ينقسم التحليل الإحصائي لسبع أنواع وفقًا لنوع البيانات التي يتم تحليلها كالتالي:
1. التحليل الإحصائي الوصفي
عندما نُنظم البيانات ونُلخصها باستخدام الأرقام والرسوم البيانية، فنحن في هذه الحالة نستخدم الإحصاء الوصفي الذي يهدف بشكل أساسي لتسهيل البيانات الضخمة وجعلها قابلة للتفسير، فهو يمكّننا من تمثيل البيانات وتفسيرها بكفاءة من خلال الرسوم البيانية والجداول، حيث يتضمن مجموعة من العمليات بما في ذلك الجدولة وقياس الاتجاه المركزي (الوسط، الوسيط) ومقاييس التشتت والتباين (الانحراف المعياري، التباين، المدى) وتحليل السلاسل الزمنية.
بحيث نلخص البيانات ونعرضها في شكل جداول ومخططات ورسوم بيانية، ما يساهم في استخراج الخصائص المميزة للبيانات وشرح سماتها الأساسية، لكننا لا نقوم في هذا النوع باستخلاص رؤى بشأن المجموعات التي لم تتم ملاحظتها في بيانات العينة الخاضعة للتحليل. لذا يُعد التحليل الإحصائي الوصفي أبسط أنواع التحليل الإحصائي، فهو يساعد في تقليل البيانات الكبيرة وتقديمها في أشكال بسيطة تُسهل من عملية التفسير.
الإحصائيات المستخدمة في التحليل الوصفي:
- مقياس الانتشار
- مقاييس الاتجاه المركزي
لكن ثمة مجموعة من العيوب للإحصاء الوصفي أبرزها أنه لا يقدم أكثر من نتائج كمية للظاهرة، مثلًا حينما نقوم بوصف مجموعة كبيرة من البيانات باستخدام قيمة واحدة كالمتوسط، في هذه الحالة نكون بين خيارين إما تشويه البيانات الأصلية أو فقدان معلومات مهمة، فعلى سبيل المثال يمكننا الإحصاء الوصفي في الأعمال التجارية من حساب متوسط الإيرادات، لكنه لا يقدم لنا تفاصيل أكثر حول المنتجات الأكثر مبيعًا أو المنافذ الأكثر توزيعًا وهكذا.
2. التحليل الإحصائي الاستنتاجي
يتيح التحليل الإحصائي الاستنتاجي اختبار فرضية معينة اعتمادًا على عينة من البيانات التي يمكن من خلالها استخلاص الاستنتاجات، من خلال تطبيق الاحتمالات والتعميمات حول البيانات بأكملها، بالإضافة إلى إمكانية التنبؤ بالنتائج المستقبلية التي تتجاوز البيانات المتاحة.
التحليل الإحصائي الاستنتاجي أو الاستدلالي يساهم في العثور على الفروق بين المجموعات المتنوعة داخل العينة، ويمكّننا من اختبار الفرضيات.
3. التحليل الإحصائي التنبؤي
حينما نريد التنبؤ بأحداث مستقبلية معينة بناء على مجموعة من الحقائق والأرقام سواء كانت حالية أو مستقبلية، فإننا نستخدم التحليل الإحصائي التنبؤي، من خلال استخدام التقنيات المستقبلية وخوارزميات التعلم الآلية لوصف إمكانية النتائج المستقبلية انطلاقًا من بيانات آنية أو من الماضي، وتعد نمذجة البيانات والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي أبرز التقنيات المستخدمة في هذا النوع من التحليل الإحصائي.
وعادةً ما تعتمد شركات التأمين والتسويق على التحليل الإحصائي التنبؤي، وذلك للتخطيط لمستقبل والتنبؤ بالنتائج المستقبلية مثل تضييق نطاق المخاطر المرتبطة بحدث مستقبلي أو تحقيق مكاسب الميزة التنافسية وغيرها، ويمكن للأعمال الأخرى الاستفادة من مميزات التحليل الإحصائي التنبؤي للتخطيط المستقبلي والتنبؤ، باختصار يستخدم هذا النوع من التحليل الإحصائي للإجابة على سؤال ماذا يمكن أن يحدث؟
4. التحليل الوصفي
نستخدم التحليل الوصفي حينما يكون لدينا كمية كبيرة من البيانات، ونرغب في معرفة ما هو أفضل إجراء يمكن أن يحدث، فهو يستخدم بكثرة في تحليل الأعمال لتحديد أفضل إجراء ممكن في موقف معين، فهو يركز بشكل أساسي على اكتشاف الاقتراح الأمثل في عملية صنع القرار.
ومن التقنيات الإحصائية المستخدمة في هذا النوع: المحاكاة والخوارزميات والرسم البياني والتعلم الآلي وغيرها. باختصار، يُستخدم التحليل الإحصائي الوصفي للإجابة عن سؤال ماذا حدث، فهو يقدم توصيفًا لواقع الظاهرة، بالتالي يساعدنا في اتخاذ القرارات بشأنها.
5. تحليل البيانات الاستكشافية
تعد تحليل البيانات الاستكشافية الخطوة الأولى في عملية تحليل البيانات، كونها تساعد في الحصول على الأفكار الرئيسية المتضمنة داخل البيانات، فهي تهدف إلى التعرف على العلاقات المحتملة، والحصول على البيانات المفقودة من البيانات الخاضعة للتحليل وفحص الفرضيات المختلفة.
6. التحليل السببي
يهتم التحليل السببي بتقديم إجابة واضحة على سؤال لماذا؟ فهو يساعدنا في فهم الأسباب الكامنة وراء الظاهرة ومعرفة الأشياء التي جعلت الظاهرة تبدو على هذا النحو، مثلًا يستخدم هذا النوع لمعرفة سبب فشل مشروع معين أو برنامج معين لتحصين الشركة من الانتكاسات المستقبلية، بالتالي فهو يستخدم في:
- فحص الأسباب الجذرية لمشكلة ما.
- فهم ما الذي سيحدث للمتغير في حالة تغير أحد المتغيرات الأخرى الخاصة بالظاهرة محل الدراسة.
7. التحليل الآلي
يعد التحليل الآلي هو النوع الأقل شيوعًا بين أنواع التحليل الإحصائي الأخرى، وهو يُستخدم لفهم كيفية حدوث الأشياء عند تحليل بيانات ضخمة، حيث يهتم بدراسة تأثير متغيرات الظاهرة على بعضها، مع استبعاد المتغيرات الوسيطة أو الأحداث الخارجية التي يمكن أن تؤثر عليها، فهو يقدم شرح وافي لحدث سابق في سياق البيانات المقدمة.
مثال: إذا رغبنا في معرفة سبب فشل الشركات الناشئة خلال السنوات الأولى، وكان لدينا مجموعة من البيانات المتعلقة بالشركات الناشئة في مجال ما أو في بلد ما فإننا:
- عندما نستخدم أساليب إحصائية معينة لمعرفة أسباب الفشل، فإننا نستخدم الإحصاء السببي.
- إذا استخدمنا تقنيات إحصائية لتوصيف الظاهرة في وضعها الحالي وماضيها، فإننا نستخدم الإحصاء الوصفي.
- إذا استخدمنا التقنيات الإحصائية لتقديم تنبؤات مستقبلية وخطط، فإننا نستخدم التحليل الإحصائي التنبؤي.
- ربما يكون لدينا مجموعة من البيانات المتعلقة بالشركات الناشئة، فإذا رغبنا في اكتشاف العلاقات بين المتغيرات مثلًا الشركات الناشئة وعملية التسويق أو الإدارة أو رأس المال، واستخلصنا العلاقات بين البيانات المقدم حينها نستخدم الإحصاء الاستكشافي.
لا يوجد تضارب بين أنواع التحليل الإحصائي السابقة، وعادةً ما يستخدم نوع أو أكثر من التحليل الإحصائي عند القيام ببحث معين فعلى سبيل المثال: تستخدم أبحاث السوق التحليل الإحصائي الوصفي والاستنتاجي، وذلك لتحليل النتائج والتوصل لاستنتاجات. مرجع
