تحليل البيانات التطبيقية هو عملية استخلاص المعلومات والأنماط المخفية من مجموعة من البيانات المتاحة بهدف تطبيقها على مجال معرفي محدد أو حل مشكلة محددة. يتضمن تحليل البيانات التطبيقية العديد من الأساليب والتقنيات التي يمكن استخدامها في علم البيانات. هنا بعض الأساليب الشائعة:
1. التحليل الاستكشافي (Exploratory Analysis): يهدف إلى فهم واستكشاف البيانات المتاحة عن طريق تطبيق أساليب مثل التصور البياني والإحصاء الوصفي للبيانات.
2. التحليل الاستنتاجي (Inferential Analysis): يهدف إلى استخلاص الاستنتاجات والتوصيات العامة من خلال تحليل عينة من البيانات وتطبيق الإحصاء الاستنتاجي.
3. التحليل التنبؤي (Predictive Analysis): يهدف إلى استخدام البيانات المتاحة للتوصل إلى تنبؤات حول الأحداث المستقبلية. يشمل ذلك استخدام تقنيات مثل النماذج التنبؤية والتعلم الآلي.
4. التحليل الوصفي (Descriptive Analysis): يهدف إلى وصف وتفسير البيانات المتاحة من خلال تطبيق أساليب مثل الإحصاء الوصفي وتحليل المتغيرات والرسوم البيانية.
5. التحليل المكاني (Spatial Analysis): يهدف إلى فهم الأنماط المكانية والتفاعلات بين العناصر المكانية في البيانات. يشمل ذلك استخدام أساليب مثل تحليل النقاط وتحليل التضاريس وتحليل الشبكات المكانية.
يمكن استخدام هذه الأساليب في علم البيانات لاستخلاص الأنماط والمعلومات القيمة من البيانات المتاحة وتطبيقها على مجالات مختلفة مثل التسويق والصحة والمالية والتعليم وغيرها. يمكن استخدام هذه المعلومات لاتخاذ قرارات أفضل وتحسين الأداء والكفاءة في العمليات والعمليات التجارية.