فقط ما هي تحليلات البيانات ، على أي حال؟

بغض النظر عن نوع موقع الويب الذي تديره ، فأنت تقوم بالتنقيب في البيانات بطريقة ما. على الأرجح ، سيكون ذلك إما من خلال المكون الإضافي Jetpack والإحصائيات المضمنة فيه أو من خلال Google Analytics ومجموعة المقاييس المتعقبة التفصيلية بشكل لا يصدق. عندما تجلس لتحليل هذه الأرقام حقًا ، فإنك تدخل في تحليلات البيانات على مستويات مختلفة. ولكن ما هي تحليلات البيانات؟ وماذا يمكنك أن تفعل به؟ حسنًا ، هذا ما نحن هنا لنخبرك به.

ما هي تحليلات البيانات؟

عندما توضع ببساطة قدر الإمكان ، فإن تحليلات البيانات هي عملية النظر إلى البيانات الأولية ، ومعرفة ما تعنيه ، ثم تطبيق تلك المعرفة لحل المشكلات. إنه نوع من قسم فرعي من مجال علم البيانات الأكبر ، وهو حقًا واحد من أكثر المجالات انتشارًا. لأن كل شخص لديه موقع ويب يتعامل مع البيانات الأولية بطريقة ما.

على سبيل المثال ، لنفترض أنك تستخدم Google Site Kit. عند النقر فوق لوحة القيادة ، سترى مجموعة من البيانات مثل هذه.

تأتي تحليلات البيانات لأن كل هذه المعلومات الأولية التي تراها ويمكنك قراءتها. لكن التفسير هو ما يهم. من الرائع معرفة أنك حصلت على زيادة بنسبة 37.2٪ في النقرات خلال الشهر الماضي. لكن ... ماذا تفعل بهذا؟

هذا هو المكان الذي تصبح فيه تحليلات البيانات جزءًا من وجودك على الويب. ما لديك هو البيانات. بيانات عن المستخدمين وسلوكياتهم ، على وجه الدقة. علم البيانات هو المصطلح الشامل الذي تستخدمه عندما تقول أنك ستعمل مع هذه البيانات بطريقة ما. تحليلات البيانات هي الطريقة التي تقوم بها وما تفعله بها بعد ذلك ، وبشكل أكثر تحديدًا تبحث في البيانات الدقيقة أكثر من الاتجاهات الكبيرة.

يمكنك استخدام خوارزمية لفرز البيانات وتنظيفها لاستبعاد القيم المتطرفة والمتطرفة أو التكرارات. حتى شيء بسيط مثل رؤية الزيادة في النقرات ، والانتقال إلى التحقق من صفحاتك أو منشوراتك الأعلى أداءً ، ثم وضع خطة لإنشاء محتوى حجر الزاوية حول هذه الموضوعات ، يقع ضمن نطاق تحليلات البيانات.

الأنواع الأربعة لتحليلات البيانات

عندما ترى مصطلح تحليلات البيانات ، فمن المرجح أيضًا أن تراه مقسمًا إلى أربعة مجالات محددة.

• التحليلات الوصفية
• تحليلات التشخيص
• التحليلات الوصفية
• التحليلات التنبؤية

بغض النظر عن ما تعمل به ، ستندرج البيانات وطريقة معالجتها ضمن إحدى هذه الفئات.

التحليلات الوصفية

هذا ما سيتم استخدامه أعلاه عند الحديث عن إحصائيات موقع الويب. تغطي التحليلات الوصفية ما يحدث بمرور الوقت. أشياء بالزيادة أو النقصان - الوقت المخصص للمنصة والنقرات التي تشير منصات لموقعك في معظم الأحيان، وما إلى ذلك لا تستطيع الحصول على الأسباب الكامنة وراء السبب في أن المستخدم يتصرف بطريقة معينة، ولكن يمكنك تحديد بالضبط ما يكونون عمل.

التحليل التشخيصي

عندما كنت تبحث عن السبب شيئا ما يحدث، كنت تستخدم تحليلات التشخيص. إذا كانت إحصائيات موقع الويب الخاص بك مزدهرة وتريد معرفة السبب (حتى تتمكن من الاستمرار في القيام بذلك) ، فسوف تبحث في جميع المعلومات من موقع الويب. أنت تعلم أن النقرات تصل. ولكن ما هي المقالات المحددة التي يتم رؤيتها؟ هل هناك أوقات من اليوم تزداد فيها حركة المرور؟ ستبحث في المعلومات السكانية للزوار وتحددها وما إذا تم إرسال أي حملات بريد إلكتروني مرتبطة بالارتفاع المفاجئ أم لا. من خلال إلقاء نظرة شاملة على البيانات ، يمكنك تحديد العوامل الأكثر احتمالاً التي تسببت في ظهور البيانات بالشكل الذي تبدو عليه في حدود هامش خطأ معقول. ومن خلال تشخيص سبب حدوثه ، يمكنك بعد ذلك محاولة تكراره. (أو إذا حدث خطأ ما ، فتجنب اتخاذ نفس الخيارات).

التحليل الوصفي

التحليلات الوصفية هي عندما تقوم بإلقاء نظرة على البيانات وتحديد رد فعل عليها. على سبيل المثال ، إذا زاد عدد النقرات على مقالات Nintendo Switch بنسبة 25٪ أخرى للأشهر القليلة القادمة ، فستخطط بعد ذلك لزيادة إنتاج المقالات حول هذا الموضوع وربما حتى تبدأ عملية توظيف المزيد من الكتاب لتغطية الزيادة. أنت تضع خططًا تستند بالكامل إلى بيانات لديك وتعرف أنها استمرت على مدار فترة زمنية.

التحليل التنبئي

الآن هذا من ناحية أخرى ، هو ممارسة النظر في مجموعة من البيانات السابقة ووضع خطة افتراضية تستند إليها. يختلف هذا عن التوجيهي لأنه لا توجد طريقة لمعرفة ما إذا كانت خطتك ستنجح بنسبة 100٪. على سبيل المثال ، إذا كان لديك 70 ٪ من جميع المواطنين أشاروا في استطلاع إلى أنهم يريدون سوقًا للمزارعين في بلدتك وقمت بوضع خطة لفتح سوق أسبوعي ... فهذا يضع خطة تنبؤية بناءً على البيانات. أنت تقوم بتخمين مستنير استنادًا إلى البيانات ، وتتوقع أن يستجيب سكان المدينة بشكل إيجابي لعملك ، لكن ليس لديك بيانات سوق المزارعين الخاصة بك لتستمر فيها.

من أين تبدأ مع تحليلات البيانات

إذن هذا هو المخطط الأساسي لماهية تحليلات البيانات. لكن إلى أين تذهب الآن؟

أولاً ، سترغب في تثبيت Google Analytics على موقعك. إنه سهل للغاية ، ويتطلب بضع نقرات فقط. بمجرد القيام بذلك ، يمكنك البدء ببعض برامجنا التعليمية ، مثل تتبع الصفحة المقصودة وتتبع تفاعل المستخدم. يمكنك أيضًا إعداد لوحة معلومات التحليلات الخاصة بك لدمج النظام الأساسي.

إذا لم تكن من نوع Google ، فلن تكون اللعبة الوحيدة في المدينة - حتى لو كانت الأكبر. دعنا نعرض لك بعض الخيارات الأخرى التي لديك والتي ليست Big G.

وهناك أنواع مختلفة من البيانات التي يمكنك تتبعها والبحث فيها. قد ترغب في الحصول على بيانات خريطة التمثيل اللوني حتى تفهم كيفية تفاعل المستخدمين مع موقعك. ربما ترغب في إبراز وجودك على وسائل التواصل الاجتماعي.

نود أيضًا أن نوصي باستخدام أداة Databox. في الأساس ، يأخذ كل أدوات تحليل البيانات المتنوعة والمتنوعة ويضعها في مكان واحد. بينما لا يزال يتعين عليك العمل مع تحليلات البيانات بنفسك ، فإن وجود جميع مؤشرات الأداء الرئيسية في مكان واحد أمر لا يصدق.

تغليف

بغض النظر عن مكان تواجدك مع تحليلات البيانات ، سواء كنت مبتدئًا أو متمرسًا ، فمن المستحسن مراجعة الأساسيات. لأنه إذا كنت تبحث فقط في البيانات ، فأنت لا تتخذ أي إجراء. لديك فقط بيانات. إنها الطريقة التي تنظر بها إلى تلك البيانات وتمضي قدمًا معها. سواء كنت تقوم بتشخيص مشكلة أو توقع استجابة لمستخدميك ، فإن اتخاذ أفضل القرارات يمكنك أن تبدأ وتنتهي بتحليلات البيانات.

لماذا تستخدم تحليلات البيانات في عملك؟

صورة مميزة للمقال بواسطة جوليا تيم / shutterstock.com