التحليل الإحصائي: أنواعه، وطرقه، وتطبيقاته

التحليل الإحصائي بجميع جوانبه، بدءا من أنواعه المتنوعة وصولا إلى الطرق المختلفة لتنفيذه، مع تسليط الضوء على تطبيقاته العملية في مجالات متعددة.

 التحليل الإحصائي هو عملية جمع البيانات وتحليلها من أجل تمييز الأنماط والاتجاهات، إنها طريقة لإزالة التحيز من تقييم البيانات من خلال استخدام التحليل العددي، هذه التقنية مفيدة لجمع تفسيرات البحث، وتطوير النماذج الإحصائية، وتخطيط المسوحات والدراسات.


التحليل الإحصائي هو أداة علمية في الذكاء الاصطناعي وML تساعد في جمع وتحليل كميات كبيرة من البيانات لتحديد الأنماط والاتجاهات المشتركة لتحويلها إلى معلومات ذات مغزى، بكلمات بسيطة التحليل الإحصائي هو أداة لتحليل البيانات تساعد على استخلاص استنتاجات ذات مغزى من البيانات الخام وغير المنظمة.


التحليل الإحصائي: أنواعه، وطرقه، وتطبيقاته
التحليل الإحصائي 


يتم استخلاص الاستنتاجات باستخدام التحليل الإحصائي الذي يسهل عملية صنع القرار ويساعد الشركات على إجراء تنبؤات مستقبلية على أساس الاتجاهات السابقة، يمكن تعريفه على أنه علم جمع البيانات وتحليلها لتحديد الاتجاهات والأنماط وتقديمها، يتضمن التحليل الإحصائي العمل مع الأرقام ويستخدم من قبل الشركات والمؤسسات الأخرى للاستفادة من البيانات لاستخلاص معلومات ذات مغزى.


أنواع التحليل الإحصائي


فيما يلي الأنواع الستة من التحليل الإحصائي:


1. تحليل وصفي

يتضمن التحليل الإحصائي الوصفي جمع البيانات وتفسيرها وتحليلها وتلخيصها لتقديمها في شكل مخططات ورسوم بيانية وجداول، بدلا من استخلاص الاستنتاجات، فإنه ببساطة يجعل البيانات المعقدة سهلة القراءة والفهم.


2. التحليل الاستدلالي

يركز التحليل الإحصائي الاستدلالي على استخلاص استنتاجات ذات مغزى على أساس البيانات التي تم تحليلها، إنه يدرس العلاقة بين المتغيرات المختلفة أو يقوم بالتنبؤات لجميع السكان.


3. التحليل التنبؤي

التحليل الإحصائي التنبؤي هو نوع من التحليل الإحصائي الذي يحلل البيانات لاستخلاص الاتجاهات السابقة والتنبؤ بالأحداث المستقبلية على أساسها، يستخدم خوارزميات التعلم الآلي و استخراج البيانات ونمذجة البيانات والذكاء الاصطناعي لإجراء التحليل الإحصائي للبيانات.


4. تحليل إرشادي

يقوم التحليل التوجيهي بتحليل البيانات ويصف أفضل مسار للعمل بناء على النتائج، إنه نوع من التحليل الإحصائي يساعدك على اتخاذ قرار مستنير.


5. تحليل البيانات الاستكشافية

يشبه التحليل الاستكشافي التحليل الاستدلالي، ولكن الفرق هو أنه ينطوي على استكشاف ارتباطات البيانات غير المعروفة، إنه يحلل العلاقات المحتملة داخل البيانات.


6. التحليل السببي

يركز التحليل الإحصائي السببي على تحديد علاقة السبب والنتيجة بين المتغيرات المختلفة داخل البيانات الخام، بكلمات بسيطة يحدد سبب حدوث شيء ما وتأثيره على المتغيرات الأخرى، يمكن استخدام هذه المنهجية من قبل الشركات لتحديد سبب الفشل.


أهمية التحليل الإحصائي


يزيل التحليل الإحصائي المعلومات غير الضرورية ويفهرس البيانات المهمة بطريقة غير معقدة، مما يجعل العمل الضخم لتنظيم المدخلات يبدو هادئا للغاية، بمجرد جمع البيانات يمكن استخدام التحليل الإحصائي لمجموعة متنوعة من الأغراض، بعضها مدرج أدناه:


  • يساعد التحليل الإحصائي في تلخيص كميات هائلة من البيانات إلى أجزاء قابلة للهضم بوضوح.

  • يساعد التحليل الإحصائي في التصميم الفعال للتحقيقات المختبرية و المسحية.

  • قد يساعد التحليل الإحصائي في التخطيط القوي والفعال في أي موضوع من مواضيع الدراسة.

  • يساعد التحليل الإحصائي في إنشاء تعميمات واسعة والتنبؤ بكمية شيء ما سيحدث في ظل ظروف معينة.

  • يتم تطبيق الأساليب الإحصائية، وهي أدوات فعالة لتفسير البيانات العددية، في كل مجال من مجالات الدراسة تقريبا، تم إنشاء النهج الإحصائية وتطبيقها بشكل متزايد في العلوم الفيزيائية والبيولوجية، مثل علم الوراثة.

  • تستخدم الأساليب الإحصائية في وظيفة رجل أعمال ومصنع وباحث، يمكن العثور على إدارات الإحصاء في البنوك وشركات التأمين والوكالات الحكومية.

  • يمكن للسياسيين استخدام الإحصاءات لدعم ادعاءاتهم والتحقق من صحتها مع شرح القضايا التي يتناولونها أيضا.

فوائد التحليل الإحصائي


يمكن أن يسمى التحليل الإحصائي نعمة للبشرية وله العديد من الفوائد لكل من الأفراد والمنظمات، فيما يلي بعض الأسباب التي تجعلك تفكر في الاستثمار في التحليل الإحصائي:


  • يساعدك في تحديد الأرقام الشهرية والربع سنوية والسنوية لأرباح المبيعات المنتظرة والتكاليف مما يسهل اتخاذ قراراتك.

  • يمكن أن يساعدك في تحديد المشكلة أو سبب الفشل وإجراء التصحيحات، على سبيل المثال يمكنه تحديد سبب الزيادة في إجمالي التكاليف ومساعدتك على خفض النفقات المهدرة.

  • يمكن أن يساعدك على إجراء تحليل للسوق وإجراء استراتيجية فعالة للتسويق والمبيعات.

  • يساعد على تحسين كفاءة العمليات المختلفة.

عملية التحليل الإحصائي


فيما يلي الخطوات الخمس لإجراء تحليل إحصائي يجب عليك اتباعها:


  • الخطوة 1 : تحديد ووصف طبيعة البيانات التي من المفترض أن تحللها.

  • الخطوة 2 : الخطوة التالية هي إنشاء علاقة بين البيانات التي تم تحليلها وسكان العينة الذين تنتمي إليها البيانات.

  • الخطوة 3 : الخطوة الثالثة هي إنشاء نموذج يقدم ويلخص بوضوح العلاقة بين السكان والبيانات.

  • الخطوة 4 : إثبات ما إذا كان النموذج صالحا أم لا.

  • الخطوة 5 : استخدم التحليل التنبؤي للتنبؤ بالاتجاهات والأحداث المستقبلية التي من المحتمل أن تحدث.

طرق التحليل الإحصائي


على الرغم من وجود طرق مختلفة تستخدم لإجراء تحليل البيانات، إلا أن الطرق الخمس الأكثر استخداما وشعبية للتحليل الإحصائي أدناه:


1. المتوسط

المتوسط هو أحد أكثر طرق التحليل الإحصائي شيوعا، يحدد المتوسط الاتجاه العام للبيانات وهو سهل الحساب للغاية، يتم حساب المتوسط عن طريق جمع الأرقام في مجموعة البيانات معا ثم تقسيمها على عدد نقاط البيانات، على الرغم من سهولة الحساب وفوائده، لا ينصح باللجوء إلى المعنى باعتباره المؤشر الإحصائي الوحيد لأنه يمكن أن يؤدي إلى اتخاذ قرارات غير دقيقة.


2. الانحراف المعياري

الانحراف المعياري هو أداة أو طريقة إحصائية أخرى مستخدمة على نطاق واسع، يحلل انحراف نقاط البيانات المختلفة عن متوسط مجموعة البيانات بأكملها، يحدد كيفية انتشار بيانات مجموعة البيانات حول المتوسط، يمكنك استخدامه لتحديد ما إذا كان يمكن تعميم نتائج البحث أم لا.


3. الانحدار 

الانحدار هو أداة إحصائية تساعد في تحديد علاقة السبب والنتيجة بين المتغيرات، يحدد العلاقة بين المتغير التابع والمتغير المستقل، يستخدم بشكل عام للتنبؤ بالاتجاهات والأحداث المستقبلية.


4. اختبار الفرضية

يمكن استخدام اختبار الفرضية لاختبار صحة أو استنتاج أو حجة ضد مجموعة بيانات، الفرضية هي افتراض تم وضعه في بداية البحث ويمكن أن يكون صائبا أو يكون خاطئا بناء على نتائج التحليل.


5. تحديد حجم العينة

تحديد حجم العينة أو أخذ عينات البيانات هي تقنية تستخدم لاستخلاص عينة من جميع السكان، يتم استخدام هذه الطريقة عندما يكون حجم السكان كبيرا جدا، يمكنك الاختيار من بين تقنيات أخذ عينات البيانات المختلفة مثل أخذ عينات كرة الثلج وأخذ عينات الراحة وأخذ العينات العشوائية.


برنامج التحليل الإحصائي


لا يمكن للجميع إجراء حسابات إحصائية معقدة للغاية بدقة مما يجعل التحليل الإحصائي عملية تستغرق وقتا طويلا ومكلفة، أصبحت البرامج الإحصائية أداة مهمة جدا للشركات لإجراء تحليل بياناتها، يستخدم البرنامج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لإجراء حسابات معقدة، وتحديد الاتجاهات والأنماط، وإنشاء المخططات والرسوم البيانية والجداول بدقة في غضون دقائق.


مهنة التحليل الإحصائي


يتم تحديد المسار الوظيفي للمحلل الإحصائي من قبل الصناعة التي يعمل فيها، يمكن لأي شخص مهتم بأن يصبح محلل بيانات عادة الدخول إلى المهنة والتأهل لشغل وظائف محلل بيانات على مستوى الدخول مباشرة من المدرسة الثانوية أو برنامج الشهادة، يحتمل أن يكون حاصلا على درجة البكالوريوس في الإحصاء أو علوم الكمبيوتر أو الرياضيات، يذهب بعض الناس إلى تحليل البيانات من قطاع مماثل مثل الأعمال التجارية أو الاقتصاد أو حتى العلوم الاجتماعية، عادة عن طريق تحديث مهاراتهم في منتصف حياتهم المهنية بدورة تحليلات إحصائية.


يعد المحلل الإحصائي أيضا طريقة رائعة للبدء في مجال علم البيانات الأكثر تعقيدا عادة، يعد عالم البيانات عموما دورا أعلى من محلل البيانات لأنه أكثر استراتيجية بطبيعته ويستلزم مجموعة أكثر تطورا من القدرات التقنية، مثل معرفة الأدوات الإحصائية المتعددة ولغات البرمجة ونماذج التحليلات التنبؤية.


يبدأ علماء البيانات والمحللون الإحصائيون الطموحون حياتهم المهنية بشكل عام من خلال تعلم لغة برمجة مثل R أو SQL، بعد ذلك يجب أن يتعلموا كيفية إنشاء قواعد البيانات، وإجراء التحليل الأساسي، وإنشاء صور باستخدام تطبيقات مثل Tableau، ومع ذلك لن يحتاج كل محلل إحصائي إلى معرفة كيفية القيام بكل هذه الأشياء، ولكن إذا كنت ترغب في التقدم في مهنتك، فيجب أن تكون قادرا على القيام بها جميعا.


استنادا إلى صناعتك ونوع العمل الذي تقوم به، يمكنك اختيار دراسة بايثون، أو أن تصبح خبيرا في تنظيف البيانات، أو التركيز على تطوير نماذج إحصائية معقدة.


يمكنك أيضا تعلم القليل من كل شيء، مما قد يساعدك على القيام بدور قيادي والتقدم إلى منصب كبير محللي البيانات، قد يضطلع محلل إحصائي أقدم لديه معرفة واسعة وعميقة بدور قيادي يقود فريقا من المحللين الإحصائيين الآخرين، قد يتمكن المحللون الإحصائيون الذين لديهم تدريب إضافي على المهارات من التقدم إلى علماء البيانات أو غيرهم من المناصب العليا في تحليل البيانات.

إرسال تعليق