التحليلات التنبؤية: كيف تستخدم المؤسسات البيانات السابقة لتوقّع المستقبل؟
Predictive Analytics
الجواب المختصر
التحليلات التنبؤية (Predictive Analytics) تستخدم البيانات السابقة والأنماط الموجودة فيها لتقدير ما قد يحدث مستقبلًا: المبيعات، والإيرادات، والطلب على المنتجات، وعدد العملاء، وحجم الإنتاج. فإن عرفت المؤسسة ما يُحتمل حدوثه خططت قبل وقوعه. ولا يعني ذلك أن النموذج يعرف المستقبل بيقين، بل يقدّم توقعًا مبنيًا على البيانات المتاحة.
الفكرة في أمثلة
- متجر لاحظ أن مبيعات المراوح ترتفع كلما ارتفعت الحرارة، فيزيد مخزونه قبل الصيف.
- شركة آيس كريم تزيد إنتاجها وعدد العاملين قبل الصيف إن أشارت البيانات إلى ارتفاع المبيعات مع الحرارة.
- سلسلة متاجر ترى أن الطلبات ترتفع في ساعات معينة، فتوفّر موظفين أكثر قبلها، فينخفض الانتظار ويرتفع رضا العملاء.
- خبراء الأرصاد يبنون نماذج من بيانات الماضي والحاضر لتوقع الحرارة والأمطار.
| البيانات | النمط | القرار |
|---|---|---|
| بيانات سابقة وحالية | اكتشاف نمط | توقع محتمل ثم قرار أو استعداد مسبق |
تحذير
البيانات السابقة لا تضمن أن النتيجة نفسها ستتكرر، خاصة في الاستثمار؛ فهي تساعد على تقدير الاحتمالات والمخاطر لا على معرفة المستقبل بشكل مؤكد.
للمفهوم الأعم انظر ما هي نمذجة البيانات، وللمجالات الأخرى استخدامات نمذجة البيانات في المؤسسات، ولماذا تهم الجودة دقة البيانات وعمرها.
وتعتمد جودة التوقع على جودة البيانات السابقة: بيانات ناقصة أو قديمة أو متحيزة تعطي توقعات مضللة.
المصطلحات: عربي ↔ English
- التحليلات التنبؤية
- Predictive Analytics
- نمط
- Pattern
- توقع
- Prediction
- اتجاه
- Trend
لماذا يهمّ هذا في BTEC؟
في أي سؤال عن نمذجة البيانات اذكر أن النموذج يقدّر الاحتمال، وأن جودة التوقع تتبع جودة البيانات.
أسئلة تجيب عنها هذه الصفحة
- ما هي التحليلات التنبؤية؟
- كيف تتوقع الشركات المبيعات؟
مفاهيم مرتبطة
- ما هي نمذجة البيانات؟نمذجة البيانات استخدام البيانات وتحليلها لبناء نموذج يكشف الأنماط ويتنبأ بما قد يحدث ويدعم القرار، عبر أربع خطوات من الجمع إلى القرار.
- استخدامات نمذجة البيانات: الإعلان وخدمة العملاء والأداء والتحليل الديموغرافي والماليتستخدم المؤسسات نمذجة البيانات في الدعاية والإعلان لاستهداف من يُحتمل أن يشتري، وفي خدمة العملاء لتوقع الطلب، وفي الأداء لتحديد الإنتاج والموارد، وفي التحليل المالي والديموغرافي وفي اكتشاف الأنماط والاستعداد للتغيرات.
- دقة البيانات وعمرها: هل ما زالت تمثل الواقع؟البيانات غير الدقيقة تقود إلى تحليل غير دقيق وقرار خاطئ، والبيانات الدقيقة وقت جمعها قد تفقد قيمتها مع الزمن. لذلك نسأل: هل هي صحيحة؟ وهل ما زالت حديثة ومناسبة للقرار؟
- نموذج ARIMA للتنبؤ بالسلاسل الزمنية: AR وI وMAARIMA نموذج يتنبأ بقيم مستقبلية من الماضي في بيانات مرتبة بالزمن، ويتكون من ثلاثة أجزاء: AR (الاعتماد على القيم السابقة)، وI (إزالة الاتجاه العام بأخذ الفروق)، وMA (التعامل مع الضوضاء والتذبذب).
- أنواع التحليلات: الوصفية والتشخيصية والتنبؤية والإرشادية وعمليات ETLالتحليل الوصفي يجيب ماذا حدث، والتشخيصي لماذا حدث، والتنبؤي ماذا قد يحدث، والإرشادي ماذا ينبغي أن نفعل الآن. وتجهّز عمليات ETL وELT البيانات الموحدة، ويجعل التمثيل البصري النتائج مفهومة لصانع القرار.
- تحليل «ماذا لو» وGoal Seek: كيف تصل إلى هدف محدد؟تحليل «ماذا لو» يجرّب سيناريوهات مختلفة داخل النموذج. وGoal Seek يُستخدم حين نعرف النتيجة المطلوبة ولا نعرف قيمة أحد المدخلات، فيحسب المدخل اللازم لتحقيقها تلقائيًا.
عن كاتب الصفحة
مدرّس BTEC IT · الأردن
- نوع المحتوى
- شرح مبني على مادة أحمد دومي — وليس نصًّا رسميًّا من Pearson
- آخر مراجعة
- ملاحظة على المصدر
- المثال التطبيقي في هذه الصفحة وضعه الموقع لتقريب الفكرة.
- المصدر
- وحدة البيانات والمعلومات — الصف العاشر (أحمد دومي) — نمذجة البيانات وتأثيرها على صنع القرار — التحليلات التنبؤية