أفضل تطبيقات وأداوت تحليل البيانات التي يُمكنك تعلم استخدامها بسرعة

أدى الطلب المُتزايد على تحليل البيانات وأهميته في السوق إلى ظهور العديد من الخيارات التي تُساعد على القيام بذلك في جميع أنحاء العالم. حيث يُصبح من الصعب إلى حد ما وضع قائمة مُختصرة لأفضل أدوات تحليل البيانات لأن الأدوات مفتوحة المصدر هي أكثر شيوعًا وسهلة الاستخدام ومُوجهة نحو تحسين الأداء مقارنةً بالإصدار المدفوع.

سواء كنت جديدًا في تحليل البيانات أو ترغب في تغيير وظيفتك الحالية أو مجرد أنك ترغب في إضافة مهارة إلى سيرتك الذاتية ، فأنت بحاجة إلى معرفة أفضل الأدوات التي يُمكنك الوصول إليها بسرعة لبدء العمل. هذا صحيح بشكل خاص إذا كنت لا تُريد أن تتسخ يديك بالبرمجة.

ستُركز هذه المقالة على حفنة من هذه الأدوات الرائعة للقادمين الجدد.

لماذا عليك تعلم تحليل البيانات؟

نما سوق الوظائف فيما يخص تحليل البيانات بشكل كبير مع نمو عملية جمع البيانات. حيث أصبح من الضروري لكل شركة (وحتى بعض الأفراد) اتخاذ القرارات التي تعتمد على شكل البيانات.

ومع ذلك ، فإن اختيار أداة تحليل البيانات التي عليك تعلمها مُهمة كثيرًا. أنت لا تُريد أن تتعلم شيئًا غير مطلوب. الأهم من ذلك كله ، أن الأمر كله يعتمد على ما تنوي فعله بأدوات تحليل البيانات التي تُقرر الحصول عليها. كما ناقشنا من قبل ، تحليل البيانات لها العديد من التطبيقات والأدوات.

إذا كنت تهدف إلى استخدامها لشيء مُتعلق بتحليل البيانات الأكاديمية أو الاستقصائية ، فيمكنك اختيار أدوات بسيطة لا تحتوي على واجهات مُعقدة. ومن الأمثلة على ذلك Minitab و SPSS و Stata. لا تُقلل من شأنها – فهذه الأدوات ذات قيمة عالية أيضًا.

ولكن إذا كنت ترغب في الغوص في تحليل بيانات الأعمال ، فلديك أيضًا الكثير من أدوات ذكاء الأعمال للاختيار من بينها.

وبالتالي ، فإن هذه الأدوات تنقسم إلى فئتين ؛ أدوات ذكاء الأعمال وأدوات التحليل الإحصائي. دعونا نلقي نظرة على أمثلة لكل منها.

أدوات ذكاء الأعمال (BI)

ذكاء الأعمال هو مصطلح واسع يتضمن تحويل البيانات لتوليد رؤى أعمق وتصورات قابلة للتنفيذ منها. غالبًا ما يتم استخدامها في سياق الاتجاهات والتغيرات في أداء الأعمال.

تستخدم الشركات ذكاء الأعمال لمراقبة أنشطة المنافسين ، والتحكم في أسعار السلع ، وتحليل مجموعات السوق لدراسة سلوك المُستهلكين. لقد ساعدت الشركات الصغيرة والمتوسطة والكبيرة على البقاء أكثر تنافسية.

دعنا نفكر في ثلاثة من أكثر أدوات ذكاء الأعمال استخدامًا والتي يُمكنك التقاطها بسهولة ، إلى جانب بعض ميزاتها الرئيسية.

1. Microsoft Excel

يخشى بعض المُستخدمين أن يتم التفوق على Excel من طرف أدوات ذكاء الأعمال الأخرى بعد أن يصبح قديمًا. هذا ليس قريبًا من الحقيقة. هناك طلب كبير على تطبيق Excel وسيظل كذلك طالما أن ذكاء الأعمال موجود.

منذ إطلاق Microsoft Excel في عام 1985 ، استمر التطبيق في التوسع مع كل تحديث رئيسي لـ Office. مع بعض التعلم ، يُمكنك تحقيق أي شيء تقريبًا في Excel.

أحد العوامل الرئيسية التي تأخذها الشركات في الاعتبار قبل الاستفادة من أداة ذكاء الأعمال هو توافر الفرق الفنية للتعامل معها. ونظرًا لأن Excel قديم قِدم BI ، فقد أتقن الكثيرون كيفية الإستفادة منه ويُمكنهم حل جميع أنواع المشكلات باستخدامه.

نظرًا لأنه تطبيق سهلة الالتقاط ، فإن مجتمع Excel واسع. نظرًا لبساطته وواجهته الودية ، لا تزال الكثير من الشركات تستخدم Excel اليوم. إنه أيضًا تطبيق ميسور التكلفة نسبيًا.

كل هذا يعني أنك مجتمع Excel كبير لتتعلم منه.

إن قدرة Excel على جمع البيانات من مصادر مُتعددة ، 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 جدول محوري وأنواع مخططات إضافية وغير ذلك الكثير.

يُعد Excel مرشحًا جيدًا لأنه من السهل الوصول إلى مستوى مُتقدم من الفهم في فترة قصيرة. سيتم استخدام المهارات معه بشكل جيد في أي مكان تقريبًا.

2. Microsoft Power BI

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 لـ Microsoft Excel ، حتى تم إهمالها وإصدارها كأداة BI مُستقلة في عام 2015.

تستخدم Power BI الخدمات المُستندة إلى مجموعة النظراء مع مجموعة من Power BI Desktop (التي يُمكنك تنزيلها من Microsoft PowerBI Desktop Store) لخدمة عملائها. وعلى الرغم من كونها أداة جديدة ، إلا أن شعبيتها بين الشركات كانت هائلة. لجأت العديد من الشركات إلى Power BI للحصول على حلول تعتمد على البيانات.

أحد الأسباب الرئيسية لهذا الاتجاه المُتزايد هو سرعة وكفاءة توليد الرؤى باستخدام Microsoft Power BI. حيث تأتي مزودةً بأتمتة أفضل وميزات تجعل استخدام الأداة في تحليلات الأعمال أسهل كثيرًا.

تُوفر Power BI لوحة معلومات حيث يُمكنك مراقبة البيانات في الوقت الفعلي باستخدام التصور الشامل. بالإضافة إلى ذلك ، يُمكنك عرض ومشاركة تقاريرك بسهولة. يُمكن الوصول إلى Power BI من سطح المكتب أو من خلال الخدمات السحابية المستندة إلى SaaS.

عند تعلم Power BI ، يُمكنك التركيز على جانب أو جانبين من الأداة. تُعد مجالات مثل تخزين البيانات وفرز البيانات وهندسة الميزات بعض الموضوعات المُحددة التي يُمكنك أن تُصبح مرجعًا فيها لغيرك.

بالإضافة إلى ذلك ، يُعد التعلم الآلي ميزة رائعة أخرى لـ Power BI ، والتي تُستخدم لتحسين جمع البيانات والتحقق من صحتها باستخدام تدفقات البيانات.

بصرف النظر عن صيغ DAX البسيطة لـ Microsoft Power BI – والتي يُمكنك تعلمها بسرعة كبيرة – فهي تحتوي على واجهة بسيطة يسهل التفاعل معها. ومنحنى التعلم مرن للغاية.

إنها أداة تُعزز فرصك في الحصول على وظيفة في تحليل البيانات إذا كنت جيدًا في التعامل معها. هذا هو الحال بشكل خاص إذا كنت تُخطط لتغيير مهنتك إلى التحليل.

3. Tableau

تشتهر Tableau بميزاتها المُذهلة لتصور البيانات. تم إنشاء الأداة في عام 2003 ، ومنذ إصدارها الرسمي الأول في عام 2013 ، استمرت شعبيتها في الزيادة في العديد من الصناعات.

تحتوي Tableau على ثلاثة خيارات رئيسية للتطبيقات: Tableau Desktop و Tableau Public و Tableau Reader. هذه الخيارات الثلاثة موجودة في منهج تعلم Tableau. لكن هناك اختلافات طفيفة بينها.

Tableau Public هي أداة ذكاء أعمال مفتوحة المصدر تُتيح لك مشاركة تصوراتك في الوقت الفعلي من خلال لوحة معلومات. حيث إنها تعمل مع مصادر البيانات المختلفة بما في ذلك CSV وملفات Excel والملفات النصية وجداول بيانات Google. يُمكنك الحصول على Tableau Public من موقع تنزيل Tableau Public.

ومع ذلك ، نظرًا لطبيعة المصدر المفتوح لـ Tableau Public ، فمن المستحيل حفظ المُصنف محليًا.

Tableau Desktop هي أداة ذكاء أعمال قائمة على الاشتراك للمؤسسات أو الأفراد الذين يُريدون تحليلات فورية وسهلة الوصول إليها. يُمكنك تشغيل المُصنف الخاص بك وحفظه محليًا ، وستكون نتائجك مُتاحة بسهولة.

من ناحية أخرى ، فإن Tableau Reader ليست أداة مساعدة للتصور. إنها أداة للقراءة فقط تُتيح لك إرسال تصوراتك إلى شخص آخر ، يُمكنه فتح عملك في وضع القراءة فقط.

إذا كنت ترغب في أن تصبح خبيرًا في الجانب الجغرافي المكاني لذكاء الأعمال ، فقد تكون Tableau الأداة المناسبة التي يجب التقاطها. ومن السمات القيمة لهذه الأداة عرضها الفريد للبيانات الجغرافية.

بالنسبة إلى أي منصة Tableau تختارها ، يُمكنك عرض المجموعات الجغرافية على الخرائط والمُخططات بطريقة أبسط بكثير. إنها أيضًا أداة قيمة في تحليل البيانات الضخمة.

إن بساطة Tableau ، والحاجة إلى خبراء Tableau المهرة في مُختلف الصناعات ، والمجتمع الواسع المُتاح لحل مشاكل Tableau المُختلفة هي أسباب كافية لاحتراف استخدامها.

أدوات التحليل الإحصائي

تُعتبر 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. SPSS

SPSS هو الاسم المُختصر للحزمة الإحصائية للعلوم الاجتماعية. تم إصدار نسختها الأولى عام 1968 ، مما يجعلها واحدة من أقدم الأدوات الإحصائية. ومع ذلك ، استحوذت عليها شركة IBM في عام 2009.

SPSS ستُمكنك في المدى المُتوسط على التعامل مع تحليل البيانات. لكن في الوقت الحالي على الأقل ، لا يزال هذا العنصر ضروريًا في البحث الأكاديمي والعلوم الاجتماعية. إنها حزمة اختبار إحصائي قيّمة وسهلة الاستخدام.

تحتوي على واجهة بسيطة ، مما يسمح لأي شخص بإتقانها بسرعة. إذا كنت مجتهدًا ، يُمكنك تعلمها دون إشراف.

تعمل هذه الحزمة عبر ثلاث واجهات: عرض مُتغير حيث يُمكنك 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 الربحية) تحتاج إلى أشخاص ذوي مهارات في هذا المجال. لا تزال بعض الصناعات تستخدمها لتحليل البيانات التجريبية أيضًا.

لا تعمل SPSS بشكل جيد مع التصورات. ولكن إذا كنت ترغب في تحليل البيانات الاستقصائية والتجريبية ، فقد تكون أداة SPSS مناسبة تمامًا.

5. Stata

جاءت Stata مُتأخرةً قليلاً عن SPSS ؛ تم إصدارها لأول مرة في عام 1985 بواسطة StataCorp. إنها حزمة إحصائية تُعطي الأولوية للبساطة.

تمتلك Stata نفس واجهة SPSS تقريبًا ، لكن نوع الإحصائيات يختلف تمامًا عن هذه الأداة.

تُفضل معظم المنظمات غير الحكومية توظيف خبراء Stata أو مُحلل لديه مجموعة من المعرفة حول SPSS و Excel و Stata. لذا فإن تعلم استخدام هذه الأداة يُعد استثمارًا جيدًا للوقت.

تحتوي Stata على صيغ فريدة ، ولكن واجهتها القائمة ومربعات الحوار الخاصة بها مُفيدة للمبتدئين. الأدوات سهلة الاستخدام والتفاعل معها بسيط. ضع في اعتبارك أن إتقان بناء الجملة على طول الخط يجعلك أكثر كفاءة في استخدام الأداة.

على عكس SPSS ، هذه الأداة مُفيدة لتصور البيانات التجريبية وفحصها. هذا أحد أسباب استخدامها الشائع في المنظمات غير الحكومية.

هل يكفي مجرد تعلم أدوات تحليل البيانات؟

تُعتبر أدوات تحليل البيانات هذه بداية رائعة. ولكن بالإضافة إلى مجرد تعلم الأدوات التي تجعل تحليل البيانات أسرع وأسهل ، من الضروري إتقان علم الإحصاء نفسه.

لا تزال معظم هذه الأدوات تتطلب منك معرفة كيفية تحقيق ما تُريده منها القيام به. يُمكنك القيام بذلك عن طريق إتقان أهمية كل أمر وقائمة في الأداة أولاً.