Olivia
Online
تحليل البيانات
@dataanalysis_sa
نسهل عليك التعلم معنا في كل ما يدور حول البيانات مثل تحليل البيانات و علم البيانات ، للتواصل واتس اب 👇
المملكة العربية السعودية
Joined March 2024
6 Following
8.9K Followers
1.1K Posts
Pinned Tweet
إذا كنت تبدأ في تحليل البيانات أو تريد تطوير مهاراتك ..
فهذه أهم الأدوات التي ستسهّل عليك التحليل وتحويل البيانات إلى قرارات ذكية 📊
🔹 Excel
🔹 Power BI
🔹 SQL
🔹 Python
🔹 Tableau
🔹 Google Sheets
🔹 R
🔹 Looker Studio
تعلم أداة واحدة بإتقان أفضل من معرفة بسيطة في عدة أدوات.
أي أداة تستخدمها أكثر شيء؟ 👀
تعلم SQL يشبه تعلم لغة جديدة للتحدث مع البيانات.
كلما أتقنتها، وصلت للمعلومات بشكل أسرع.
قبل أي تحليل اسأل:
ما المشكلة؟
ما الهدف؟
من صاحب القرار؟
ثم ابدأ التحليل.
Pivot Table من أكثر الأدوات التي توفر الوقت.
بدل ساعات من العمل اليدوي، قد تحصل على نفس النتيجة خلال دقائق.
هل تحتاج برمجة لتصبح محلل بيانات؟
ليس في البداية.
ابدأ بـ:
Excel → SQL → Power BI
ثم تعلم البرمجة عند الحاجة.
ما الفرق بين البيانات والمعلومات؟
البيانات:
100، 200، 300
المعلومات:
المبيعات ارتفعت 20٪ مقارنة بالشهر الماضي.
قاعدة مهمة:
إذا استغرق تحديث التقرير ساعات كل أسبوع، فقد حان وقت الأتمتة.
أكبر خطأ في التقارير؟
عرض أرقام كثيرة بدون قصة.
المدير لا يريد 100 رقم.
يريد إجابة:
"ماذا حدث؟ ولماذا؟ وماذا نفعل؟"
إذا كنت جديدًا في تحليل البيانات، لا تبدأ بـ Power BI.
ابدأ بـ Excel.
تعلم:
✔️ الجداول
✔️ الدوال الأساسية
✔️ Pivot Table
ثم انتقل للأدوات المتقدمة.
إذا كنت تبدأ في تحليل البيانات أو تريد تطوير مهاراتك ..
فهذه أهم الأدوات التي ستسهّل عليك التحليل وتحويل البيانات إلى قرارات ذكية 📊
🔹 Excel
🔹 Power BI
🔹 SQL
🔹 Python
🔹 Tableau
🔹 Google Sheets
🔹 R
🔹 Looker Studio
تعلم أداة واحدة بإتقان أفضل من معرفة بسيطة في عدة أدوات.
أي أداة تستخدمها أكثر شيء؟ 👀
إذا تعلّمت أساسيات الإكسل بشكل جيد، فالترتيب الأفضل غالبًا يكون:
SQL أولًا
ثم Power BI
السبب بسيط:
SQL يعلمك كيف تتعامل مع البيانات نفسها:
- استخراج البيانات.
- تنظيفها.
- الفلترة والتجميع.
- فهم قواعد البيانات.
وهذا الأساس يجعل استخدام Power BI أسهل وأقوى بكثير.
أما Power BI فهو أداة عرض وتحليل بصري، وستستفيد منه أكثر لما تكون مرتاح مع البيانات والاستعلامات.
الترتيب المقترح عمليًا:
Excel → SQL → Power BI
وبعدها ممكن تتعلم:
DAX داخل Power BI
Python للتحليل
Data Modeling
لكن فيه استثناء:
إذا هدفك سريع تدخل مجال التقارير والداشبوردات أو تشتغل على تقارير داخل شركة، ممكن تبدأ Power BI مباشرة بعد الإكسل، وتتعلم SQL بالتوازي.
الخلاصة:
• للتحليل الاحترافي: SQL قبل Power BI
• للدخول السريع لسوق العمل والتقارير: Power BI ثم SQL بالتدريج.
كيف تطوّر نفسك في تحليل البيانات؟
لا تعتمد على:
“أخلص كورس وخلاص”
اعتمد على:
✔️ مشروع صغير كل أسبوع
✔️ تطبيق عملي
✔️ مشاركة اللي تتعلمه
💡 التعلم الحقيقي = تطبيق + شرح للآخرين
الشركات تبغى مشروع كامل يحل مشكلة مو مجرد استخدام أدوات
⏺️ اربط مهاراتك كذا:
• SQL: سحب البيانات
• Python: تحليل واستخراج insights
• Power BI: عرض النتائج
أهم شيء: تحكي قصة:
مشكلة ⬅️ تحليل ⬅️ نتيجة ⬅️ توصيات
✅ مثال سريع:
تحليل مبيعات ⬅️ اكتشاف سبب انخفاضها ⬅️ عرض Dashboard + اقتراح حلول
الخلاصة:
اشتغل على مشروع واحد متكامل يوضح إنك تحول البيانات إلى قرار 👍
لو تبغى تدخل مجال تحليل البيانات 📊:
مو المهم عدد الكورسات .. المهم تثبت شغلك 👇
1️⃣ اشتغل على مشاريع حقيقية
(وارفعها على GitHub أو Kaggle)
2️⃣ تعلم تحكي “قصة” من البيانات
باستخدام أدوات مثل Power BI
3️⃣ شارك شغلك في LinkedIn
🎯 المهارات الأساسية:
Excel + SQL + Python + Visualization
🔥 الخلاصة:
مشروع قوي = فرصة وظيفة
اللي توظف في تحليل البياناتSOS
كيف برزتو مهاراتكم وايش مصادركم help please
مو كل تقرير يعتبر تحليل.
التقرير: يعرض أرقام.
التحليل: يشرح ليش صارت الأرقام كذا ويقول وش نتصرف.
📌 المدير ما يهمه الرقم يهمه القرار.
إذا تعلّمت أساسيات الإكسل بشكل جيد، فالترتيب الأفضل غالبًا يكون:
SQL أولًا
ثم Power BI
السبب بسيط:
SQL يعلمك كيف تتعامل مع البيانات نفسها:
- استخراج البيانات.
- تنظيفها.
- الفلترة والتجميع.
- فهم قواعد البيانات.
وهذا الأساس يجعل استخدام Power BI أسهل وأقوى بكثير.
أما Power BI فهو أداة عرض وتحليل بصري، وستستفيد منه أكثر لما تكون مرتاح مع البيانات والاستعلامات.
الترتيب المقترح عمليًا:
Excel → SQL → Power BI
وبعدها ممكن تتعلم:
DAX داخل Power BI
Python للتحليل
Data Modeling
لكن فيه استثناء:
إذا هدفك سريع تدخل مجال التقارير والداشبوردات أو تشتغل على تقارير داخل شركة، ممكن تبدأ Power BI مباشرة بعد الإكسل، وتتعلم SQL بالتوازي.
الخلاصة:
• للتحليل الاحترافي: SQL قبل Power BI
• للدخول السريع لسوق العمل والتقارير: Power BI ثم SQL بالتدريج.
@dataanalysis_sa بعد الاكسل يفضل ابدا في power BI او SQL ؟
ورشة عمل مسجلة تحليل البيانات باستخدام الإكسل ..
https://t.co/ekD4A4LKjR
إذا كنت تبدأ في تحليل البيانات أو تريد تطوير مهاراتك ..
فهذه أهم الأدوات التي ستسهّل عليك التحليل وتحويل البيانات إلى قرارات ذكية 📊
🔹 Excel
🔹 Power BI
🔹 SQL
🔹 Python
🔹 Tableau
🔹 Google Sheets
🔹 R
🔹 Looker Studio
تعلم أداة واحدة بإتقان أفضل من معرفة بسيطة في عدة أدوات.
أي أداة تستخدمها أكثر شيء؟ 👀
📊 تحليل البيانات مب شغل أرقام
تحليل البيانات شغل قرارات.
كل رقم وراه قصة.
وكل جدول ممكن يغيّر مصير شركة كاملة.
الفرق بين شركة ناجحة وشركة بتخبط؟
ليس الحظ بل البيانات.
البيانات بتقولك:
– عميلك وش يبي ..
– متى تبيع
– متى توقف قبل ما تخسر
والأدوات؟
Excel، SQL، Python، Power BI…
هذي مجرد وسائل.
الأساس هو إنك تعرف تسأل السؤال الصح.
في عصر السرعة والذكاء الاصطناعي:
اللي يفهم البيانات
➡️ يسبق
➡️ يربح
➡️ يسيطر
لو ما زلت بتتجاهل تحليل البيانات، أنت بتسلّم قراراتك لغيرك.
🚀 المستقبل للّي يعرف يقرأ الأرقام .. مو بس يجمعها.
🚨 أغلب الناس يعتقد أن تحليل البيانات = أرقام وجداول ..
الحقيقة؟ 👇
تحليل البيانات هو اتخاذ قرارات ذكية بثقة.
مثال بسيط:
موظف لاحظ انخفاض المبيعات ❌
محلل بيانات اكتشف أن المشكلة من منتج واحد فقط ✅
والحل وفر 40% من الخسائر.
📊 البيانات ما تعطيك أرقام .. تعطيك قوة.
لو ما تستخدم البيانات في قراراتك
فأنت تعتمد على “التوقع” بدل “الواقع”.
🎯 سؤالي لك:
آخر قرار مهم أخذته ..
كان مبني على بيانات أو إحساس؟
مسار تعلم تحليل البيانات:
🟢 المرحلة 0: أساسيات البيانات
• ما هي البيانات؟ وأنواعها (Structured / Unstructured)
• دورة حياة البيانات (جمع → تنظيف → تحليل → عرض)
• التفكير التحليلي وحل المشكلات
🔵 المرحلة 1: Excel للمحللين
• الجداول والمعادلات الأساسية
• الدوال (IF, VLOOKUP, SUMIF…)
• الجداول المحورية (Pivot Table)
• تنظيف البيانات (Data Cleaning)
• إنشاء رسوم بيانية بسيطة
🟡 المرحلة 2: قواعد البيانات (SQL)
• أساسيات قواعد البيانات
• أوامر SQL (SELECT, WHERE, JOIN)
• تجميع البيانات (GROUP BY)
• الربط بين الجداول
•استخراج البيانات للتحليل
🟠 المرحلة 3: تحليل البيانات باستخدام Python
• أساسيات Python
• مكتبات التحليل (Pandas, NumPy)
• تنظيف البيانات ومعالجتها
• التحليل الاستكشافي (EDA)
• قراءة الملفات (Excel, CSV, APIs)
🔴 المرحلة 4: التصور البياني (Data Visualization)
• مبادئ عرض البيانات بشكل واضح
• استخدام Matplotlib و Seaborn
• اختيار الرسم المناسب لكل نوع بيانات
• بناء تقارير بصرية مبسطة
🟣 المرحلة 5: تحليل البيانات المتقدم
• الإحصاء الأساسي
• اختبار الفرضيات
• تحليل الاتجاهات والأنماط
•تقسيم البيانات (Segmentation)
• أساسيات السلاسل الزمنية
🔵 المرحلة 6: بناء التقارير ولوحات المعلومات
• استخدام Power BI أو Tableau
• بناء Dashboard تفاعلي
• ربط البيانات وتحديثها
• عرض النتائج بطريقة احترافية
🟤 المرحلة 7: مشاريع عملية (الأهم 🚀)
• تطبيق كل ما تعلمته على مشاريع حقيقية
• بناء Portfolio قوي
• تحليل بيانات من مصادر مختلفة
•نشر أعمالك (GitHub / LinkedIn)
💡 نصائح مهمة:
• تعلم + تطبيق = الاحتراف
• لا تنتقل لمرحلة إلا بعد ممارسة
• ركّز على المشاريع أكثر من النظري
• وثّق شغلك وشاركه
Most Popular Users
Elon Musk
@elonmusk
240.2M followers
Barack Obama
@barackobama
119.3M followers
Donald J. Trump
@realdonaldtrump
111.6M followers
Cristiano Ronaldo
@cristiano
109.1M followers
Narendra Modi
@narendramodi
107M followers
Rihanna
@rihanna
97.3M followers
NASA
@nasa
92.1M followers
Justin Bieber
@justinbieber
90.6M followers
KATY PERRY
@katyperry
86.9M followers
Taylor Swift
@taylorswift13
80.7M followers
Lady Gaga
@ladygaga
72.3M followers
Kim Kardashian
@kimkardashian
69.4M followers
Virat Kohli
@imvkohli
68.7M followers
YouTube
@youtube
68.6M followers
Bill Gates
@billgates
63.5M followers
The Ellen Show
@theellenshow
62.5M followers
CNN
@cnn
61.9M followers
Neymar Jr
@neymarjr
61.2M followers
X
@x
60.9M followers
Selena Gomez
@selenagomez
60M followers