Tableau

  • تعلم Tableau و QlikView: بدون برمجة

    عندما يتعلق الأمر بتعلم أدوات التحليل والتصور البياني مثل Tableau، QlikView، وPanorama، فإنه من المهم فهم ما إذا كانت هناك حاجة للغات البرمجة بجانب SQL. في الواقع، توفر هذه الأدوات واجهات بديهية وقوية لتحليل وتصور البيانات بدون الحاجة إلى معرفة عميقة بالبرمجة.

    لكن، يجب أن نفهم أن فهم قليل من لغة الاستعلام الهيكلي (SQL) قد يكون مفيدًا للاستفادة الكاملة من قدرات هذه الأدوات. SQL يساعد في استخراج البيانات من قواعد البيانات وتحليلها بشكل أفضل. ومع ذلك، يمكن استخدام هذه الأدوات بشكل رئيسي دون الحاجة الماسة لمهارات SQL.

    عند التعامل مع Tableau، فإنها توفر واجهة بديهية لسحب وإسقاط المتغيرات والبيانات لإنشاء تصورات بيانية مذهلة. يتم تحليل البيانات وتصويرها باستخدام تقنيات تفاعلية تجعل من السهل فهم البيانات والتوصل إلى الاستنتاجات. لذا، لا يعتبر تعلم لغات برمجة إضافية ضروريًا لاستخدام Tableau بشكل فعال.

    بالنسبة لـ QlikView، فهي توفر أيضًا بيئة تفاعلية لتحليل البيانات وإنشاء تقارير بصرية دون الحاجة لمهارات برمجية عميقة. يمكن للمستخدمين الاستفادة من الواجهة البديهية لسحب وإسقاط البيانات وتحليلها بشكل فعال دون الحاجة إلى معرفة برمجية متقدمة.

    أما بالنسبة لـ Panorama، فهي أيضًا توفر أدوات تحليل بيانات متقدمة تسمح للمستخدمين بتحليل البيانات وإنشاء تقارير بصرية بسهولة. تم تصميم واجهتها لتكون سهلة الاستخدام وفعالة في إنشاء تصورات بيانية متقدمة دون الحاجة إلى معرفة عميقة بالبرمجة.

    بشكل عام، فإن تعلم Tableau، QlikView، أو Panorama لا يتطلب معرفة برمجية متقدمة. ومع ذلك، قد تكون مهارات SQL مفيدة للاستفادة الكاملة من قدرات هذه الأدوات. لذا، يمكن القول إنه بالرغم من أن اللغات البرمجية ليست ضرورية، إلا أن فهم بسيط لـ SQL قد يكون مفيدًا للمستخدمين الذين يرغبون في استخدام هذه الأدوات بشكل أكثر فعالية.

    المزيد من المعلومات

    بالإضافة إلى ذلك، يجب أن نأخذ في الاعتبار أن هذه الأدوات تقدم مجموعة متنوعة من الموارد التعليمية والتدريبية للمبتدئين والمتقدمين على حد سواء. يمكن للمستخدمين الوصول إلى دورات تدريبية عبر الإنترنت وورش عمل مباشرة لتعلم كيفية استخدام هذه الأدوات بفعالية دون الحاجة إلى مهارات برمجية متقدمة.

    بالإضافة إلى ذلك، تقدم الشركات المطورة لهذه الأدوات دعمًا قويًا للمستخدمين من خلال المجتمعات عبر الإنترنت والمنتديات التي تسمح للمستخدمين بطرح الأسئلة والحصول على المساعدة في حال واجهوا مشاكل أثناء استخدام الأدوات.

    علاوة على ذلك، يمكن للمستخدمين تخصيص وتطوير تقاريرهم وتصوراتهم البيانية باستخدام ميزات متقدمة مثل الحسابات المخصصة والتحليلات التنبؤية دون الحاجة إلى مهارات برمجية متقدمة. هذا يسمح للمستخدمين بإنشاء تقارير مخصصة وتحليلات متقدمة تلبي احتياجاتهم الفريدة دون الحاجة إلى الاعتماد على مطوري برمجيات.

    وفي الختام، يمكن القول إن تعلم Tableau، QlikView، وPanorama لا يتطلب مهارات برمجية متقدمة، ويمكن للمستخدمين الاستفادة الكاملة من قدرات هذه الأدوات من خلال واجهاتها البديهية والموارد التعليمية المتاحة لتعلمها. ومع ذلك، قد يكون فهم بسيط لـ SQL مفيدًا للاستفادة الكاملة من قدرات هذه الأدوات، ولتعزيز القدرة على استخدامها بشكل أكثر فعالية في تحليل وتصور البيانات.

  • كيفية تحليل البيانات باستخدام سكالا (Scala)؟

    تحليل البيانات باستخدام سكالا يتطلب القيام بعدة خطوات، وهي:

    1- جمع البيانات: يجب جمع البيانات التي تريد تحليلها وتخزينها في ملف نصي أو قاعدة بيانات.

    2- قراءة البيانات: يجب أن تكون قادرًا على قراءة البيانات من المصدر الذي تريده، سواء كان ذلك ملف نصي أو قاعدة بيانات.

    3- تحويل البيانات إلى تنسيق ملائم: يجب تحويل البيانات إلى تنسيق ملائم لتحليلها باستخدام سكالا. يمكن استخدام مكتبات مثل Spark أو Hadoop لتحويل البيانات إلى تنسيق ملائم.

    4- تحليل البيانات: يمكن استخدام أدوات التحليل المختلفة التي توفرها سكالا لتحليل البيانات، مثل Spark MLlib و Apache Mahout.

    5- تصور البيانات: يجب أن تكون قادرًا على تصور البيانات باستخدام أدوات تصوير البيانات المختلفة المتاحة في سكالا، مثل D3.js و Tableau.

    6- التحقق من النتائج: يجب التحقق من النتائج التي تم الحصول عليها باستخدام أدوات التحليل المختلفة، ويمكن استخدام أدوات التحقق المختلفة مثل Python لتحقق من صحة النتائج.

  • ما هي أدوات تحليل البيانات المستخدمة في علوم الحساب؟

    توجد العديد من أدوات تحليل البيانات المستخدمة في علوم الحساب، ومن أهمها:

    1- Python: لغة برمجة تستخدم لتحليل البيانات والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

    2- R: لغة برمجة وبيئة تحليل بيانات تستخدم في الإحصاء والرسم البياني والتحليل الإحصائي.

    3- MATLAB: برنامج يستخدم للتحليل الرياضي والعلوم الهندسية والفيزيائية.

    4- Tableau: برنامج يستخدم لإنشاء الرسوم البيانية وتحليل البيانات وإنشاء التقارير.

    5- Excel: برنامج جدول بيانات يستخدم لإدارة البيانات والتحليل الإحصائي وإنشاء المخططات.

    6- SAS: برنامج يستخدم لتحليل البيانات وإدارة قواعد البيانات.

    7- SPSS: برنامج يستخدم في الإحصاء وتحليل البيانات وإدارة البيانات.

    8- Apache Hadoop: منصة برمجية تستخدم لتخزين وتحليل البيانات الكبيرة.

  • ما هي الآلات الحاسبة الأكثر استخداماً في علم البيانات؟

    تختلف الآلات الحاسبة المستخدمة في علم البيانات بحسب النوعية والمهمة التي تؤديها، إلا أن الآلات الحاسبة الأكثر استخدامًا في علم البيانات هي:

    1. Python: وهو لغة برمجة مفتوحة المصدر تستخدم لتحليل البيانات ولتطوير تطبيقات ومواقع الويب.

    2. R: لغة برمجة متخصصة في إدارة وتحليل البيانات الإحصائية، وهي مفتوحة المصدر وشائعة المستخدم في مجال علم البيانات.

    3. SQL: هي لغة لإدارة قواعد البيانات والاستعلام عن البيانات المخزنة فيها.

    4. Excel: برنامج جدوال إلكترونية يستخدم لإدارة وتحليل البيانات.

    5. Tableau: برنامج لتصور وتحليل البيانات والتوقعات والرسم البياني.

    6. SAS: وهو برنامج شامل لتحليل وتحليل البيانات يستخدم مهندسو البيانات وعلماء البيانات لإدارة وتحليل البيانات.

    7. Spark: وهو برنامج يستخدم لمعالجة البيانات الموزعة عبر العديد من الخوادم.

  • ما هي الأدوات المستخدمة لتوقع الأحداث باستخدام التسلسل الزمني؟

    هناك العديد من الأدوات التي يمكن استخدامها لتوقع الأحداث باستخدام التسلسل الزمني ، على سبيل المثال:

    1- برامج تحليل البيانات الإحصائية مثل SAS وSPSS وR وغيرها.

    2- برامج تحليل البيانات المالية مثل Bloomberg و Thomson Reuters Eikon وغيرها.

    3- برامج تحليل البيانات الزمنية والتنبؤ بالتوقعات مثل Tableau و QlikView و QuickSight و PowerBI وغيرها.

    4- النماذج الرياضية مثل النماذج التنبؤية بشبكات العصبونات الاصطناعية والمعادلات الرياضية.

    5- التحليل الكمي والتوقعات الذكية باستخدام الذكاء الاصطناعي.

    6- إمكانيات الحوسبة السحابية لإدارة وتحليل كميات كبيرة من البيانات والتوقعات.

    7- البرامج الحاسوبية الخاصة بالتنبؤ بالأسعار في الأسواق المالية مثل TradeStation و MetaTrader وغيرها.

  • هل توجد أي أدوات متاحة لإنشاء التسلسل الزمني الوبائي؟

    نعم، هناك العديد من الأدوات المتاحة لإنشاء التسلسل الزمني الوبائي. بعض هذه الأدوات تتضمن:

    1. Tableau: يتيح للمستخدمين إنشاء تسلسل زمني وظهور البيانات بتفصيل في شكل مبتكر ومرئي.

    2. Microsoft Excel: يوفر Excel جداول بيانات ومخططات لإنشاء تسلسل زمني.

    3. Google Sheets: يمنح مستخدميه إمكانية تخزين البيانات وإنشاء تسلسل زمني بشكل عملي.

    4. D3.js: هي مكتبة JavaScript المجانية لإنشاء تسلسل زمني تفاعلية على الويب.

    5. R: يمكن استخدام لغة البرمجة R لإنشاء تسلسل زمني محدد الخطوط والألوان.

    6. Tableau Public: هو نظام مجاني لإنشاء تسلسل زمني مرئي على الويب ومشاركته على الإنترنت.

    7. Spotfire : هي منصة تحليل بيانات قوية تسمح للمستخدمين بإنشاء تسلسل زمني تفاعلي ومستندات إحصائية.

    8. Infogram: توفر للمستخدمين قوالب جاهزة للاستخدام في إنشاء تسلسل زمني بصورة مرئية.

  • ما هي أدوات تحليل البيانات في علم التحليل الوصفي؟

    بعض أدوات تحليل البيانات في علم التحليل الوصفي تشمل:

    1. برامج الجداول الإحصائية مثل Microsoft Excel و Google Sheets و SPSS.
    2. برامج التصور والتحليل البياني مثل Tableau و Power BI و Google Data Studio.
    3. برامج إدارة وتحليل قواعد البيانات مثل SQL و MySQL و Oracle.
    4. لغات البرمجة الإحصائية مثل R و Python.
    5. برامج تحليل النصوص والتعلم الآلي مثل RapidMiner و KNIME و IBM Watson.
    6. برامج تحليل الشبكات الاجتماعية مثل Gephi و NodeXL.
    7. برامج تحليل البيانات الجغرافية مثل ArcGIS و QGIS.
    8. برامج تحليل الصور والفيديو مثل ImageJ و Adobe Premiere Pro.
    9. برامج تحليل البيانات اللغوية مثل LIWC و NVivo و Atlas.ti.

    هذه مجرد بعض الأمثلة على أدوات تحليل البيانات في علم التحليل الوصفي، وهناك المزيد من الأدوات المتاحة حسب نوع وحجم البيانات واحتياجات الباحث.

  • ما هي أدوات التحليل (Analytics Tools)؟

    أدوات التحليل أو تحليل البيانات هي أدوات وبرامج تستخدم لجمع وتحليل البيانات لتحقيق أهداف محددة. تعمل هذه الأدوات على جمع البيانات من مصادر مختلفة وتحويلها إلى معلومات قابلة للتحليل والاستخدام. وتشمل بعض الأدوات الشائعة لتحليل البيانات:

    1- Google Analytics
    2- Adobe Analytics
    3- IBM Analytics
    4- Tableau
    5- Microsoft Power BI
    6- SAS Analytics
    7- QlikView
    8- Mixpanel
    9- Kissmetrics
    10- Matomo.

  • ما هي البرامج المتوفرة لتحليل البيانات باستخدام التحليل الوصفي؟

    هناك العديد من البرامج التي يمكن استخدامها لتحليل البيانات باستخدام التحليل الوصفي، وهي:

    1- Microsoft Excel
    2- SPSS (Statistical Package for the Social Sciences)
    3- STATA
    4- SAS (Statistical Analysis System)
    5- R
    6- Python
    7- Tableau
    8- QlikView
    9- Power BI

    وهناك العديد من البرامج الأخرى التي يمكن استخدامها لتحليل البيانات باستخدام التحليل الوصفي. يتم اختيار البرنامج الأنسب حسب الاحتياجات والميزانية المتاحة.

  • ما هي أفضل أدوات الرسم الإحصائي في الإحصاء البيولوجي؟

    هناك العديد من أدوات الرسم الإحصائي المستخدمة في الإحصاء البيولوجي وتتضمن:

    1- البرمجيات الإحصائية مثل R و SAS و SPSS و Stata.
    2- برمجيات الرسم الإحصائي مثل GraphPad Prism و Origin Pro و Tableau.
    3- البرمجيات الخاصة بالتحليل الجيني مثل GeneSpring و Ingenuity Pathway Analysis (IPA)

    يختلف استخدام الأدوات المختلفة وفقًا لحجم البيانات ونوع التحليل المطلوب. لذلك من المهم تحديد الهدف من التحليل واختيار الأداة الأكثر مناسبة لتحقيق هذا الهدف.

زر الذهاب إلى الأعلى
إغلاق

أنت تستخدم إضافة Adblock

يرجى تعطيل مانع الإعلانات حيث أن موقعنا غير مزعج ولا بأس من عرض الأعلانات لك فهي تعتبر كمصدر دخل لنا و دعم مقدم منك لنا لنستمر في تقديم المحتوى المناسب و المفيد لك فلا تبخل بدعمنا عزيزي الزائر