ما هو التحليل الإحصائي ؟

التحليل الإحصائي هو عملية جمع وتحليل البيانات من أجل تمييز الأنماط والاتجاهات.

 إنها طريقة لإزالة التحيز من تقييم البيانات من خلال استخدام التحليل العددي. هذه التقنية مفيدة لجمع تفسيرات البحوث وتطوير النماذج الإحصائية وتخطيط المسوحات والدراسات.

 التحليل الإحصائي هو أداة علمية في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي تساعد في جمع وتحليل كميات كبيرة من البيانات لتحديد الأنماط والاتجاهات الشائعة لتحويلها إلى معلومات ذات معنى. بكلمات بسيطة ، التحليل الإحصائي هو أداة لتحليل البيانات تساعد في استخلاص استنتاجات ذات مغزى من البيانات الخام وغير المنظمة. 

 يتم استخلاص الاستنتاجات باستخدام التحليل الإحصائي لتسهيل اتخاذ القرار ومساعدة الشركات على إجراء تنبؤات مستقبلية على أساس الاتجاهات السابقة. يمكن تعريفه على أنه علم جمع وتحليل البيانات لتحديد الاتجاهات والأنماط وعرضها.

 يتضمن التحليل الإحصائي العمل مع الأرقام وتستخدمه الشركات والمؤسسات الأخرى للاستفادة من البيانات لاستخلاص معلومات ذات معنى.

أنواع التحليل الإحصائي

 فيما يلي 6 أنواع من التحليل الإحصائي:

 التحليل الوصفي  : يتضمن التحليل الإحصائي الوصفي جمع البيانات وتفسيرها وتحليلها وتلخيصها لتقديمها في شكل مخططات ورسوم بيانية وجداول. بدلا من استخلاص النتائج ، فإنه ببساطة يجعل البيانات المعقدة سهلة القراءة والفهم.

 التحليل الاستدلالي : يركز التحليل الإحصائي الاستدلالي على استخلاص استنتاجات ذات مغزى على أساس البيانات التي تم تحليلها. يدرس العلاقة بين المتغيرات المختلفة أو يقوم بعمل تنبؤات لجميع المجتمع.

التحليل التنبؤي : التحليل الإحصائي التنبئي هو نوع من التحليل الإحصائي الذي يحلل البيانات لاشتقاق الاتجاهات السابقة والتنبؤ بالأحداث المستقبلية على أساسها. يستخدم خوارزميات التعلم الآلي ، واستخراج البيانات ، ونمذجة البيانات ، والذكاء الاصطناعي لإجراء التحليل الإحصائي للبيانات.

تحليل البيانات الاستكشافية : يشبه التحليل الاستكشافي التحليل الاستدلالي ، لكن الفرق هو أنه يتضمن استكشاف ارتباطات البيانات غير المعروفة. يحلل العلاقات المحتملة داخل البيانات. 

 التحليل السببي : يركز التحليل الإحصائي السببي على تحديد علاقة السبب والنتيجة بين المتغيرات المختلفة داخل البيانات الأولية. بكلمات بسيطة ، يحدد سبب حدوث شيء ما وتأثيره على المتغيرات الأخرى. يمكن استخدام هذه المنهجية من قبل الشركات لتحديد سبب الفشل. 

 أهمية التحليل الإحصائي

 يزيل التحليل الإحصائي المعلومات غير الضرورية ويفهرس البيانات المهمة بطريقة غير معقدة ، مما يجعل العمل الضخم لتنظيم المدخلات يبدو هادئا للغاية. بمجرد جمع البيانات ، يمكن استخدام التحليل الإحصائي لمجموعة متنوعة من الأغراض. بعضها مدرج أدناه:

·         يساعد التحليل الإحصائي في تلخيص كميات هائلة من البيانات في أجزاء قابلة للهضم بوضوح.

·         يساعد التحليل الإحصائي في التصميم الفعال للتحقيقات المختبرية والميدانية والمسحية.

·         قد يساعد التحليل الإحصائي في التخطيط القوي والفعال في أي موضوع للدراسة.

·         يساعد التحليل الإحصائي في إنشاء تعميمات واسعة والتنبؤ بكمية شيء ما سيحدث في ظل ظروف معينة.

·         يتم تطبيق الأساليب الإحصائية ، وهي أدوات فعالة لتفسير البيانات الرقمية ، عمليا في كل مجال من مجالات الدراسة.

·         تم إنشاء مناهج إحصائية ويتم تطبيقها بشكل متزايد في العلوم الفيزيائية والبيولوجية ، مثل علم الوراثة.

·       يمكن العثور على أقسام الإحصاء في البنوك وشركات التأمين والوكالات الحكومية. يعتمد المسؤول الحديث ، سواء في القطاع العام أو التجاري ، على البيانات الإحصائية لاتخاذ القرارات الصحيحة.

فوائد التحليل الإحصائي

 يمكن أن يكون التحليل الإحصائي نعمة للبشرية وله فوائد عديدة لكل من الأفراد والمنظمات.

 فيما يلي بعض الأسباب التي تجعلك تفكر في الاستثمار في التحليل الإحصائي:

·         يمكن أن يساعدك في تحديد الأرقام الشهرية والفصلية والسنوية لأرباح المبيعات والتكاليف مما يسهل اتخاذ قراراتك.

·         يمكن أن يساعدك على اتخاذ قرارات مستنيرة وصحيحة.

·         يمكن أن يساعدك في تحديد المشكلة أو سبب الفشل وإجراء التصحيحات. على سبيل المثال ، يمكنه تحديد سبب الزيادة في إجمالي التكاليف ومساعدتك على خفض النفقات المهدرة.

·         يمكن أن يساعدك في إجراء تحليل السوق ووضع استراتيجية تسويق ومبيعات فعالة.

·         يساعد على تحسين كفاءة العمليات المختلفة.

عملية التحليل الإحصائي

 فيما يلي 5 خطوات لإجراء تحليل إحصائي يجب عليك اتباعه:

 الخطوة 1 : تحديد ووصف طبيعة البيانات التي من المفترض أن تقوم بتحليلها.

 الخطوة 2 : الخطوة التالية هي إقامة علاقة بين البيانات التي تم تحليلها ومجتمع العينة الذي تنتمي إليه البيانات. 

 الخطوة 3 : الخطوة الثالثة هي إنشاء نموذج يعرض ويلخص بوضوح العلاقة بين المجتمع والبيانات.

 الخطوة 4 : إثبات ما إذا كان النموذج صالحا أم لا.

 الخطوة 5 : استخدم التحليل التنبؤي للتنبؤ بالاتجاهات والأحداث المستقبلية التي من المحتمل أن تحدث.