في عصر التحول الرقمي الحالي أصبحت البيانات العنصر الرئيسي في توجيه القرارات وتحقيق الفوائد التنافسية في جميع المجالات مثل: التسويق، والتحليل، والبحث العلمي وقواعد البيانات. يعد فهم البيانات وأنواعها وكيفية الاستفادة منها واستخلاص أفضل النتائج، أمر بالغ الأهمية، خاصة لتفادي مشاكل الوقوع مع كم هائل من البيانات وعدم معرفة كيفية معالجتها والاستفادة منها في مجال البيانات الضخمة (Big data).
محتوى المقال:
- أنواع البيانات
- البيانات الكمية
- أنواع البيانات الكمية
- البيانات النوعية
- أنواع البيانات النوعية
- مقارنة بين البيانات الكمية والبيانات النوعية
1. أنواع البيانات
هناك نوعان رئيسيان للبيانات (البيانات الكمية، و البيانات النوعية ) ويختلف نوعي البيانات عن بعضهما من حيث طبيعة البيانات وطرق استخدامها، وجمعها، وتحليلها، سنستكشف في هذا المقال كل نوع من الأنواع، مفهومه، و طرق جمعه، وأنواعه، وأبرز الأمثلة على كل منها.
2. البيانات الكمية
البيانات الكمية: تشير البيانات الكمية إلى البيانات الرقمية القابلة للقياس ويتم التعبير عنها باستخدام مقاييس عددية أو نسب مئوية أو باستخدام التحليل الإحصائي، يمكن قياسها وتحليلها من خلال تقنيات رياضية وإحصائية. من خلال نتائج تحليل هذه البيانات يمكن تحديد الأنماط والاتجاهات والارتباطات وعمل الاستدلالات الإحصائية.
3. أنواع البيانات الكمية
من أبرز أنواع البيانات الكمية: البيانات المستمرة، والبيانات المنفصلة
- البيانات المستمرة: تشير إلى البيانات التي تأخذ عدد لا حصر له من القيم و تستمر على نطاق متصل دون فجوات، وغالبًا ما تستخدم في عمليات البحث والتحليل الإحصائي، و يتم عرضها كرقم صحيح أو رقم عشري.
أبرز الأمثلة عليها:
- الوزن
- الطول
- الوقت
- السعر
بعض الأساليب الإحصائية المستخدمة في تحليل البيانات المستمرة:
- التحليل الوصفي: يقدم ملخص للخصائص الرئيسية للبيانات المستمرة، مثل: الانحراف المعياري، و المدى، و المدى الربيعي
- الإحصاء الاستدلالي: يستخدم لعمل واستخلاص استنتاجات حول فئة معينة بناء على عينة من البيانات المستمرة، و لتقييم أهمية العلاقات أو الاختلافات بين المتغيرات.
- تحليل الارتباط: يستخدم لتحليل الارتباط قوة واتجاه العلاقة بين متغيرين مستمرين.
- التحليل العاملي: يستخدم لتحليل العلاقات المعقدة بين مجموعة من المتغيرات و يهدف إلى تحديد العوامل الأساسية التي تفسر التباين في البيانات وتحديد العلاقات المشتركة بين المتغيرات.
- البيانات المنفصلة: تشير الى البيانات التي تأخذ عدد محدود من القيم ويتم تمثيله فقط كأعداد صحيحة وهي تستخدم في البحث والتحليل الإحصائي.
أبرز الأمثلة عليها:
- العدد الكلي للطلاب في الفصل.
- عدد الأيام في كل أسبوع.
- عدد الموظفين في الشركة.
- تصنيف المنتجات.
بعض الأساليب الإحصائية المستخدمة في تحليل البيانات المنفصلة:
- تحليل التردد: يتضمن لحساب عدد التكرارات لقيمة فريدة في البيانات المنفصلة، ويساعد على فهم الترددات النسبية لقيم مختلفة.
- تحليل الانحدار اللوجستي: يستخدم لتحليل العلاقة بين متغير استجابة ثنائي ومتغيرات توضيحية أخرى.
- تحليل الانحدار الشجري: يقوم تحليل الانحدار الشجري ببناء نموذج شجرة قرار تقوم بتقسيم البيانات بناءً على قواعد محددة لاختبار الفروع واتخاذ القرارات التوضيحية المناسبة.
4. البيانات النوعية
البيانات النوعية: يطلق عليها أيضًا (البيانات الفئوية)، وهي تشير الى بيانات وصفية غير منظمة أو شبه منظمة يتم تصنيفها بناءً على الصفات والخصائص والسمات ومن خلالها يتم فهم تجارب الناس وآرائهم ومواقفهم وسلوكياتهم وتصوراتهم.
وعلى عكس البيانات الكمية، فهي لا تركز على القيم العددية والأرقام والإحصائيات، فالبيانات النوعية تتطلب موضوعية أقل وتحليل أكبر.
يمكن استخدام هذه البيانات لفهم الظواهر الاجتماعية والثقافية بشكل أعمق، من خلال تحليل المقابلات والملاحظات والوثائق.
5. أنواع البيانات النوعية
من أبرز أنواع البيانات النوعية: البيانات الاسمية والطبيعية.
- البيانات الاسمية: تشير الى تسمية المتغيرات دون أي ترتيب أو قيمة كمية و يتم توزيع قيمهم في فئات متميزة، ويتم تمثيلها على شكل جداول ورسوم بيانية، مما يسهل فهمها وتحليلها.
أبرز الأمثلة عليها:
- العرق (آسيوي / إسباني).
- لون الشعر (أسود / أشقر/ بني).
- المستوى الدراسي (الأول / الثاني / الثالث).
- الجنس (ذكر /أنثى).
بعض الأساليب المستخدمة في تحليل البيانات الاسمية:
- التحليل النصي: يمكن استخدام تقنيات التحليل النصي لتحديد الأنماط والموضوعات والمفردات المشتركة، وتحليل العلاقات والترابطات بين العناصر المختلفة.
- التحليل الموضوعي (التحليل السِّمَوي) (Thematic Analysis): يهدف إلى تحديد وتحليل الأنماط الرئيسية في البيانات النوعية بناءً على السِّمات المشتركة بين تلك البيانات. يتضمن تصنيف البيانات وتحديد الأنماط الشائعة والتحليل العميق للمعاني والمفاهيم المستخدمة في البيانات.
- التحليل الوصفي: يركز على وصف وتفسير البيانات النوعية بشكل مفصل. يشمل هذا الأسلوب تقديم الإحصاءات الوصفية، مثل الترددات والنسب المئوية والتصنيفات، واستخلاص المعلومات الرئيسية والأنماط البارزة.
- تحليل المحتوى: يشمل تحليل المحتوى الموجود في البيانات النوعية، مثل الوثائق والصور والفيديوهات. يتم تحديد الوحدات المحتوى (مثل الكلمات أو الصور) وتحليلها لفهم الأنماط والمعاني المختلفة المتعلقة بالموضوع المدروس.
- البيانات الطبيعية: تشير إلى البيانات التي تم جمعها أو استخلاصها من الظواهر والعمليات الطبيعية في العالم الحقيقي وهي تتعلق بالمتغيرات البيئية والاجتماعية والاقتصادية والعلمية والصحية، وتشمل مجموعة واسعة من المجالات مثل علوم البيئة، والجغرافيا، وعلوم الأرض، والتنوع البيولوجي، والصحة العامة، والمناخ، والموارد الطبيعية، والزراعة، والعلوم الاجتماعية، وغيرهم.
أبرز الأمثلة عليها:
- بيانات المناخ: الرياح، الرطوبة، سرعة الرياح.
- بيانات الصحة: الأمراض، والوفيات.
- بيانات الزراعة والموارد الطبيعية: مساحات الأراضي الزراعية، والمحاصيل، استخدام المياه.
بعض الأساليب المستخدمة في تحليل البيانات الطبيعية:
- التحليل الاستكشافي: يهدف إلى استكشاف البيانات الطبيعية وفهمها بشكل شامل، يشمل هذا النوع من التحليل استخدام الرسوم البيانية والمؤشرات الإحصائية لتلخيص وتصور البيانات واكتشاف العلاقات والأنماط البارزة.
- تحليل الانحدار: يستخدم لفهم العلاقة بين متغير توضيحي ومتغير استجابة في البيانات الطبيعية، يمكن استخدامه للتنبؤ بالقيم المستقبلية أو لتقدير التأثير المتغيرات التوضيحية على المتغير الاستجابة.
- التحليل المتعدد المتغيرات: يستخدم لفهم العلاقات بين متغيرات متعددة في البيانات الطبيعية، يمكن استخدام تحليل التجميع وتحليل العوامل الرئيسية وتحليل التباين المتعدد لفحص البيانات وتحديد الأنماط والعلاقات الكامنة بين المتغيرات.
6. مقارنة بين البيانات الكمية والبيانات النوعية
ملخص:
- تعتبر البيانات العنصر الرئيسي في عمليتي البحث والتحليل، وهي تحتوي على العديد من الأنواع وأهمها البيانات الكمية والبيانات النوعية، وهما مختلفتان عن بعضهما من حيث طبيعة البيانات وطرق استخدامها، جمعها، وتحليلها.
- البيانات الكمية: تشير الى البيانات الرقمية القابلة للقياس، يمكن قياسها وتحليلها من خلال تقنيات رياضية واحصائية، ومن خلال نتائج تحليل هذه البيانات يمكن تحديد الأنماط والاتجاهات والارتباطات وعمل الاستدلالات الإحصائية. تتضمن البيانات الكمية عدد من الأنواع مثل: بيانات اسمية، بيانات مستمرة، بيانات منفصلة، بيانات النسبة.
- البيانات النوعية (الفئوية): تشير الى بيانات وصفية غير منظمة أو شبه منظمة يتم تصنيفها بناءً على الصفات والخصائص والسمات ومن خلالها يتم فهم تجارب الناس وآرائهم ومواقفهم وسلوكياتهم وتصوراتهم. من أبرز الأمثلة على البيانات النوعية: الوضع القتصادي (منخفض / متوسط)، درجات الاختبار (A / B / C)، لون الشعر (بني / أشقر).
- بحث الأساليب المختلطة هو مفهوم يدل على استخدام البيانات النوعية والبيانات الكمية لمعالجة معًا لاكتساب فهم شامل لموضوع البحث أو للإجابة على أسئلة البحث بشكل فعال.
المصادر:
- أنواع البيانات، Great Learning، https://www.mygreatlearning.com/blog/types-of-data/
- البيانات النوعية – التعريف والأنواع والتحليل والأمثلة، Question Pro،
%D9%88%D8%A7%D8%B9-%D9%88%D8%A7/
- أنواع البيانات، مركز البحوث والدراسات متعدد التخصصات https://www.mdrscenter.com/%D8%A3%D9%86%D9%88%D8%A7%D8%B9-%D8%A7%D9%84%D8%A8%D9%8A%D8%A7%D9%86%D8%A7%D8%AA/
