en
Feedback

Don't get caught by a cheater! Telemetrio finds and tags such channels 👉 If you want to see the tag, subscribe

تحليل البيانات

تحليل البيانات

Open in Telegram

كل ما يخص مجال تحليل البيانات

Show more

📈 Analytical overview of Telegram channel تحليل البيانات

Channel تحليل البيانات (@dataanalysis11) in the Arabic language segment is an active participant. Currently, the community unites 10 267 subscribers, ranking 19 517 in the Education category and 7 484 in the Saudi Arabia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 10 267 subscribers.

According to the latest data from 19 October, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 106 over the last 30 days and by 6 over the last 24 hours, overall reach remains high.

  • Verification status: Not verified
  • Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 11.44%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 2.45% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 1 174 views. Within the first day, a publication typically gains 251 views.
  • Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 14.
  • Thematic interests: Content is focused on key topics such as بَيَان, تَحلِيل, رَقم, مُحَلِّل, قَرَار.

📝 Description and content policy

The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“كل ما يخص مجال تحليل البيانات”

Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 20 October, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Education category.

10 267
Subscribers
+624 hours
+97 days
+10630 days
Posts Archive
photo content

photo content

📢دورة معتمدة عن الإكسل من المؤسسة العامة للتدريب التقني والمهني.. ‏🗓️ يومين 7 و 8 يناير 2024 ‏⏰ 4م - 10م ‏للتفاصيل والتسجيل 👇 ‏https://ihudaithy.com/gZVWaNZ

photo content

في تحليلات البيانات، هناك 4 فروع أساسية هي: 1- التحليلات الوصفية descriptive analytics. تركز التحليلات الوصفية على تلخيص البيانات التاريخية لفهم الأحداث والخصائص الماضية. أنها تنطوي على تلخيص البيانات، والتصور، وتحليل البيانات الاستكشافية، والتعدين. ومن ناحية أخرى. 2-التحليلات التشخيصية diagnostic analytics تركز التحليلات التشخيصية إلى فهم سبب حدوث نتائج محددة من خلال تحديد الأسباب الجذرية واستخدام اختبار الفرضيات والتحليل المقارن. 3- التحليلات التنبؤية predictive analytics. والذي يستخدم البيانات التاريخية وتقنيات التعلم الآلي للتنبؤ بالأحداث أو النتائج المستقبلية. فهو يساعد على توقع السيناريوهات المستقبلية، وتحسين عملية صنع القرار، وتقييم المخاطر، وتحسين تجزئة العملاء والتنبؤ بالطلب. 4- التحليلات الإرشادية (التوجيهية) Prescriptive analytics: تتجاوز التحليلات الإرشادية (التوجيهية) التحليلات التنبؤية من خلال تقديم توصيات لتحسين النتائج بناءً على البيانات التاريخية والنمذجة التنبؤية. وهو يتضمن التحسين الرياضي والمحاكاة وأنظمة دعم القرار ومنصات التحليلات الإرشادية لوصف أفضل الإجراءات.

sticker.webp0.11 KB

في تحليلات البيانات، هناك 4 فروع أساسية هي: 1- التحليلات الوصفية descriptive analytics. تركز التحليلات الوصفية على تلخيص البيانات التاريخية لفهم الأحداث والخصائص الماضية. أنها تنطوي على تلخيص البيانات، والتصور، وتحليل البيانات الاستكشافية، والتعدين. ومن ناحية أخرى. 2-التحليلات التشخيصية diagnostic analytics تركز التحليلات التشخيصية إلى فهم سبب حدوث نتائج محددة من خلال تحديد الأسباب الجذرية واستخدام اختبار الفرضيات والتحليل المقارن. 3- التحليلات التنبؤية predictive analytics. والذي يستخدم البيانات التاريخية وتقنيات التعلم الآلي للتنبؤ بالأحداث أو النتائج المستقبلية. فهو يساعد على توقع السيناريوهات المستقبلية، وتحسين عملية صنع القرار، وتقييم المخاطر، وتحسين تجزئة العملاء والتنبؤ بالطلب. 4- التحليلات الإرشادية (التوجيهية) Prescriptive analytics: تتجاوز التحليلات الإرشادية (التوجيهية) التحليلات التنبؤية من خلال تقديم توصيات لتحسين النتائج بناءً على البيانات التاريخية والنمذجة التنبؤية. وهو يتضمن التحسين الرياضي والمحاكاة وأنظمة دعم القرار ومنصات التحليلات الإرشادية لوصف أفضل الإجراءات.

ما هو تحليل البيانات؟ تحليل البيانات هو تحليل كميات كبيرة من البيانات للكشف عن الرؤى والأنماط والاتجاهات. وتتكون من عدة مراحل: ✅ جمع البيانات من مصادر مختلفة. ✅ نظيف البيانات ومعالجتها مسبقًا لضمان جودة البيانات. ✅ تحويل البيانات لإعدادها للتحليل. ✅ نمذجة البيانات وتحليلها لاكتشاف الأنماط. ✅ تصور البيانات لتوصيل النتائج بشكل فعال. ✅ إعداد التقارير وصنع القرار يختتمان العملية.

ما هو دور محلل البيانات في الشركات؟ محللو البيانات دورًا حاسمًا في جمع البيانات وتحليلها وتفسيرها لتوفير رؤى قابلة للتنفيذ لقرارات العمل. يقومون بتحويل البيانات الأولية إلى تقارير وتصورات مفيدة، ويساعدون أصحاب المصلحة في فهم الاتجاهات وتحديد الفرص ومعالجة التحديات واتخاذ القرارات.

الأكاديمية السعودية الرقمية تُعلن عن معسكر همة الرقمية: حضوري وعن بعد. ✅ تصميم واجهة وتجربة المستخدم. ✅ تطوير البرمجيات باستخدام C. ✅ اختبار البرمجيات. ✅ تحليل البيانات. ✅ هندسة البيانات. ✅ انتاج فن الألعاب. ✅ لإدارة البنية التحتية والاتمتة Red hat. ✅ لإدارة البنية التحتية والحماية Red hat. التسجيل 👇 https://sda.edu.sa/himahbootcamps/bootcamps

sticker.webp0.11 KB

sticker.webp0.18 KB

sticker.webp0.18 KB

مثال على استخدام vlookup في الإكسل: جدول يحتوي على قائمة بأسماء العملاء وأرقام هواتفهم، وتريد الحصول على رقم هاتف عميل محدد. =VLOOKUP("اسم العميل", A2:B10, 2, FALSE) حيث: - "اسم العميل" هو القيمة التي تريد البحث عنها. - A2:B10 هي نطاق البحث، حيث A2 يشير إلى العمود الذي يحتوي على أسماء العملاء، وB2 إلى العمود الذي يحتوي على أرقام الهواتف. - الرقم 2 يشير إلى أنه يجب استرجاع القيمة من العمود الثاني (الذي يحتوي على أرقام الهواتف). - FALSE تضمن أن البحث يكون دقيقًا وليس تقريبيًا.

مثال على استخدام vlookup في الإكسل: جدول يحتوي على قائمة بأسماء الموظفين وأرقام هواتفهم، وتريد الحصول على رقم هاتف موظف محدد. =VLOOKUP("اسم الموظف", A2:B10, 2, FALSE) حيث: - "اسم الموظف" هو القيمة التي تريد البحث عنها. - A2:B10 هي نطاق البحث، حيث A2 يشير إلى العمود الذي يحتوي على أسماء الموظفين، وB2 إلى العمود الذي يحتوي على أرقام الهواتف. - الرقم 2 يشير إلى أنه يجب استرجاع القيمة من العمود الثاني (الذي يحتوي على أرقام الهواتف). - FALSE تضمن أن البحث يكون دقيقًا وليس تقريبيًا.

6 Steps of Data Analysis: 1. Determine your goal Here are a few examples of goals:  • understand why your customers are calling  • reduce incoming calls by a certain percentage  • reduce average handling time or wait times of calls  2. Understand the context around business and data 3. Acquire an overview of the data 4. Formulate specific hypothesis 5. Test the hypothesis 6. Validate results 6 خطوات لتحليل البيانات: 1. حدد هدفك فيما يلي بعض الأمثلة على الأهداف: • فهم سبب اتصال عملائك • تقليل المكالمات الواردة بنسبة معينة • تقليل متوسط ​​وقت التعامل أو أوقات انتظار المكالمات 2. فهم السياق المتعلق بالأعمال والبيانات 3. الحصول على لمحة عامة عن البيانات 4. صياغة فرضية محددة 5. اختبر الفرضية 6. التحقق من صحة النتائج المصدر FEELINGSTREAM