بقلم: علاء العلي، محلل تعلم أول، تحليلات التعلم
دورة حياة تحليلات البيانات
في عالم اليوم القائم على البيانات ، تعد القدرة على استخراج رؤى ذات مغزى أمرا بالغ الأهمية للشركات والمؤسسات وحتى للأفراد مثلك ومثلي.
في هذه المقالة ، سنأخذك في رحلة عبر بيانات دورة حياة التحليلات، لذا اربط حزام الأمان ودعنا نذهب!
مقدمة
كجزء من خدمات التحسين ، يعمل فريق تحليلات التعلم بنشاط مع العملاء على بناء جمع البيانات المخصصة الخاصة بهم باستخدام إمكانات التحليلات الخاصة ب Brightspace. الكشف عن الرؤى والحلول من خلال المناقشة المستندة إلى البيانات مع الدعم من خلال الأرقام والجداول والتصورات.
أثناء المشاركات ، نتبع كمحللي تعلم عملية للمساعدة في تحويل البيانات الأولية من مجموعات بيانات Brightspace الخاصة بك إلى معلومات قيمة حول التعلم ، وتسمى هذه العملية دورة حياة تحليلات البيانات.
ما هو بيانات دورة حياة التحليلات؟
ال بيانات دورة حياة التحليلات يصف نهجا منظما بمراحل متعددة لضمان جمع البيانات ومعالجتها وتحليلها وتفسيرها بشكل فعال.
وهو يتألف من المراحل الرئيسية التالية الموضحة في الشكل أدناه. اعتمادا على مصدر المعلومات ، قد تجد أن بعض المراحل مجمعة ولكن في هذه المقالة يتم تقسيمها إلى 6 مراحل للسماح بعرض أفضل على النقاط الرئيسية التي تم تحقيقها خلال كل مرحلة.
الشكل: تلعب كل مرحلة دورا مهما في تحويل البيانات الأولية إلى رؤى قابلة للتنفيذ.
1. تحديد (اكتشاف)
المرحلة الأولى من بيانات دورة حياة التحليلات هو تعريف البيانات. تتضمن هذه المرحلة تحديد وفهم طبيعة العميل وأصحاب المصلحة والمشكلة المطروحة.
يتطلب تعاونا وثيقا مع أصحاب المصلحة لتحديد مشكلة العمل والأسئلة التي تحتاج إلى إجابة.
يضع اكتشاف البيانات الفعال الأساس لعملية التحليلات بأكملها ، مما يضمن أن الخطوات اللاحقة تستند إلى بيانات ذات صلة وعالية الجودة.
2. تحديد (التحضير)
بمجرد تحديد مصادر البيانات ذات الصلة ، فإن الخطوة التالية هي إعداد البيانات. تتضمن هذه المرحلة تحويل البيانات الأولية إلى تنسيق مناسب للتحليل. تشمل الأنشطة الرئيسية في هذه المرحلة ما يلي:
- حدد مجموعات البيانات المطلوبة لسحب البيانات منها.
- تحويل البيانات: تحويل البيانات إلى تنسيق متناسق ، وتطبيع القيم أو توحيدها.
- دمج البيانات من مصادر متعددة لإنشاء مجموعة بيانات متماسكة.
غالبا ما يكون إعداد البيانات هو الجزء الأكثر استهلاكا للوقت في بيانات دورة حياة التحليلات، ولكن من الضروري ضمان دقة التحليل وموثوقيته.
3. استكشاف
تركز هذه المرحلة على استكشاف البيانات للكشف عن الأنماط والاتجاهات والعلاقات. يمكن استخدام تقنيات مختلفة ، اعتمادا على طبيعة البيانات والأسئلة التي يتم تناولها ، بما في ذلك:
- الإحصاء الوصفي: تلخيص ووصف السمات الرئيسية للبيانات.
- البيانات الاستكشافية عبر التصور والأساليب الإحصائية.
- اختبار الفرضيات: تقييم العلاقات بين المتغيرات واختبار الافتراضات.
الهدف من استكشاف البيانات هو توليد رؤى أولية يمكن أن توجه المزيد من التحقيق وتوجيه عملية صنع القرار.
4. تحليل (نمذجة البيانات)
تتضمن مرحلة نمذجة البيانات تطبيق تقنيات تحليلية متقدمة لإنشاء نماذج تنبؤية أو توضيحية. اعتمادا على المشكلة ، يمكن استخدام تقنيات النمذجة المختلفة ، مثل:
- تحليل الانحدار: نمذجة العلاقة بين متغير تابع ومتغير مستقل واحد أو أكثر.
- التصنيف: تعيين نقاط البيانات إلى فئات محددة مسبقا.
- التجميع: تجميع نقاط البيانات المتشابهة معا.
يتطلب إنشاء نماذج قوية اختيارا دقيقا للميزات وضبط المعلمات والتحقق من الصحة باستخدام المقاييس المناسبة. غالبا ما تتضمن هذه المرحلة تجريب متكرر لتحسين النماذج وتحسينها.
5. عرض البيانات (التفسير)
بمجرد إنشاء النتائج والتحقق من صحتها ، فإن الخطوة التالية هي عرض البيانات أو التفسير. تتضمن هذه المرحلة ترجمة النتائج التحليلية إلى رؤى ذات مغزى يمكن أن تفيد عملية صنع القرار. تشمل الأنشطة الرئيسية ما يلي:
- وضع النتائج في سياقها في مشكلة العمل أو سؤال البحث
- تحديد الرؤى والتوصيات القابلة للتنفيذ
يتطلب التفسير الفعال للبيانات فهما عميقا لكل من البيانات وسياق الأعمال لضمان أن تكون الرؤى ذات صلة وقابلة للتنفيذ.
6. اتصالات البيانات
المرحلة الأخيرة من بيانات دورة حياة التحليلات هو اتصالات البيانات. تركز هذه المرحلة على عرض النتائج بطريقة واضحة ومقنعة لأصحاب المصلحة. تشمل تقنيات التواصل الفعال ما يلي:
- تصور البيانات: استخدام المخططات والرسوم البيانية ولوحات المعلومات لتقديم البيانات المعقدة بتنسيق سهل الفهم.
- سرد القصص: صياغة سرد حول البيانات لتسليط الضوء على الرؤى والتوصيات الرئيسية
- إعداد التقارير: مشاركة النتائج مع أصحاب المصلحة المحددين
يضمن التواصل الواضح والفعال فهم الرؤى المستمدة من تحليل البيانات والتصرف بناء عليها من قبل صانعي القرار.
استنتاج
ال دورة حياة تحليلات البيانات هو نهج منهجي يحول البيانات الأولية إلى رؤى قيمة. تلعب كل مرحلة ، من التعريف إلى اتصال البيانات ، دورا مهما في ضمان أن يكون التحليل دقيقا وملائما وقابلا للتنفيذ.
لا يمكن أن تتداخل المراحل فحسب ، بل العملية متكررة أيضا. مراجعة مستمرة لضمان وجود النتائج المتوقعة واستيفاء المقاييس المحددة.
باتباع هذا النهج المنظم ، يمكنك تسخير قوة البيانات لدفع عملية اتخاذ قرارات مستنيرة وتحقيق أهدافك الاستراتيجية لتحليلات التعلم.
