تحليلات بيانات الأعمال ، التي يطلق عليها بشكل أكثر شيوعًا تحليلات الأعمال ، هي عملية تحليلات بيانات مخصصة بشكل صريح لاستخلاص رؤى الأعمال الرئيسية من أحجام البيانات التي تم جمعها باستخدام أدوات ومحتوى الأعمال المحددة مسبقًا. ببساطة ، تحلل تحليلات الأعمال البيانات التي تم جمعها من جميع مناحي المؤسسة لتحديد رؤى الأعمال الرئيسية مثل الأسباب والاتجاهات لتسهيل عملية صنع القرار القائمة على البيانات للأعمال. لذلك ، ليس من المستغرب أن تكون تحليلات الأعمال تخصصًا أساسيًا يعد مفتاحًا لنمو الأعمال على نحو سلس وفعال.

إذا كنت معتادًا حتى على أساسيات تحليلات بيانات الأعمال ، فربما تكون قد سمعت عن جدل الارتباط مقابل السببية . إنها مشكلة طويلة الأمد يواجهها العديد من علماء البيانات الشباب وحتى ذوي الخبرة.

تقدم هذه المقالة تحليلًا متعمقًا للاختلاف بين الارتباط والسببية مع الأمثلة. نتحدث أيضًا عن إمكانيات الحياة المهنية في تحليلات الأعمال وكيف تبدأ بنفسك. لذا ، تابع القراءة!

تعلم دورات تحليلات الأعمال عبر الإنترنت من أفضل الجامعات في العالم. احصل على درجة الماجستير أو برنامج PGP التنفيذي أو برامج الشهادات المتقدمة لتسريع مسار حياتك المهنية.

كيف يتم تحليل الارتباط والسببية؟

للدخول في أعماق الارتباط مقابل السببية ، من المهم أولاً فهم ماهيتهما.

يمكن فهم الارتباط على أنه رقم يمثل العلاقة بين متغيرين أو أكثر. يستخدم هذا المقياس الإحصائي لفهم كيف يعتمد متغير هدف معين على متغير مستقل آخر. من ناحية أخرى ، تشير السببية إلى علاقة سببية بين متغيرين. بمعنى آخر ، تشير السببية إلى أن التغيير في متغير ناتج عن تغيير في متغير آخر.

استكشف برامج تحليلات الأعمال لدينا من أفضل الجامعات في العالم

الطريقة الأكثر استخدامًا لحساب الارتباط بين متغيرين أو أكثر من المتغيرات المرتبطة خطيًا هي ارتباط Pearson r الذي يعرض ثلاث نتائج محتملة:

• الارتباط الإيجابي حيث يزيد متغيرين في نفس الوقت.
• ارتباط سلبي حيث ينخفض ​​متغيرين في نفس الوقت.
• لا يوجد ارتباط حيث لا يؤدي التغيير في أحد المتغيرات إلى تغيير في الآخر.

يمكن أن تحدد عمليتان السببية بعد الارتباط:

• دراسة مضبوطة - في هذه الطريقة ، يتم تقسيم المتغيرات والبيانات إلى مجموعتين: الفائدة ، المتغير التابع ، والمعالجة ، المتغير المستقل. يتم إجراء تجارب مختلفة على المتغيرات ، مما يجعل المجموعات قابلة للمقارنة بكل طريقة ممكنة. يتم تقييم النتائج بعناية وإحصائيًا للوصول إلى استنتاج حول السببية.
• عدم الزيف - هذه طريقة للتخلص حيث يبذل علماء البيانات جهودًا كبيرة لاستبعاد جميع الاحتمالات لعلاقة زائفة أو خاطئة حيث يُظهر المتغيران A & B ارتباطًا ولكن بسبب متغير ثالث ، C.

من المقبول الآن على نطاق واسع أنه حتى إذا تم إنشاء ارتباط محدد بين متغيرين أو أكثر ، يجب عدم استخدام معامل الارتباط الذي تم الحصول عليه بهذه الطريقة لإبرام علاقة سببية بين المتغيرات. عندما يظهر متغيرين علاقة تشير إلى وجود علاقة ، ربما يكون من الآمن توقع وجود علاقة سببية. ومع ذلك ، لا يحدث استنتاج نهائي لهذا. هذا هو الأساس لفهم الفرق بين الارتباط والسببية .

الفرق الرئيسي بين الارتباط والسببية

يميل البشر إلى إيجاد أنماط لفهم الأشياء من حولهم. حتى لو لم تكن الأنماط موجودة وكان هناك حدثان غير مرتبطين في الواقع. هذا هو السبب في أننا نميل غالبًا إلى الخلط بين الارتباط والسببية وافتراض تأثير سببي على أي ارتباط. ينبع الاختلاف الرئيسي بين الارتباط والسببية من المفهوم الأساسي أنه إذا تم إنشاء ارتباط بين متغيرين ، فلا يمكننا بالضرورة أن نستنتج أن أحد المتغيرات يسبب أي تغيير في المتغير الآخر.

إذا تم إنشاء علاقة سببية ، يمكن للمحللين معالجة متغير واحد لتحقيق النتيجة المرجوة في المتغير التابع. ومع ذلك ، إذا كان هناك ارتباط بين متغيرين فقط ، فلا يوجد ضمان على أن أي تغيير في متغير واحد سيؤدي إلى تغيير المتغير الآخر. دعونا نلقي نظرة على بعض أمثلة الارتباط مقابل السببية التي ستوضح الفرق بين الارتباط والسببية بالنسبة لك:

• يبدأ قسم التسويق للعلامة التجارية في تشغيل صفحة Instagram بنشاط ، ونشر تحديثات الشركة ، وبيانات الرؤية ، والنصائح والحيل والعروض الترويجية للمنتجات. في غضون أسابيع قليلة ، تنمو مبيعات منتج معين. لذلك لدينا الآن ارتباط نهائي بين عدد المنشورات على Instagram ومبيعات المنتج.
  ومع ذلك ، هذا لا يشير إلى وجود علاقة سببية بين الحدثين. يتعين على محللي الأعمال النظر في عدة عوامل أخرى مثل الحملات الترويجية الخاصة بالمنتج ، وأسعار السوق ، والديموغرافيا للعملاء ، وما إلى ذلك ، قبل أن يتوصلوا إلى استنتاج للسببية.
• تُجري العلامة التجارية تحديثات مهمة لواجهة المستخدم الخاصة بتطبيقها ، وفي غضون أسابيع قليلة ، حصل التطبيق على تقييمات أكثر في متجر التطبيقات. وبالتالي ، يتم إنشاء علاقة. ومع ذلك ، هذا لا يكفي ليعني السببية.
• يجب أن يأخذ محلل الأعمال في الاعتبار العديد من العوامل الأخرى مثل UX ، والديموغرافيا للعملاء وما إلى ذلك ، وربما حتى إجراء تجربة مضبوطة مع مجموعة مختارة من العملاء لإنشاء علاقة سببية.

يعد التحليل الشامل للارتباط مقابل السببية أمرًا ضروريًا للشركات لاتخاذ قرارات تجارية حاسمة بناءً على رؤى بيانات محددة. وعلى العكس من ذلك ، فإن القرارات التي يتم اتخاذها بناءً على نتائج الارتباط يمكن أن تأتي بنتائج عكسية في كثير من الأحيان. بالنسبة لمحلل الأعمال في شركة ، كبيرة كانت أم صغيرة ، من الضروري الوصول إلى علاقة سببية نهائية قبل نقل الرؤى إلى سلطات صنع القرار. غالبًا ما يكون هذا بمثابة حدث أو انقطاع كبير في نمو الشركة.

مهنة في تحليلات الأعمال

شهدت تحليلات الأعمال نموًا هائلاً في جميع جوانب الأعمال التجارية ، من وسائل التواصل الاجتماعي والتسويق والمبيعات والتمويل والتجارة الإلكترونية وإدارة الموارد البشرية والتخزين وما إلى ذلك. تحليلات الأعمال الحديثة هي البيانات الكبيرة والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، والتي تضم تصورًا مختلفًا للبيانات وأدوات تحليل البيانات تحت مظلتها. وبالتالي ، مع نمو تأثير تحليلات الأعمال وتعقيدها ، يزداد الطلب على المواهب الماهرة في هذا المجال. ينجذب العديد من محللي البيانات وعلماء البيانات نحو تحليلات الأعمال بسبب الآفاق المثيرة.

إذا كنت في نفس المركب ، فإن الطريقة الممتازة لتعزيز سيرتك الذاتية لتناسب أدوار تحليلات الأعمال هي إكمال برنامج شهادة معترف به. برنامج upGrad التنفيذي للدراسات العليا في تحليلات الأعمال ، المقدم بالشراكة مع LIBA ، هو البرنامج الذي تبحث عنه! إنه مصمم خصيصًا للمهنيين العاملين ، وبالتالي فهو يتضمن مزايا مثل ساعات التعلم المرنة ، والجلسات المخصصة مع خبراء الصناعة ، ومنشئ السيرة الذاتية المدعوم بالذكاء الاصطناعي والوصول إلى بوابة فرص العمل. بالإضافة إلى ذلك ، يغطي البرنامج لغات البرمجة مثل Python وأدوات تصور البيانات وتقنيات ML المتقدمة وغير ذلك الكثير. علاوة على ذلك ، تتمتع upGrad بسمعة طيبة في تدريب المهنيين الجاهزين للصناعة.

مع قاعدة المتعلمين التي تزيد عن 40،000 منتشرة في أكثر من 85 دولة ، تعد upGrad واحدة من أكثر منصات التعليم عبر الإنترنت إنتاجًا في الهند.

اقرأ مقالاتنا الأخرى المتعلقة بتحليلات الأعمال

استنتاج

يتمتع العمل في مجال تحليلات الأعمال بآفاق طويلة الأمد للاستقرار ورواتب عالية. علاوة على ذلك ، فإن الاعتماد المتزايد للشركات على التكنولوجيا المبتكرة يجعل أي مهنة تعتمد على البيانات ديناميكية ومتطورة. وبالتالي ، من الآمن أن نقول إن سوق تحليلات الأعمال موجود هنا للنمو. ليس هناك وقت أفضل لبدء الرحلة نحو حياة مهنية ناجحة في تحليلات الأعمال.