التوقع - علم البيانات - ثاني ثانوي

160 الدرس الثاني التوقع (Forecasting) رابط الدرس الرقمي www.ien.edu.sa التوقع هوتة هو تقدير للأحداث المستقبلية يتم إجراؤه بتضمين البيانات السابقة وتحليلها بطريقة منهجية مُحددة مسبقًا. وتُعد عملية تقدير المبيعات المحتملة أو الدخل المستقبلي أحد الأمثلة الشائعة على التوقع، حيث يتم استخدام بيانات المبيعات أو الدخل السابق كمرجع لتوقع المبيعات المستقبلية. ويُمكن تطبيق التوقع في الكثير من المجالات الأخرى في الحياة، كتوقع مقدار النمو السكاني للأعوام القادمة، أو توقع عدد السياح الذين سيزورون المملكة العربية السعودية خلال فترة محددة، وما إلى ذلك. رغم وجود بعض أوجه التشابه بين مصطلحي التوقع والتنبؤ، إلا إنهما غير متطابقين. إن التنبؤ هو عملية إنشاء نموذج لتخمين أو تقدير نتيجة أو حدث ما بناءً على قيـم متغيرات حالية، بينما التوقع هو عملية تقدير لقيمة متغير ما في المستقبل بناءً على القيم التوقع (Forecasting): هو وضع تقديرات لأحداث مستقبلية بناءً على معلومات أو السابقة لنفس المتغير في إطار زمني محدد. يعني هذا أن التوقع هو نوع من أنواع التنبؤ بيانات سابقة. يرتبط بالزمن. فالتوقع يشير إلى السلاسل الزمنية والمستقبلية، بينما يُعنى التنبؤ بعوامل أخرى غير الزمن. وبمعنى آخر، فإنك عندما تتنبأ بالمستقبل فأنت تتوقع، ويمكنك القول بأن جميع التوقعات هي في الواقع عبارة عن تنبؤات، بينما لا يمكن وصف جميع التنبؤات بأنها توقعات، كتلك الحالات التي يتم فيها استخدام الانحدار لشرح العلاقة بين متغيرين على سبيل المثال. و وهكذا فقد أصبحت تُدرك خطأ تسمية عملية توقع الطقس بالتنبؤ بالطقس، فتوقع الطقس يتنبأ بالطقس في المستقبل باستخدام معلومات زمنية محددة. على سبيل المثال، إذا كانت السماء تمطر ،الآن، فما هو احتمال استمرار هطول الأمطار في غضون الدقائق الخمس القادمة؟ من الممكن القول بثقة أنه وبصرف النظر عن جميع العوامل الأخرى التي تؤثر على الطقس (مثل الضغط الجوي ودرجة الحرارة ، فإن احتمالية استمرار هطول الأمطار في غضون خمس دقائق ستكون مرتفعة؛ لأنها تمطر في الوقت الحالي. تتيح تقنيات التوقع للشركات والمؤسسات تعديل سياساتها واتخاذ القرارات السليمة لتحقيق أهدافها. يجب اتباع الخطوات التالية في عملية التوقع جدول 4.4 خطوات التوقع وصف الخطوة خطوة 1 تحديد البيانات المراد تحليلها والسعي للحصول عليها. خطوة 2 استخدام أدوات برمجية لإعداد مجموعة البيانات. خطوة 3 ضبط السلسلة الزمنية المناسبة للتوقع. إنشاء التوقعات. خطوة 4 خطوة 5 تمثيل البيانات رسوميًا. خطوة 6 تحليل النتائج. وزارة التعليم Ministry of Education 2024-1446

161 التوقع في برنامج جداول البيانات إكسل Forecasting in Excel هناك العديد من الأدوات البرمجية التي يمكن استخدامها لإنشاء نموذج تحليلي للبيانات السابقة للقيام بعملية التوقع، ويُعد مايكروسوفت إكسل (Microsoft Excel) من أهم هذه الأدوات، ويُمكن من خلاله استخدام البيانات السابقة المستندة إلى الزمن من أجل إنشاء توقع. ستتعلم في هذا الدرس خطوات توقع أعداد الرحلات السياحية المستقبلية إلى المملكة العربية السعودية وذلك باستخدام برنامج إكسل، حيث تقوم تحديدا بإجراء التوقع في هذا البرنامج للتنبؤ بأعداد الرحلات السياحية المتوقعة لكل شهر من شهور العام 2023 ، بناءً على المعطيات السابقة للبيانات السياحية للعام 2019. خطوة 1 : الحصول على البيانات Obtain the Data يتعين عليك في البداية الحصول على البيانات المطلوبة لتحليل التوقعات؛ لأن الهدف هو توقع العدد الشهري للرحلات السياحية للعام 2023، ولذلك أنت بحاجة إلى البيانات السابقة لأعداد تلك الرحلات، ولهذا الغرض، ستجمع هذه البيانات من صفحة بيانات السياحة التابعة لوزارة السياحة السعودية من خلال منصة البيانات المفتوحة (https://open.data.gov.sa). يُمكنك الحصول على البيانات الشهرية السياحية للعام 2019 من خلال الرابط التالي: https://open.data.gov.sa/ar/datasets/view/c8a5a2a4-3f02-4a55-a83b-8a633bfcae92/resources من المهم أن تلاحظ أنه لا يمكن استخدام بيانات العامين 2020 و 2021 بسبب تأثيرات جائحة كورونا (19-COVID على السياحة والسفر ولهذا السبب ستلجأ لإجراء حسابات التوقع باستخدام بيانات العام 2019. هذه هي بيانات السياحة للمملكة العربية السعودية لعام 2019 المُقدمة من صفحة بيانات السياحة وزارة السياحة). وزارة التعليم Ministry of Education 2024-1446 منصة البيانات المفتوحة + https://open.data.gov.sa/ar/datasets/view/c8a5a2a4-3f2-4a55-a83b-8a633bfcae92/resources تسجيل الدخول : a B امسح رمز الاستجابة السريعة (QR Code) لتحميل ملف البيانات. OPEN DATA PLATFORM منصة البيانات المفتوحة المنصة مجموعات البيانات 80 المنظمات API واجهات برمجية فورية مة المجتمع . المؤشرات الرئيسية لإحصاءات الطلب السياحي 2015-2020 الرئيسية / مجموعات البيانات / المؤشرات الرئيسية لإحصاءات الطلب السياحي 2015-2020 / المصادر شكل 4.8 منصة البيانات المفتوحة مجموعة البيانات المصادر التصنيفات الملفات TIC_Tourist demand indicators 2015-2020 CSV TIC_Tourist demand indicators 2015-2020 X TIC_Tourist demand indicators 2015-2020 {} TIC_Tourist demand indicators 2015-2020 XML 63 +

وزارة التعليم Ministry of Education 2024-1446 T 1 : منصة البيانات المفتوحة + لتحميل البيانات > اضغط على زر الثلاث نقاط ... ، ثم اضغط على زر تحميل Download) الذي يظهر. > في نافذة التنزيلات (Downloads) ، اضغط على فتح ملف Open. File > في ورقة العمل ،11، حدِّد وانسخ محتويات الخلايا J59:170 ، 3 وألصقها في الخلايا A2: A13 في ملف اكسل جديد. 4 > اكتب " الشهر" في الخلية A1 وأضف 2019" إلى اسم كل شهر في الخلية. 5 > في ورقة العمل 11 من ملف إكسل الذي تم تحميله، حدد وانسخ محتويات الخلايا D59:D70، وألصقها في الخلايا B2: B13: في ملف الإكسل. 7 اكتب "الرحلات السياحية" في الخلية B1 0 https://open.data.gov.sa/ar/datasets/view/c8a5a2a4-3f02-4a55-a83b-8a633bfcae92/resources تسجيل الدخول تحمیل API واجهات برمجية فورية مة المجتمع - a A B Downloads Q TIC Tourist demand indicators 2015-2020.XLSX Open file 2 See more المؤشرات الرئيسية لإحصاءات الطلب السياحي 2015-2020 الرئيسية / مجموعات البيانات / المؤشرات الرئيسية لإحصاءات الطلب السياحي 2015-2020 / المصادر مجموعة البيانات المصادر 88 التصنيفات الملفات TIC_Tourist demand indicators 2015-2020 CSV TIC_Tourist demand indicators 2015-2020 X TIC_Tourist demand indicators 2015-2020 TIC_Tourist demand indicators 2015-2020 XML 633 + X 162

ك مشاركة التعليقات x حفظ تلقائي ملف - tic_tourist-demand-indicators-2015-2020 عرض تعلیمات طريقة عرض محمية - مراجعة بیانات الصيغ تخطيط الصفحة إدراج الشريط الرئيسي تمكين التحرير طريقة عرض محمية كن حذراً قد تحتوى الملفات من إنترنت على فيروسات. يعتبر البقاء في طريقة عرض "محمية" أكثر أماناً إلا إذا كنت تريد تحريرها. BA Binary Academy K 2018 نوفمبر ديسمبر الإجمالي يناير فبراير مارس أبريل مايو يونيو يوليو أغسطس سيتمير أكتوبر نوفمبر ديسمبر الإجمالي يناير فبراير مارس أبريل مايو يوليو يوليو أغسطس سيتمير أكتوبر نوفمبر ديسمبر الإجمالي يناير فبراير مارس أبريل D59 X fx 1653.34332432955 A B D E F G H 43 November 1,833 17,679 10,445 9.6 5,699 591 44 December 1,381 11,586 7,228 8.4 5,234 624 45 Total 16,109 171,036 97,778 10.6 6,070 572 46 January 1,391 11,257 6,113 8.1 4,395 543 47 February 1,182 9,667 6,000 8.2 5,076 621 48 March 1,496 17,043 6,865 11.4 4,588 403 49 April 1,511 14,069 5,688 9.3 3,764 404 50 May 1,619 16,287 6,732 10.1 4,157 413 51 June 1,070 9,302 4,462 8.7 4,172 480 2018 52 July 641 3,332 2,657 5.2 4,146 797 53 August 2,444 49,562 30,479 20.3 12,473 615 54 September 509 2,720 2,303 5.3 4,521 847 55 October 903 8,850 5,492 9.8 6,082 621 56 November 1,141 14,707 7,933 12.9 6,954 539 57 December 1,427 17,132 8,753 12.0 6,134 511 58 Total 15,334 173,929 93,478 11.3 6,096 537 59 January 1,653 14,339 7,982 8.7 4,828 557 60 February 1,492 13,385 6,775 9.0 4,541 506 61 March 1,599 16,688 6,762 10.4 4,228 405 62 April 1,650 15,236 6,211 9.2 3,763 408 63 May 2,079 19,757 10,167 9.5 4,889 515 3 64 June 903 6,898 4,056 7.6 4,489 588 2019 65 July 750 3,363 6.5 4,485 693 66 August 2,675 6 2 34,911 19.6 13,053 667 67 September 635 +,104 3,145 6.5 4,952 767 68 October 1,119 11,081 5,199 9.9 4,647 469 69 November 1,234 13,247 5,334 10.7 4,322 403 70 December 1,735 17,103 9,448 9.9 5,445 552 71 Total 17,526 189,036 103,354 10.8 5,897 547 72 January 1,737 16,211 8,806 9.3 5,070 543 73 February 1,483 15,528 8,010 10.5 5,402 516 74 March 192 1,296 796 6.8 4,153 614 75 April 27 71 64 2.6 2,354 902 76 Mav 19 49 48 2.6 2.543 969 Content G1 G2 11 12 13 14 15 16 17 18 D1 D2 | D3 D4 | D5 D6 |D7 | 01 | 02 | 03 04 | 05 06 Defir ... 80% + B مجموع: 17,526 عدد 24 متوسط 1,460 A1 X ✓ fx K J | H 163 وزارة التعليم Ministry of Education 2024-1446 120% + E m LL F E D C 80 we 2019 ་ جاهز 5 B 1 2 3 5 CO 6 4 الشهر الرحلات السياحية يناير 2019 فبراير 2019 مارس 2019 أبريل 2019 مايو 2019 يونيو 2019 يوليو 2019 أغسطس 2019 سبتمبر 2019 أكتوبر 2019 نوفمبر 2019 ديسمبر 2019 1,653 1,492 1,599 1,650 2,079 903 7 750 2,675 635 1,119 1,234 1,735 + 2019 8 6 10 11 12 13 14 4 جاهز مع إمكانية الوصول لذوي الاحتياجات الخاصة: جاهز لما تريده شكل 4.9: تحميل البيانات

خطوة 2 : استخدم أداة التوقع Use a Forecasting Tool بعد الحصول على بيانات أعداد الرحلات السياحية الشهرية لعام 2019، يتعين عليك تصديرها إلى أداة برمجية للتوقع. ستستخدم مايكروسوفت إكسل لهذا الغرض، وستنشئ عمودين في ورقة السلاسل الزمنية (Time series) جديدة تسمى "2019" . سيحتوي العمود الأول على أسماء أشهر السنة الميلادية، والعمود الثاني على بيانات أعداد الرحلات السياحية لكل شهر من أشهر العام 2019. خطوة 3 ضبط السلاسل الزمنية Set the Time Series تتطلب عملية إنشاء التوقع في مايكروسوفت إكسل وجود عمود يحتوي على سلسلة زمنية بقيم رقمية (أرقام أو تواريخ، ولهذا السبب لا يمكنك استخدام العمود الذي يحتوي على أسماء الشهور كعمود سلسلة زمنية وذلك لكون البيانات فيه نصيَّة. وللتغلب على هذه المشكلة، ستنشئ عمودًا يُمثل الشهور ويحتوي على الأرقام من 1 إلى 12 بشكل متسلسل كما هو موضح في الشكل 4.10 هي مجموعة من البيانات الكمية وتمثل وصفا لواحدة أو أكثر من الصفات أو الخصائص المتعلقة بشخص أو ظاهرة أو حدث معين، والتي يتم جمعها خلال فترات زمنية متتابعة X E التعليقات ك مشاركة BA Binary Academy إدراج く حذف ✓ فرز تنسيق ۷ بحث وتصفية ٧ وتحديد ٧ الحساسية خلايا تحریر الحساسية A1 X fx L K ل く تنسيق التنسيق أنماط عدد الرحلات السياحية الوافدة للمملكة العربية السعودية (مقدرا بالآلاف). شرطي - كجدول - الخلايا أنماط | H تتطلب السلسلة الزمنية فترات زمنية متسقة بين نقاط البيانات، سواء كانت تلك البيانات فترات زمنية أو تواريخ ممثلة على شكل رقمي. ستستخدم الأرقام التسلسلية الممثلة للشهور في العمود (A) للسلسلة الزمنية وليس العمود (B) الذي يحتوي على القيم النصية لأسماء الشهور. وزارة التعليم Ministry of Education 2024-1446 120% + ++ Π C -1000 9% لا رقم LL HIH 園 E D أرقام تسلسلية. حفظ تلقائي الرحلات السياحية لعام ملف الشريط الرئيسي إدراج تخطيط الصفحة الصيغ محاذاة A Aˆ 11 - Arial C v خط く UIB لا B A لصق الحافظة F 1 2 2 3 3 4 5 4 5 CO 6 7 7 8 الشهر الرحلات السياحية يناير 2019 فبراير 2019 مارس 2019 أبريل 2019 مايو 2019 يونيو 2019 يوليو 2019 أغسطس 2019 سبتمبر 2019 أكتوبر 2019 نوفمبر 2019 ديسمبر 2019 1,653 1,492 1,599 1,650 2,079 903 750 2,675 635 1,119 1,234 1,735 يحتوي العمود B على أسماء الشهور في العام 2019. شكل 4.10: البيانات في ورقة عمل إكسل (+ 8 6 9 10 10 11 11 12 12 13 2019 14 جاهز ع إمكانية الوصول لذوي الاحتياجات الخاصة: جاهز لما تريده 164

خطوة 4 : إنشاء التوقع Create the Forecast استنادًا إلى بيانات أعداد الرحلات السياحية الشهرية لعام 2019 ، ستستخدم خيار ورقة التنبؤ (Forecast sheet) من علامة تبويب بيانات (Data) في مايكروسوفت إكسل من أجل إنشاء التوقع. لإنشاء التوقع : > اضغط على الخلية A1 . 1 يستخدم مايكروسوفت إكسل مصطلح مختلف > اضغط على علامة تبويب بيانات (Data) ، 2 ومن مجموعة تنبؤ (forecast) ، اضغط على ورقة التنبؤ 3 . (Forecast sheet) > ستظهر نافذة إنشاء ورقة عمل التنبؤ (Create Forecast Worksheet). 4 > اختر المخطط الخطى (Lineart) > اضبط قيمة نهاية التنبؤ Forecast end على 24 6 > اضغط على خيارات (Options) ، لعمل التغييرات في إعدادات التوقع الإضافية. > اضغط على إنشاء )Create) 8 > ستجد ورقة العمل الجديدة التي تحتوي على قيم التوقع إلى يمين الورقة حيث أدخلت سلسلة البيانات. 2 حفظ تلقائي ملف الشريط الرئيسي إدراج الرحلات السياحية لعام 2019 تخطيط الصفحة الصيغ بحث (Alt+Q) بيانات مراجعة عرض تعلیمات استعلامات & اتصالات خصائص الحصول على البيانات - تحديث أسهم الإن... بيانات جغرا... - < > > مسح فرز تصفية الحصول على البيانات وتحويلها . الكل . تحرير الارتباطات استعلامات & اتصالات ه إعادة تطبيق خيارات متقدمة النص إلى أعمدة E 3 أنواع البيانات فرز وتصفية أدوات البيانات BA 3 Jemy تحليل ورقة تجميع ماذا إذا - التنبؤ وتلخيص - تنبؤ لمصطلح التوقع (Forecast) وهو التنبؤ. التعليقات ك مشاركة B 1 C 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 CO 6 6 7 7 8 8 9 9 10 10 11 11 12 12 13 الشهر الرحلات السياحية إنشاء ورقة عمل التنبؤ يناير 2019 فبراير 2019 مارس 2019 أبريل 2019 مايو 2019 يونيو 2019 يوليو 2019 أغسطس 2019 سبتمبر 2019 الصمام الثقة الأعلى ( الرحلات السياحية ) أكتوبر 2019 نوفمبر 2019 نهاية التنبؤ 24 خيارات ديسمبر 2019 1,653 1,492 3,000 1,599 2,500 1,650 2,000 2,079 1,500 1,000 903 500 750 0 2,675 -500 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 17 15 16 18 19 20 21 22 23 24 635 الرحلات السياحية التنبؤ ( الرحلات السياحية ) الصمام الثقة الأدنى ( الرحلات السياحية ) 1,119 00 8 6 7 1,234 إنشاء إلغاء الأمر 1,735 H G F E D 4 5 استخدام بيانات المحفوظات لإنشاء ورقة عمل تنبؤ مرئية A1 fx L K ؟ X 14 4 2019 + جاهز ع إمكانية الوصول لذوي الاحتياجات الخاص تم تحديد الرقم 24 كنهاية للتنبؤ كون البيانات المتوفرة هي لمدة 12 شهرا، وتريد توقعا للأشهر 12 القادمة، وعليه نتجت القيمة .24 12+12:00 四 يمكن عرض التوقع باستخدام مخطط خطي أو مخطط عمودي. 165 وزارة التعليم Ministry of Education 2024-1446

166 يحتوي العمود C على القيم التي تم توقعها. 9 حفظ لقائي الرحلات السياحية لعام 2019 - بحث (Alt+Q) الشريط الرئيسي ملف إدراج تخطيط الصفحة الصيغ بيانات مراجعة عرض تعلیمات لا A A 11 - Arial ab ٧ عام الحافظة A く U I B B خط C محاذاة D У ✓ Cre يعرض العمودان D و E حالة عدم اليقين الموجودة في التوقع. 困 BA Binary Academy إدراج حذف تنسيق التنسيق أنماط تنسيق ۷ % و 60 شرطي - كجدول - الخلايا - رقم لا E أنماط | انضمام الثقة الأعلى( الرحلات السياحية انضمام الثقة الأدنى( الرحلات السياحية 1 خط زمني - الرحلات السياحية - التنبؤ ( الرحلات السياحية 1,653 1 2 1,492 2 3 1,599 3 4 1,650 4 5 2,079 5 6 903 6 7 750 7 8 2,675 8 9 635 9 10 1,119 10 11 1,234 11 12 1,735 1,735 1,735 1,735 12 13 2,378 232 1,305 13 14 2,349 203 1,276 14 15 2,319 173 1,246 15 16 2,290 144 1,217 16 17 2,261 115 1,188 17 18 2,232 86 1,159 18 19 2,203 57 1,130 19 20 2,174 27 1,101 20 21 2,145 -2 1,071 21 22 2,115 -31 1,042 22 23 2,086 -60 1,013 23 24 2,057 -90 984 24 25 26 27 جاهز ورقة 1 2019 (+ إمكانية الوصول لذوي الاحتياجات الخاصة اطلع على توصيات خلايا WE >> التعليقات كا مشاركة بحث وتصفية ، وتحديد . تحرير الحساسية الحساسية A30 X fx AJ | H G F 100% + عندما تُنشئ توقعًا، يُنشئ إكسل ورقة عمل جديدة تحتوي على جدول قيم البيانات السابقة وقيم البيانات (المستقبلية) التي تم توقعها، وكذلك يتم عرض مقدار عدم اليقين ( Uncertainity) أيضًا مع الحد الأعلى للثقة (Upper Confidence Bound) والحد الأدنى للثقة (lower Confidence Bound ) ، ويقوم إكسل بإنشاء المخطط المحدد لتمثيل هذه البيانات. 3,000 2,500 2,000 1,500 1,000 500 0 -500 21 20 19 18 17 16 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 انضمام الثقة الأعلى ) الرحلات السياحية ) . انضمام الثقة الأدنى ) الرحلات السياحية ) . شكل 4.11: إنشاء التوقع التنبؤ ( الرحلات السياحية ). الرحلات السياحية 24 23 22 4 22 التمثيل الرسومي للتوقع. وزارة التعليم Ministry of Education 2024-1446

الله إعدادات التوقع الإضافية Additional Forecast Settings يستخدم النموذج برنامج إكسل لتوقع القيم المستقبلية للبيانات بناءً على القيم الموجودة ( البيانات السابقة) باستخدام الانحدار الخطي (Linear Regression) وهو نموذج إحصائي لكشف العلاقة بين متغيرين مستمرين، حيث يتم التنبؤ من خلاله بقيم متغير تابع بناءً على قيم مُتغير مستقل ( في المثال السابق المتعلق بالسياحة يمثل عدد الرحلات السياحية المتغير التابع، بينما يكون المتغير المستقل هو الوقت ممثلا بالشهور . ويُعدّ الانحدار الخطي نوعا أساسيًا وشائع الاستخدام في التحليل التنبؤي والذي يتيح فهم ودراسة العلاقة الكمية بين متغيرين مستمرين إذا قمت بالضغط على خيارات (Options)، فستظهر قائمة منسدلة تُمكِّنك من تغيير الإعدادات المتقدمة الخاصة بالتنبؤ. إنشاء ورقة عمل التنبؤ استخدام بيانات المحفوظات لإنشاء ورقة عمل تنبؤ مرئية مخطط خطي ؟ X .(Line chart) 3,000 2,500 2,000 1,500 1,000 500 0 -500 1 2 3 4 5 6 7 8 10 9 12 11 13 14 15 16 17 21 19 20 18 22 23 24 انضمام الثقة الأعلى ) الرحلات السياحية ) . نهاية التنبؤ 24 خيارات بداية التنبؤ 12 انضمام الثقة الأدنى ( الرحلات السياحية ) التنبؤ ( الرحلات السياحية ) . الرحلات السياحية فاصل الثقة 95% موسمية الكشف تلقائياً التعيين يدوياً . تضمين إحصاءات التنبؤ نطاق المخطط الزمني نطاق القيم تعبئة النقاط المفقودة باستخدام استنتاج تجميع التكرارات باستخدام متوسط 2019'!$A$1:$A$13 '2019'!$C$1:$C$13 إنشاء إلغاء الأمر من خلال اختيار الكشف تلقائيًا (Detect automatically)، يُمكن لبرنامج إكسل تعيين قيمة الموسمية (Seasonality) تلقائيًا إلى 12 شكل 4.12 إعدادات التوقع الإضافية يحدد فاصل الثقة (Confidence interval) دقة التنبؤ. على الرغم من أن الانحدار الخطي هو الأكثر شيوعًا وموثوقية للتنبؤ في النموذج، إلا أنه يفتقر إلى إمكانية التعامل مع البيانات النوعية. فعلى سبيل المثال، قد تتمثل بعض البيانات النوعية في المثال يستخدم مايكروسوفت إكسل مصطلح مختلف لمصطلح نطاق المتعلق بالسياحة في تفضيلات السائحين بخصوص توقيت حصولهم على العطلة أو الإجازة، وتُعدُّ الثقة (Confidence interval) هذه البيانات ذات تأثير في مسألة اختيار زمان ومكان قضاء العطلة. قد تعمل دالة التوقع القائمة على الانحدار الخطي في بعض الأحيان، ولكن عدم تعامل الانحدار الخطي مع البيانات النوعية يجعل الكثير من التوقعات بعيدة عن الواقع بشكل كبير، مما يؤثر سلبًا على التنبؤات بشكل عام. وهو فاصل الثقة. 167 وزارة التعليم Ministry of Education 2024-1446

168 نطاق الثقة Confidence Interval ينطوي أي توقع باستخدام النمذجة على قَدرِ مُعيّن من الشك وعدم التيقن بحدوثه، فالتوقع كما نطاق الثقة Confidence Interval): تعلمت لا يتضمن قيمًا حقيقية تم جمعها أو قياسها من خلال البحث مثلا، بل هي قيم تقديرية غير موجودة بالفعل بعد. ود لنطاق الثقة احتمال معروف ومحكوم عمومًا بنسبة تتراوح بين 95% و 99% تحتمل القيم التي يتم تخمينها الصواب أو الخطأ في المستقبل بغضّ النظر عن الطريقة التي تم من القيمة الحقيقية. تخمينها بها ، ويعطي نطاق الثقة مجموعة من القيم المتوقعة وليس فقط قيمة متوقعة واحدة، ويتم تحديد هذه الفترة من خلال الحد الأدنى والحد الأعلى للثقة، وهكذا فإن القيمة الفعلية يجب ألا تقل عن قيمة الحد الأدنى للثقة وألا تزيد عن الحد الأعلى للثقة. تُعرف هذه القيم إحصائيًا باسم نطاق الثقة وتمثَّل نطاقا من القيم المقدرة لمتغير ما، ويمكن النظر إليها على أنها متوسط القيمة التي يتم تخمينها للمتغير + نطاق الاختلاف في هذا التخمين. يتم حساب نطاق الثقة وفق مستوى محدد ، وعادة ما يساوي 95 ، ويعني هذا أن القيمة الحقيقية لديها فرصة بنسبة 95% لتقع بين نطاق القيم المتوقعة بين الحد الأدنى للثقة والحد الأعلى للثقة. يشير التنبؤ الذي قمت به في إكسل بخصوص أعداد الرحلات السياحية إلى أنه من المتوقع وصول 1,305,000 رحلة سياحية في شهر يناير 2023، مع حد أدنى للثقة مقداره 232,000 ، وحد أعلى للثقة مقداره 2,378,000. وهكذا فإن Я لگو نطاق الثقة ينحصر في القيم الواقعة ما بين 232,000 و 2,378,000. ويحدد مستوى الثقة في إجراء التوقع في إكسل بنسبة %95 ، وبناء على ذلك فإن عدد الرحلات السياحية المتوقعة لشهر يناير 2023 يحظى بفرصة بنسبة 95% لأن يكون بين 000 ، 232 و 2,378,000. إذا كان عدد الرحلات السياحية في شهر يناير 2023 يساوي 1000,000، فهذا يعني أن التنبؤ كان صحيحًا تمامًا. ورغم أن القيمة 1000،000 لا تساوي القيمة 1,305,000 التي حصلنا عليها من التوقع، إلا أن تلك القيمة تقع في نطاق القيمتين 232,000 و 2,378,000 ، أي ضمن نطاق الثقة. خط A 1 زمني 56 12 13 B D E الرحلات السياحية التنبؤ (الرحلات انضمام الثقة الأدنى انضمام الثقة الأعلى السياحية) الرحلات السياحية) (الرحلات السياحية ) | 1,653 12 1,492 23 1,599 34 1,650 45 2,079 903 67 750 78 2,675 89 635 9 10 1,119 10 11 1,234 11 12 1.735 1.735 1.735 1.735 2,378 232 1,305 13 14 2,349 203 1,276 14 15 2,319 173 1,246 15 16 2,290 144 1,217 16 17 2,261 115 1,188 17 18 2,232 86 1,159 18 19 2,203 57 1,130 19 20 2,174 27 1,101 20 21 2,145 -2 1,071 21 22 2 115 -31 1,042 22 23 2,086 -60 1,013 23 24 2,057 -90 984 24 25 26 + 2019 ورقة 1 < جاهز 1,735 2,378 1,735 1,735 1,735 12 13 232 1,305 13 14 2,349 203 1,276 14 15 شكل 4.13 : نطاق الثقة إمكانية الوصول لذوي الاحتياجات الخاصة : اطلع على توصيات وزارة التعليم Ministry of Education 2024-1446

خطوة 5 تمثيل البيانات رسوميًا Graph the Data كما تعلمت سابقًا، يُمكن تمثيل التوقعات باستخدام مخطط خطي (Line Chart أو مخطط عمودي (Column Chart): المخطط الخطي Line Chart تُستخدم المخططات الخطية على نطاقٍ واسع لتمثيل التغيرات التي حدثت على قيم مُعينة بمرور الوقت، وذلك على صورة سلسلة من نقاط البيانات المتصلة معًا بخطوط مستقيمة، وتساعد في تحديد العلاقة بين مجموعتين من القيم، كمجموعة شهور العام التي تمثل قيم الوقت، ومجموعة عدد الرحلات السياحية ، وبالطبع لابد من أن تكون مجموعة بيانات تعتمد دائمًا على المجموعة الأخرى (في المثال السابق يعتمد عدد الرحلات السياحية على الوقت ) . فوائد المخططات الخطية : تسمح بالتحليل السريع للبيانات. تسمح بمراقبة التغييرات بسهولة خلال فترة زمنية معينة. يمكن الاعتماد عليها لتمثيل مجموعات البيانات التي تحتوي على 50 قيمة كحد أعلى. تُساعد في استنباط تنبؤات حول نتائج بيانات لم يتم تسجيلها بعد. المخطط العمودي Column Chart تُستخدم المخططات العمودية لعرض البيانات التي تم جمعها من خلال الاستبانات والمقابلات مثل: بيانات الفئات العمرية وأعداد المنتجات المفضلة للزبائن وغيرها، ويُمكن استخدامها أيضًا مع البيانات مثل مجموعات البيانات الأخرى كالبيانات الشهرية لعدد الرحلات السياحية، شَرطَ ألا تحتوي هذه المجموعات على عدد كبير من القيم. فوائد المخططات العمودية : تتيح المقارنة بين مجموعات البيانات بسهولة. يُمكن من خلالها تلخيص كمية كبيرة من البيانات بصورة مرئية يسهل تفسيرها. تُسهل من ملاحظة التوجهات. تُساعد على دراسة الأنماط في البيانات على امتداد فترة طويلة من الزمن. 169 وزارة التعليم Ministry of Education 2024-1446

وزارة التعليم Ministry of Education 2024-1446 تمنحك ورقة عمل التنبؤ في إكسل الاختيار بين المخطط الخطي والمخطط العمودي لتمثيل البيانات. ؟ X h 3,000 2,500 2,000 1,500 1,000 500 0 -500 1 2 3 1 2019'!$A$1:$A$13 '2019'!$C$1:$C$13 تشير الحواف العلوية لجميع الخطوط الرمادية إلى قيم الحد الأعلى للثقة. إنشاء ورقة عمل التنبؤ استخدام بيانات المحفوظات لإنشاء ورقة عمل تنبؤ مرئية st 4 5 6 7 8 9 10 12 11 13 14 16 15 19 18 17 20 التنبؤ ( الرحلات السياحية ) . الرحلات السياحية . 24 21 22 23 24 نهاية التنبؤ 24 خیارات بداية التنبؤ 12 فاصل الثقة 95% موسمية الكشف تلقائياً التعيين يدوياً . تضمين إحصاءات التنبؤ نطاق المخطط الزمني نطاق القيم تعبئة النقاط المفقودة باستخدام استنتاج تجميع التكرارات باستخدام متوسط إنشاء إلغاء الأمر شكل 4.14: المخطط العمودي تشير الحواف السفلية لجميع الخطوط الرمادية إلى قيم الحد الأدنى للثقة. 170

تخصيص الرسومات Customize the Graphics يقوم برنامج إكسل بإنشاء ورقة العمل الجديدة بقيم التوقع وأعمدة للحد الأعلى للثقة والحد الأدنى للثقة حسب نموذج ثابت، ولكن يُمكنك تحرير أسماء الأعمدة وتعديلها. لتغيير أسماء الأعمدة: > في ورقة عمل التنبؤ، اضغط على الخلية .D1 1 > حدد الكلمات الموجودة في الخلية، واكتب "الحد الأدنى للثقة" واضغط على Enter 2 > اضغط على الخلية E1 ، واكتب " الحد الأعلى للثقة" < واضغط على Enter 3 سيتم تطبيق التغييرات في ورقة عمل التنبؤ 4 وعلى > الرحلات السياحية لعام 2019 - حفظ تلقائي الشريط الرئيسي ملف بحث تخطيط الصفحة إدراج الصيغ بيانات مراجعة عرض الرقم لصق الحافظة A == A" A 12 - Arial ▾ U I 2 B خط C v v 1 D محاذاة << E انضمام الثقة الأدنى (الرحلات السياحية) الرحلات التنبؤ (الرحلات انضمام الثقة الأدنى انضمام الثقة الأعلى السياحية (الرحلات السياحية) (الرحلات السياحية ) 1 خط زمات السياحية く 3 Ba 171 1,653 12 المخطط الخطي أيضًا. © 5 1,492 2 3 1,599 3 4 1,650 45 2,079 5 6 903 6 7 الحد الأعلى للثقة 750 7 8 F E D B A 2,675 8 9 635 9 10 التنبؤ (الرحلات الحد الأدنى للثقة السياحية) الحد الأعلى للثقة الرحلات 1 خط زمات السياحية 1,119 10 11 1,653 1 2 1,234 11 12 1,492 2 3 1,735 1,735 1,735 1,735 12 13 2,378 232 1,305 13 14 4 1,599 3 4 2,349 203 1,276 1,650 4 5 14 15 2,319 173 1,246 15 16 2,079 56 2,290 144 1,217 16 17 903 6 7 2,261 115 1,188 17 18 750 7 8 2,232 86 1,159 18 19 2,675 8 9 2,203 57 1,130 19 20 635 9 10 2,174 27 1,101 20 21 1,119 10 11 2,145 -2 1,071 21 22 1,234 11 12 2,115 -31 1,042 22 23 2,086 -60 1,013 23 24 1,735 1,735 1,735 1,735 12 13 2,057 -90 984 24 25 2,378 232 1,305 13 14 26 2,349 203 1,276 14 15 + ورقة 1 جاهز إمكانية الوصول لذوي الاحتياجات الخاصة : اطلع على توصيات 2019 2,319 173 1,246 15 16 2,290 144 1,217 16 17 2,261 115 1,188 17 18 2,232 86 1,159 18 19 وزارة التعليم Ministry of Education 2024-1446 24 23 22 21 20 25 3,000 2,500 2,000 1,500 1,000 O 500 0 -500 19 18 17 16 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 الرحلات السياحية الحد الأدنى للثقة . التنبؤ (الرحلات السياحية - شكل 4.15: تغيير أسماء الأعمدة الحد الأعلى للثقة.

172 كما تلاح حظ في المخطط الخطي الذي تم إنشاؤه سابقًا ، فإن تسمية المحور الأفقي ليست مناسبة، حيث تظهر سلسلة من الأرقام كعنوان للمحور الأفقي بدلًا من أسماء الشهور. ولتصحيح ذلك، يجب تعديل الخطط عن طريق تغيير سلسلة البيانات. لتعديل سلسلة البيانات > في ورقة عمل "2019" ، وفي نهاية العمود ،B ، أضف أسماء الأشهر للعام 2023 1 > في ورقة العمل التي تحتوي على قيم التوقع المنشأة والمخطط، اضغط داخل المخطط، 2 ثم اضغط على أيقونة عوامل تصفية المخطط (Chart Filters) > اضغط على تحديد البيانات Select data). > ستظهر نافذة تحديد مصدر البيانات (Select data source) ، ومن تسميات المحور ( الفئة) الأفقي (Horizontal (Category) Axis Labels اضغط على تحرير (Edit). 5 > من ورقة عمل "2019"، حدد أسماء الشهور. 6 < > من نافذة تسميات المحاور Axis Labels ، اضغط على موافق (OK) 2 ثم من نافذة تحديد مصدر البيانات (a ource ، اضغط على موافق 8.(OK) > ستظهر أسماء الشهور كتسميات على المحور الأفقي 9 B A 1 1 2 2 3 3 4 45 5 6 67 7 8 8 9 9 10 10 11 11 12 12 13 13 14 14 15 15 16 16 17 17 18 18 19 19 20 20 21 21 22 22 23 23 24 24 25 C الشهر الرحلات السياحية يناير 2019 فبراير 2019 مارس 2019 أبريل 2019 مايو 2019 يونيو 2019 يوليو 2019 أغسطس 2019 سبتمبر 2019 أكتوبر 2019 نوفمبر 2019 ديسمبر 2019 1,653 1,492 1,599 1,650 2,079 903 750 2,675 635 1,119 1,234 1,735 يناير 2023 فبراير 2023 مارس 2023 أبريل 2023 مايو 2023 يونيو 2023 1 يوليو 2023 أغسطس 2023 سبتمبر 2023 أكتوبر 2023 نوفمبر 2023 ديسمبر 2023 حفظ تلقائی الرحلات السياحية لعام 2019 - بحث (Alt+Q) BA Binary Academy ملف الشريط الرئيسي إدراج تخطيط الصفحة الصيغ بيانات مراجعة عرض تعلیمات تصميم المخطط تنسيق لا ن الأساسي) Calibri - 10 A A عام إدراج حذف لصق U I B Cre الحافظة خط محاذاة رقم تنسيق التنسيق أنماط شرطي - كجدول - الخلايا - أنماط تنسيق ۷ خلايا ◇ M LL F E D C B A 31 2 32 33 3,000 34 35 2,500 36 37 38 2,000 39 40 1,500 41 42 1,000 O 43 44 45 500 46 47 0 48 49 50 -500 13 12 11 14 17 16 15 18 8 9 10 7 ما 9 4 5 الرحلات السياحية التنبؤ الرحلات السياحية . الحد الأعلى للثقة . الحد الأدنى للثقة. 3 7 51 2 1 52 53 54 55 56 57 جاهز ورقة 1 2019 + إمكانية الوصول لذوي الاحتياجات الخاصة : اطلع على توصيات G H + P 3 التعليقات X كا مشاركة فرز بحث الحساسية وتصفية ، وتحديد . تحرير الحساسية X fx L K J قيم أسماء سلسلة تحديد الكل) الرحلات السياحية IO التنبؤ (الرحلات السي... 10 الحد الأدنى للثقة 11 الحد الأعلى للثقة فئات (تحديد الكل) 1 ☑ 2 ☑ 3 ☑ 47 24 23 19 22 21 20 4 5 ☑ 6☑ تطبيق مخطط 1 تحديد السانات.... 120%+- ++ ^ D وزارة التعليم Ministry of Education 2024-1446

تحديد مصدر البيانات نطاق بيانات المخطط: ؟ X ↑ نطاق البيانات شديد التعقيد لدرجة تعوق عرضه في حالة تحديد نطاق جدید، سيتم استبدال كافة السلاسل الموجودة في لوحة "السلاسل". إدخالات وسيلة الإيضاح (سلسلة) إضافة تحرير إزالة الرحلات السياحية التنبؤ (الرحلات السياحية) الحد الأدنى للثقة الحد الأعلى للثقة الخلايا المخفية والفارغة تحديد مصدر البيانات نطاق بيانات المخطط: تبديل الصف/ العمود تسميات المحور (الفئة) الأفقي تحرير ما 5 <<<< 1 2 3 4 5 موافق إلغاء الأمر ؟ حفظ تلقائي الرحلات السياحية لعام 2019 - ملف الشريط الرئيسي إدراج تخطيط الصفحة لصق الحافظة UI B خط ~ A A^ C الشهر الرحلات السياحية يناير 2019 فبراير 2019 مارس 2019 أبريل 2019 مايو 2019 يونيو 2019 يوليو 2019 أغسطس 2019 سبتمبر 2019 أكتوبر 2019 نوفمبر 2019 ديسمبر 2019 1,653 1,492 1,599 1,650 2,079 903 750 2,675 635 1,119 1,234 1,735 يناير 2023 فبراير 2023 تسميات المحاور مارس 2023 نطاق تسميات المحور: أبريل 2023 مايو 2023 يونيو 2023 يوليو 2023 أغسطس 2023 سبتمبر 2023 6 أكتوبر 2023 نوفمبر 2023 ديسمبر 2023 B A 1 12 2 3 3 4 45 56 67 78 89 9 10 X 10 11 11 12 12 13 13 14 14 15 15 16 16 17 17 18 18 19 19 20 20 21 21 22 22 23 23 24 24 25 26 نطاق البيانات شديد التعقيد لدرجة تعوق عرضه في حالة تحديد نطاق جدید سیتم استبدال كافة السلاسل الموجودة في لوحة "السلاسل". تبديل الصف/ العمود إدخالات وسيلة الإيضاح (سلسلة) إضافة X إزالة تحرير تسميات المحور (الفئة) الأفقي تحرير الرحلات السياحية التنبؤ (الرحلات السياحية) الحد الأدنى للثقة الحد الأعلى للثقة الخلايا المخفية والفارغة 3,000 2,500 2,000 1,500 1,000 500 -500 □ □ □ □ □ يناير 2019 فبراير 2019 مارس 2019 أبريل 2019 مايو 2019 موافق إلغاء الأمر 8 00 نقطة 4 ورقة 1 2019 إمكانية الوصول لذوي الاحتياجات الخاصة : اطلع على توصيات بحث (Alt+Q) الصيغ بيانات مراجعة عرض تعا عام محاذاة 園 F E D 1='2019'!$B$2:$B$25 موافق 7 ؟ ☑ 2 = يناير 2019؛ فب... إلغاء الأمر أبريل 2023 أغسطس 2023 سبتمبر 2023 أكتوبر 2023 مايو 2023 يناير 2023 يونيو 2023 فبراير 2023 نوفمبر 2019 ديسمبر 2019 يوليو 2023 مارس 2023 نوفمبر 2023 ديسمبر 2023 الحد الأدنى للثقة. التنبؤ (الرحلات السياحية) . شكل 4.16 تعديل سلسلة البيانات الرحلات السياحية أغسطس 2019 سبتمبر 2019 أكتوبر 2019 يناير 2019 مارس 2019 مايو 2019 أبريل 2019 فبراير 2019 يونيو 2019 يوليو 2019 الحد الأعلى للثقة . % v G رقم 9 173 وزارة التعليم Ministry of Education 2024-1446

وزارة التعليم Ministry of Education 2024-1446 X 0 التعليقات كا مشاركة مخطط 1 L نقل المخطط الموقع 120% + 3 BA Binary Academy تبديل الصف / تحديد تغییر نوع المخطط النوع العمود البيانات بیانات <>> وللمزيد من التخصيص للمخطط الخطي، يمكنك إضافة عناوين للمحورين x ول. لتغيير عناوين التسمية: 2 1 حدد المخطط الخطى، ثم اضغط على أيقونة +. حدد خيار عناوين المحاور Axis Titles < < > في مربعات التسمية التي تظهر ، اضغط على كل منها واكتب < العنوان الصحيح للمحور. ستظهر التسميات الصحيحة في المخطط الخطي. 5 حفظ تلقائي الرحلات السياحية لعام 2019 - بحث (Alt+Q) ملف الشريط الرئيسي إدراج تخطيط الصفحة الصيغ بيانات مراجعة عرض تعلیمات تصميم المخطط تنسيق : fx K J H G 2 عناصر المخطط OOKKOOOOR المحاور عناوين المحاور عنوان المخطط تسميات البيانات جدول البيانات أشرطة الخطأ خطوط الشبكة وسيلة إيضاح خط الاتجاه أشرطة علو/انخفاض ד FL أنماط المخططات E 1 v 篚 إضافة عنصر تخطيط المخطط سريع تخطيطات المخططات تغيير الألوان D C B A 31 32 33 3,000 34 35 2,5 4 36 37 2,000 38 1,500 1,000 عنوان المحور 39 40 41 42 500 43 44 0 45 46 مارس 2019 فبراير 2019 يناير 2019 -500 47 48 49 50 51 الحد الأعلى للثقة. الحد الأدنى للثقة. 52 53 54 55 56 57 أغسطس 2023 مايو 2023 فبراير 2023 أبريل 2023 مارس 2023 يونيو 2023 يوليو 2023 سبتمبر 2023 أكتوبر 2023 نوفمبر 2023 ديسمبر 2023 ديس 20 أغسطس 2019 مايو 2019 أبريل 2019 يونيو 2019 يوليو 2019 أكتوبر 2019 سبتمبر 2019 التنبؤ (الرحلات السياحية . الرحلات السياحية 3,000 2,50 5 2,000 1,500 1,000 الرحلات السياحية } 500 0 -500 أغسطس 2023 أكتوبر 2023 سبتمبر 2023 نوفمبر 2023 ديسمبر 2023 أغسطس 2019 أكتوبر 2019 فبراير 2023 أبريل 2023 مايو 2023 يناير 2023 يوليو 2019 نوفمبر 2019 ديسمبر 2019 سبتمبر 2019 يونيو 2023 مارس 2023 يوليو 2023 الحد الأعلى للثقة. الحد الأدنى للثقة. التنبؤ (الرحلات السياحية) الرحلات السياحية أبريل 2019 يناير 2019 مايو 2019 يونيو 2019 مارس 2019 فبراير 2019 شكل :4.17 تغيير عناوين التسمية + 2019 ورقة 1 إمكانية الوصول لذوي الاحتياجات الخاصة اطلع على جاهز 174

خطوة 6 تحليل البيانات Analyze the Data قد تحتاج في بعض الأحيان إلى الاطلاع على مدى الاختلاف بين القيم المتوقعة والقيم الأولية، وذلك من أجل فهم أفضل لظاهرة قيد الدراسة وللتوصل إلى استنتاجات صحيحة بالعودة إلى المثال السابق المتعلق بالسياحة، قد تَودُّ معرفة أي الشهور في العام 2023 سيشهد ارتفاعًا في عدد الرحلات السياحية الوافدة، وأيها أقل. تُمكِّن هذه المعلومات صناع القرار من وضع الاستراتيجيات التسويقية وتنظيم الحملات الترويجية المناسبة لجذب المزيد من الرحلات السياحية للحصول على هذه المعلومات، ستطرح قيمة العدد المتوقع للرحلات السياحية من قيمة العدد السابق للرحلات السياحية، وبالتالي ستحصل على قيمة التباين في البيانات المتوقعة. لإعداد ورقة عمل جديدة > في ورقة 2 (2 Sheet) الجديدة، أنشئ عمودًا باسم الشهر. 1 > من ورقة عمل "2019" ، انسخ القيم الخاصة بالرحلات السياحية وعددها 12، 3 وألصقها في ورقة 2 Sheet)، في عمود الرحلات السياحية 2019 . 4 > من ورقة 1 (1) Sheet)، حدِّد القيم المتوقعة للرحلات السياحية وعددها 12 0 وألصقها كقيم في ورقة 2 2 Sheet) في عمود الرحلات السياحية .2023 0 تحليل البيانات :(Data Analysis) هو الفحص المنهجي للبيانات عن طريق العينات والقياس والتصوير. X 0 التعليقات ك مشاركة A14 بحث وتحديد . الحساسية الحساسية 175 120% + وزارة التعليم Ministry of Education 2024-1446 ✓ BA Binary Academy فرز وتصفية تحرير WE fix ٧ إدراج حذف تنسيق التنسيق أنماط شرطي - كجدول - الخلايا - أنماط تنسيق . خلايا H G F E 回 目 حفظ تلقائي الرحلات السياحية لعام 2019 • تم الحفظ - بحث (Alt+Q) ملف الشريط الرئيسي إدراج تخطيط الصفحة الصيغ بيانات مراجعة عرض تعليمات X v ✓ U I B AA 14 - Arial عام = -.00 0% ✓ cre رقم D محاذاة C B خط الرحلات السياحية 2019 | الرحلات السياحية 2023 | فرق التوقعات 2019 1 الحافظة الشهر يناير فبراير مارس أبريل مايو يونيو يوليو 1 2 3 + م CO 7 α 9 أغسطس 10 سبتمبر 11 أكتوبر نوفمبر ديسمبر ورقة 1 ورقة 2 إمكانية الوصول لذوي الاحتياجات الخاصة: اطلع على توصيات 12 13 14 15 جاهز

وزارة التعليم Ministry of Education 2024-1446 5 C 3 B الرحلات السياحية 2019 | الرحلات السياحية 2023 | 1,305 1,653 1,276 1,492 1,246 1,599 1,217 1,650 1,188 2,079 1,159 903 1,130 750 1,101 2,675 1,071 635 1,042 1,119 1,013 1,234 984 1,735 (+) 2019 ورقة 2 A C الرحلات السياحية 1,653 1,492 2 1,599 1,650 2,079 903 750 2,675 635 1,119 1,234 1,735 1 2 3 4 5 6 7 الشهر يناير فبراير مارس أبريل مايو يونيو 8 يوليو 9 أغسطس 10 11 12 13 14 15 .Select predicted d سبتمبر أكتوبر نوفمبر ديسمبر أصول لذوى الاحتياجات الخاصة اطلع على توصيات + B A الشهر يناير 2019 فبراير 2019 مارس 2019 أبريل 2019 مايو 2019 يونيو 2019 يوليو 2019 أغسطس 2019 سبتمبر 2019 أكتوبر 2019 نوفمبر 2019 ديسمبر 2019 يناير 2023 فبراير 2023 مارس 2023 أبريل 2023 مايو 2023 يونيو 2023 يوليو 2023 أغسطس 2023 سبتمبر 2023 1 12 23 34 45 56 67 78 89 9 10 10 11 11 12 12 13 13 14 14 15 15 16 16 17 17 18 18 19 19 20 20 21 21 22 2019 ورقة 2 ورقة 1 الرحلات التنبؤ (الرحلات خط زه السياحية السياحية) الحد الأعلى للثقة الحد الأدنى للثقة 1,653 1 1,492 2 1,599 1,650 2,079 t LO 5 903 750 7 2,675 635 9 1,119 10 1,234 11 1,735 1,735 1,735 1,735 12 2,378 232 1,305 13 2,349 203 1,276 14 2,319 173 1,246 15 2,290 144 1,217 16 2,261 115 1,188 17 ༡༡༢༡ 86 1,159 18 2,203 57 1,130 19 2,174 4 1,101 2,145 -2 1,071 2,115 -31 1,042 2,086 -60 1,013 2,057 -90 984 22222 20 21 23 24 + 2019 شكل 4.18 : إعداد ورقة عمل جديدة ورقة 2 ورقة 1 176

1 1 3 لحساب فرق التوقعات في ورقة 2 (2 Sheet ، أنشئ عمودًا جديدًا باسم فرق التوقعات > في الخلية D2 اكتب الصيغة " C2-B2" . 2 > انسخ الصيغة من الخلية D2 إلى الخلية D13 لحساب باقي القيم. B A الشهر فرق التوقعات الرحلات السياحية 2019 | الرحلات السياحية 2023 =C2-B2 1,305 1,653 1,276 1,492 2 1,246 1,599 1,217 1,650 1,188 2,079 1,159 903 1,130 750 1,101 2,675 1,071 635 1,042 1,119 1,013 1,234 984 1,735 177 وزارة التعليم Ministry of Education 2024-1446 يناير 2 3 + فبراير مارس 5 أبريل CO مايو 7 يونيو يوليو 9 أغسطس 10 11 12 13 سبتمبر أكتوبر نوفمبر ديسمبر ٨٨ 1 2 3 4 LO CO 6 7 A B C الشهر فرق التوقعات الرحلات السياحية 2019 الرحلات السياحية 2023 | يناير فبراير مارس أبريل مايو يونيو يوليو أغسطس سبتمبر أكتوبر نوفمبر -349 1,305 1,653 -216 1,276 1,492 -353 1,246 1,599 -433 1,217 1,650 -891 1,188 2,079 256 1,159 903 380 1,130 750 3 -1,574 1,101 2,675 436 1,071 635 -77 1,042 1,119 -221 1,013 1,234 -751 984 1,735 ديسمبر شكل 4.19 حساب فرق التوقعات 8 9 10 11 12 13 14

X ؟ A1 ديسمبر نوفمبر أكتوبر سبتمبر أغسطس إنشاء مخطط عمودي متفاوت المسافات Creating Clustered Column Chart بالإضافة إلى مخطط التوقّع الذي قمت بإنشائه سابقًا، ستقوم بإنشاء مخططين آخرين تستخدمهما في التحليل. بشكل أكثر تحديدا، ستنشئ التالي: > مخطط بياني لتمثيل المقارنة بين بيانات الرحلات السياحية السابقة وبيانات الرحلات السياحية المتوقعة. > مخطط بياني يوضح الفرق المتوقع بين بيانات الرحلات السياحية السابقة وبيانات الرحلات السياحية المتوقعة. لإنشاء مخطط عمودي متفاوت المسافات > حدد الأعمدة A و B و C .3 > من علامة تبويب إدراج Insert) ، اضغط على المخططات الموصى بها 2 .(Recommended Charts) > اختر مخطط عمودي متفاوت المسافات Clustered Column chat). 3 > اضغط على موافق (OK) . 4 困 BA Binary Academy التعليقات كا مشاركة Ω C > رموز b مقسم طريقة العرض are عمود الخط الزمني ارتباط تعليق نص ربح / خسارة خطوط المؤشر عوامل تصفية ارتباطات تعليقات X J fx H G F لا E بحث (Alt+Q) مراجعة عرض تعلیمات ale خرائط PivotChart خريطة ثلاثية الأبعاد . الجولات D الله احية لعام 2019 لصيغ بيانات قا مخططات ✓ v ☑X 2 S حفظ تلقائي النا ملف الشريط الرئيسي إدراج تخطيط الصفحه ✓ PivotTables PivotTable جدول الموصى بها جداول رسومات الوظائف المخططات توضيحية . الإضافية - الموصى بها الشهر B الرحلات السياحية 2019 | الرحلات السياحية 2023 | فرق التوقعات 433 إدراج مخطط المخططات الموصى بها كافة المخططات عنوان المخطط عمودي متفاوت المسافات عنوان المخطط مارس 3,000 2,500 2,000 1,500 1,000 500 0 الرحلات السياحية 2023 - الرحلات السياحية 2019 يُستخدم المخطط العمودي متفاوت المسافات لمقارنة القيم عبر فئات قليلة. استخدمه حين لا يكون ترتيب الفئات مهما. 4 موافق إلغاء الأمر وزارة التعليم Ministry of Education 2024-1446 المية 2020. الرحلات السياسية 2010 عنوان المخطط الرحلات السياسية 2003 الرحالات السياحية 2018 . عنوان المخطط -349 1,305 1,653 -216 1,276 1,492 -353 1,246 1,599 1,217 1,650 891 1,188 2,079 3,500 256 1,159 903 380 1,130 750 3 ,574 1,101 2,675 136 1,071 635 3,500 1,300 1,000 -77 1,042 1,119 221 1,013 1,234 751 984 1,735 1300 1,300 3,300 خود فریو گرافی الحال منو مولود ولد اعر محمود التربو فراسو نسو الرحلات السياحية 2003 . الرحلات السياسية 2018 . عنوان المخطط الرحلات السامية 2003 . الرحلات السياحية 2018 الرحلات السياحية 2023 10 600 4.300 1,300 1,000 00 1,400 . 1,300 . .. 1,000 100 400 430 2 1 (+ 2019 A الشهر يناير فبراير مارس أبريل مايو يونيو يوليو أغسطس سبتمبر أكتوبر نوفمبر ديسمبر ورقة 2 ورقة 1 إمكانية الوصول لذوي الاحتياجات الخاصة : اطلع على توصيات شكل 4.20: إنشاء مخطط عمودي متفاوت المسافات 1 2 3 4 5 CO 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 4 جاهز 178

179 وزارة التعليم Ministry of Education 2024-1446 يمثل هذا المخطط البياني المقارنة بين بيانات الرحلات السياحية السابقة، وبيانات الرحلات السياحية المتوقعة. ويمكنك تغيير حدود المحور العمودي أو وحداته لعرض تمثيل أوضح للبيانات. عنوان المخطط يناير فبراير مارس أبريل مايو يونيو يوليو اغسطس سبتمبر أكتوبر نوفمبر ديسمبر الرحلات السياحية 2023 الرحلات السياحية 2019 - سبتمبر أكتوبر نوفمبر ديسمبر أغسطس عنوان المخطط يوليو يونيو يناير فبراير مارس أبريل مايو الرحلات السياحية 2023 - الرحلات السياحية 2019 - شكل :4.21 مخطط عمودي متفاوت المسافات عنوان المخطط الرحلات السياحية 2019 الرحلات السياحية 2023 يونيوه مايو أبريل مارس فبراير يناير ديسمبر نوفمبر أكتوبر سبتمبر يوليو شكل 4.22 مخطط خطي غير مفهوم 3,000 2,500 2,000 1,500 1,000 500 0 3,000 2,500 2,000 1,500 1,000 500 3,000 2,750 2,500 2,250 2,000 1,750 1,500 1,250 1,000 750 500 250 0 عند المقارنة مع المخطط البياني الأول، يحتوي هذا المخطط على تدرُّج أصغر للوحدات بقيمة 250 بدلا من 500 كما في المخطط البياني الأولي). عندما يتعلق الأمر بتمثيل المعلومات في إكسل، فمن المهم جدا اختيار النوع المناسب والصحيح للمخططات، وذلك ليتمكن الجمهور من قراءتها وفهمها بسهولة. ولهذا الغرض، عليك اختيار المخططات التي يُوصي بها إكسل، حيث تكون في أغلب الحالات مناسبة لنوع البيانات المتوفر ، فاختيارك مخططا غير مناسب لتمثيل البيانات سيؤدي إلى الحصول على تمثيل مرئي لا يمكن فهمه أو تفسير محتواه. يُظهر الشكل 4.22 مثالا على نتيجة الاختيار الخاطئ لنوع المخطط البياني.

ك. D1 المخطط العمودي المكدس Stacked Column Chart لإنشاء مخطط عمودي مكدس : > حَدِّد الأعمدة A و B و D . 1 > من علامة تبويب إدراج Insert) اضغط على المخططات الموصى بها 2 .(Recommended Charts) > اختر مخطط عمودي مكدس بنسبة 3. (Stacked Column) % 100 > اضغط على موافق (OK) . 4 حفظ تلقائي الرحلات ملف الشريط الرئيسي إدراج تخطيط الصفح PivotTables PivotTable جدول الموصى بها جداول فرق التوقعات 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 A 2 المخططات رسومات الوظائف توضيحية . الإضافية - الموصى بها B 2019 - تم الحفظ - بحث (Alt+Q) ميع بیانات عرض مراجعة تعلیمات C 品 ✓ dh مخططات 困 BA Binary Academy 0 التعليقات كا مشاركة Ω A C 2 > رموز bsm کا مقسم طريقة العرض خرائط PivotChart خريطة ثلاثية الأبعاد . عمود الخط الزمني ارتباط تعليق نص Б الجولات ربح / خسارة خطوط المؤشر عوامل تصفية ارتباطات تعليقات D الشهر الرحلات السياحية 2019 | الرحلات السياحية 2023 | فرق التوقعات يناير فبراير مارس أبريل مايو يونيو يوليو أغسطس سبتمبر أكتوبر نوفمبر ديسمبر -349 1,305 1,653 -216 1,276 1,492 -353 1,246 1,599 -433 1,217 1,650 -891 1,188 2,079 256 1,159 903 380 1,130 750 -1,574 1,101 2,675 436 1,071 635 -77 1,042 1,119 -221 1,013 1,234 -751 984 1,735 1 X fx J H G F E 120% + X ؟ أكتوبر سبتمبر اغطس متوسط: 572 عدد 39 مجموع 13,732 + 2019 ورقة 1 ورقة 2 إمكانية الوصول لذوي الاحتياجات الخاصة اطلع على توصيات جاهز إدراج مخطط المخططات الموصى بها كافة المخططات 2,000 عمودي مكدس بنسبة 100% -800 عنوان المخطط فرق التوقعات - الرحلات السياحية 2019 فرق الترقيات . الرمالات السياسية 2012 . 100% 80% 60% 3,00 2,000 40% 20% 3 0% -20% -40% • فرق التوقعات 1,000 • 1000 -600 عنوان المخطط فرق الترقيات . الرحلات السياسية 2012 . يُستخدم المخطط العمودي المكدس بنسبة %100 لمقارنة النسبة المئوية التي تساهم فيها كل قيمة في مجموع استخدمه لإظهار كيفية مساهمة النسبة المئوية لكل قيمة في 4 موافق إلغاء الأمر وزارة التعليم Ministry of Education 2024-1446 التغييرات عبر الوقت. شكل 4.23 إنشاء مخطط عمودي مكدس يونير عنوان المخطط 1653 1,493 1,599 3,000 M الأسطى اكور تولدي 2,625 G'S 1319 13M 1,000 2,500 2,000 1.500 1,000 السلي 3/m 1,725 عنوان المخطط يفر 100% 90% 68% 50% 30% 206 12% 0% ala 10004 30% 40% يُستخدم المخطط العمودي المكدس المقارنة قيمة معينة مع مجموع قيم تتضمن تلك القيمة، ويمكنك استخدامه لإظهار كيفية مساهمة قيمة معينة في التغييرات عبر الوقت. 180

181 يُمثل المخطط البياني في الشكل 4.24 الفرق المتوقع بين عدد الرحلات السياحية السابقة وعدد الرحلات السياحية المتوقعة، ويمكنك تغيير حدود أو وحدات المحور الرأسي لتمثيل المعلومات بشكل أكثر وضوحًا. عنوان المخطط فبراير أبريل مايو يونيو يوليو أغسطس سبتمبر نوفمبر فرق التوقعات - الرحلات السياحية 2019 - شكل 4.24 مخطط عمودي مكدس 100% 80% 60% 40% 20% 0% -20% -40% قد لا تكون المخططات الموصى بها في إكسل مناسبةً لتمثيل المعلومات في حالات معينة. فعلى سبيل المثال، يُوصي إكسل في المثال السابق باستخدام مخطط قمعي (Funnel Chart) كما في الشكل ،4.25، أو مخطط مبعثر (Scatter Chart كما في الشكل ،4.26، وإذا قمت باتباع التوصية واستخدام تلك المخططات، فستحصل على مخططات غير مناسبة، ويصعب قراءتها أو فهم معانيها. 3,000 2,500 2,000 فرق التوقعات .. 0 1,500 1,000 500 شكل 4.26 مخطط مبعثر 1,000 500 -500 -1,000 -1,500 -2,000 يناير فبراير مارس أبريل مايو يونيو يوليو أغسطس سبتمبر أكتوبر نوفمبر ديسمبر عنوان المخطط 1,653 1,492 1,599 1,650 2,079 903 750 2,675 635 1,119 1,234 1,735 شكل 4.25 مخطط قمعي يجب ا الأخذ بالاعتبار أن بعض أنواع المخططات قد لا تتناسب مع حاجات الجمهور أو قدراتهم، فبعض تلك الأنواع - وكما هو الحال في بعض البرامج والأدوات - هو مناسب للعلماء والباحثين وخبراء التسويق. ومن الشائع أيضًا أن المسؤولين التنفيذيين مديري الشركات يحتاجون إلى أنواع محددة من المخططات. وزارة التعليم Ministry of Education 2024-1446

182 تمرينات 1 ور حدد الجملة الصحيحة والجملة الخاطئة فيما يلي: .1. يُعد التوقع الطريقة الوحيدة للتنبؤ بالبيانات المستقبلية بناءً على البيانات السابقة. 2. إن تحديد الخطوات بوضوح قبل تنفيذ إجراء التوقع هو أهم متطلبات التوقع الجيد. .3. ليس من الضروري اتباع الخطوات الست للتوقع بالترتيب. 4. يمنحك نطاق الثقة معلومات حول نسبة الشك وعدم التيقن بحدوث التنبؤ. 5. التنبؤ بنطاق ثقة يساوي 95% هو أكثر دقة من تنبؤ بنطاق ثقة يساوي %75. 6. يشير التنبؤ والتوقع إلى نفس الإجراء. .7. يُفضّل استخدام المخطط البياني الخطي على المخطط العمودي في تمثيل التوقع. .8 يُفضّل اختيار المخططات التي يوصي بها إكسل لمناسبتها لنوع البيانات المستخدم. 9. يعتمد اختيار المخطط الصحيح لتمثيل البيانات على المعلومات التي سيتم تمثيلها بالمخطط. 10. تحدد حدود الثقة الدنيا والعليا النطاق المقبول لقيم البيانات. صحيحة خاطئة وزارة التعليم Ministry of Education 2024-1446

2 قارن بين نوعي المخططين اللذين يقدمهما إجراء التوقع في إكسل، ولماذا يُعدّ المخطط الخطي هو الأنسب 3 حسب رأيك؟ قم بزيارة صفحة بيانات السياحة التابعة لوزارة السياحة السعودية في منصة البيانات المفتوحة (https://open.data.gov.sa ثم قم بتحميل بيانات الرحلات السياحية للعامين 2017 و 2018. ثم طبق إجراء التوقع للعام 2023 ووضّح النتائج. اذكر المخططات البيانية التي ستختارها لعرض النتائج، ولماذا ؟ 183 وزارة التعليم Ministry of Education 2024-1446

وزارة التعليم Ministry of Education 2024-1446 و 4 حلل نتائج التوقع لبيانات الرحلات السياحية التي حصلت عليها من التمرين الثالث للعامين 2017 و2018، ثم قم بإنشاء أوراق العمل المطلوبة في إكسل وقارن بين النتائج ما الجزء المهم في هذه المخططات التوضيحية عند إجراء المقارنة بينها ؟ وضح إجابتك. مستعينًا بأوراق عمل إكسل التي أنشأتها في التمرين الرابع، قم بتمثيل البيانات باستخدام الأنواع المختلفة للمخططات في إكسل. ما أنسب أنواع المخططات لتمثيل هذه المعلومات؟ وضح إجابتك. 5 184