل من التكاليف.

في مجال الرياضة

تحليل البيانات أصبح جزءًا لا يتجزأ من تطوير الأداء الرياضي وتحسين استراتيجيات الفرق. يمكن للفرق الرياضية استخدام البيانات لتحليل أداء اللاعبين، وتتبع تقدمهم البدني والفني، وتحديد نقاط القوة والضعف. التحليل يساعد المدربين في وضع خطط تدريب مخصصة وتحسين استراتيجيات اللعب بناءً على بيانات الأداء الفعلية. يمكن أيضًا استخدام البيانات لتحليل أداء الفرق المنافسة ووضع خطط للفوز. في الرياضة الاحترافية، يمكن لتحليل البيانات أن يكون الفرق بين الفوز والخسارة.

حجم الطلب على مجال تحليل البيانات حالياً وفي المستقبل

في السنوات الأخيرة، شهد مجال تحليل البيانات طلبًا متزايدًا بوتيرة سريعة، وذلك بفضل الاعتماد المتزايد على البيانات في اتخاذ القرارات وتحقيق النجاح في مختلف القطاعات. الشركات والمؤسسات في جميع أنحاء العالم تدرك الآن أهمية تحليل البيانات في تحسين عملياتها وزيادة كفاءتها. سواء كانت في مجال التكنولوجيا، أو الصحة، أو التمويل، أو التسويق، تعتمد جميعها بشكل كبير على البيانات لاكتساب ميزة تنافسية. هذا الطلب المتزايد يتجلى في الارتفاع الكبير في فرص العمل المتاحة لمحللي البيانات، حيث أصبح هذا التخصص من أكثر المجالات الوظيفية نموًا وطلبًا.

أما بالنسبة للمستقبل، فإن التوقعات تشير إلى استمرار هذا النمو القوي في الطلب على محللي البيانات. مع تطور التكنولوجيا وازدياد كمية البيانات المنتجة يوميًا، ستظل الحاجة إلى المتخصصين القادرين على تحليل هذه البيانات واستخراج رؤى قيمة منها أمرًا حيويًا. التحول الرقمي المستمر والاعتماد المتزايد على الذكاء الاصطناعي وتقنيات تعلم الآلة يعززان هذا الطلب، حيث يحتاج السوق إلى محترفين قادرين على التعامل مع هذه التقنيات المتقدمة. إضافة إلى ذلك، فإن التوسع في مجالات جديدة مثل إنترنت الأشياء (IoT) والبيانات الضخمة (Big Data) يفتح آفاقًا جديدة لمحللي البيانات، مما يجعل من هذا المجال خيارًا وظيفيًا مستدامًا ومليئًا بالفرص المستقبلية.

كيف تحصل على العمل في مجال تحليل البيانات

للحصول على عمل في مجال تحليل البيانات، هناك خطوات أساسية يجب اتباعها لتطوير المهارات اللازمة والتأهل لهذه الوظيفة المتخصصة، ثم بناء علاقات بورتفوليو قوي، وعلاقات فعالة والتقدم للعمل في المنصات المختلفة

يمكن البحث النشط عن فرص العمل من خلال مواقع التوظيف والشبكات المهنية مثل LinkedIn، والتقديم على الوظائف المعلنة، وتحضير سيرة ذاتية قوية تسلط الضوء على المهارات والخبرات ذات الصلة، للحصول على وظيفة كمحلل بيانات.

كما تعرض منصات العمل الحر المختلفة العديد من وظائف تحليل البيانات وستجدها في المواقع العربية مثل مستقل وكفيل، أو المواقع الأجنبية مثل: Upwork وFreelancer

أخيرًا، بناء شبكة علاقات قوية في المجال يمكن أن يساعد في العثور على فرص عمل. 

حضور المؤتمرات، الندوات، وورش العمل المتخصصة في تحليل البيانات، والانضمام إلى الجمعيات المهنية مثل جمعية محللي البيانات (Data Science Association) يمكن أن يفتح الأبواب أمام فرص توظيف.

متوسط دخل محلل البيانات

متوسط دخل محلل البيانات يمكن أن يختلف بشكل كبير اعتمادًا على عدة عوامل، منها الموقع الجغرافي، مستوى الخبرة، التعليم، حجم الشركة، والقطاع الذي يعمل فيه المحلل. ولكن يمكن تقديم نظرة عامة على متوسط دخل محلل البيانات في الشرق الأوسط ومصر:

في منطقة الشرق الأوسط:

• المحلل المبتدئ: يتراوح متوسط الدخل بين 10,000 و 20,000 دولار سنويًا.
• المحلل ذو الخبرة المتوسطة: يتراوح متوسط الدخل بين 20,000 و 35,000 دولار سنويًا.
• المحلل ذو الخبرة العالية: يمكن أن يصل متوسط الدخل إلى 40,000 دولار أو أكثر

في مصر:

• المحلل المبتدئ: يتراوح متوسط الدخل بين 60,000 و 100,000 جنيه مصري سنويًا.
• المحلل ذو الخبرة المتوسطة: يتراوح متوسط الدخل بين 100,000 و 150,000 جنيه مصري سنويًا.
• المحلل ذو الخبرة العالية: يمكن أن يتجاوز متوسط الدخل 150,000 جنيه مصري سنويًا، وخاصة إذا كان يعمل في شركات دولية أو في قطاعات عالية الطلب.

تجدر الإشارة إلى أن هذه الأرقام تقديرية وتعتمد على العديد من العوامل بما في ذلك تكاليف المعيشة في المنطقة، والطلب على محللي البيانات في السوق المحلي، والتقدم التكنولوجي في الصناعة.

كيف تتعلم مهارة تحليل البيانات؟

لتعلم وتطوير مهارة تحليل البيانات، هناك خطوات محددة يجب اتباعها لتحقيق التميز في هذا المجال. 

أولاً، الحصول على تعليم متميز وهذا ما تقدمه اكاديمية ابن سينا في دبلومات تحليل البيانات حيث تتناول المحاور التالية:

• كورس تحليل البيانات باستخدام EXCEL and Google sheets
• كورس تحليل البيانات باستخدام Power Bi and SQl and Tableau
• كورس تحليل البيانات باستخدام Python

ثانيًا، اكتساب الخبرة العملية، وهذا أيضًا تقدمه الدبلومة حيث 

• سينفذ المتدرب 5 مشاريع Dashboard على مدار الدبلومة
• عرض مشاريع مختلفة على مدار الدبلومة أثناء الشرح وفي مختلف domain تحليل البيانات
• المشاريع على مدار الدبلومة هتكون من مجالات مختلفة مثل:

1. الاتصالات
2. التسويق
3. الرعاية الصحية
4. الخدمات الإلكترونية مثل فوري وكريم.

فيديوهات إضافية

قصة نجاح إيمان إبراهيم (من الصيدلة إلى تحليل البيانات) دبلومة تحليل البيانات بتقنيات الذكاء الصناعي| ادرس Data analysis وتأهل للعمل برواتب مجزية

قصة نجاح مروة عبد الواحد طبيبة بيطرية

المـشروع النهائي لكورس تحليل البيانات باستخدام Python 📊

الـمشروع النهائي لكورس تحليل البيانات باستخدام Tableau 📊

الخلاصة

تحليل البيانات أصبح لا غنى عنه في العصر الرقمي الذي نعيش فيه. بفضل التطور التكنولوجي، يمكن للشركات والمؤسسات في جميع المجالات استغلال كميات هائلة من البيانات لاتخاذ قرارات استراتيجية مستنيرة وتحقيق التفوق التنافسي. من خلال فهم وتحليل البيانات، يمكن التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية، تحسين العمليات، وزيادة الكفاءة.

تقدم أكاديمية ابن سينا دبلومة شاملة في تحليل البيانات باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي، تشمل شرحًا نظريًا شاملًا، وتدريبًا عمليًا يساعد في اكتساب الخبرة الكافية لخوض العمل في هذا المجال.