uz
Feedback

Firibgarlarga uchmang! Telemetrio bunday kanallarni topadi va belgilaydi 👉 Belgini ko‘rmoqchi bo‘lsangiz, obuna bo‘ling

تحليل البيانات

تحليل البيانات

Kanalga Telegram’da o‘tish

كل ما يخص مجال تحليل البيانات

Ko'proq ko'rsatish

📈 Telegram kanali تحليل البيانات analitikasi

تحليل البيانات (@dataanalysis11) Arab til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 10 269 obunachidan iborat bo'lib, Taʼlim toifasida 19 513-o'rinni va Saudiya Arabistoni mintaqasida 7 475-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 10 269 obunachiga ega bo‘ldi.

20 Oktabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni 105 ga, so‘nggi 24 soatda esa 6 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

  • Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
  • Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 11.72% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 2.46% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
  • Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 1 204 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 253 ta ko‘rish yig‘iladi.
  • Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 15 ta reaksiya keladi.
  • Tematik yo‘nalishlar: Kontent بَيَان, تَحلِيل, رَقم, مُحَلِّل, قَرَار kabi asosiy mavzularga jamlangan.

📝 Tavsif va kontent siyosati

Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“كل ما يخص مجال تحليل البيانات”

Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 21 Oktabr, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Taʼlim toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.

10 269
Obunachilar
+624 soatlar
+117 kun
+10530 kun
Postlar arxiv
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