تحليل البيانات إلكترونياً:

تحليل البيانات إلكترونياً هو عملية استخراج المعلومات والأنماط والاستنتاجات المفيدة من البيانات الإلكترونية باستخدام أدوات وتقنيات الحوسبة والإحصاء والذكاء الاصطناعي. يتم جمع هذه البيانات من مصادر مختلفة مثل قواعد البيانات والملفات النصية والوثائق والصور والفيديو والصوتيات وشبكات التواصل الاجتماعي وغيرها.

تهدف عملية تحليل البيانات إلكترونياً إلى فهم البيانات وتحويلها إلى معلومات قيمة تستخدم في اتخاذ القرارات وتحسين الأداء في مجالات مختلفة مثل الأعمال والطب والتسويق والعلوم والإنتاج والتعليم وغيرها. ويتم ذلك عن طريق استخدام أدوات التحليل الإحصائي والرياضي والبرمجية مثل برامج إدارة قواعد البيانات والتحليل الإحصائي والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي والتصور البياني والتحليل النصي والتعلم العميق والشبكات العصبونية وغيرها.

والسؤال الذي يطرح نفسه الآن هو: كيفية تحليل البيانات إلكترونياً؟؟

يمكن أن يتم بطرق مختلفة، بما في ذلك:

1- التحليل الوصفي: وهو الذي يستخدم لتفسير البيانات النوعية والكمية باستخدام الإحصاءات الوصفية مثل المتوسطات والانحرافات المعيارية والترددات والنسب المئوية. كما يمكن استخدامه في العديد من المجالات مثل الاقتصاد، والصحة، والتعليم، والاجتماع. لتوضيح فكرة التحليل الوصفي، يمكن النظر في المثال التالي:

لنفترض أن هناك دراسة تهدف إلى فهم نسبة الموظفين الذين يستخدمون السيارات الخاصة بشركاتهم في العمل. تم جمع البيانات من 100 موظف يعملون في شركات مختلفة، والبيانات تتضمن الجنس والعمر ونوع العمل ونوع السيارة المستخدمة.

يمكن استخدام التحليل الوصفي لفهم هذه البيانات، ولتوضيح الأنماط والاتجاهات الموجودة. يمكن البدء بوصف البيانات النوعية مثل الجنس ونوع العمل، والتي يمكن تمثيلها باستخدام الترددات النسبية. على سبيل المثال، يمكن أن يكون 60٪ من المشاركين رجالاً و40٪ نساء، ويمكن أن تعمل 50٪ في القطاع العام و50٪ في القطاع الخاص.

ثم يمكن استخدام التحليل الوصفي لوصف البيانات الكمية مثل عدد السنوات التي قضاها الموظفون في العمل وعدد السيارات المستخدمة. يمكن حساب الإحصائيات الوصفية لهذه المتغيرات، مثل المتوسط والانحراف المعياري. يمكن أن يكون متوسط عدد السنوات التي قضاها الموظفون في العمل 5 سنوات، ويمكن أن يكون متوسط عدد السيارات التي يمتلكها الموظفون 1.5 سيارة. وباستخدام التحليل الوصفي، يمكن الآن توصيف البيانات النوعية والكمية واستنتاج الأنماط الموجودة

2- التحليل الاستنتاجي: يستخدم التحليل الاستنتاجي لفهم العلاقات بين المتغيرات المختلفة وتوقع النتائج المستقبلية، ويستخدم في العديد من المجالات مثل الاقتصاد والصحة والتعليم والعلوم الاجتماعية.

لتوضيح فكرة التحليل الاستنتاجي، يمكن النظر في مثال من مجال الاقتصاد. لنفترض أن هناك دراسة تهدف إلى فهم العلاقة بين الإنفاق على الإعلانات ومبيعات المنتجات لشركة معينة. تم جمع البيانات على مدى سنة كاملة، حيث تم تسجيل إنفاق الشركة على الإعلانات ومبيعات المنتجات في كل شهر.

يمكن استخدام التحليل الاستنتاجي لفهم العلاقة بين الإنفاق على الإعلانات ومبيعات المنتجات. ويمكن استخدام تحليل الانحدار لتقدير العلاقة بين المتغيرين وتحديد ما إذا كان هناك تأثير لإنفاق الشركة على الإعلانات على مبيعات المنتجات. ويمكن استخدام التحليل الاستنتاجي لتحليل البيانات في هذا المثال. فلنفرض أن لدينا بيانات حول عدد ساعات النوم التي يحصل عليها مجموعة من الأشخاص وعمرهم ومدة قطعاتهم الرياضية التي يمارسونها في الأسبوع. ويمكننا استخدام التحليل الاستنتاجي لتحليل العلاقة بين العمر وعدد ساعات النوم، وكذلك العلاقة بين عدد ساعات النوم ومدة النشاط الرياضي.

وباستخدام تحليل الانحدار، يمكننا العثور على الخط الذي يصف العلاقة بين عمر المشارك وعدد ساعات النوم. ويمكننا أيضًا استخدام تحليل التباين لتحليل الفروق في عدد ساعات النوم بين مجموعات مختلفة من المشاركين، مثل الفرق بين الرجال والنساء أو الفرق بين الأشخاص الذين يمارسون الرياضة والذين لا يمارسونها.

بالتالي، يمكن استخدام التحليل الاستنتاجي لتحليل العلاقات بين المتغيرات المختلفة في البيانات والوصول إلى استنتاجات حول تلك العلاقات.

3- التعلم الآلي: يشير مصطلح التعلم الآلي إلى استخدام تقنيات الحوسبة والذكاء الاصطناعي لتمكين الأنظمة الحاسوبية من تعلم النماذج والأنماط من البيانات دون الحاجة إلى برمجتها بشكل صريح. ويتم ذلك من خلال استخدام خوارزميات تتيح للنظام التعلم من البيانات وتحسين أدائه عبر الزمن.

يتكون التعلم الآلي من عدة فئات، ومن أهمها التعلم العميق والشبكات العصبونية. ويعتمد التعلم العميق على تدريب النماذج على استخدام شبكات عصبونية متعددة الطبقات لتحليل البيانات واستخراج الأنماط الدقيقة منها. وتستخدم شبكات العصبونات مدخلات البيانات وتحليلها ثم تعيد إخراج النتائج، ويتم تكرار هذه العملية لتحسين دقة النموذج.

ويقصد بالشبكات العصبية (Neural Networks) هي نموذج تعلم آلي مستوحى من الجهاز العصبي للإنسان. وهي عبارة عن نظام متصل من العناصر الحسابية التي تحاكي تفاعلات الخلايا العصبية في الدماغ البشري. وتتألف الشبكات العصبونية من طبقات متعددة من الخلايا الحسابية التي تستخدم لتعلم النماذج المعقدة في البيانات.

من أمثلة التطبيقات الشائعة للتعلم العميق هو في تحليل الصور، حيث يتم تدريب النماذج للتعرف على أشكال وأنماط الصور واستخراج المعلومات المهمة منها، مثل التعرف على الوجوه والعيون والأشخاص والأشياء المختلفة. كما يستخدم التعلم العميق في مجالات أخرى مثل التحليل اللغوي والمالي والطبي. فعلى سبيل المثال، يستخدم موقع YouTube نماذج تعلم عميق لتوصية مقاطع الفيديو المقترحة للمستخدمين، حيث يتعلم النظام من تفاعلات المستخدمين مع مقاطع الفيديو ويعتمد على هذه المعلومات لتوصية مقاطع فيديو جديدة. كما يستخدم نماذج التعلم العميق في مجال الروبوتات المتحركة، حيث يتعلم الروبوت من حركاته وتفاعلاته مع البيئة لتحسين قدرته على التحرك والتفاعل مع العالم من حوله.

بشكل عام، يتيح التعلم الآلي للأنظمة الحاسوبية تحليل وفهم البيانات بشكل أفضل وأكثر دقة، مما يمكنها من تحسين الأداء والتفاعل مع المستخدمين وتوفير حلول أكثر فعالية ودقة في العديد من المجالات. ويمكن استخدامه في العديد من المجالات مثل الذكاء الاصطناعي، والتحليل اللغوي، والروبوتات، والتحكم بالعمليات الصناعية، وتحليل البيانات الكبيرة، والطب، وغيرها.

يعتمد نجاح تحليل البيانات إلكترونياً على عدة عوامل، منها جودة البيانات وكميتها وتنوعها ودقتها، وكذلك قدرة المحللين على تحديد الأسئلة المفيدة والمعلومات الهامة وتحويلها إلى استنتاجات عملية. وتستخدم هذه العملية في مجالات متعددة مثل التجارة الإلكترونية وتحليل العملاء والتسويق وتحليل البيئة والتنبؤات والطب والتعليم وغيرها.