وتتميز محطات قطار الحرمين الخمس في كل من مكة المكرمة وجدة ومطار الملك عبدالعزيز ومدينة الملك عبدالله الاقتصادية برابغ والمدينة المنورة بمواقعها الاستراتيجية، فمحطة جدة وحدها تقف كأكبر محطة مسافرين للقطارات في العالم.
والأحد، أعلنت إمارة منطقة مكة أن فرق الإطفاء والإنقاذ بالدفاع المدني السعودي بجدة، باشرت إطفاء حريق اندلع في سقف محطة قطار الحرمين بالسليمانية.
دبي، الإمارات العربية المتحدة (CNN) – اندلع حريق في محطة قطار الحرمين الواقعة في مدينة جدة السعودية، الأحد، ما أسفر عن وقوع 5 إصابات وفقا لما ذكرته الصفحة الرسمية لإمارة منطقة مكة عبر صفحتها الرسمية على موقع تويتر. ونشرت الإمارة مقطع ففيديو يُظهر اندلاع حريق في سقف محطة قطار الحرمين وأشارت إلى أن قوات الدفاع المدني هرعت للتعامل مع الحادثة، قبل أن تعلن عن إصابة 5 أشخاص جراءه. #صحة_جدة: نقل 5 مصابين إثر #حريق_محطه_القطار_جده للمستشفى و 16 فرقة طبية من عدة جهات تعمل في موقع الحريق. من جانبه، تابع محافظ جدة الأمير مشعل بن ماجد عملية إخماد الحريق ووجه باتخاذ التدابير اللازمة في هذا الصدد، وفقا لما ذكرته الصفحة الرسمية للمحافظة على موقع تويتر. #عاجل سمو الأمير مشعل بن ماجد يتابع مع الدفاع المدني بـ #جدة مباشرة حريقا اندلع في سقف محطة #قطار_الحرمين موجّها سم… ونشرت وسائل إعلام سعودية مقاطع فيديو لمشاركة الطيران في إخلاء المحطة الذي قالت صفحة "هاشتاق السعودية" إلى أنه لا يزال مستمرا، ولا يمكن لـCNN التأكد من صحة هذه لمعلومات بشكل مستقل. فيديو لمشاركة الطيران في عمليات إخلاء محطة #قطار_الحرمين بـ #جدة.
ما هو تحليل البيانات ما هو تحليل البيانات؟ بشكل عام هو عملية جمع معلومات مهمة لتوجيه قرارات العمل. تعمل أداة التقييم هذه على تحويل البيانات الرقمية إلى معلومات يمكن الوصول إليها يمكن أن تساعدك في تحديد أفضل طريقة للمضي قدمًا في مشروع أو عملية. من خلال تعلم كيفية جمع البيانات وتحليلها بشكل صحيح ، يمكنك تحسين مهارات اتخاذ القرار في مكان العمل. في هذه المقالة ، سنناقش ما هو تحليل البيانات ، وكيف يمكنك إجراؤه وكيف تستخدمه الشركات لاتخاذ القرارات. ما هو تحليل البيانات؟ تحليل البيانات هو عملية جمع وفحص المعلومات الإحصائية لاتخاذ قرارات مستنيرة. ما هو تحليل البيانات الضخمة - أراجيك - Arageek. تعمل هذه العملية على تحويل المعلومات مثل مراجعات العملاء وردود الفعل إلى معلومات يمكن للمديرين استخدامها لتطوير خطط عمل إستراتيجية وتكتيكية. يتطلب اتخاذ قرارات مستنيرة معلومات من جمهور الشركة وقاعدة العملاء. قد تحتاج سلسلة قهوة كبيرة ، على سبيل المثال ، إلى فهم أنماط مبيعات الشتاء عبر عدة ولايات لتطوير خطة تسويق جديدة للعام المقبل. بدون بيانات العملاء من السنوات الماضية ، سيكون من الصعب التحديد الدقيق للقهوة الموسمية التي كان الطلب عليها مرتفعًا في ولايات معينة وما إذا كان ينبغي إعادتها.
2. مواضيع مقترحة تاريخ وأهمية تحليل البيانات الضخمة إنّ مفهوم البيانات الضخمة وتحليلها موجودٌ منذ سنواتٍ عديدةٍ مضت، ففي خمسينيات القرن الماضي وقبل أن يكون مُصطلح البيانات الضخمة موجودًا أو معروفًا في العالم، كانت الشركات تستخدم التحليل البسيط من خلال أساسيات التحليل التي تعتمد على الأرقام وجداول بيانات التحليل بشكلٍ يدويٍّ، وغالبًا ما كانت تستهلك هذه العملية من التحليل الكثير من الوقت للقيام بها، كما أنها تكشف القليل من البيانات فقط وتعطي نتائجَ بسيطةً نوعًا ما.
تتيح مرونة نهج النظرية الأرضية للباحثين العثور على أنماط واتجاهات وعلاقات في كل من البيانات النوعية والكمية. بناءً على النتائج، يبني المحقق نظرية تأسست أو "متأصلة" في البيانات. عبر جدولة توفر تقنية تحليل البيانات هذه معلومات حول العلاقة بين المتغيرات المختلفة في تنسيق جدول. يسمح للباحثين بملاحظة متغيرين أو أكثر في وقت واحد. يتم تصنيف البيانات وفقًا لمتغيرين فئويين على الأقل، يتم تمثيلهما في شكل صفوف وأعمدة. لذلك، يجب تصنيف كل متغير تحت فئتين على الأقل. تُستخدم تحليلات البيانات في الأعمال لمساعدة المؤسسات على اتخاذ قرارات أعمال أفضل. سواء أكان بحثًا عن السوق أو بحثًا عن المنتج أو تحديد المواقع أو مراجعات العملاء أو تحليل المشاعر أو أي مشكلة أخرى توجد بها بيانات، فإن تحليل البيانات سيوفر رؤى تحتاجها المؤسسات من أجل اتخاذ الخيارات الصحيحة. كما تعد تحليلات البيانات مهمة للشركات اليوم، لأن الخيارات التي تعتمد على البيانات هي الطريقة الوحيدة لتكون واثقًا حقًا في قرارات العمل. قد يتم إنشاء بعض الأعمال الناجحة بناءً على حدس، لكن جميع خيارات الأعمال الناجحة تقريبًا تعتمد على البيانات.
لكن الامر ليس بهذه السهولة لان عليك التفكير في ظروف اخرى مثل زيادة أسعار السيارات او الحاجة لشراء شيء أخر. وهنا يكون التحليلَ التنبؤي لتقديم النتائج المستقبلية لعملية الشراء بناءً على البيانات الحالية والسابقة. شاهد أيضاً: الفرق بين تحليل البيانات وتحليل الأعمال التحليل الإحصائي التحليل الإحصائي استراتيجية تقوم على جواب عن السؤال (ماذا حدث؟) من خلالِ استخدام البيانات السابقة في شكل لوحات للمعلومات تغطي العملية جمع البيانات وتحليلها والنمذجة والتفسير والعرض التقديمي. الى أنه ينقسم التحليل الاحصائي الى فئتان: التحليل الوصفي يتم عمل التحليل الوصفى لـ بياناتْ إما مع مجموعة كاملة أو أجزاء مختارة من البياناتِ الرقمية الملخصة، لتقديم متوسط واتجاهات الاسهم المستمر والنسب المئوية للبيانات الفئوية. التحليل الإستنتاجي هي تحليلات من البيانات الشاملة، تمكن محلل Data Analysis لتحليل أنواع البحث من العثور على استنتاجات مُختلفة من نفس البيانات من خلالِ اختيار عينات مختلفة. إقرا أيضاً: ما هي تقنية الهولوجرام التحليل التشخيصي يظهر تحليل التشخيصى بعد الإجابة على سؤال (لماذا حدثَ ذلك؟) عبر استخدامْ الروئ المكتسبة في مرحلة تحاليل الإحصائية، تتم الاستفادة بتحديد الانماط في البيانات من الناحية المثالية، كما يستفاد المحلل من أنماط موجودة في الماضِ يستخدمها لحل التحديات الحالية.
اسأل نفسك عما تحتاج إلى معرفته لتحقيق هذا الهدف ، وحدد الأسئلة الرئيسية حول شركتك. اتبع هذه الخطوات لاستخدام تحليلات البيانات لتحسين مهاراتك في اتخاذ القرار في مكان العمل. حدد نوع تحليلات البيانات التي ستساعد في الإجابة على أسئلتك. تحديد التكلفة والجهد المبذول في إنتاج البيانات. اجمع البيانات. حلل البيانات. حدد نوع تحليلات البيانات التي ستجيب على أسئلتك ركز على تحديد نوع البيانات التي ستتناول أسئلتك. إذا كان كل ما تحتاجه هو نظرة عامة بسيطة ، فقد تحتاج فقط إلى تحليل وصفي. قد يكون لديك بالفعل حق الوصول إلى هذه البيانات من مشروع سابق. إذا كانت الأرقام الموجودة خلفها لا تزال حديثة وذات صلة ، فقد تحتاج إلى التفكير في استخدام هذه المعلومات. تحديد التكلفة والجهد المبذول في إنتاج البيانات سيستهلك تحليل البيانات قدرًا متفاوتًا من الموارد اعتمادًا على نوع المعلومات التي تحاول جمعها. قبل الاستثمار في هذا النوع من المشاريع ، ضع في اعتبارك العوامل المساهمة مثل التكلفة النقدية والالتزام الزمني والنتائج طويلة الأجل لتحليل البيانات. اجمع البيانات يتطلب جمع البيانات إعداد العمليات والأشخاص الذين سيجمعون معلوماتك ويديرونها.
تحليل استكشافي للبيانات: إن عملية تحليل البيانات الاستكشافي يحاول إيجاد ومعرفة علاقات، وارتباطات واكتشافات، وميول من القياسات لعدة متغيرات متنوعة بغرض العمل على إيجاد أفكار ومجموعة فرضيات معينة. ويعتبر مثال على التحليل الاستكشافي هو ما قام به مجموعة من الهواة والمختصين الذين قاموا بتحليل البيانات الفضائية كثيرة وقد جمعها مقراب كبلر فوجدوا أن نظاماً شمسياً مكون من أربعة كواكب من خلال القيام بتحليل خصائص الضوء. تحليل استنتاجي للبيانات: يعتبر من أهم وأكثر تحليلات البيانات استخداماً وشيوعاً في إجراء البحوث العلمية، ويذهب إلى ما وراء عملية التحليل الاستكشافي ليرى إن كانت هناك أنماط مكتشفة صالحة لكي تكون وراء مجاميع البيانات ومحتوياتها المتوفرة. مثال عليه كشف العلاقة التي تتكون بين التلوث البيئي وكذلك بين متوسط العمر وذلك على مستوى الولايات في داخل إطار الولايات المتحدة الأمريكية. ويقوم هذا التحليل بتقييس واحتساب عدد من العلاقات المختلفة والمتواجدة بين القياسات المتوفرة. تحليل تنبؤي للبيانات: بينما يقوم النوع السابق بالعمل على تقييس العلاقات واحتساب مستواها وقيمها، يقوم التحليل التنبؤي للبيانات بتوقع عدد من القياسات المعينة من خلال قياسات موجودة.