ما هي البيانات النوعية، وان انشاء البيانات النوعية يكون من خلال الملاحظات والمشاهدات والنصوص والوثائق ومحاضر المقابلات ومجموعات التركيز والتسجيلات المرئية والتسجيلات الصويتة، وكما يعتبر رقم الضمان الاجتماعي من البيانات النوعية و رقم رخصة القيادة، والتي تعتبر فريدة من نوعها. أجب ما هي البيانات النوعية؟ بينما البيانات الكمية تعتبر عكس البيانات النوعية، وخلال الفترة الاخيرة ان البيانات النوعية فقدت الموثوقية، وكما من خلال البحث يمكن الوصول الى الاساليب النوعية والكمية والتي تعمل على دعم البيانات العددية، وفي سياق الحديث نوفيكم بالاجابة عن السؤال المطروح والتي هي عبارة عن ما يلي. ما هي البيانات النوعية، الاجابة هي: البيانات النوعية Qualitative Data هي عبارة عن بيانات غير إحصائية، وعادة ما تكون غير منظمة أو شبه منظمة. لا يتم قياس هذه البيانات بالضرورة باستخدام الأرقام الثابتة المستخدمة لتطوير الرسوم البيانية والمخططات. بدلاً من ذلك، يتم تصنيفها بناءً على الخصائص والسمات والتسميات والمعرّفات الأخرى، يمكن استخدام البيانات النوعية لطرح السؤال "لماذا؟". فهي استقصائية وغالباً ما تكون مفتوحة حتى يتم إجراء مزيد من البحث.
ما هي سرعة البيانات في كرت الشبكة
تحليل البيانات هو عبارة عن عالم واسع واستكشافي ومعقد تماماً، ولكن عندما نحاول تبسيط تحليل البيانات، يمكننا أن نرى أنه يتلخص في منهجين: البيانات النوعية والبيانات الكمية، فما هو الفرق بين البيانات النوعية والكمية. هذان النوعان من البيانات مختلفان تماماً. ومع ذلك، فهما يشكلان جميع البيانات التي سيتم تحليلها في أي وقت. قبل الغوص في تحليلات البيانات بعمق أكبر، من المهم فهم الاختلافات الرئيسية بين البيانات النوعية والكمية. نوع واحد من البيانات هو موضوعي، أي في صميم الموضوع وحاسم. النوع الآخر ذاتي وتفسيري واستكشافي. المحتويات:
1. ما هي البيانات النوعية؟
2. ما هي البيانات الكمية؟
3. النوع الأفضل لتحليل البيانات. 4. البحث الكمي مقابل البحث النوعي. البيانات النوعية Qualitative Data هي عبارة عن بيانات غير إحصائية، وعادة ما تكون غير منظمة أو شبه منظمة. لا يتم قياس هذه البيانات بالضرورة باستخدام الأرقام الثابتة المستخدمة لتطوير الرسوم البيانية والمخططات. بدلاً من ذلك، يتم تصنيفها بناءً على الخصائص والسمات والتسميات والمعرّفات الأخرى. [1]
يمكن استخدام البيانات النوعية لطرح السؤال "لماذا؟". فهي استقصائية وغالباً ما تكون مفتوحة حتى يتم إجراء مزيد من البحث.
ما هي البيانات الديموغرافية
الخدمات الإعلانية Advertising Services
- بالتأكيد قد تكون قد تعرضت من قبل لأحد المواقف حين تبحث عن شيء في جوجل أو تضغط رابط لمنتج معين تفكر في شراءه ثم تجد إعلان على فيسبوك لنفس المنتج! أو حتى حين تتصفح أحد المواقع العادية التي تستخدم إعلانات جوجل وتجد أن إعلان لنفس المنتج الذي كنت تبحث عنه ظهر لك! هذا أيضًا من تطبيقات البيانات الضخمة، حيث تقوم المواقع بتتبع سلوكك على الإنترنت ومعرفة ما تبحث عنه وتعرض لك ما ترغب في مشاهدته. الانتخابات Elections
- ذكرنا أن هذا المجال يُستخدم في تحليل السلوك البشري. أبرز الاستخدامات المعروفة لهذا الأمر يتمثل في الحملات الانتخابية، حيث يتم جمع البيانات التي يشاركها الناخبين مثل التغريدات والمنشورات ومقاطع الفيديو وغيرها من أجل فهم طبيعة توجههم وكيف يمكن للشخص المرشح أن يُخاطب أبرز الأمور التي يهتمون بها والتي تجعله مرشحهم المفضل. يعتبر باراك أوباما من أبرز الأمثلة على ذلك؛ حيث نجح في الفوز بفترة رئاسة ثانية من خلال الاعتماد على Big Data كما أورد تقرير جريدة الواشنطن بوست. المجال الطبي Medical Field
- نختم معكم بهذا المثال حول أهمية تحليل البيانات الضخمة ومدى مساهمتها في تقدم مستوى الخدمات الطبية.
ما هي البيانات المالية
إن فهم هذه التحديات يساعد مؤسستك على مواجهتها باستخدام الاستراتيجيات التالية:
استخدم حلول تخزين البيانات الضخمة القابلة للتوسعة. إن الحجم الهائل للبيانات الضخمة الذي يجعلها مفيدة جداً للمؤسسات يشكّل في الوقت ذاته تحدياً من حيث التخزين والتحليل. يمكن أن يؤدي ضغط البيانات وإزالة البيانات المكررة إلى تقليص حجم الملفات، ولكن فرز البيانات وتحليلها يتطلب الأدوات المناسبة للقيام بذلك أيضاً. يستمر حجم البيانات في النمو، مما يعني أنه يجب على الشركات الاستمرار في توسيع نطاق أدوات التخزين والتحليل. حلّل البيانات بسرعة. إذا عدنا إلى خصائص البيانات الضخمة (4Vs)، فإن السرعة، أي سرعة المؤسسات في جمع البيانات وتحليلها، هي الأكثر أهمية. إن تحويل البيانات الضخمة إلى ظواهر قابلة للتنفيذ بسرعة ما زال يشكّل تحدياً. استعن بخبراء إدارة البيانات الضخمة. كما هو الحال في العديد من مجالات التكنولوجيا، أحد التحديات هو استقطاب الخبراء والحفاظ على استمراريتهم لتنفيذ مشاريع البيانات الضخمة وإدارتها وتحليلها. تحقَّق من صحّة البيانات. أيضاً من خصائص البيانات الضخمة (4Vs)، يجب على المؤسسات إيجاد طرق لاختبار دقة البيانات أو التحقق من مصداقيتها.
ما هي البيانات المفتوحة
تساعد طريقة البحث هذه في التحقق من الحُجة. وهي تستخدم بشكل أساسي في العلوم الطبيعية. طريقة المقارنة. طريقة المقارنة Casual-Comparative تقارن متغيرين غير مرتبطين. أحدهما تابع والآخر مستقل. وتُعرف أيضاً باسم البحث شبه التجريبي، وهي تحدد علاقة السبب والنتيجة بين هذه المتغيرات. البحث الاستقصائي. يعتبر البحث الاستقصائي Survey Research أحد أكثر طرق البحث استخداماً في المجالات المتعددة مثل التعليم والسياسة والاقتصاد وغيرها. تستخدمه المنظمات لجمع التعليقات على منتجاتها من المستجيبين العشوائيين من خلال الاستطلاعات والاستبيانات وطرق الإدخال الأخرى. ثم يتم تحليل البيانات التي تم جمعها للحصول على نتائج كمية. المصادر:
[1] Qualitative Data Collection –
[2] Quantitative vs Qualitative Research –
[3] Qualitative vs. quantitative data: what's the difference –
تحليل البياناتيعمل بشكل أفضل مع البيانات المجدولة النظيفة. إليك بعض التلميحات للحصول على أقصى استفادة من تحليل البيانات:
تحليل البيانات تعمل بشكل أفضل مع البيانات المنسقة كجدول Excel. لإنشاء جدول Excel، انقر فوق أي مكان في البيانات، ثم اضغط على Ctrl+T. تأكد من أن لديك رؤوس جيدة للأعمدة. يجب أن تكون الرؤوس صفاً واحداً من التسميات الفريدة غير الفارغة لكل عمود. تجنب الصفوف المزدوجة للرؤوس والخلايا المدمجة وما إلى ذلك. إذا كان لديك بيانات معقدة أو متداخلة، يمكنك استخدام Power Query لتحويل الجداول بعلامات تبادلية أو صفوف متعددة من الرؤوس. ألم تحصل على تحليل البيانات؟ ربما نحصل عليها ولا تحصل عليها أنت. إليك بعض الأسباب عن لما قد لا يعمل تحليل البيانات على بياناتك:
تحليل البياناتلا يدعم حالياً تحليل مجموعات البيانات التي تزيد عن 1. 5 مليون خلية. لا يوجد حالياً حل بديل لهذه المشكلة. في غضون ذلك، يمكنك تصفية بياناتك، ثم نسخها إلى موقع آخر لتشغيل تحليل البيانات عليها. سيتم تحليل تواريخ السلسلة مثل "2017-01-01" كسلاسل نصية. كحل مؤقت، قم بإنشاء عمود جديد يستخدم الدالات DATE أو DATEVALUE ، وقم بتنسيقه كتاريخ.