لقد باتت البيانات سيدة العالم الذي نعيش فيه، فلا نبالغ لو قولنا عنها أنها نفط القرن الحادي والعشرين، ولذا فإن أي مجال يتعلق بها مثل تمثيل البيانات تكون له أهمية كبيرة للغاية.
فهذه البيانات الضخمة المتوافرة اليوم باتت هي المحرك لكافة الأنشطة والأعمال التي نقوم بها بدءًا من التسويق الإلكتروني وحتى تطوير السيارات ذاتية القيادة والطائرات.
لذا ففي مقالنا اليوم سوف نتحدث بالتفصيل عن تمثيل البيانات، وهي الأداة السحرية التي يمكن من خلالها أن نجعل الأرقام تنطق وتكشف لنا عن كافة أسرارها.
فنحن نحتاج بشكل متزايد الآن إلى دراسة وفهم كم ضخم من البيانات وتحويلها إلى حقائق أو معلومات أو قصص لكي يفهمها الأشخاص الآخرون.
سنناقش هذا الأمر بالتفصيل في هذا المقال، وسنستعرض كافة الأمور التي تحتاج لمعرفتها عن تمثيل البيانات… تابع القراءة وستجد كل ما تحتاج من معلومات حول الموضوع.
ما هو تمثيل البيانات؟
تمثيل البيانات أو Data Visualization هو التمثيل الصوري أو المرئي للمعلومات والبيانات في هيئة عناصر مرئية، مثل: الأشكال البيانية والخرائط وغيرها، وذلك من خلال الأدوات المتخصصة.
وهناك الكثير من التعريفات التي تصف تمثيل البيانات، ولكنها جميعًا تشترك في كونها تعني تحويل البيانات إلى أشكال أو صور مرئية يمكن قراءتها بسهولة ويسر.
فتمثيل البيانات يعد فن من الفنون يحاول فيه المتخصص أو المبرمج أن ينسج المغزى وراء هذه البيانات في صورة بصرية لتحكي قصة ما.
فمع بزوغ عصر البيانات الضخمة أصبحت هناك حاجة ضرورية إلى توفير أدوات تستطيع تسهيل قراءة ملايين القطع من البيانات هذه والخروج بفكرة منها.
بالطبع قراءة هذه البيانات بشكل يدوي أمر شبه مستحيل، ولذا قمنا بإيجاد مجموعة من الأدوات والممارسات التي تستطيع قراءة والتعبير عن هذه البيانات والتي تسمى تمثيل البيانات.
فهناك دومًا قصة تقبع خلف أطنان البيانات هذه، ووظيفة تمثيل البيانات أن تقوم بالكشف عنها أو بمعنى آخر أن تدع هذه القصة تكشف عن نفسها.
ومن التعريفات الطريفة التي صادفتها أن تمثيل البيانات هي أداة للتواصل بين البيانات والبشر، بحيث يتم ترجمة البيانات إلى حقائق ملموسة، ويتم الكشف عن الأنماط الخاصة بها.
أهمية تمثيل البيانات
لا أريد أن أطيل في هذه النقطة، بالرغم من أنها تستحق مقال بمفردها، فتمثيل البيانات لا غنى عنه في أي مجال أو صناعة خاصة لو كانت تحتك بالتقنية وبالتالي بالأرقام والبيانات، والتي هي ما دمت تعيش في نفس حقبتنا الزمنية كل المجالات والصناعات تقريبًا.
فمهما كانت وظيفتك ستحتاج بشكل أو بآخر أن تقوم بتمثيل البيانات؛ سواء كنت مسوقًا إلكترونيًا تريد تتبع حملاتك الإعلانية ومعرفة ما إذا كانت ناجحة أم لا، أو كنت كاتب محتوى تريد أن تحكي قصة من خلال هذه البيانات.
ويمكننا تلخيص أهمية تمثيل البيانات في عدة نقاط:
1. توفر تحليل سريع وواضح للبيانات
فبدلًا من الدخول في الكثير من التفاصيل المعقدة والتقنية، بإمكانك بكل بساطة أن تقوم بتمثيلها في مخطط بياني أو شكل زماني أو جغرافي، لتنقل فكرتك إلى أي شخص تحاوره.
كما أنه من المعروف أن الصورة تساوي ألف كلمة، وتمثيل البيانات يوفر عليك الكثير من الوقت والمجهود والكلمات.
2. التعرف على الأنماط والتعامل معها
التعرف على الأنماط من الأمور الهامة للغاية في العديد من المجالات، مثل البيع والتسويق وخدمة العملاء وغيرها، وهو أمر يزيد من أهمية تمثيل البيانات.
فبدلًا من التحدث بشكل ممل ومعقد ومرهق عن تكرار نمط معين من البيانات ودلالته على البيزنس الخاص بك، يمكنك أن تختصر كل هذا برسم بياني يوضح تكرار الأنماط في بياناتك.
3. تسهيل اتخاذ القرارات
هذا الأمر هام للغاية خاصة في مجالات المال والأعمال، فمع استخدام تمثيل البيانات سوف تتوافر لدي صُناع القرار كل المعلومات والحقائق التي قد يحتاجونها لاتخاذ القرارات.
مما يساعد المؤسسات و الشركات الناشئة على اتخاذ القرارات، وصنع المزيد من النجاحات، ولهذا السبب فإن الشركات تتهافت على محترفي تمثيل البيانات لما يشكله هذا من استثمار هام للغاية لها.
4. رواية القصص Storytelling
صنع القصص وروايتها من أهم فوائد تمثيل البيانات إن لم تكن أهمها على الإطلاق، فسواء كنت مستثمرًا أو باحثًا فستحتاج لتمثيل البيانات بشكل يومي تقريبًا.
لأهمية هذا الأمر أصبح الكثير من غير المبرمجين حتى يقومون بتعلم أدوات تمثيل البيانات البسيطة لكي يتقنوا هذه المهارة.
أنواع تمثيل البيانات
هناك الكثير من التصنيفات التي من الممكن من خلالها الخروج بعدة أنواع من تمثيل البيانات، فيمكنك تقسيمها بحسب نوع الشكل الذي تستخدمه أو الوظيفة Function الخاصة به، وهناك التصنيف الذي سنتبعه هنا وهو الأبسط.
هذا التصنيف يقوم بتقسيم تمثيل البيانات إلى خمس فئات أساسية، تنقسم كل منها بعد ذلك إلى تصنيفات أصغر:
1. تمثيل البيانات الزمني Temporal
هذا التصنيف يختص بالتعامل مع البيانات التي تتعامل مع الزمن أو لها مدلولات زمنية، وهو تصنيف خطي ببعد واحد، أحيانًا ما يكون عبارة عن خطوط منفردة منفصلة أو خطوط متداخلة.
بحيث يمثل هذا التصنيف نقطة البداية الزمنية ونقطة النهاية، والتطور الحادث خلال هذه الفترة الزمنية، ويتم استخدامه بكثرة، خاصة وإنه من الممكن أن يعبر عن الزيادة والنقصان أو التسارع الخاص بالبيانات بشكل عام، وليس محصورًا فقط على الزمن.
هناك العديد من أشكال تمثيل البيانات الزمني Temporal، ولكن من أشهرها:
- Scatter Plots
- Line graphs
- Time series sequences
- Polar Area Diagrams
2. تمثيل البيانات الجغرافي أو المكاني Geospatial
هذا النوع من تمثيل البيانات متعلق أكثر بالأماكن والتوزيعات الجغرافية أو حتى التوزيعات بشكل عام بدون ربطها بالمكان، فهو يقوم بتوزيع البيانات بشكل جغرافي أو مكاني.
يُستخدم هذا النوع بكثرة في مختلف جوانب الحياة، سواء عند الحديث عن المشاريع الحكومية أو المتغيرات السياسية أو الانتخابات أو التسويق أو مئات الأمور الأخرى.
فهو مثالي عند إظهار الكثافة أو التوزيع أو ما يشببها من الأمور، وبسبب الحاجة الشديدة لهذا الأمر يعد من أكثر صور تمثيل البيانات أهمية وشهرة، ومن أشكاله المشهورة:
- Flow Map
- Heat Map
- Density Map
3. تمثيل البيانات الهرمي Hierarchical
بالتأكيد ستكون صادفت هذا النوع كثيرًا أثناء دراستك أو خلال عملك، فهذا النوع من تمثيل البيانات مختص بالترتيب بين المجموعات.
حيث يقوم بترتيب المجموعات أو التكوينات إلى أقسام كبيرة بداخلها أقسام صغيرة بداخلها أقسام أصغر وهكذا، فهو يقوم بتجميع المعلومات المختلفة.
بالرغم من بساطة فكرتها فإن هذه الأشكال من الممكن أن تكون معقدة للغاية أو على الأقل أن تعبر عن الكثير من البيانات المعقدة، ومن أهم أشكالها:
- Ring Charts
- Tree Diagrams
- Sunbrust Diagrams
4. تمثيل البيانات الشبكي Network
هذا النوع من تمثيل البيانات أيضًا مشهور ومُستخدم بشكل كبير، بل أن هناك الكثير من المجالات والقطاعات مثل البحث العلمي تعتمد عليه اعتماد كبير للغاية.
فهو قادر على أن يوضح علاقة مجموعة من البيانات بالمجموعات الأخرى من البيانات في شكل أو تصوير شبكي.
ويُستخدم كثيرًا من أجل توضيح العلاقات بين البيانات -خاصة الضخمة بينها- بدون الحاجة إلى شروحات نصية، ومن أشهر أشكاله:
- Matrix Charts
- Word Clouds
- Node-link Diagrams
- Alluvial Diagrams
5. تمثيل البيانات متعدد الأبعاد Multidimensional
هذا النوع من تمثيل البيانات يتعامل مع البيانات التي تحتاج لتمثيلها إلى بعدين أو أكثر أو بمعنى آخر مكونة من متغيرين أو أكثر.
بسبب تعقيد البيانات التي نحصل عليها في الآونة الأخيرة فإن هذا النوع من تمثيل البيانات بات يلاقى رواجًا كبيرًا للغاية في كافة الأوساط التقنية والعلمية والتجارية.
من أكثر أشكال هذا النوع شهرة:
- Venn Diagrams
- Pie Charts
- Stacked Bar Graphs
أكثر 5 أشكال لتمثيل البيانات استخدامًا
من الصعب الحديث عن كافة أشكال تمثيل البيانات، إن لم يكن هذا مستحيلًا، فهناك العشرات والمئات منها يستخدمها المتخصصون بشكل يومي.
وهناك عدد من التقسيمات المختلفة التي من الممكن أن نتعامل بها مع تمثيل البيانات، مثل: الوظيفة كالتوزيع والتجزئة والمقارنة، وغيرها:
في الجزء التالي من المقال سوف نستعرض أكثر 5 أشكال لتمثيل البيانات استخدامًا، وهي:
1. Histogram
الهستوجرام Hitstogram هو شكل من أشكال تمثيل البيانات يقوم بتوزيع البيانات حسب عدة فترات أو أجزاء زمنية، بحيث يكون كل جزء أو شريط يعبر عن القيمة خلال هذه الفترة.
من خلال الهستوجرام نستطيع معرفة تركز القيم والبيانات وتوزيعها على الفترات الزمنية، وملاحظة أي قيم غير طبيعية أو فراغات في البيانات.
عادة ما يستخدم الهستوجرام في المقارنة أو توزيع البيانات على الزمن، أو تحديد الأنماط، أو معرفة النطاق Range كما يستخدم في دراسة وتوزيع الاحتمالات.
اختصارًا يُنصح باستخدام الهستوجرام في حال عقد المقارنات بين البيانات خلال فترة زمنية أو من أجل توزيع تلك البيانات، ولا ينصح باستخدامها في حال وجود ثلاث متغيرات أو أكثر في البيانات.
2. Heat Map
الخرائط الحرارية أو الـ Heat Maps هي شكل من أشكال تمثيل البيانات التي تُستخدم بكثرة في كافة المجالات تقريبًا.
فهي توضح العلاقة بين عنصرين، كما أنها توضع نسبة وتقييم هذه العلاقة أو الاتصال من حيث كونها مرتفعة أو كبيرة من خلال تركيز الألوان المستخدمة فيها.
هذا الاعتماد اللوني يمنحنا صورة بصرية مذهلة بإمكاننا فهمها بدون الحاجة إلى أي كلمات أو بيانات رقمية بمفردها، كما أنه يمكنها من توضيح التغير في القيم بشكل بسيط وسهل.
تُستخدم هذه الخرائط الحرارية في المقارنة بين البيانات وتحديد الأنماط الظاهرة في البيانات، بالإضافة إلى توضيح العلاقات بين مجموعات البيانات المختلفة.
3. Venn Diagram
مخططات فين Venn Diagrams هي شكل من أشكال تمثيل البيانات الذي قمنا جميعًا باستخدامه ودارسته في مختلف المراحل الدراسية.
فنحن نستطيع من خلال هذه المخططات القيام بعرض البيانات والعلاقات المنطقية فيما بينها بشكل سهل ومبسط للغاية.
تُستخدم مخططات فين في المقارنات وعرض المفاهيم وإظهار العلاقات خاصة المنطقية منها.
تتميز هذه المخططات بكونها بسيطة وقادرة على أن تعرض أعقد العلاقات المنطقية بكل بساطة وسهولة، ولهذا السبب يتم استخدامها بكثرة في كافة المجالات تقريبًا.
4. Bar Chart
مخطط الأعمدة أو Bar Chart هو عبارة عن أعمدة أفقية أو رأسية من أجل أن تعرض المقارنات الرقمية والعددية الخاصة بالبيانات محل الدراسة.
ربما هذا النوع من المخططات هي واحدة من أشهر أشكال تصوير البيانات لكونها متميزة للغاية في المقارنة وتحديد الأنماط في البيانات.
5. Tree Map
خريطة الشجرة Tree Map هي نوع من أشكال تمثيل البيانات الشهيرة التي تستخدم من أجل إظهار العلاقات بين البيانات ذات المتغيرات المتعددة.
لذا فخرائط الشجرة عادة ما تكون معقدة بعض الشيء وتتكون من العديد من الطبقات لتوضح العلاقات الهرمية بين العناصر.
تُستخدم خرائط الشجرة في المقارنة وتوضيح الطبقات الهرمية وتوضيح علاقة أجزاء البيانات إلى الكل Part-to-a-whole بالإضافة إلى تجزئة البيانات.
أشهر أدوات تمثيل البيانات
هناك عشرات الأدوات التي يستخدمها متخصصو تمثيل البيانات يوميًا تقريبًا ربما من أكثرها استخدامًا برنامج الاكسيل، وأظن لا أحد يقرأ هذه المقالة لا يعلم هذا البرنامج.
ولذا سوف أتناول الأربع أدوات الآخرى التي تلي الاكسيل شهرة:
1. Google Charts
مخططات جوجل هي واحدة من أقوى أدوات تمثيل البيانات الموجودة بشكل مجاني على الإنترنت، وهي متخصصة في عمل المخططات التفاعلية التي توضع على الإنترنت.
فبإمكانك من خلالها أن تعرض بيانات ديناميكية وتخرجها بعدة أشكال وصيغ، على سبيل المثال HTML5 و SVG لكي يعملوا على المتصفحات بدون أي إضافات أخرى.
ومن مميزاتها أنه بإمكانك تزويدها بالبيانات من خلال عدة مصادر، مثل: Google Spreadsheets أو Salesforce أو حتى من خلال قواعد بيانات SQL الأخرى.
تحتوي تلك الأداة على الكثير من أشكال تمثيل البيانات التي بإمكانك استخدامها بشكل مجاني تمامًا، كما أن هناك عشرات الشروحات على الإنترنت ستساعدك على استخدامها.
2. لغة البرمجة Python
لغة بايثون واحدة من أقوى و أشهر لغات البرمجة على الإطلاق، وهي من أكثر اللغات استخدامًا في مجال علم البيانات و تحليل البيانات وتمثيلها.
وتُعد هي اللغة الأكثر استخدامًا اليوم في عملية تمثيل البيانات Data Visualization، وهذا بفضل مكتبات البايثون القوية للغاية في هذا التخصص.
ومن أشهر مكتبات بايثون الخاصة بتمثيل البيانات:
- Matplotlib
- Plotly
- Seaborn
- GGplot
- Altair
- Bokeh
- Pygal
اقرأ أيضًا: تعلم لغة البايثون: كل المصادر والمعلومات التي تحتاجها
3. Tableau
أداة تابلو Tableau هي الأداة الأقوى والأكثر استخدامًا على الإطلاق في مجال تمثيل البيانات، والتي تأتي على رأس خياراتك لأفضل أدوات تمثيل البيانات.
والأداة تتوافر بعدة أشكال سواء نسخة للحاسوب أو نسخة السيرفر أو نسخة أونلاين، كما أن لها نسخة مجانية للمستخدمين.
تتميز الأداة باحتوائها على المئات من خيارات تمثيل البيانات التي ستساعدك في التعامل مع أعقد وأكبر البيانات، كما أن للأداة العديد من الشروحات على الإنترنت.
4. Infogram
أداة Infogram هي أداة المبتدئين التي تساعدهم على أن يقوموا بسهولة بإخراج أشكال ومخططات للبيانات بدون مهارات برمجية أو حتى مهارات فنية.
وتحتوي الأداة على أكثر من 35 نوع من المخططات و 550 نوع من خرائط البيانات بإمكانك استخدامها بدون أي مهارات متقدمة من أي نوع.
فهي تعمل من خلال السحب والإفلات Drag & Drop، وتتيح لمستخدمها أن يضعها في العديد من الصيغ، مثل: PNG و PDF و GIF و HTML وغيرها.
توفر الأداة كذلك العديد من إضافات الووردبريس التي تساعد على دمج تمثيلات البيانات Visualizations في مدونات الووردبريس.
تعلم تمثيل البيانات
تعلم تمثيل البيانات عادة ما يكون جزء من تعلم الـ Data Science أو علم البيانات، ولذا فإنك غالبًا ما تتعرض إلى هذا الأمر عند دراسة أي كورس أو مساق خاص بعلم البيانات.
وهناك عدد من الكورسات بإمكاني ترشيحها لك من أجل البدء في تعلم هذا المجال الهام للغاية:
1. تخصص علم البيانات من IBM على منصة كورسيرا
هذا التخصص أو الشهادة المهنية من الشركة الرائدة IBM من أفضل الخيارات المتاحة لكل من يريد تعلم تمثيل البيانات بشكل احترافي من خلال احتراف تخصص علم البيانات.
فهذا التخصص المكون من 10 كورسات -والذي يحتاج إلى حوالي 11 شهر لإتمامه بمعدل 3 ساعات أسبوعيًا- يضعك في بداية الطريق لتكون عالم بيانات محترف.
وهذا من خلال البدء معك من الصفر حتى يدربك على لغة البايثون ويقدم لك الإطار النظري لعلوم البيانات، ومن ثم يدربك على المهارات والتقنيات والأدوات التي ستحتاجها مرورًا بمشروع التخرج في نهاية التخصص.
2. تخصص تمثيل البيانات باستخدام Tableau على منصة كورسيرا
هذا التخصص المكون من 5 كورسات المُقدم من جامعة كالفورنيا يساعدك على احتراف تمثيل البيانات باستخدام الأداة الشهيرة Tableau، ويحتاج منك لإتمامه 6 أشهر بمعدل 3 ساعات مذاكرة فقط أسبوعيًا.
3. كورس تمثيل البيانات باستخدام الاكسيل على يوديمي
أرشح لك هذا الكورس إذا كنت تحتاج إلى تمثيل البيانات، ولكنك لا تجيد البرمجة ولا تود أن تتعلم أي لغة برمجة، فهذا الكورس يعتمد على تعليمك كل ما تحتاج لمعرفته عن تمثيل البيانات باستخدام برنامج مايكروسوفت اكسيل.
الكورس متوسط المدة فمادته العلمية تبلغ 5 ساعات فقط، وتقييمه 4.6 من 5، وهو عامة من أشهر الكورسات الخاصة بتمثيل البيانات على منصة يوديمي.
4. كورس تحليل وتمثيل البيانات باستخدام بايثون على يوديمي
هذا الكورس الأكثر مبيعًا يأتي من الشهير Jose Portilla، وتقييمه على الموقع 4.4 من 5 بناءً على 16 ألف مراجعة من أصل أكثر من 170 ألف طالب التحقوا بهذا الكورس.
مدة الكورس 21 ساعة، وتشمل جميع الأمور التي تحتاج لمعرفتها عن تحليل وتمثيل البيانات بدءًا من مكتبة نمباي NumPy وبانداس Pandas وحتى التعامل مع البيانات وتمثيل البيانات انتهاءًا بتعلم الآلة.
5. برنامج تمثيل البيانات على منصة Udacity
هذا المساق من المنصة الشهيرة Udacity أصبح من ضمن الخيارات الرائجة للبدء في تعلم تمثيل البيانات، فهو يوفر لك -بجانب المادة العلمية ذات الجودة العالية- عدد من المشاريع طوال فترة الدراسة ما يجعلك تكتسب المهارة بشكل حقيقي.
ومدة هذا المساق 4 ِشهور، ويُقدر معدل الدراسة حوالي 10 ساعات أسبوعيًا، ولكن قبل الاشتراك به يجب أن تملك بعض الدراية بتحليل البيانات.
وبإمكانك كذلك أن تطلع على هذه المدونات الشهيرة في مجال تمثيل البيانات
خاتمة
تمثيل البيانات من أهم المجالات في القرن الواحد والعشرين خاصة مع ثورة البيانات وازدهار البيانات الضخمة و إنترنت الأشياء.
قد قمنا في هذا المقال بأخذك في رحلة -أرجو أن تكون ممتعة- عن تمثيل البيانات بدءًا من تعريفها مرورًا بأهميتها الكبيرة في مختلف المجالات، وحتى كيفية تعلم هذه المهارة الهامة.
إذا كان لديك أي تساؤل أو استفسار بخصوص موضوع مقالنا فبإمكانك أن تقوم بطرحه في خانة التعليقات، وسوف نرد عليك في أسرع وقت.
