محلل البيانات

الأدوار والمسؤوليات

البحث: تجربة الإعلانات النصية والعطاءات وهياكل الحملات على Google وBing وBaidu وNaver ومحركات البحث الأخرى. التكيف مع ميزات المنتج الجديدة وطرح التغييرات من الاختبارات الناجحة
العرض: اختبار وتحليل وتحسين الحملات على Facebook وTwitter وInstagram وغيرها
النمذجة: تحليل الكميات الهائلة من البيانات الناتجة عن التجارب، وتطوير النماذج التي يمكننا استخدامها للتحسين، وبناء لوحات معلومات لمديري الحسابات
جمع البيانات وإعدادها:

جمع وتنظيف وتنظيم البيانات من مصادر مختلفة (على سبيل المثال، قواعد البيانات وجداول البيانات وواجهات برمجة التطبيقات وأنظمة التخزين السحابي).
إعداد البيانات ومعالجتها مسبقًا للتحليل، بما في ذلك التعامل مع القيم المفقودة وتطبيع البيانات واكتشاف القيم المتطرفة.
تحليل البيانات وتفسيرها:

إجراء التحليل الإحصائي ونمذجة البيانات للكشف عن الاتجاهات والأنماط والعلاقات داخل مجموعات البيانات.
استخدام الاختبارات الإحصائية (على سبيل المثال، اختبارات t، واختبار مربع كاي، وتحليل التباين) للتحقق من صحة الفرضيات وضمان دقة الأفكار.
تحليل مجموعات البيانات الكبيرة وتلخيص النتائج بتنسيقات واضحة وقابلة للتنفيذ لأصحاب المصلحة.
التصور المرئي للبيانات وإعداد التقارير:

تطوير لوحات معلومات وتصورات تفاعلية لتمثيل البيانات بطريقة واضحة ومقنعة لجمهور مختلف.
إنشاء تقارير منتظمة وتحليلات مخصصة لتقديم الأفكار والاتجاهات والأنماط التي تساعد في اتخاذ القرار.
استخدام أدوات التصور المرئي مثل Tableau أو Power BI أو Matplotlib/Seaborn (باللغة Python) لتوضيح النتائج بشكل فعال.
تحديد الاتجاهات والتنبؤ بها:

تحديد وتوقع اتجاهات الأعمال من خلال إجراء تحليل الاتجاهات والنمذجة التنبؤية.
استخدام البيانات التاريخية للتنبؤ بالنتائج والاتجاهات المستقبلية التي تساعد في اتخاذ القرارات الاستراتيجية.
التعاون مع الفرق متعددة الوظائف:

العمل بشكل وثيق مع فرق العمل (على سبيل المثال، التسويق، والتمويل، والعمليات، وتطوير المنتجات) لفهم متطلبات البيانات وتطوير حلول تحليلية مخصصة.
التعاون مع فرق تكنولوجيا المعلومات والهندسة لضمان تلبية جودة البيانات والبنية الأساسية وأنظمة إعداد التقارير للاحتياجات التحليلية للمنظمة.

الملف الشخصي المرغوب للمرشح

درجة البكالوريوس أو أعلى من جامعة مرموقة في موضوع كمي (علوم الكمبيوتر أو الرياضيات أو الهندسة أو الإحصاء أو العلوم)
القدرة على التواصل بطلاقة باللغة الإنجليزية
التعرض لحزمة واحدة أو أكثر من حزم تحليل البيانات أو قواعد البيانات، على سبيل المثال، SAS، R، SPSS، Python، VBA، SQL، Tableau
مهارات جيدة في التفكير العددي
الكفاءة في Excel
الفضول الفكري والمهارات التحليلية
الكفاءة في البرامج الإحصائية مثل R أو Python (مع مكتبات مثل Pandas أو NumPy أو Matplotlib أو Seaborn) أو SAS.
الخبرة في SQL لاستخراج البيانات ومعالجتها والاستعلام من قواعد البيانات مثل MySQL أو PostgreSQL أو MS SQL Server.
خبرة في أدوات تصور البيانات: Tableau أو Power BI أو أدوات مماثلة لإنشاء لوحات معلومات وتقارير تفاعلية.
إتقان Excel (المستوى المتقدم) للتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة وإنشاء جداول محورية وإجراء حسابات معقدة.
معرفة عمليات ETL (الاستخراج والتحويل والتحميل) لتنظيف البيانات وإعدادها.

المهارات الكمية والتحليلية:

أساس قوي في التحليل الإحصائي واختبار الفرضيات وطرق أخذ العينات من البيانات.

الإلمام بتقنيات مثل تحليل الانحدار والنمذجة التنبؤية وتحليل السلاسل الزمنية.

القدرة على تطبيق الخوارزميات الإحصائية وخوارزميات التعلم الآلي (على سبيل المثال، التجميع وأشجار القرار وما إلى ذلك) لاستخلاص رؤى من البيانات المنظمة وغير المنظمة.