الخطوات الاساسية قبل البدء في مشروع علم البيانات او البحث العلمي

 لبدء مشروع علم البيانات بشكل فعال، هناك خطوات أساسية يجب اتباعها قبل البدء في المشروع لضمان تحقيق نتائج حقيقية وقابلة للتطبيق باقل مجهود وبشكل منهجي ومدروس. سنقوم تاليا بشرح هذه الخطوات بالتفصيل:

1. تحديد الهدف التجاري Define Business Objective

الخطوة الأولى هي فهم وتحديد الهدف التجاري من المشروع بوضوح. الهدف هو الذي يوجه جميع مراحل المشروع، ويجيب عن سؤال: "ما هي القيمة التجارية Business Value التي سيحققها المشروع للشركة؟" 

على سبيل المثال، الهدف قد يكون تحسين تجربة العملاء Customer Experience أو زيادة المبيعات Sales Growth.

2. تعريف المشكلة Problem Definition

بمجرد تحديد الهدف، يجب تعريف المشكلة بدقة. هذه الخطوة تتضمن صياغة المشكلة على هيئة سؤال قابل للبحث والتحليل Researchable and Analyzable Question. المشكلة يجب أن تكون محددة ومباشرة، بحيث يمكن لعلم البيانات أن يوفر حلولاً عملية لها.

على سبيل المثال، المشكلة هنا قد تكون "كيف يمكن تحسين دقة تخصيص العروض الترويجية للعملاء باستخدام البيانات المتاحة، بحيث يتم توجيه العروض للعملاء الأكثر احتمالية للاستجابة؟"

3. تحديد الجمهور المستهدف Define Target Audience

تحديد الجمهورالمستهدف الذي سيتم جمع البيانات عنه، وهو أمر أساسي لضمان تحيد الاسلوب الانسب لجمع البيانات من هذا المجتمع ونوع البيانات المطلوبة من المجتمع لحل المشكله، حيث يكون الجمهور المحدد هو الذي سيطبق علية نتاج النهائية للمشروع. 

على سبيل المثال، الجمهور المستهدف قد يكون العملاء المحتملين (Potential Customers).

4. تحديد الأسلوب المناسب لجمع البيانات (Choosing the Appropriate Data Collection Method)

الخطوة التالية هي تحديد الاسلوب المناسب لتجميع البيانات بناءً على الهدف التجاري والمشكلة والجمهور المستهدف. تشمل الأساليب المختلفة التي يمكن استخدامها:

استخدام البيانات المتاحة من الأنظمة الداخلية (Internal Systems Data): مثل البيانات التي يتم جمعها بالفعل في أنظمة الشركة (مثل سجلات المبيعات أو بيانات المستخدمين في الموقع الإلكتروني أو التطبيقات).

استخدام البيانات من مصادر خارجية (External Data Sources): مثل البيانات من الشبكات الاجتماعية (مثل تحليلات وسائل التواصل الاجتماعي)، أو بيانات السوق الخارجية (مثل تقارير السوق أو البيانات الاقتصادية).

جمع البيانات من خلال الاستبيانات أو الاستطلاعات (Surveys/Questionnaires): إذا كانت البيانات غير متوفرة في الأنظمة الداخلية أو من المصادر الخارجية، يمكن للشركة إنشاء استبيانات للحصول على ردود فعل مباشرة من العملاء حول مشكلة معينة (على سبيل المثال، استخدام استبيانات لقياس رضا العملاء عن المنتج).

5. التحقق من جودة البيانات Data Quality Assurance

بعد تحديد مصادر البيانات وجمعها، يجب التحقق من جودة البيانات Data Quality، لضمان دقتها وكمالها. ذلك يشمل التأكد من أن البيانات تمثل المجتمع المستهدفة بشكل صحيح وتسطتيع من خلالها الاجابة عن السؤال المطروح من المشكلة والهدف التجاري وكذالك تنظيف البيانات من الأخطاء.

مثال عملي شامل

لنفترض أن هناك شركة تقدم خدمات جدمة تعليمية وتريد زيادة عدد الاشتراكات المدفوعة. الهدف التجاري هو زيادة نسبة التحويل من الاستخدام المجاني إلى الاشتراك المدفوع. يتم تحديد المشكلة على شكل سؤال قابل للتحليل: "ما هي العوامل التي تزيد احتمالية تحويل المستخدمين المجانيين إلى مشتركين مدفوعين؟"

1. تحديد الهدف التجاري: زيادة نسبة الإيرادات.
2. تعريف المشكلة: تحليل سلوك المستخدمين الحاليين وتحديد المؤشرات التي تدل على احتمالية التحويل.
3. تحديد الجمهور المستهدف: المستخدمين الحاليين الذين لديهم اشتراك مجاني أو مدفوع.
4.  تحديد الأسلوب المناسب لجمع البيانات: استخدام البيانات المتاحة من الأنظمة الداخلية للشركة وتشمل سجل الاستخدام Usage Logs، وسجل الاشتراكات، والتفاعل مع العروض.
5. التحقق من جودة البيانات: فحص البيانات للتأكد من اكتمالها ودقتها، وتمثيلها للمجتمع بشكل صحيح.

باتباع هذه الخطوات، تصبح الشركة مؤهلة لاتخاذ قرارات مبنية على البيانات لتحسينزيادة نسبة الإيرادات.

---

في علم الاحصاء يتم ذالك كلتالي:

في علم الإحصاء، يبدأ البحث العلمي باتباع خطوات محددة لضمان جمع البيانات وتحليلها بطريقة منهجية تؤدي إلى نتائج قابلة للتطبيق في الواقع العملي. فيما يلي شرح مفصل للخطوات الأساسية:

1. تحديد وتعريف المشكلة البحثية والسؤال البحثي (Define Research Problem and Research Question)

الخطوة الأولى في أي دراسة إحصائية هي تحديد المشكلة البحثية بوضوح، التي تحدد الموضوع الذي سيتم البحث فيه. من المهم أن يكون السؤال البحثي قابلًا للتحليل والإجابة باستخدام الأساليب الإحصائية. السؤال البحثي يجب أن يوجه جميع خطوات البحث ويكون مُحددًا بما يتماشى مع أهداف الدراسة.

مثال: إذا كانت الشركة ترغب في فهم العلاقة بين الحملات الإعلانية وزيادة المبيعات، فإن السؤال البحثي سيكون: "هل تؤثر الحملات الإعلانية على مبيعات المنتجات؟"

2. تحديد وتعريف المجتمع محل الدراسة (Define Population)

في هذه الخطوة، يجب تعريف المجتمع الإحصائي أو المجموعة المستهدفة التي سيتم جمع البيانات منها. المجتمع يشمل جميع الأفراد أو الوحدات التي تنطبق عليها مشكلة البحث، والتي يمكن تعميم النتائج عليها.

مثال: إذا كان البحث يهدف إلى دراسة تأثير حملات إعلانية على مبيعات منتج معين، فقد يكون المجتمع المستهدف هو جميع العملاء الذين اشتروا هذا المنتج.

3. تحديد الأسلوب الأنسب لسحب العينة من المجتمع (Choosing the Appropriate Sampling Method)

في مجال البحث العلمي وتحليل البيانات، يُعتبر سحب العينات (Sampling) خطوة أساسية لاختيار جزء صغير من المجتمع المستهدف للدراسة بدلاً من دراسة المجتمع بأكمله، وذلك لتوفير الوقت والتكلفة. ويمكن تقسيم أساليب سحب العينات إلى نوعين رئيسيين: أساليب الاحتمالية (Probability Sampling) مثل العينة العشوائية البسيطة (Simple Random Sample) وأساليب غير الاحتمالية (Non-Probability Sampling) مثل عينة الملاءمة (Convenience Sample). وسيتم شرح هذا بالتفصيل فيما بعد.

4. تصميم البحث (Research Design)

يتيح لك تصميم البحث اتخاذ قرارات أساسية بشأن كيفية إجراء البحث. بشكل عام، يتضمن التصميم البحثي اتخاذ قرارات حول:

• الأهداف النهائية للبحث (Research Objectives) وطريقة التحقيق.
• نوع البحث: هل ستعتمد على البحث الأولي (Primary Research) أو البحث الثانوي (Secondary Research).
• طرق أخذ العينات (Sampling Methods) ومعايير اختيار المشاركين.
• طرق جمع البيانات (Data Collection Methods) والإجراءات التي سيتم اتباعها.
• أساليب تحليل البيانات (Data Analysis Methods).

يعد تصميم البحث الجيد أداة أساسية لضمان توافق الأساليب مع الأهداف البحثية واختيار التحليل المناسب للبيانات. تتنوع تصاميم البحث بناءً على نوع البحث وطبيعته، ويمكن تقسيم التصميمات إلى تصميمات كمية (Quantitative) أو نوعية (Qualitative)، مع إمكانية استخدام التصاميم المختلطة (Mixed Methods) التي تجمع بين الأسلوبين. وسيتم شرح هذا بالتفصيل فيما بعد.

مصدر: The Beginner's Guide to Statistical Analysis