uk
Feedback

Не попадись на ботовода! Telemetrio знаходить і позначає такі канали мітками 👉 Хочеш бачити мітку, оформляй підписку

تحليل البيانات

تحليل البيانات

Відкрити в Telegram

كل ما يخص مجال تحليل البيانات

Показати більше

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу تحليل البيانات

Канал تحليل البيانات (@dataanalysis11) у мовному сегменті Арабська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 10 269 підписників, посідаючи 19 513 місце в категорії Освіта та 7 475 місце у регіоні Саудівська Аравія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 10 269 підписників.

За останніми даними від 20 жовтня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 105, а за останні 24 години на 6, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 11.72%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.46% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 204 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 253 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 15.
  • Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як بَيَان, تَحلِيل, رَقم, مُحَلِّل, قَرَار.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“كل ما يخص مجال تحليل البيانات”

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 21 жовтня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Освіта.

10 269
Підписники
+624 години
+117 днів
+10530 днів
Архів дописів
photo content

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