الفرق بين التحليل الإحصائي وتحليل البيانات: فهم عملي وواقعي
كثيرًا ما نسمع عن مصطلحين شائعين في عالم البيانات هما: التحليل الإحصائي وتحليل البيانات. ورغم التشابه بينهما، إلا أن كل مصطلح يُستخدم بطريقة مختلفة وله أدوات وأهداف محددة.
🔍 أولًا: ما هو التحليل الإحصائي؟
التحليل الإحصائي هو استخدام الأساليب الإحصائية لفهم العلاقات بين المتغيرات، واختبار الفرضيات، واستخلاص استنتاجات دقيقة بناءً على بيانات العينة. يُستخدم بشكل واسع في الأبحاث الأكاديمية، والتقارير الحكومية، وتحليلات السوق.
🧪 مثال عملي:
شركة أدوية تريد معرفة إذا كان دواء معين يقلل من ضغط الدم بشكل فعال. يقوم الباحث بجمع بيانات من مجموعتين (دواء + بلاسيبو)، ثم يطبق اختبار T-test لمعرفة ما إذا كان الفرق في النتائج دالًا إحصائيًا.
💻 ثانيًا: ما هو تحليل البيانات؟
تحليل البيانات (Data Analysis) هو عملية شاملة تبدأ من جمع البيانات وتنظيفها، ثم استكشافها وتلخيصها بصريًا، ثم بناء نماذج أو تقارير تساعد في اتخاذ قرارات أفضل.
🔧 أدوات شائعة في تحليل البيانات:
- Excel، Google Sheets
- Power BI، Tableau
- Python (مكتبات: pandas، matplotlib)
🏢 مثال من الواقع:
محلل بيانات في شركة تجارة إلكترونية يقوم بتحليل سلوك الزبائن خلال عروض الجمعة البيضاء. يقوم بتصنيف العملاء حسب المشتريات، ويستخدم تقارير مرئية لفهم الأنماط.
📊 الفرق الجوهري بينهما
| التحليل الإحصائي | تحليل البيانات |
|---|---|
| يركز على اختبارات الفرضيات والنماذج الإحصائية | يشمل مراحل جمع وتنظيف وعرض البيانات |
| غالبًا باستخدام SPSS، R، أو SAS | غالبًا باستخدام Excel، Python، أو Power BI |
| نتائجه دقيقة لكنها محدودة النطاق | نتائجه مرنة وتستخدم لأغراض الأعمال واتخاذ القرار |
🤔 هل هما متكاملان أم متضادان؟
الإجابة: متكاملان. فغالبًا ما يبدأ محلل البيانات بمرحلة استكشافية باستخدام تحليل البيانات، ثم ينتقل للتحليل الإحصائي لإجراء اختبارات دقيقة.
📌 خلاصة
- التحليل الإحصائي هو أداة داخل علم تحليل البيانات.
- كل محلل بيانات يحتاج إلى فهم أساسيات الإحصاء.
- النجاح في عالم البيانات يتطلب الدمج بين الفهم الإحصائي والتقنيات الحديثة.
مع تحيات: ذاكر احصا