تحليل البيانات
Открыть в Telegram
📈 Аналитический обзор Telegram-канала تحليل البيانات
Канал تحليل البيانات (@dataanalysis11) языкового сегмента Арабский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 10 269 подписчиков, занимая 19 513 место в категории Образование и 7 475 место в регионе Саудовская Аравия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 10 269 подписчиков.
Согласно последним данным от 20 октября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 105, а за последние 24 часа — 6, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 11.72%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.46% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 204 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 253 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 15.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как بَيَان, تَحلِيل, رَقم, مُحَلِّل, قَرَار.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“كل ما يخص مجال تحليل البيانات”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 21 октября, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Образование.
10 269
Подписчики
+624 часа
+117 дней
+10530 дней
Архив постов
10 269
📢دورة معتمدة عن الإكسل من المؤسسة العامة للتدريب التقني والمهني..
🗓️ يومين 7 و 8 يناير 2024
⏰ 4م - 10م
للتفاصيل والتسجيل 👇
https://ihudaithy.com/gZVWaNZ
10 269
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.
10 269
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.
10 269
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.
10 269
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.
10 269
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
10 269
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.
10 269
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.
10 269
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
