التحليل الإحصائي هو الأداة الأساسية التي يستخدمها الباحثون والمحللون لفهم البيانات واستنباط الأنماط والاتجاهات من خلالها، حيث يلعب التحليل الإحصائي دورًا حيويًا في مختلف المجالات، من العلوم الاجتماعية والطبية إلى الأعمال والهندسة، حيث يمكنه تحويل الأرقام المجردة إلى رؤى قيمة تدعم اتخاذ القرارات المستنيرة.
ما هو التحليل الإحصائي ؟
التحليل الإحصائي هو عملية استخدام التقنيات والأساليب الرياضية لتحليل البيانات وفهم الأنماط والعلاقات فيها.، ويتضمن التحليل جمع البيانات، تنظيمها، تلخيصها، وتفسيرها للوصول إلى استنتاجات مبنية على الأدلة، ويتم تقسيم التحليل الإحصائي إلى قسمين رئيسيين:
1- الإحصاء الوصفي (Descriptive Statistics): يركز على تلخيص البيانات وتقديمها بطريقة واضحة ومفهومة، ويتضمن هذا النوع من التحليل حساب مقاييس النزعة المركزية (مثل المتوسط، الوسيط، والمنوال) ومقاييس التشتت (مثل الانحراف المعياري والمدى)، وتستخدم هذه الإحصاءات لوصف خصائص مجموعة البيانات.
2- الإحصاء الاستدلالي (Inferential Statistics): يهدف إلى تعميم النتائج المستخلصة من عينة البيانات على المجتمع الأكبر الذي تمثلها العينة، ويتضمن هذا النوع استخدام تقنيات مثل اختبارات الفرضيات، فترات الثقة، وتحليل الانحدار لاستنتاج استنتاجات حول المجتمع استنادًا إلى بيانات العينة.
اقرأ أيضاً عن: التسويق عبر البريد الإلكتروني
ما هي أهمية التحليل الاحصائي؟
التحليل الإحصائي له أهمية كبيرة في عدة مجالات ومناحي مختلفة، وبشكل عام، يساعد في فهم البيانات واستخلاص المعلومات منها، ويوفر أدلة قوية لاتخاذ القرارات وتقييم الأداء، ولكن ما سبب أهميته؟
1- استخلاص المعلومات
يساعد التحليل الإحصائي على استخلاص المعلومات القيمة من مجموعة كبيرة من البيانات، ومن خلال تلك التحليلات، يتم تحديد العلاقات والاتجاهات والنماذج المخفية داخل البيانات، مما يمكن المستخدمين من اتخاذ قرارات مستنيرة وقائمة على الأدلة.
2- توضيح العلاقات والتأثيرات
التحليل الإحصائي يساهم في فهم العلاقات والتأثيرات بين المتغيرات المختلفة، فعلى سبيل المثال، يمكن استخدامه لتحديد ما إذا كان هناك علاقة تتبعية بين متغيرين، أو لتحديد ما إذا كانت التغيرات في متغير واحد ترتبط بتغيرات في متغير آخر، ويمكن أيضًا استخدام التحليل الإحصائي لتقدير قوة التأثير وقياس الارتباط بين المتغيرات.
3- اتخاذ القرارات
التحليل الإحصائي يساعد في اتخاذ القرارات الهامة في مجالات مختلفة مثل الأعمال والطب والعلوم الاجتماعية والسياسة، ومن خلال تحليل البيانات وتوفير أدلة قوية، يمكن للمديرين والمختصين اتخاذ قرارات مستنيرة وتحقيق أهدافهم بشكل أفضل.
4- تقييم الأداء
يستخدم التحليل الإحصائي لتقييم الأداء في العديد من المجالات، حيث يمكن استخدامه لتحليل البيانات المالية وقياس أداء الشركات، أو لتقييم تأثير برامج وسياسات معينة، أو لقياس تأثير العلاجات الطبية والعلاجية، ومن ناحية أخرى يوفر التحليل الإحصائي قياسًا دقيقًا للأداء والتأثير ويسهم في تحسين النتائج.
اعرف أيضاً حول: دليلك لكتابة المحتوى التسويقي
خطوات التحليل الإحصائي
يعد التحليل الإحصائي من الأدوات الأساسية التي يعتمد عليها الباحثون في مختلف المجالات لفهم البيانات واتخاذ قرارات مبنية على الأدلة، وتتنوع تطبيقات التحليل الإحصائي بين العلوم الاجتماعية والطبية، والأعمال، والهندسة، وغيرها من المجالات، وفي هذه النقاط، نضع دليل شامل حول خطوات التحليل الإحصائي، بدءًا من جمع البيانات وصولًا إلى تفسير النتائج.
1- جمع البيانات
تحديد الهدف
قبل البدء في جمع البيانات، من الضروري تحديد الهدف من التحليل الإحصائي بوضوح، لذا يجب أن تكون لديك فكرة واضحة عن الأسئلة التي تسعى للإجابة عليها والنوع المحدد من البيانات التي تحتاجها لتحقيق ذلك.
اختيار طرق جمع البيانات
تتعدد طرق جمع البيانات، وتستطيع اختيار الطريقة الأنسب بناءً على طبيعة البحث:
- الاستبيانات: تعتبر أداة شائعة لجمع البيانات الكمية والنوعية من عدد كبير من المشاركين.
- التجارب: تستخدم لتحديد العلاقة بين المتغيرات تحت ظروف محكمة.
- الملاحظة: توفر بيانات نوعية من خلال مراقبة سلوكيات أو أحداث معينة.
- قواعد البيانات: يمكن استخراج البيانات من قواعد بيانات موجودة مسبقًا.
تنفيذ عملية الجمع
بعد تحديد الطريقة المناسبة، يتم تنفيذ عملية جمع البيانات بطريقة منظمة ومخططة لضمان الحصول على بيانات دقيقة وموثوقة.
2- تنظيم البيانات
- إدخال البيانات: بمجرد جمع البيانات، يجب إدخالها إلى نظام يمكن من خلاله تنظيمها وتحليلها، كما يمكن استخدام برامج إحصائية مثل SPSS أو Excel لهذا الغرض.
- التحقق من البيانات: يجب التحقق من صحة البيانات المدخلة للتأكد من عدم وجود أخطاء مثل القيم المفقودة أو التكرارات غير المرغوب فيها.
- تصنيف البيانات: يمكن تصنيف البيانات إلى مجموعات أو فئات لتسهيل تحليلها، وتستطيع استخدام جداول أو قواعد بيانات لتنظيم البيانات وتصنيفها.
3- تلخيص البيانات
استخدام الإحصاءات الوصفية
تلخيص البيانات باستخدام الإحصاءات الوصفية يساعد في فهم الخصائص الأساسية للبيانات، وتشمل الإحصاءات الوصفية:
- مقاييس النزعة المركزية: مثل المتوسط (متوسط القيم)، الوسيط (القيمة الوسطى)، والمنوال (الأكثر تكرارًا).
- مقاييس التشتت: مثل الانحراف المعياري (قياس تباين البيانات)، المدى (الفرق بين أكبر وأصغر قيمة)، والتباين (مربع الانحراف المعياري).
الرسوم البيانية
استخدام الرسوم البيانية مثل الهيستوجرام، الباي شارت، والبوكس بلوت يساعد في تصوير البيانات بصريًا وفهم توزيعها واتجاهاتها بشكل أفضل.
اطلع كذلك على: تصميم تطبيقات الجوال
4- تحليل البيانات
اختيار الاختبارات الإحصائية
يجب اختيار الاختبارات الإحصائية المناسبة بناءً على طبيعة البيانات والأسئلة البحثية. يمكن أن تكون الاختبارات:
- اختبارات الفرضيات: مثل اختبار تي (t-test) واختبار كاي-تربيع (Chi-square).
- تحليل الانحدار: لفحص العلاقة بين متغيرين أو أكثر.
- تحليل التباين (ANOVA): لمقارنة متوسطات أكثر من مجموعتين.
تنفيذ التحليل
استخدام برامج التحليل الإحصائي مثل SPSS أو R لتنفيذ الاختبارات المختارة وتحليل البيانات، ويتطلب ذلك معرفة بكيفية استخدام البرامج وتفسير مخرجاتها.
5- تفسير النتائج
فهم النتائج
تتطلب هذه الخطوة تفسير النتائج التي تم الحصول عليها من التحليل الإحصائي، ويتضمن ذلك النظر في القيم الإحصائية مثل القيم الاحتمالية (p-values)، فترات الثقة، ومعاملات الارتباط.
ربط النتائج بالفرضيات
يجب ربط النتائج بالفرضيات أو الأسئلة البحثية المطروحة في بداية البحث، فهذا يساعد في تحديد ما إذا كانت الفرضيات مدعومة بالبيانات أو إذا كانت هناك حاجة لمزيد من البحث.
استخلاص الاستنتاجات
بناءً على تفسير النتائج، يمكن استخلاص استنتاجات نهائية تساعد في اتخاذ قرارات مبنية على الأدلة، ويجب أن تكون هذه الاستنتاجات مدعومة بالبيانات وتحليلها.
6- تقديم النتائج
- كتابة التقرير: تقديم النتائج بشكل مكتوب في تقرير واضح وشامل، بأن يتضمن التقرير مقدمة توضح الهدف من التحليل، منهجية جمع البيانات، تحليل البيانات، وتفسير النتائج.
- العرض التقديمي: يمكن أيضًا تقديم النتائج عبر عرض تقديمي يتضمن الرسوم البيانية والجداول لشرح النتائج بشكل مرئي ومباشر للجمهور المستهدف.
يمكنك الاطلاع كذلك على: التسويق بالعمولة
أهم برامج التحليل الاحصائي؟
يعتمد اختيار أفضل برنامج تحليل إحصائي على احتياجاتك ومستوى خبرتك وميزانيتك، وفي هذه النقاط بعض من أشهر الخيارات المتاحة لبرامج التحليل الإحصائي:
1- SPSS
برنامج قوي وشامل يستخدم على نطاق واسع في مختلف المجالات، مثل العلوم الاجتماعية والأبحاث الطبية والأعمال التجارية، ويوفر مجموعة واسعة من الأدوات للتحليل الإحصائي، من التحليلات الأساسية إلى النماذج الإحصائية المعقدة، ويتميز بواجهة سهلة الاستخدام نسبيًا، مع إمكانية استخدام الأوامر البرمجية لمزيد من التحكم، وعيب أساسي هو كونه مكلف نسبيًا، خاصة بالنسبة للأفراد.
2- R
برنامج مجاني مفتوح المصدر يتميز بقوته ومرونته، ويوفر مجموعة واسعة من الأدوات للتحليل الإحصائي والرسومات، مع لغة برمجة قوية تتيح لك تخصيص تحليلاتك حسب احتياجاتك، وقد يكون صعبًا على المبتدئين في التعلم.
3- SAS
برنامج آخر قوي يستخدم على نطاق واسع في مختلف المجالات، ويشتهر بقدراته على تحليل البيانات الضخمة، ويوفر مجموعة واسعة من الأدوات للتحليل الإحصائي، بما في ذلك النماذج الإحصائية المتقدمة، ولكنه مكلف للغاية، خاصة بالنسبة للأفراد وليس الشركات.
4- Minitab
برنامج سهل الاستخدام نسبيًا، مما يجعله مناسبًا للمبتدئين، ويوفر مجموعة واسعة من الأدوات للتحليل الإحصائي الأساسي، كما أنه مناسب للتعليم والاستخدامات الشخصية، وقد لا يكون مناسبًا للتحليلات الإحصائية المعقدة.
5- Excel
برنامج جداول البيانات الشهير من Microsoft الذي يتضمن بعض الأدوات الأساسية للتحليل الإحصائي، مثل حساب المتوسط والانحراف المعياري والرسوم البيانية، وهو سهل الاستخدام نسبيًا وغير مكلف، ولكنه غير مناسب للتحليلات الإحصائية المعقدة.
برامج أخرى
- Stata: برنامج قوي للتحليل الإحصائي يستخدم على نطاق واسع في البحوث الأكاديمية.
- JMP: برنامج سهل الاستخدام من SAS Institute.
- Python: لغة برمجة قوية مع مكتبات متعددة للتحليل الإحصائي.
طرق التحليل الإحصائي
التحليل الإحصائي يعد جزءاً أساسياً من الأبحاث العلمية، والتجارية، والاجتماعية، حيث يساعد في فهم البيانات، واستخلاص الأنماط، وتقديم استنتاجات موثوقة، وهناك العديد من الطرق المختلفة للتحليل الإحصائي، وكل منها مناسب لأنواع معينة من البيانات والأهداف البحثية، وفيما يلي نظرة على بعض الطرق الأساسية للتحليل الإحصائي.
1- التحليل الوصفي (Descriptive Analysis)
المقاييس الأساسية
- مقاييس النزعة المركزية: تشمل المتوسط، الوسيط، والمنوال، وتساعد هذه المقاييس في تحديد المركز النموذجي لمجموعة البيانات.
- مقاييس التشتت: تشمل المدى، والانحراف المعياري، والتباين، وتقيس هذه المقاييس مدى انتشار القيم في مجموعة البيانات.
التصورات البيانية
- الهيستوجرام: يعرض توزيع البيانات عبر نطاقات.
- البوكس بلوت: يظهر ملخص إحصائي يتضمن الوسيط، والربيعيات، والقيم المتطرفة.
- الباي شارت: يعرض النسب المئوية للفئات المختلفة.
2- التحليل الاستدلالي (Inferential Analysis)
اختبارات الفرضيات
- اختبار تي (T-Test): يستخدم لمقارنة متوسطين (على سبيل المثال، متوسط درجات اختبار بين مجموعتين).
- T-Test لعينة واحدة: يقارن متوسط عينة مع قيمة محددة.
- T-Test لعينة مستقلة: يقارن متوسطات عينتين مستقلتين.
- T-Test لأزواج مترابطة: يقارن متوسطات عينتين مترابطتين (مثل نفس المجموعة قبل وبعد التجربة).
- اختبار كاي-تربيع (Chi-Square Test): يستخدم لاختبار العلاقة بين متغيرين اسميين.
- اختبار الاستقلال: يختبر ما إذا كان هناك ارتباط بين متغيرين في جدول الطوارئ.
- اختبار التوزيع المتوقع: يقارن التوزيع الفعلي للتوزيع المتوقع.
تحليل التباين (ANOVA)
- ANOVA أحادي الاتجاه: يستخدم لمقارنة متوسطات ثلاث مجموعات أو أكثر بناءً على متغير مستقل واحد.
- ANOVA ثنائي الاتجاه: يستخدم عندما يكون هناك متغيران مستقلان، لدراسة تأثير كل منهما بشكل مستقل ومشترك على المتغير التابع.
تستطيع أيضاً القراءة عن: القمع التسويقي
3- تحليل الانحدار (Regression Analysis)
الانحدار الخطي
- الانحدار الخطي البسيط: يدرس العلاقة بين متغير مستقل واحد ومتغير تابع واحد.
- الانحدار الخطي المتعدد: يدرس العلاقة بين عدة متغيرات مستقلة ومتغير تابع واحد.
الانحدار غير الخطي
- الانحدار اللوجستي: يستخدم عندما يكون المتغير التابع ثنائي (مثل نجاح/فشل).
- الانحدار المتعدد الحدود: يستخدم لنمذجة العلاقات غير الخطية.
4- التحليل المتعدد المتغيرات (Multivariate Analysis)
- تحليل العوامل (Factor Analysis): يستخدم لتقليل عدد المتغيرات ودمجها في مجموعة أقل من العوامل الأساسية.
- التحليل العنقودي (Cluster Analysis): يستخدم لتجميع الحالات أو الأفراد إلى مجموعات (عناقيد) بناءً على التشابه فيما بينهم.
- تحليل التمييز (Discriminant Analysis): يستخدم لتصنيف الحالات إلى مجموعات محددة بناءً على مجموعة من المتغيرات المستقلة.
5- التحليل البياني (Graphical Analysis)
- مخططات التشتت (Scatter Plots): تُستخدم لفحص العلاقة بين متغيرين كميين، حيث تكشف عن الاتجاهات، الأنماط، والقيم المتطرفة.
- الرسوم الزمنية (Time Series Plots): تستخدم لتحليل البيانات التي تم جمعها على مدى فترة زمنية، لتحديد الاتجاهات الموسمية أو الدورية.
6- التحليل البقائي (Survival Analysis)
- تحليل كابلان-ماير (Kaplan-Meier Estimate): يستخدم لتقدير معدل البقاء على قيد الحياة بمرور الوقت.
- نموذج كوك-زفيل (Cox Proportional Hazards Model): يستخدم لفحص تأثير عدة متغيرات على وقت الحدث (مثل الموت أو الفشل).
اعرف أكثر حول: أفضل شركة إعلان ممول
أنواع التحليل الاحصائي
1- التحليل الوصفي (Descriptive Analysis)
أولاً: المقاييس الأساسية
التحليل الوصفي هو الخطوة الأولى في التحليل الإحصائي، ويهدف إلى وصف وتلخيص البيانات بطريقة مفهومة، ويتم ذلك من خلال مقاييس النزعة المركزية ومقاييس التشتت.
- مقاييس النزعة المركزية:
- المتوسط (Mean): هو مجموع القيم مقسومًا على عددها، ويعبر عن المركز الحسابي للبيانات.
- الوسيط (Median): هو القيمة التي تقسم البيانات إلى نصفين متساويين، وهو مفيد عندما تكون البيانات تحتوي على قيم شاذة.
- المنوال (Mode): هو القيمة الأكثر تكرارًا في مجموعة البيانات، ويمكن أن يكون هناك أكثر من منوال في حالة تكرار قيمتين أو أكثر بنفس التردد.
- مقاييس التشتت:
- المدى (Range): هو الفرق بين أكبر وأصغر قيمة في مجموعة البيانات، حيث يعطي فكرة عن مدى انتشار البيانات.
- الانحراف المعياري (Standard Deviation): يقيس مقدار التشتت أو التباعد عن المتوسط، فكلما زاد الانحراف المعياري، زادت تباين القيم.
- التباين (Variance): هو مربع الانحراف المعياري ويستخدم في حسابات أكثر تعقيدًا.
ثانياً: التصورات البيانية
الرسوم البيانية تلعب دورًا حاسمًا في التحليل الوصفي، حيث تساعد في تصوير البيانات بطريقة بصرية:
- الهيستوجرام (Histogram): يعرض توزيع التردد للقيم عبر نطاقات محددة، ويساعد في فهم توزيع البيانات والكشف عن الأنماط.
- البوكس بلوت (Box Plot): يظهر ملخصًا إحصائيًا يتضمن الوسيط، الربيعيات، والقيم المتطرفة، ويساعد في تحديد مدى انتشار البيانات والتفاوت بينها.
- الباي شارت (Pie Chart): يعرض النسب المئوية للفئات المختلفة، ويستخدم لفهم توزيع الفئات في البيانات النسبية.
2- التحليل الاستدلالي (Inferential Analysis)
أولاً: اختبارات الفرضيات
التحليل الاستدلالي يهدف إلى استنتاجات عامة عن المجتمع بناءً على عينة من البيانات، ويتضمن ذلك اختبارات الفرضيات وتحليل التباين.
- اختبار تي (T-Test): يستخدم لمقارنة متوسطين وتحديد ما إذا كان الفرق بينهما ذو دلالة إحصائية.
- T-Test لعينة واحدة: يقارن متوسط عينة بمتوسط مفترض.
- T-Test لعينة مستقلة: يقارن متوسطين من عينتين مستقلتين.
- T-Test لأزواج مترابطة: يقارن متوسطين من عينتين مترابطتين، مثل قبل وبعد العلاج.
- اختبار كاي-تربيع (Chi-Square Test): يستخدم لاختبار العلاقة بين متغيرين اسميين.
- اختبار الاستقلال: يختبر ما إذا كان هناك ارتباط بين متغيرين في جدول الطوارئ.
- اختبار التوزيع المتوقع: يقارن التوزيع الفعلي بالتوزيع المتوقع.
ثانياً: تحليل التباين (ANOVA)
- ANOVA أحادي الاتجاه: يستخدم لمقارنة متوسطات ثلاث مجموعات أو أكثر بناءً على متغير مستقل واحد.
- ANOVA ثنائي الاتجاه: يستخدم عندما يكون هناك متغيران مستقلان لدراسة تأثير كل منهما بشكل مستقل ومشترك على المتغير التابع.
اقرأ أيضاً عن: أنواع الهجمات الإلكترونية وطرق الحماية منها
3- تحليل الانحدار (Regression Analysis)
أولاً: الانحدار الخطي
تحليل الانحدار يهدف إلى دراسة العلاقة بين متغيرات متعددة وتوقع متغير تابع بناءً على متغيرات مستقلة.
- الانحدار الخطي البسيط: يدرس العلاقة بين متغير مستقل واحد ومتغير تابع واحد، ويتم تمثيله بمعادلة خطية بسيطة: ?=? ?+?.
- الانحدار الخطي المتعدد: يدرس العلاقة بين عدة متغيرات مستقلة ومتغير تابع واحد، ويتم تمثيله بمعادلة خطية متعددة: ?=?0+?1?1+?2?2+…+? ? ? ? .
ثانياً: الانحدار غير الخطي
- الانحدار اللوجستي: يستخدم عندما يكون المتغير التابع ثنائي (مثل نجاح/فشل)، زيعبر عن العلاقة باستخدام دالة لوجستية.
- الانحدار المتعدد الحدود: يستخدم لنمذجة العلاقات غير الخطية بين المتغيرات المستقلة والمتغير التابع.
4- التحليل المتعدد المتغيرات (Multivariate Analysis)
1- تحليل العوامل (Factor Analysis)
- يستخدم لتقليل عدد المتغيرات ودمجها في مجموعة أقل من العوامل الأساسية، ويساعد في اكتشاف البنية الأساسية للبيانات من خلال تحديد العوامل الكامنة.
2- التحليل العنقودي (Cluster Analysis)
- يستخدم لتجميع الحالات أو الأفراد إلى مجموعات (عناقيد) بناءً على التشابه فيما بينهم، ويمكن استخدامه لتحديد شرائح العملاء في التسويق.
3- تحليل التمييز (Discriminant Analysis)
- يُستخدم لتصنيف الحالات إلى مجموعات محددة بناءً على مجموعة من المتغيرات المستقلة، وهو مفيد في التنبؤ بانتماء الحالات إلى فئات معينة.
5- التحليل البياني (Graphical Analysis)
1- مخططات التشتت (Scatter Plots)
- تستخدم لفحص العلاقة بين متغيرين كميين، حيث تكشف عن الاتجاهات، الأنماط، والقيم المتطرفة، وهي مفيدة في تحليل الانحدار.
2- الرسوم الزمنية (Time Series Plots)
- تستخدم لتحليل البيانات التي تم جمعها على مدى فترة زمنية، كما تساعد في تحديد الاتجاهات الموسمية أو الدورية والتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية.
6- التحليل البقائي (Survival Analysis)
1- تحليل كابلان-ماير (Kaplan-Meier Estimate): يستخدم لتقدير معدل البقاء على قيد الحياة بمرور الوقت، ويساعد في دراسة مدة بقاء الحالات (مثل المرضى) وتحديد العوامل المؤثرة على البقاء.
2- نموذج كوك-زفيل (Cox Proportional Hazards Model): يستخدم لفحص تأثير عدة متغيرات على وقت الحدث (مثل الموت أو الفشل)، ويعبر عن العلاقة بمعدل المخاطر النسبي.
7- التحليل التجميعي (Aggregated Analysis)
التحليل التلوي (Meta-Analysis): يستخدم لتجميع نتائج دراسات متعددة لتحقيق استنتاج شامل، ويهدف إلى زيادة القدرة الإحصائية والقدرة على تعميم النتائج من خلال دمج البيانات من دراسات متعددة وتحليلها بشكل متكامل.
شركة دعاية وإعلان
إذا كنت ترغب في تحويل بياناتك إلى رؤى قابلة للتنفيذ وتحقيق نتائج ملموسة، فإن Expertise House هي شريكك المثالي في هذا المسار، وعندما يتعلق الأمر بالدعاية والإعلان، فإن شركة دعاية وإعلان تبرز كأفضل شريك يمكن الاعتماد عليه لتحقيق نتائج استثنائية، حيث تتفرد بقدرتها على دمج الخبرة الإبداعية مع التحليل الدقيق للسوق، مما يجعلها الخيار الأمثل للشركات التي تسعى للتميز والابتكار في مجال الإعلان.
ولقد تأسست Expertise House على يد فريق من الخبراء الذين يمتلكون رؤية واضحة وفهمًا عميقًا لاحتياجات السوق، حيث تقدم الشركة مجموعة واسعة من الخدمات التي تشمل التخطيط الاستراتيجي، وإدارة الحملات الإعلانية، وتصميم العلامات التجارية، والإعلانات الرقمية، وإنتاج المحتوى الإعلامي، ويتميز فريق العمل بها بالاحترافية والابتكار، ويعملون معًا لتقديم حلول إعلانية متكاملة تلبي احتياجات العملاء وتفوق توقعاتهم.
وما يميز Expertise House للحلول التسويقية هو نهجها القائم على البيانات والتحليل الإحصائي، حيث تعتمد على أحدث أدوات التحليل لتحديد الجمهور المستهدف بدقة وفهم سلوكياتهم وتفضيلاتهم، وهذا النهج العلمي يضمن أن كل حملة إعلانية تطلقها الشركة تكون مصممة بعناية لتحقيق أعلى معدلات النجاح والعائد على الاستثمار.
وفي الختام، يعد التنوع في طرق التحليل الإحصائي بمثابة انعكاس لتنوع الأهداف والبيانات التي يتم التعامل معها في الأبحاث، وسواء كنت تبحث عن تلخيص البيانات، أو استنتاج العلاقات، أو التنبؤ بالاتجاهات، يوفر التحليل الإحصائي الأدوات المناسبة لتحقيق ذلك، وتذكر أن اختيار الطريقة المناسبة يتطلب فهماً عميقاً للبيانات والأسئلة البحثية المطروحة، مما يضمن دقة وموثوقية النتائج المستخلصة.
المصادر والمراجع
coursera – sas – simplilearn – techtarget