ما هو التخطيط النموذجي لتحليلات البيانات

اقرأ في هذا المقال


إنّ خطة تحليل البيانات هي خارطة طريق لكيفية تنظيم وتحليل بيانات الاستطلاع وينبغي أن تساعد على تحقيق ثلاثة أهداف تتعلق بالهدف الذي حددته قبل بدء الاستطلاع.

مبدأ التخطيط النموذجي لتحليلات البيانات

1- مراجعة الأهداف

  • عندما تخطط لإجراء مسح عادةً ما يكون لديك أهداف محددة في الاعتبار، وقد يكون ذلك قياس معنويات العميل أو الإجابة على سؤال أكاديمي أو تحقيق غرض آخر.

2- تقييم النتائج لأهم الأسئلة

  • ربما تضمنت أسئلة الاستطلاع سؤالاً أو سؤالين على الأقل يتعلقان مباشرة بأهدافك الأساسية.
  • تقدم هذه الأسئلة نظرة عامة على ما يشعر به العملاء، وسواء كانت مشاعرهم إيجابية أو سلبية أو محايدة بشكل عام فهذه هي البيانات الرئيسية التي تحتاجها الشركة.

3- تحديد الأسئلة لأهداف محددة

  • يتم تنظيم أسئلة الاستطلاع والإجابات من خلال سؤال البحث الذي يجيبون عليه.

4- إيجاد العلاقة بين الارتباط والسببية

  • عند إنشاء خطة تحليل البيانات الخاصة تذكر أن تأخذ في الاعتبار الفرق بين الارتباط والسببية، ومن المهم مراعاة جميع نقاط البيانات المختلفة وكيف يمكن أن يكون لها تأثير على النتائج الإجمالية.

5- استكشاف وتنظيف البيانات

  • بمجرد الحصول على البيانات حان الوقت للعمل عليها في تحليل البيانات، ابدأ في تدوين الملاحظات على تحليلاتك الأولى واطرح أسئلة على فريق تكنولوجيا المعلومات أو المجموعات الأخرى لفهم ما تعنيه جميع المتغيرات الخاصة.

6- الانتقال إلى التحليل

  • بمجرد تعيين أسئلة الاستطلاع لأسئلة البحث الشاملة التي تم تصميمها للإجابة عليها يمكن الانتقال إلى تحليل البيانات الفعلي.
  • اعتمادًا على أداة المسح الخاصة قد يكون هاك بالفعل برنامج يمكنه إجراء التحليل الكمي أو النوعي.
  • اختر أنواع التحليل التي تناسب الأسئلة والأهداف ثم استعمال برنامجك التحليلي لتقييم البيانات وإنشاء الرسوم البيانية أو التقارير مع نتائج الاستطلاع.
  • في نهاية العملية يجب أن تكون قادرًا على الإجابة على أسئلة البحث الرئيسية الخاصة.

المصدر: Foundations of Data Science By Avrim Blum, John Hopcroft, Ravindran Kannan / First EditionIntroducing Data Science: Big data, machine learning, and more, using Python tools By Davy Cielen, Arno Meysman / First EditionAn Introduction to Data Science By Jeffrey S. Saltz, Jeffrey M. Stanton / First EditionData Science from Scratch: First Principles with Python by Joel Grus / 2nd Edition


شارك المقالة: