ليس من السهل أبدًا تحديد مكان بدء مشروعات تحليل البيانات. هل تواجه باستمرار عدة أسئلة في بداية المشروع ، مثل ما هي أهداف المشروع؟ كيف يمكنني التعرف أكثر على المعلومات؟ ما هي المشاكل التي تحاول معالجتها؟ ما هي احتمالات الحل؟ ما هي القدرات المطلوبة؟ كيف ستقيم نموذجك ، والأهم من ذلك ، أين ستبدأ؟
نحن سوف! يعد تطوير التخطيط والإجراءات القوية خطوة أولى حاسمة في بدء مشروعك. يجب أن نلتزم دائمًا بعملية محددة جيدًا عند إنشاء نموذج بيانات. ستتناول هذه المدونة عدة مراحل رئيسية لمساعدتك في إنشاء مشروع تحليل بيانات ناجح.
ما هو مشروع تحليلات البيانات؟
في أبسط مستوياتها ، تتضمن مشاريع تحليل البيانات استخدام بيانات المشروع التاريخية والحالية لتمكين قرارات تسليم المشروع بكفاءة.
وهذا يشمل ما يلي:
- تقدم التحليلات الوصفية المعلومات بأكثر الطرق فعالية. لفهم ما يحدث وما حدث بشكل أفضل ، قم بوصف أو تلخيص المعلومات الحالية باستخدام أدوات التحليل الموجودة.
- تبحث التحليلات التشخيصية في الأداء السابق لتحديد الخطأ الذي حدث. غالبًا ما تكون لوحات المعلومات التحليلية نتيجة التحليل.
- التحليلات التنبؤية هي طريقة للتنبؤ بالأداء المستقبلي بناءً على البيانات التاريخية. تُستخدم تحليلات التنبؤ والنماذج القائمة على التعلم الآلي لتوقع النتيجة المحتملة.
- التحليلات الموصوفة هي نوع من التحليلات التنبؤية التي يوصى فيها بخطوة واحدة أو أكثر لفحص البيانات.
يمكن أن يكون للطريقة التي يستخدم بها الأشخاص البيانات تأثير على كيفية تسليم المشاريع. يمكن أن تساعدنا البيانات والتكنولوجيا في إدارة مشاريعنا بشكل أفضل من خلال مساعدتنا في اتخاذ القرار وتسهيل إنجاز المشروع. البيانات والتكنولوجيا ، في الواقع ، مكونات حاسمة لنجاح المشروع. في دراسات نجاح المشروع ، يعتقد أكثر من 70٪ من المتخصصين في المشروع أنها ضرورية. يمكنك هنا معرفة المزيد حول العوامل التي تساعد على نجاح المشاريع.
دليل مشاريع تحليلات البيانات
نحن نبحث في إطار عمل تحليلات البيانات الكامل ، ونرشدك خلال كل مرحلة من مراحل دورة حياة المشروع ونحدد المهارات والمتطلبات الأساسية. ستساعدك هذه العمليات السبع لمبادرات تحليل البيانات على تحقيق أقصى استفادة من كل مشروع مع تقليل احتمالية حدوث أخطاء.
لنفترض أن XYZ Enterprise هي شركة تبيع الأجهزة المنزلية. هذا الصيف ، لم يبيعوا الكثير من مكيفات الهواء كما توقع فريق المبيعات. من خلال تعيين شخص مخصص ، قرروا التحقيق في سبب حدوث هذا الانخفاض في المبيعات. دعنا نتعرف على كيفية عمل هذا المحلل لتحديد نتيجة هذه المشكلة المثارة.
تعرف على الصناعة
يعد فهم الشركة أو النشاط الذي يدعمه مشروع البيانات الخاص بك هو الخطوة الأولى في كل مشروع ناجح لتحليل البيانات. لكي ينجح مشروعك ، يجب أن يلبي هدفًا تنظيميًا محددًا ومعقولًا. في حالتنا ، سيكون الانخفاض في مبيعات مكيفات الهواء هذا الصيف.
لا يكفي تنزيل مجموعة بيانات واسعة ومفتوحة لفهم بنية البيانات. للحصول على الإلهام والتوجيه والغرض ، حدد هدفًا واضحًا للبيانات: سؤال للإجابة أمر ضروري في المراحل الأولية. قد تبدو هذه المرحلة غير مهمة إذا كنت تعمل في مشروع خاص أو تستكشف مجموعة بيانات أو واجهة برمجة تطبيقات. يعرف الباحث المعين مجال الأعمال وسيعرف بدقة كيف يعمل العمل.
احصل على معلوماتك
حان الوقت لبدء البحث عن بياناتك ، وهو الجزء الثاني من أي مشروع لتحليل البيانات. لتطوير مشروع بيانات رائع ، تحتاج إلى جمع المعلومات من مصادر مختلفة.
تتمثل إحدى الطرق التي يمكن للمحلل في الحصول عليها في الحصول على البيانات في مطالبة فرق تكنولوجيا المعلومات والبيانات بالوصول إلى قواعد البيانات. هناك طريقة أخرى يجب مراعاتها وهي إتاحة الوصول إلى واجهات برمجة التطبيقات لجميع الأدوات والبيانات التي تستخدمها الشركة ، مثل CRM. تحتوي معظم أنظمة CRM على نظام نقاط البيع الذي يجمع ويخزن بيانات المبيعات من المتاجر أو الموزعين. إذا لزم الأمر ، فقد يبحث المحلل عن بيانات مجانية عبر الإنترنت لتكملة ما تمتلكه الشركة.
فحص وإزالة البيانات غير الصحيحة
تستهلك الخطوة التالية من إعداد البيانات جزءًا كبيرًا من وقت مشروع البيانات. تبدأ الخطوة الثالثة من مشروع تحليلات البيانات بعد حصولك على بياناتك. من خلال الغوص بعمق ، سيحدد محلل البيانات ما لديهم وكيف يمكنك استخدامه لتحقيق هدفهم الأولي. واستمر في إجراء مقابلات مع رجال الأعمال أو فريق تكنولوجيا المعلومات أو أي مجموعة أخرى لفهم معنى جميع المتغيرات في بياناتهم الأولية بشكل أفضل.
التالي هو تنظيف البيانات. عادة ، يُطلب من المحلل تصحيح الكلمات التي بها أخطاء إملائية أو إنشاء متغير مخصص أو معالجة البيانات المفقودة. تحتوي مجموعات بيانات المبيعات على قدر كبير من بيانات إدخال المستخدم ، مما يزيد من احتمال حدوث أخطاء إملائية أو بيانات غير صحيحة. يعد رقم الطراز الخاطئ والتسعير غير الصحيح أو كمية المنتج ومعلومات الصيانة الخاطئة من بعض المشكلات التي سيتعامل معها المحلل قبل الانتقال إلى الخطوة التالية. يقوم الباحث أخيرًا بفحص كل عمود لضمان بيانات نظيفة وموحدة.
تحسين مجموعة البيانات
الآن بعد أن أصبحت البيانات نظيفة ، حان الوقت لتغييرها حتى يتمكن المحلل من تحقيق أقصى استفادة منها. يجب أن يبدأوا جزء إثراء البيانات من المشروع من خلال الجمع بين المصادر المختلفة وسجلات الفريق للوصول إلى الأجزاء الأساسية من البيانات. تتمثل إحدى طرق القيام بذلك عن طريق إضافة مكون وقت إلى البيانات ، مثل:
- الحصول على أجزاء من التاريخ – الشهر والساعة واليوم من الأسبوع وأسبوع السنة الذي تم فيه بيع مكيف الهواء.
- إيجاد الفرق بين عمودين من التواريخ – المدة التي تم فيها بيع مكيف الهواء ثم إعادته للصيانة
- وضع علامة على الأعياد الوطنية – الأيام التي كان فيها المتجر مغلقًا أو كان مندوب المبيعات في يوم عطلة.
يعد ربط مجموعات البيانات أسلوبًا آخر لتحسين البيانات عن طريق نقل الأعمدة من واحدة إلى أخرى. غالبًا ما يتم الاحتفاظ ببيانات المبيعات منفصلة عن بيانات معلومات النموذج. يؤدي الجمع بين مجموعتي البيانات إلى علاقات إضافية بين مجموعات البيانات. هذا جزء لا يتجزأ من أي بحث ، لكنه قد لا يكون سهلاً مع عدة مصادر. تمكّنك بعض البرامج من الحصول على البيانات أو ربط مجموعات البيانات بناءً على معايير محددة دون عناء.
يجب أن يكون المحلل حذرًا من إدخال تحيز غير مقصود أو أنماط أخرى غير مرغوب فيها أثناء جمع البيانات ومعالجتها وتعديلها. يضمن التلاعب بالبيانات ألا تتكاثر مجموعات البيانات أو تعزز التحيزات التي قد تؤدي إلى نتائج متحيزة أو غير مبررة أو غير عادلة.
لإنشاء صور ثاقبة
أنتج الدمج ، كما ذكرنا سابقًا ، مجموعة بيانات غير عادية (أو عديدة) لاستكشاف وإنشاء رسوم بيانية ثاقبة في هذه الخطوة. التصور هو المستوى التالي لأي مشروع لتحليل البيانات عند العمل بكميات هائلة من البيانات.
يتمثل الجانب الصعب في القدرة على الغوص في الرسوم البيانية والإجابة على أي استفسارات بخصوص البصيرة. قد تعزز الرسوم البيانية البيانات وتوفر ميزات رائعة. قد يكشف وضع جميع البيانات على الخريطة أن بعض المناطق الجغرافية أكثر إفادة من الدول أو المدن.
من خلال المخططات الخطية الأساسية ، يمكن لمحللي البيانات معرفة عدد المنتجات التي تم بيعها في فترة معينة ، والنموذج الذي تم بيعه أكثر من غيره ، والتمييز بين المبيعات بين العام الماضي وهذا العام. وبالمثل ، يمكن للمحلل فحص اتجاهات وأنماط المبيعات لاكتساب نظرة ثاقبة على هدف البحث.
القدرة على التنبؤ هي مفتاح النجاح.
المرحلة السادسة من مشروع البيانات هي عندما تبدأ المتعة. باستخدام خوارزميات التعلم الآلي وطرق التجميع ، قد يصمم المحللون نماذج لاكتشاف الأنماط وأنواع العملاء غير المرئية في الرسوم البيانية والإحصائيات. هذه تشكل مجموعات من الأحداث المتشابهة وتشير إلى العامل الحاسم.
من خلال دراسة البيانات الأولية ، يكتشفون العوامل التي تؤثر على أنماط المبيعات السابقة ويضعون التوقعات. هذه المرحلة الأخيرة تؤدي إلى سلع وإجراءات جديدة ، وليس مجرد معلومات. تحديد عوامل مثل أنواع العملاء الذين كانوا يشترون مكيفات الهواء ، أو أسباب عدم تمكن مندوب المبيعات من تحويل العملاء المحتملين ، أو إذا كان المستهلكون غير راضين عن منتجاتنا ،
باختصار ، كرر العملية.
يجب على أي شركة مبادرة أن تثبت قيمتها بسرعة لتبرير موقفها. مبادرات البيانات متشابهة. قد ينتهي المشروع بسرعة ويحصل على نتائج من خلال توفير الوقت في تنقية البيانات وإثرائها. هذه هي الخطوة الأخيرة في مشاريع تحليل البيانات وهي ضرورية لدورة حياة البيانات.
لإنجاز مشروع قاعدة البيانات الأول هذا ، يجب أن تقبل أن الإستراتيجية لن تكون “كاملة” أبدًا. يجب مراجعتها وإعادة تدريبها مع ميزات إضافية لإبقائها قابلة للاستخدام ودقيقة. لم تنته وظيفة محلل البيانات أبدًا ، مما يجعلها مثيرة للاهتمام للغاية.
بعد اجتياز كل هذه المراحل ، يمكن لمحلل البيانات معرفة سبب انخفاض المبيعات وماذا يفعل بعد ذلك.
استنتاج
في مشاريع تحليل البيانات ، يعد تطوير التخطيط والإجراءات القوية خطوة حاسمة في بدء مشروعك. غطت هذه المدونة عدة مراحل رئيسية لمساعدتك في إنشاء مشروع تحليل بيانات ناجح. ستساعدك هذه العمليات السبع على تحقيق أقصى استفادة من كل مشروع مع تقليل الأخطاء المحتملة.
يمكن أن يساعدك برنامج QuestionPro في كل من برنامج الاستطلاع والجمهور. لدينا كل شيء. لدينا B2B و B2C والمتخصصين.
لدينا مستويات أمان متعددة في مكانها للقضاء على المتكلمين ، والمستجيبين غير المنتبهين ، وعناوين IP المتطابقة ، وما إلى ذلك قبل الوصول إلى الاستطلاع الرئيسي.
