: 1- استهداف أفضل للعملاء، حتماً لاَ تُريد تضيع الوقت لعملك والموارد المتاحة والاموال لتعداد الحملات الاعلانية التيْ تستهدف شرائح سكانية لاَ تهتم كثيراً للحملة الاعلانية او لاَ تهتم بالمنتج او الخدمة التيْ تقدمها. يساعد تحليل البيانـات ما هو افضل مكان يجب التركيز عليه أثناء الحملة الاعلانية. 2- تتعرف عـلى العملاء، تتبع عملية تحليل البيانـات ما هو أفضل جودة وأداء منتجاتك والحملات ضمن التركيبة السكناية المستهدفة. كما تتم تكوين فكرة ما هو أفضل فْي عادات الانفاق لدى الجمهور المستهدف. كمَا تتم عملية تحديد ما هو المجال الاكثر اهتمام، تمكنك فْي تحديد الاسعار وتحديد زمن الحملة الاعلانية لتستطيع تحديد كمية البضائع المطلوبة. تعريف تحليل البيانات لتقنية المعلومات. 3- تقليل تكاليف التشغيل، عبر تحليل البيانـات تسمح لكَ تحديد ماهو الذيْ يُنتج بشكلْ جيد ويجب ضخ المزيدَ منْ الاموال والموارد. واي مناطق لاَ تنتج ويجب تقليص الدعم فيها او التخلص منها تماماً. 4- أفضل الطرق لحل المشكلات، تساعدك البيـانات بتقديم افضل المعلوماتْ التيْ تمكنك فْي اتخاذ قراراتٌ مستنيرة اكثر نجاحاً. وتجنب للقرارات الخاطئة. 5- الحصُول عـلى بياناتٍ اكثر دقة، تُساعد عملية تحليل البيـانات اختيار ما هو أفضل دائماً عبر المعلوماتْ الدقيقة التيْ تكونُ ذات صلة مباشرة، كمَا يُمكن تطوير الاستراتيجيات التسويقية وخطط العمل وإعادة تنظيم رؤية الشركة او رسالتها.
التعلم الآلي: يعمل على تحليل كمياتٍ كبيرةٍ من البيانات بالاعتماد على الخوارزميات المتقدمة. كما يلعب البرنامج المستخدم في استخراج النصوص وبرامج التحليل الرياضي والإحصائي دورًا كبيرًا في عملية تحليل البيانات الضخمة ككلٍّ، حيث يتم تصميم هذه البرامج بلغات البرمجة القوية والأساسية في مجال تحليل البيانات وبناء قواعد البيانات؛ مثل لغة بايثون Python، أو لغة R، وغيرها من اللغات، مثل لغة SQL، ولغة Scala، ويتم دعم هذه اللغات بوساطة تقنيات SQL-on-Hadoop. 4.
مخطط التشغيل، وهو رسم بياني خطي للبيانات التي تم رسمها بمرور الوقت. المخطط الفقاعي، وهو تصور بيانات يعرض دوائر متعددة (فقاعات) في مخطط ثنائي الأبعاد. خريطة التمثيل الحراري، وهي تمثيل بياني للبيانات حيث يتم تصوير القيم بالألوان. تتضمن بعض أدوات علم البيانات الأكثر شيوعا المستخدمة لتكوين EDA ما يلي: Python: لغة برمجة تم تفسيرها وموجهة بواسطة العناصر ذات دلالات ديناميكية. حيث تجعل هياكل البيانات المضمنة عالية المستوى، جنبا إلى جنب مع الكتابة الديناميكية والربط الديناميكي، منها لغة جذابة للغاية لتطوير التطبيقات السريع، بالإضافة لاستخدامها كلغة نصية أو لغة Glue لربط المكونات الموجودة معا. يمكن استخدام Python وEDA معا لتحديد القيم المفقودة في مجموعة بيانات، وهو أمر مهم حتى تتمكن من تحديد كيفية التعامل مع القيم المفقودة للتعلم الآلي. تعريف تحليل البيانات الضخمة. R: لغة برمجة مفتوحة المصدر وبيئة برمجية مجانية للحوسبة والرسومات الإحصائية بدعم من R Foundation for Statistical Computing. تستخدم لغة R على نطاق واسع بين الإحصائيين في علم البيانات في تطوير الملاحظات الإحصائية وتحليل البيانات. للتعمق بشكل أكثر في الاختلافات بين هذه الأساليب، ارجع إلى " Python مقابل R: ما هو الفرق؟ " IBM وتحليل البيانات الاستكشافية يوفر الإجراء الاستكشافي الذي تتبعه شركة IBM مجموعة متنوعة من الملخصات المرئية والرقمية للبيانات، إما لجميع الحالات أو بشكل منفصل لمجموعات من الحالات.
التحليل الإحصائي Statistical Analysis يُظهر التحليل الإحصائي الاجابة عن سؤال "ماذا يحدث؟" باستخدام البيانات التى يتم ادخالها في شكل لوحات معلومات ويشمل التحليل الإحصائي جمع البيانات وتحليلها وتفسيرها وعرضها و عرض نوعها، ويقوم هذا النوع بتحليل مجموعة من البيانات أو عينة منها، وهناك فئتان من هذا النوع من التحليل – التحليل الوصفي والتحليل الاستدلالي. التحليل الوصفي Descriptive Analysis يقوم هذا النوع بتحليل البيانات الكاملة أو عينة من البيانات الرقمية الملخصة وهو يبين الوسيط والانحراف للبيانات المستمرة وكذلك يظهر النسبة المئوية والتردد للبيانات الفئوية. تعريف تحليل البيانات للحاسب. التحليل الاستنتاجي/الاستدلالي Inferential Analysis يظهر هذا النوع تحليل عينة من البيانات الكاملة وفي هذا النوع من التحليل يمكنك العثور على استنتاجات مختلفة من نفس البيانات عن طريق اختيار عينات مختلفة. التحليل التشخيصي Diagnostic Analysis يظهر التحليل التشخيصي الاجابة عن سؤال "لماذا حدث؟" وذلك من خلال العثور على السبب من خلال فهم المعلومات الموجودة في التحليل الإحصائي، هذا التحليل مفيد لتحديد أنماط سلوك البيانات فإذا وصلت مشكلة جديدة في عملية البحث اثناء عملك يمكنك النظر في هذا التحليل للعثور على أنماط مماثلة لهذه المشكلة وبالتالى ستسطيع حلها وقد يكون لديك فرص لاستخدام المشاكل المماثلة فى ايجاد حلول للمشاكل الجديدة.
و في نهاية المقال شكراً لكم للمتايعة، أدعوكم بمتابعة صفحتنا على الفيس بوك لتتوصل بكل جديد مقالاتنا و دروسنا دائما من: هنا: و السلام عليكم
إنشاء منظور إنشاء مناظير لحصر عدد الأعمدة والجداول التي يمكن لمستخدمي المصنف رؤيتها. إنشاء وPivotTables وPivotCharts إنشاء تقارير PivotTable في Excel. إنشاء PivotChart انقر فوق الزر PivotTable في نافذة Power Pivot. تحسين نموذج لـ Power View إنشاء نموذج بيانات أساسي. إدخال تحسينات، كتعريف الحقول الافتراضية والصور والقيم الفريدة. اقرأ حول تحسين نموذج لـ Power View. شرح معنى "تحليل البيانات" (Data Analysis) - دليل مصطلحات هارفارد بزنس ريفيو. استخدام Visual Basic for Applications (VBA) استخدام VBA في Excel. VBA غير معتمد في نافذة Power Pivot. تجميع البيانات تجميع في Excel PivotTable استخدم DAX في الأعمدة المحسوبة والحقول المحسوبة. كيفية تخزين البيانات يتم تخزين البيانات التي تستخدمها في Excel وفي نافذة Power Pivot في قاعدة بيانات تحليلية داخل مصنف Excel، ويقوم محرك محلي فعّال بتحميل البيانات والاستعلام عنها وتحديثها في قاعدة البيانات هذه. ونظراً إلى وجود البيانات في Excel، فستتوفر على الفور في PivotTables وPivotCharts وPower View، وميزات أخرى في Excel تستخدمها لتجميع البيانات والتفاعل معها. يوفر Excel كل عمليات تقديم البيانات وتفاعلاتها؛ ويتم احتواء البيانات وكائنات التقديم في Excel داخل ملف المصنف نفسه.
أولًا: ماذا يقصد بعملية تحليل البيانات؟ عملية تحليل البيانات تعرف بأنها: عملية جمع وتنقية ونمذجة البيانات لاكتشاف معلومات مفيدة لاتخاذ قرارات الأعمال بشكل احترافي مدعوم بالبيانات لتحقيق أقصى النجاحات الممكنة للأعمال. ثانيًا: ما المراحل التي تمر بها عند إجراء تحليل للبيانات؟ المرحلة الأولى: تحديد الهدف من تحليل البيانات: في هذه المرحلة تقوم بتحديد الهدف الذي من أجله ستقوم بتحليل البيانات وما نوع تحليل البيانات الذي تريد القيام به وما هي التقنيات والأدوات التي ستستخدمها لإجراء ذلك التحليل. المرحلة الثانية لتحليل البيانات: جمع البيانات Data Collection: في هذه المرحلة سوف تقوم بتجميع البيانات من المصادر المتنوعة للعمل على تحليلها وينبغي عليك أن تقوم بعمل سجل تحتفظ فيه بتاريخ تجميع تلك البيانات ومصادرها. ما هو مجال تحليل البيانات ؟. المرحلة الثالثة لتحليل البيانات: تنقية البيانات Data Cleaning: تتمحور مهمتك في هذه المرحلة حول تنقية البيانات التي تم جمعها لتلافي حدوث أي أخطاء أثناء عملية تحليل البيانات. وتعد هذه المرحلة من أخطر المراحل التي ستمر بها عند قيامك بإجراء تحليل للبيانات ذلك لأن عملية تنقية البيانات بشكل احترافي يسهم بشكل فعال في استخلاص نتائج ذات جودة عالية تخدم الأهداف الموضوعة لإنجاح الأعمال.
7 مليون نسمة من جراء الغرق والأمراض والمجاعة التي تلت الكارثة. 3 الجفاف الكبير في الصين بين عامي 1876 و 1879 – 9 مليون شخص تُعتبر موجة الجفاف التي أصابت الصين بين عامي 1876 و 1879 واحدة من عدة كوارث طبيعية ضربت هذا البلد وهي من أسوأ موجات الجفاف في تاريخ البشرية. وخلال الثلاث سنوات تلك، فقدت الصين كل ما لديها من الماشية والمحاصيل الزراعية بسبب جفاف الأنهر ولقي أكثر من 9 مليون شخص حتفهم بسبب المجاعة. 2 المجاعة الكبرى في الهند بين عامي 1769 و 1773 – 10 مليون شخص قبل عصر التكنولوجيا بفترة وجيزة، تعرضت الهند لأسوأ مجاعة مسجلة في التاريخ في عام 1769. تحدي شيبس الجمجمة المحترقة " احر واخطر شيبس في العالم " - YouTube. وقد لقي أكثر من 10 ملايين شخص حتفهم بسبب الجفاف الحاد الذي أدى إلى تلف المحاصيل الزراعية خلال 4 سنوات متتالية. 1 وباء الإنفلونزا بين عامي 1918 و 1919 – 100 مليون شخص وهو أسوأ الـ كوارث طبيعية في التاريخ أصاب وباء الإنفلونزا جميع دول العالم بين عامي 1918 و 1919 وقد لقي ما يقارب من 100 مليون شخص حتفهم عند إنتشار الفيروس. وكانت الهند من أكبر المتضررين إذ توفي 16 مليون شخص على أراضيها، أما في الولايات المتحدة الأمريكية فقد توفي 650 ألف شخص. وقد إنتشر الفيروس على الطرق التجارية والملاحية وكان معظم الضحايا من الأطفال وكبار السن.
مقلبت اخويا واكل احر شبس بالعالم 🔥🌶 (شبس حاصد الأرواح) - One Chip Challenge - YouTube
تحدي اكل اكبر كمية طعام مقرمش ومالح والعقاب احر واخطر فلفل بالعالم! - فيديو Dailymotion Watch fullscreen Font
ويعتبر الكثيرون بأن وباء الإنفلونزا هو أسوأ كارثة في تاريخ البشرية.
جربت أخطر و أحر شيبس في العالم🔥🌶 شوفوا ايش صارلي 😱😭 - YouTube
Btall055 Kaled05 منذ 4 أشهر الي يبغا ينتحر بالحلال يجربه ذكرى فقيهي منذ 10 أشهر متى توصل الشحنه نوف سلطان منذ سنة قام بالشراء وتم تقييمه يا ويلي حارررر بعطيه كامل لانه جد ما يلعب حررر نوال السبيعي سعرة احس اوڤر احمد عسيري متى توفرونه؟ Atheer Almahfouz متى يتوفر ؟ رنا الريثي متى تتوفر.. ؟!
كوارث طبيعية قضت على أمم بكاملها… يُقال أن بإستطاعة كارثة طبيعية واحدة أن تُبيد أُمّة بكاملها، وهذا ما حدث بالفعل في العديد من بقاع الأرض على مدى القرون الماضية. ولكن معظم الكوارث الطبيعية المدمرة حدثت منذ زمن بعيد ويصعب تحديد عدد ضحاياها ومعظم الأرقام الموجودة هي تقديرية فقط. إليكم لائحة بأكثر 10 كوارث طبيعية تدميراً في تاريخ البشرية وهي موثقة بشكل رسمي: 10 إعصار الهند عام 1839 – 300 ألف شخص ضرب إعصار الهند في الـ 25 من شهر تشرين الثاني/نوفمبر من عام 1839 وبلغت حصيلة القتلى 300 ألف شخص. وقد إبتلعت الأرض معظم الضحايا، ولقي البعض الآخر حتفهم جراء تحطم الأبنية، وغرق ما يقارب من الـ 20 ألف شخص في مياه البحر. شبس حاصد الارواح اقوى شبس تحدي في العالم وحده قطعة تحدي - CandyPark. وقد دمّر الإعصار مدينة كورينغا الساحلية حيث ضربتها موجة عالية بلغ إرتفاعها 40 قدم. 9 إعصار بنغلادش/شرق باكستان عام 1970 – 500 ألف شخص في الـ 12 من شهر تشرين الثاني/نوفمبر من عام 1970، ضرب إعصار «بولا» المناطق الساحلية من شرقي باكستان. وقد دمر الإعصار الإستوائي مناطق واسعة وإقتلع عدة قرى من مكانها ثم إتجه شمالاً إلى خليج البنغال. وبحسب الخبراء فقد بلغت سرعة الرياح 185 كم في الساعة. وكانت دلتا «الغانجيز» من أكثر المناطق تضرراً بسبب أراضيها المنخفضة.