كيف يتم جمع وتحليل وفهم البيانات الكمية

كل يوم تزداد أهمية تحديد الأنواع المختلفة من البيانات، إذ تعد البيانات الكمية أو البيانات التي يمكن التعبير عنها بالأرقام أو القيم الرقمية من أكثر فئات البيانات شيوعًا ومعروفة، حيث يلقي هذا الدليل نظرة عميقة على ماهية البيانات الكمية وما يمكن استخدامه من أجله وكيفية جمعها ومزاياها وعيوبها.

كيفية جمع وتحليل وفهم البيانات الكمية

إن البيانات الكمية هي المعلومات التي يمكن عدها أو قياسها، أو بعبارة أخرى قياسها وإعطائها قيمة عددية، حيث يتم استخدام البيانات الكمية عندما يحتاج الباحث إلى تحديد كمية مشكلة والإجابة على أسئلة مثل ماذا وكم مرة، ويستخدم هذا النوع من البيانات بشكل متكرر في العمليات الحسابية أو الخوارزميات أو التحليل الإحصائي.

في إدارة المنتج أو تصميم تجربة المستخدم أو هندسة البرمجيات، يمكن أن تكون البيانات الكمية هي معدل تبني المنتج أي نسبة مئوية، أو التحويلات على شكل أرقام، أو سرعة تحميل الصفحة كوحدة زمنية، أو مقاييس أخرى، وفي سياق التسوق يمكن أن تكون البيانات الكمية هي عدد العملاء الذين اشتروا عنصرًا معينًا، فعندما يتعلق الأمر بالمركبات قد تكون البيانات الكمية هي مقدار القوة الحصانية للسيارة.

المآخذ الرئيسية للبيانات الكمية

• البيانات الكمية هي البيانات التي يمكن عدها أو قياسها بقيم عددية.

• النوعان الرئيسيان من البيانات الكمية هما البيانات المنفصلة والبيانات المستمرة.

• الطول بالأقدام والعمر بالسنوات والوزن بالأرطال أمثلة على البيانات الكمية.

• البيانات النوعية هي بيانات وصفية لا يتم التعبير عنها عدديًا.

• غالبًا ما يتم إجراء كل من البحث الكمي والبحث النوعي من خلال المسوحات والاستبيانات.

• ومن خصائص البيانات الكمية أنها تتكون من قيم عددية ولها خصائص عددية، حيث يمكن أن تخضع بسهولة لعمليات حسابية مثل الجمع والطرح، وتعني طبيعة البيانات الكمية أنه يمكن التحقق من صحتها وتقييمها باستخدام تقنيات الرياضيات.

أنواع البيانات الكمية

يمكن قياس جميع البيانات الكمية عدديًا، ولكن يمكن تقسيم أنواع البيانات هذه إلى فئات أكثر تحديدًا أيضًا، وهناك نوعان من البيانات الكمية، منفصلة ومستمرة، حيث يمكن تقسيم البيانات المستمرة إلى بيانات فاصلة وبيانات نسبة.

• بيانات منفصلة: بالإشارة إلى البيانات الكمية، فإن البيانات المنفصلة هي معلومات يمكن أن تأخذ قيمًا ثابتة معينة فقط. بينما لا يلزم تمثيل البيانات المنفصلة بأرقام صحيحة، إلا أن هناك قيودًا على كيفية التعبير عنها.

ويوجد أمثلة على البيانات المنفصلة، مثل عدد اللاعبين في الفريق، عدد العاملين في الشركة، وعدد الأسئلة الصحيحة والخاطئة في الاختبار، معدل الارتداد لموقع الويب، حيث يمكن أن لا تقل النسب المئوية عن 0 أو أكبر من 100، وعادةً ما يتم تصور البيانات المنفصلة بشكل أكثر ملاءمة باستخدام مخطط إحصاء أو مخطط دائري أو رسم بياني شريطي.

• البيانات المستمرة: من ناحية أخرى، يمكن أن تأخذ البيانات المستمرة أي قيمة وتتغير بمرور الوقت، حيث يمكن تقسيم هذا النوع من البيانات بشكل لا نهائي وبشكل هادف إلى أجزاء أصغر وأصغر، ومن الأمثلة على البيانات المستمرة، حركة مرور الموقع، درجة حرارة الماء، سرعة الرياح والوقت المستغرق لإكمال المهمة.

نظرًا لأن البيانات المستمرة تتغير بمرور الوقت، فمن الأفضل التعبير عن الرؤى باستخدام رسم بياني خطي أو تجميعها في فئات، ويمكن تقسيم البيانات المستمرة إلى فئتين، بيانات الفاصل الزمني وبيانات النسبة:

1_ بيانات فاصلة: بيانات الفاصل الزمني هي المعلومات التي يمكن قياسها على طول سلسلة متصلة، حيث توجد مسافة متساوية وذات مغزى بين كل نقطة على مقياس، ويتم التعبير عن بيانات الفاصل الزمني دائمًا بالأرقام حيث تكون المسافة بين نقطتين موحدة ومتساوية، ويمكن أيضًا تسمية هذه الأرقام بالأعداد الصحيحة، وتتضمن أمثلة بيانات الفاصل الزمني درجة الحرارة، حيث يمكن أن تتحرك تحت الصفر وفوقه.

2_ بيانات النسبة: تحتوي بيانات النسبة على جميع خصائص بيانات الفاصل الزمني، ولكن بخلاف بيانات الفاصل الزمني، تحتوي بيانات النسبة أيضًا على صفر حقيقي، على سبيل المثال، الوزن بالجرام هو نوع من بيانات النسبة؛ لأنه يتم قياسه على طول مقياس مستمر بمسافة متساوية بين كل قيمة، ويبدأ المقياس عند 0.0، ومن الأمثلة الأخرى لبيانات النسبة الوزن والطول والطول والتركيز.

إيجابيات البيانات الكمية

• البيانات الكمية أقل عرضة للتحيز من البيانات النوعية.

• يمكن اختبارها وفحصها، ويمكن لأي شخص تكرار التجربة ونتائجها.

• البيانات الكمية سريعة نسبيًا ويسهل جمعها.

سلبيات البيانات الكمية

• البيانات الكمية عادة ما تفتقر إلى السياق، بمعنى آخر، تخبر ما هو الشيء وليس سبب وجوده.

• الاستنتاجات المستخلصة من البحث الكمي قابلة للتطبيق فقط على الحالة المعينة المدروسة، وأي استنتاجات عامة هي فرضيات فقط

كيف تجمع البيانات الكمية

هناك العديد من الطرق لجمع البيانات الكمية، مع الأساليب الشائعة بما في ذلك المسوحات والاستبيانات، ويمكن أن تولد هذه البيانات الكمية والبيانات النوعية، اعتمادًا على الأسئلة المطروحة، وبمجرد جمع البيانات وتحليلها، يمكن استخدامها لفحص الأنماط والتنبؤ بالمستقبل ورسم الاستنتاجات.

على سبيل المثال، قد يُظهر استطلاع شمل 100 مستهلك حول المكان الذي يخططون للتسوق فيه خلال العطلات أن 45 منهم يخططون للتسوق عبر الإنترنت، بينما يخطط الـ 55 الآخرون للتسوق في المتاجر.

أدوات تحليل البيانات الكمية

عادةً ما يستخدم محللو البيانات وعلماء البيانات مجموعة متنوعة من الأدوات الخاصة لجمع وتحليل البيانات الكمية من مصادر مختلفة، على سبيل المثال يستخدم العديد من محللي الويب ومحترفي التسويق برنامج (Google Analytics) لجمع البيانات حول حركة مرور موقع الويب الخاص بهم وأدائه. حيث يمكن أن تكشف هذه الأداة عن عدد الزوار الذين يأتون إلى مقع ما في يوم أو أسبوع، وطول الجلسة المتوسطة، ومن أين تأتي الزيارات، .