الدّرس الثالث: - كتاب التقنية الرقمية - الصف 11 - الفصل 1 - المملكة العربية السعودية

📚 التنبؤ باستخدام إكسل

المفاهيم الأساسية

التنبؤ (Forecasting): عملية بناء التوقعات المستقبلية بناءً على البيانات السابقة (مثل: التنبؤ بالمبيعات أو الربح).

تحليل المبيعات: العملية المستخدمة لتحديد ونمذجة، وفهم، وتوقع نتائج المبيعات المستقبلية، والبحث عن وسائل لتحسينها.

خريطة المفاهيم

```markmap

الوحدة الأولى: علم البيانات

جمع البيانات والتحقق من صحتها

التحقق من صحة إدخال البيانات

#### التطبيق العملي (مايكروسوفت إكسل)

##### تدريبات عملية

###### تدريب 5: التحقق من صحة النطاق

• تطبيق: تحديد نطاق من -5 إلى +5
• عدم تعيين رسائل تنبيه للخطأ
• اختبار: إدخال القيمة -20
• النتيجة: ظهور رسالة خطأ من إكسل

###### تدريب 6: التحقق المتعدد

• تطبيق: التحقق من النوع والنطاق معاً
• الشرط: أرقام حتى 6 خانات وقيم سالبة فقط
• السؤال: هل يسمح إكسل بتطبيق نوعين من التحقق على نفس الخلايا؟

###### تدريب 7: التحقق من نوع البيانات

• السيناريو: عمود لقيم السنة فقط
• السؤال: تحديد نوع التحقق المناسب وتبرير الاختيار
• التطبيق: تنفيذ التحقق المختار

التنبؤ باستخدام إكسل

مفهوم التنبؤ

• بناء توقعات مستقبلية بناءً على بيانات سابقة
• مثال: التنبؤ بالمبيعات أو الربح
• يشمل تقدير درجة الشك والموثوقية

التنبؤ بالمبيعات المستقبلية

• استخدام تحليل بيانات المبيعات
• لتحديد نجاح حملة مبيعات سابقة
• والتنبؤ بمدى نجاحها في المستقبل

خطوات تحليل بيانات المبيعات

• الخطوة 1: تحديد البيانات المراد تحليلها
• الخطوة 2: استخدام أدوات تقنية المعلومات والاتصالات لإنشاء التنبؤات
• الخطوة 3: تحديد السلاسل الزمنية للتنبؤ
• الخطوة 4: التعبير عن البيانات باستخدام الرسم البياني
• الخطوة 5: حل النتائج

التطبيق العملي في إكسل

• الهدف: التنبؤ ببيانات الدخل المستقبلية
• الأداة: استخدام طريقة (Forecast method) في إكسل
• المثال: التنبؤ بمتوسط العائد اليومي لعام 2022 لوحدات الإقامة حسب الشهر
• بناءً على: بيانات متوسط العائد اليومي لعام 2018 حسب الشهر

```

نقاط مهمة

• التنبؤ والتوقع (prediction) مصطلحان متشابهان لكنهما غير متطابقين، والتنبؤ أكثر عمومية.
• يمكن استخدام أدوات تقنية المعلومات والاتصالات لإنشاء نموذج تحليلي من بيانات سابقة للتنبؤ بأمور مثل العائد المستقبلي أو الاتجاهات الاستهلاكية.
• يركز هذا الدرس على استخدام برنامج مايكروسوفت إكسل كأداة للتنبؤ.

الدّرس الثالث:

التنبؤ باستخدام إكسل

التنبؤ (Forecasting) هو عملية بناء التوقعات المستقبلية بناءً على البيانات السابقة، مثال ذلك: التنبؤ بالمبيعات أو الربح في المستقبل، حيث تستخدم بيانات المبيعات أو البيانات السابقة كمرجع لكيفية أداء المبيعات المستقبلية. إن مصطلحي التنبؤ والتوقع (prediction) متشابهان، ولكنهما غير متطابقين، حيث أن التنبؤ مصطلح أكثر عمومية، قد يشير كلاهما إلى طرق إحصائية رسمية تستخدم لتحليل بيانات التسلسل الزمني (time series data)، كما أن عمليات تقدير المخاطرة وعدم الموثوقية ضرورية للتنبؤ والتوقع، حيث تُعد بشكل عام ممارسة جيدة للإشارة إلى درجة الشك المرتبطة بالتنبؤات.

التنبؤ بالمبيعات المستقبلية

تحليل المبيعات هي العملية المستخدمة لتحديد ونمذجة، وفهم، وتوقع نتائج المبيعات المستقبلية، والبحث عن وسائل لتحسينها. فمثلاً، في التنبؤ بالمبيعات المستقبلية تُستخدم عملية تحليل بيانات المبيعات لتحديد نجاح حملة المبيعات والتنبؤ بمدى نجاحها في المستقبل.

كيف يمكنك تحليل بيانات المبيعات؟

الخطوة 1: حدد البيانات التي تريد تحليلها. الخطوة 2: استخدم أدوات تقنية المعلومات والاتصالات لإنشاء التنبؤات. الخطوة 3: حدد السلاسل الزمنية التي تريد التنبؤ فيها. الخطوة 4: عبر عن البيانات باستخدام الرسم البياني. الخطوة 5: حل النتائج.

هناك العديد من أدوات تقنية المعلومات والاتصالات التي يمكنك استخدامها لإنشاء نموذج تحليلي لبيانات سابقة من أجل التنبؤ بالبيانات المستقبلية مثل العائد المستقبلي، أو متطلبات التخزين، أو الاتجاهات الاستهلاكية. في هذا الدرس سنتعلم كيفية التنبؤ ببيانات الدخل المستقبيلة باستخدام برنامج مايكروسوفت إكسل كأداة لتقنية المعلومات والاتصالات. وبشكل أكثر تحديداً، سنستخدم طريقة التنبؤ (Forecast method) في إكسل للتنبؤ بمتوسط العائد اليومي لعام 2022 لوحدات الإقامة حسب الشهر اعتماداً على بيانات الدخل السابقة (بيانات متوسط العائد اليومي لوحدات الإقامة لعام 2018 حسب الشهر).

رابط الدرس الرقمي www.ien.edu.sa

وزارة التعليم Ministry of Education 2025 - 1447

--- SECTION: الدّرس الثالث: --- الدّرس الثالث: التنبؤ باستخدام إكسل التنبؤ (Forecasting) هو عملية بناء التوقعات المستقبلية بناءً على البيانات السابقة، مثال ذلك: التنبؤ بالمبيعات أو الربح في المستقبل، حيث تستخدم بيانات المبيعات أو البيانات السابقة كمرجع لكيفية أداء المبيعات المستقبلية. إن مصطلحي التنبؤ والتوقع (prediction) متشابهان، ولكنهما غير متطابقين، حيث أن التنبؤ مصطلح أكثر عمومية، قد يشير كلاهما إلى طرق إحصائية رسمية تستخدم لتحليل بيانات التسلسل الزمني (time series data)، كما أن عمليات تقدير المخاطرة وعدم الموثوقية ضرورية للتنبؤ والتوقع، حيث تُعد بشكل عام ممارسة جيدة للإشارة إلى درجة الشك المرتبطة بالتنبؤات. --- SECTION: التنبؤ بالمبيعات المستقبلية --- التنبؤ بالمبيعات المستقبلية تحليل المبيعات هي العملية المستخدمة لتحديد ونمذجة، وفهم، وتوقع نتائج المبيعات المستقبلية، والبحث عن وسائل لتحسينها. فمثلاً، في التنبؤ بالمبيعات المستقبلية تُستخدم عملية تحليل بيانات المبيعات لتحديد نجاح حملة المبيعات والتنبؤ بمدى نجاحها في المستقبل. --- SECTION: كيف يمكنك تحليل بيانات المبيعات؟ --- كيف يمكنك تحليل بيانات المبيعات؟ الخطوة 1: حدد البيانات التي تريد تحليلها. الخطوة 2: استخدم أدوات تقنية المعلومات والاتصالات لإنشاء التنبؤات. الخطوة 3: حدد السلاسل الزمنية التي تريد التنبؤ فيها. الخطوة 4: عبر عن البيانات باستخدام الرسم البياني. الخطوة 5: حل النتائج. هناك العديد من أدوات تقنية المعلومات والاتصالات التي يمكنك استخدامها لإنشاء نموذج تحليلي لبيانات سابقة من أجل التنبؤ بالبيانات المستقبلية مثل العائد المستقبلي، أو متطلبات التخزين، أو الاتجاهات الاستهلاكية. في هذا الدرس سنتعلم كيفية التنبؤ ببيانات الدخل المستقبيلة باستخدام برنامج مايكروسوفت إكسل كأداة لتقنية المعلومات والاتصالات. وبشكل أكثر تحديداً، سنستخدم طريقة التنبؤ (Forecast method) في إكسل للتنبؤ بمتوسط العائد اليومي لعام 2022 لوحدات الإقامة حسب الشهر اعتماداً على بيانات الدخل السابقة (بيانات متوسط العائد اليومي لوحدات الإقامة لعام 2018 حسب الشهر). رابط الدرس الرقمي www.ien.edu.sa وزارة التعليم Ministry of Education 2025 - 1447