تحليلات

تحليل منطقي
صنف فرعي من
يمتهنه

تعديل - تعديل مصدري - تعديل ويكي بياناتحول القالب

التحليلات[1] هي اكتشاف وتفسير وإبلاغ أنماط ذات معنى في البيانات. كما يستلزم تطبيق أنماط البيانات نحو اتخاذ القرارات الفعالة. بمعنى آخر، يمكن فهم التحليلات على أنها النسيج الضام بين البيانات واتخاذ القرارات الفعالة داخل المنظمة. تعتبر التحليلات ذات قيمة خاصة في المناطق الغنية بالمعلومات المسجلة، تعتمد على التطبيق المتزامن للإحصاءات وبرمجة الكمبيوتر وبحوث العمليات لتحديد الأداء.

يجوز للمؤسسات تطبيق التحليلات على بيانات الأعمال لوصف أداء الأعمال والتنبؤ به وتحسينه. على وجه التحديد، تشمل مجالات التحليلات التحليلات التنبؤية، التحليلات الإرشادية، إدارة قرار المؤسسة، التحليلات الوصفية، التحليلات المعرفية، تحليلات البيانات الكبيرة، تحليلات البيع بالتجزئة، تحليلات سلسلة التوريد، تشكيلة المتاجر وتحسين وحدة تخزين الأوراق المالية، تحسين التسويق وتصميم نماذج المزيج التسويقي، الويب تحليلات، تحليلات الاتصال، تحليلات الكلام، تحجيم قوة المبيعات وتحسينها، نمذجة الأسعار والترويج، العلوم التنبؤية، تحليل مخاطر الائتمان، وتحليلات الاحتيال. نظرًا لأن التحليلات قد تتطلب حسابًا موسعًا (انظر البيانات الكبيرة)، فإن الخوارزميات والبرامج المستخدمة في التحليلات تستخدم أحدث الأساليب في علوم الكمبيوتر والإحصاء والرياضيات.[2]

تحليل حركة المرور الإنجليزية ويكيبيديا نفسها

يركز التحليل على فهم الماضي؛ ماذا حدث ولماذا حدث. يركز تحليل البيانات على سبب حدوثه وما سيحدث بعد ذلك.[3]

تحليلات البيانات هي حقل متعدد التخصصات. هناك استخدام مكثف لمهارات الكمبيوتر والرياضيات والإحصاء واستخدام التقنيات الوصفية والنماذج التنبؤية لاكتساب معرفة قيمة من البيانات أثناء تحليل البيانات. . يتم استخدام الرؤى من البيانات للتوصية باتخاذ إجراء أو لتوجيه عملية اتخاذ القرار المتجذرة في سياق الأعمال. وبالتالي، لا تهتم التحليلات كثيرًا بالتحليلات الفردية أو خطوات التحليل، ولكن بالمنهجية بأكملها. هناك ميل واضح لاستخدام المصطلح «تحليلات» في إعدادات الأعمال، مثل تحليلات النص مقابل التنقيب عن النص الأكثر عمومية للتأكيد على هذا المنظور الأوسع. هناك استخدام متزايد لمصطلح التحليلات المتقدمة ، يستخدم عادة لوصف الجوانب الفنية للتحليلات، خاصة في المجالات الناشئة مثل استخدام تقنيات التعلم الآلي مثل الشبكات العصبية، شجرة القرار، الانحدار اللوجستي، الخطي لتحليل الانحدار المتعدد، التصنيف للقيام بنمذجة تنبؤية. كما يتضمن أيضًا تقنيات التعلم غير الخاضعة للرقابة مثل التحليل العنقودي وتحليل المكونات الرئيسية وتحليل التشكيل الجانبي للجزء وتحليل الارتباط.

تطبيقات

تحسين التسويق

لقد تطور التسويق من عملية إبداعية إلى عملية تعتمد على البيانات بدرجة كبيرة. تستخدم منظمات التسويق التحليلات لتحديد نتائج الحملات أو الجهود ولتوجيه القرارات الخاصة بالاستثمار واستهداف المستهلك. تتيح الدراسات الديموغرافية وتقسيم العملاء والتحليل الموحد وغيرها من التقنيات للمسوقين استخدام كميات كبيرة من بيانات شراء المستهلكين والمسح ولوحة المعلومات لفهم استراتيجية التسويق وتوصيلها.

تتكون تحليلات التسويق من كل من البيانات النوعية والكمية والمنظمة وغير المنظمة المستخدمة لدفع القرارات الاستراتيجية فيما يتعلق بالنتائج التجارية والإيرادات. تتضمن العملية النمذجة التنبؤية والتجريب التسويقي والأتمتة واتصالات المبيعات في الوقت الفعلي. تمكن البيانات الشركات من وضع تنبؤات وتغيير التنفيذ الإستراتيجي لتعظيم نتائج الأداء.

تحليلات الويب تتيح المسوقين لجمع المعلومات على مستوى جلسة حول التفاعلات على موقع على شبكة الإنترنت باستخدام عملية تسمى sessionization . يُعد Google Analytics مثالًا على أداة التحليلات المجانية الشائعة التي يستخدمها المسوقون لهذا الغرض. تزود هذه التفاعلات أنظمة معلومات تحليلات الويب بالمعلومات اللازمة لتتبع المرجع، والبحث عن الكلمات الرئيسية، وتحديد عنوان IP ، وتتبع أنشطة الزائر. من خلال هذه المعلومات، يمكن للمسوق تحسين حملات التسويق والمحتوى الإبداعي للموقع وبنية المعلومات.

وجد العديد من الطرق المختلفة لجمع البيانات؛ بحيث يعتمد جمع البيانات على نوع البحث الذي يُجريه الفرد، ويُمكن الاستعانة بواحدة أو أكثر من الطرق التالية: الملاحظات؛ وهي تعتمد على مراقبة شيء أو شخص ما، أو المقابلات التي تعتمد على التحدّث مع الناس ومقابلتهم،[2] ويتضمن تحليل البيانات: استخراج البيانات، وتحليل النصوص، وذكاء الأعمال (بالإنجليزية: business intelligence)‏ وأخذ التصوّر العام عن البيانات.

تحليلات الناس

يستخدم People Analytics البيانات السلوكية لفهم كيفية عمل الأشخاص وتغيير كيفية إدارة الشركات.[4]

يُعرف تحليلات الأشخاص أيضًا باسم تحليلات القوى العاملة، وتحليلات الموارد البشرية، وتحليلات المواهب، ورؤى الأشخاص، ورؤى المواهب، ورؤى الزملاء، وتحليلات رأس المال البشري، وتحليلات HRIS.[5] تحليلات الموارد البشرية هي تطبيق التحليلات لمساعدة الشركات على إدارة الموارد البشرية. والهدف من ذلك هو التمييز بين الموظفين الذين يجب توظيفهم، والمكافأة أو الترقية، وما هي المسؤوليات التي يجب تعيينها، ومشاكل الموارد البشرية المماثلة.[6] أصبحت تحليلات الموارد البشرية ذات أهمية متزايدة لفهم نوع ملفات السلوك التي ستنجح وستفشل. على سبيل المثال، قد يجد التحليل أن الأفراد الذين يلائمون نوعًا معينًا من الملف الشخصي هم الأكثر احتمالًا للنجاح في دور معين، مما يجعلهم أفضل الموظفين الذين يتم توظيفهم.

ومع ذلك، هناك اختلافات أساسية بين تحليلات الأشخاص وتحليلات الموارد البشرية. يقول Ben Waber ، MIT Media Lab Ph.D.: «يحل People Analytics مشاكل العمل. يحل HR Analytics مشاكل الموارد البشرية. ينظر People Analytics إلى العمل ومنظمته الاجتماعية. يقيس HR Analytics ويدمج البيانات المتعلقة بالعمليات الإدارية للموارد البشرية». والرئيس التنفيذي لشركة هومانيزي.[7] يوافق Josh Bersin ، مؤسس ومدير شركة Bersin من شركة Deloitte ، على أن تحليلات الأشخاص هي صناعة أكبر من HR Analytics ، موضحة «... بمرور الوقت، أعتقد أنها لا تنتمي إلى HR. في حين أنها قد تتواجد في HR لـ بادئ ذي بدء، على مر الزمن هذا الفريق يأخذ مسؤولة عن تحليل الإنتاجية مبيعات، والدوران، والاحتفاظ، والحوادث، والغش، وحتى الناس التي تدفع المحافظة على العملاء ورضا العملاء... هذه كلها مشاكل العمل في العالم الحقيقي، وليس مشاكل HR.» [8]

تحليلات المحفظة

تطبيق شائع لتحليلات الأعمال هو تحليل المحفظة. في هذا، لدى البنك أو وكالة الإقراض مجموعة من الحسابات تختلف قيمتها ومخاطرها. قد تختلف الحسابات حسب الحالة الاجتماعية (الأثرياء، الطبقة الوسطى، الفقراء، إلخ) للمالك، والموقع الجغرافي، وقيمته الصافية، والعديد من العوامل الأخرى. يجب على المقرض موازنة العائد على القرض مع خطر التخلف عن كل قرض. والسؤال هو كيف يمكن تقييم الحافظة ككل.

قد يكون القرض الأقل خطورة للأثرياء، ولكن هناك عدد محدود للغاية من الأثرياء. من ناحية أخرى، هناك العديد من الفقراء الذين يمكن إقراضهم، ولكنهم معرضون لخطر أكبر. يجب تحقيق بعض التوازن الذي يزيد من العائد ويقلل المخاطر. قد يجمع حل التحليلات بين تحليل السلاسل الزمنية والعديد من القضايا الأخرى من أجل اتخاذ قرارات بشأن وقت إقراض الأموال لمختلف قطاعات المقترض، أو قرارات بشأن سعر الفائدة الذي يتحمله أعضاء شريحة المحفظة لتغطية أي خسائر بين الأعضاء في هذا القطاع .

تحليلات المخاطر

تم تطوير النماذج التنبؤية في القطاع المصرفي لتحقيق اليقين في درجات المخاطر للعملاء الأفراد. يتم إنشاء درجات الائتمان للتنبؤ بسلوك جنوح الأفراد وتستخدم على نطاق واسع لتقييم الجدارة الائتمانية لكل مقدم طلب. علاوة على ذلك، يتم إجراء تحليلات المخاطر في العالم العلمي وقطاع التأمين. كما أنه يستخدم على نطاق واسع في المؤسسات المالية مثل شركات بوابة الدفع عبر الإنترنت لتحليل ما إذا كانت المعاملة حقيقية أو احتيالية. لهذا الغرض، يستخدمون سجل معاملات العميل. يستخدم هذا بشكل أكثر شيوعًا في شراء بطاقة الائتمان، عندما يكون هناك ارتفاع مفاجئ في حجم معاملات العميل، يتلقى العميل مكالمة تأكيد إذا بدأ المعاملة من قِبله. هذا يساعد في تقليل الخسارة بسبب مثل هذه الظروف.

التحليلات الرقمية

التحليلات الرقمية هي مجموعة من الأنشطة التجارية والتقنية التي تحدد أو تنشئ أو تجمع أو تتحقق أو تحول البيانات الرقمية إلى تقارير، والبحث، والتحليلات، والتوصيات، والتحسينات، والتنبؤات، والأتمتة.[9] يشمل ذلك أيضًا تحسين محركات البحث (SEO) (محرك البحث الأمثل) حيث يتم تتبع البحث عن الكلمات الرئيسية واستخدام البيانات لأغراض التسويق. حتى إعلانات البانر والنقرات تخضع للتحليلات الرقمية. يعتمد عدد متزايد من العلامات التجارية وشركات التسويق على التحليلات الرقمية في مهام التسويق الرقمي، حيث يعد MROI (تسويق العائد على الاستثمار) مؤشرا هاما للأداء (KPI).

تحليلات الأمن

تشير تحليلات الأمان إلى تكنولوجيا المعلومات (IT) لجمع وتحليل الأحداث الأمنية لفهم وتحليل الأحداث التي تشكل أكبر خطر.[10] المنتجات في هذا المجال معلومات الأمان وإدارة الأحداث وتحليلات سلوك المستخدم.

تحليلات البرمجيات

تحليلات البرامج هي عملية جمع معلومات حول الطريقة التي يتم بها إنتاج قطعة من البرامج وإنتاجها.

التحديات

في صناعة برمجيات التحليلات التجارية، ظهر تركيز على حل تحديات تحليل مجموعات البيانات الضخمة والمعقدة، غالبًا عندما تكون هذه البيانات في حالة تغيير مستمر. يشار إلى مجموعات البيانات هذه عادةً بالبيانات الكبيرة. في حين أن المشكلات التي تطرحها البيانات الضخمة لم يتم العثور عليها إلا في الأوساط العلمية، فإن البيانات الكبيرة اليوم تمثل مشكلة للعديد من الشركات التي تعمل على أنظمة المعاملات عبر الإنترنت، ونتيجة لذلك، تجمع كميات كبيرة من البيانات بسرعة.[11]

يمثل تحليل أنواع البيانات غير المهيكلة تحديا آخر في الحصول على الاهتمام في هذه الصناعة. البيانات غير المهيكلة تختلف عن البيانات المهيكلة في أن شكلها يختلف على نطاق واسع ولا يمكن تخزينه في قواعد البيانات العلائقية التقليدية دون بذل جهد كبير في تحويل البيانات.[12] مصادر البيانات غير المهيكلة، مثل البريد الإلكتروني، ومحتويات مستندات معالج النصوص، وملفات PDF ، والبيانات الجغرافية المكانية، وما إلى ذلك، مصدرًا ذا صلة بذكاء الأعمال للشركات والحكومات والجامعات.[13] على سبيل المثال، في بريطانيا، فإن اكتشاف أن إحدى الشركات كانت تبيع ملاحظات الطبيب المخادع بشكل غير قانوني من أجل مساعدة الناس في الاحتيال على أصحاب العمل وشركات التأمين، [14] هي فرصة لشركات التأمين لزيادة اليقظة في تحليل البيانات غير المهيكلة. يقدر معهد ماكينزي العالمي أن تحليل البيانات الضخمة يمكن أن يوفر نظام الرعاية الصحية الأمريكي 300 مليار دولار سنويًا والقطاع العام الأوروبي 250 مليار يورو.[15]

هذه التحديات هي الإلهام الحالي للكثير من الابتكار في أنظمة معلومات التحليلات الحديثة، وتولد مفاهيم تحليل الماكينات الجديدة نسبيًا مثل معالجة الأحداث المعقدة، والبحث والتحليل الكامل للنص، وحتى الأفكار الجديدة في العرض التقديمي.[16] أحد هذه الابتكارات هو إدخال هندسة تشبه الشبكة في تحليل الماكينات، مما يسمح بزيادة في سرعة المعالجة المتوازية بشكل كبير عن طريق توزيع عبء العمل على العديد من أجهزة الكمبيوتر مع وصول متساوٍ إلى مجموعة البيانات الكاملة.[17]

يستخدم Analytics بشكل متزايد في التعليم، خاصة على مستوى المكاتب والمكاتب الحكومية. ومع ذلك، فإن تعقيد مقاييس أداء الطالب يمثل تحديات عندما يحاول المعلمون فهم واستخدام التحليلات لتمييز الأنماط في أداء الطالب، والتنبؤ باحتمال التخرج، وتحسين فرص نجاح الطالب، وما إلى ذلك. على سبيل المثال، في دراسة تشمل المناطق المعروفة باستخدامها القوي للبيانات، واجه 48٪ من المعلمين صعوبة في طرح الأسئلة التي تطرحها البيانات، و 36٪ لم يفهموا البيانات المقدمة، و 52٪ قاموا بتفسير البيانات بشكل غير صحيح.[18] لمكافحة هذا، تلتزم بعض أدوات التحليل الخاصة بالمعلمين بتنسيق بيانات دون وصفة طبية (تضمين الملصقات والوثائق التكميلية ونظام المساعدة ، واتخاذ قرارات بشأن الحزمة / العرض والمحتوى) لتحسين فهم المعلمين واستخدام التحليلات التي يتم عرضها.[19]

أحد التحديات الناشئة هو الاحتياجات التنظيمية الديناميكية. على سبيل المثال ، في الصناعة المصرفية ، من المرجح أن تجعل بازل 3 واحتياجات كفاية رأس المال في المستقبل البنوك الأصغر تبني نماذج المخاطر الداخلية. في مثل هذه الحالات، والحوسبة السحابية والمفتوحة المصدر البرمجة اللغوية R يمكن أن تساعد البنوك الصغيرة اعتماد تحليل المخاطر ومراقبة مستوى فرع الدعم من خلال تطبيق التحليلات التنبؤية.

المخاطر

الخطر الرئيسي بالنسبة للأشخاص هو التمييز مثل التمييز في الأسعار أو التمييز الإحصائي. راجع مراجعة كتاب Scientific American من «أسلحة تدمير الرياضيات»

هناك أيضًا خطر أن يستفيد المطور من الأفكار أو العمل الذي يقوم به المستخدمون ، مثل هذا المثال: يمكن للمستخدمين كتابة أفكار جديدة في تطبيق تدوين الملاحظات ، والذي يمكن إرساله كحدث مخصص ، ويمكن للمطورين الاستفادة من تلك الأفكار. يمكن أن يحدث هذا لأن ملكية المحتوى عادة ما تكون غير واضحة في القانون.[20]

إذا لم تكن هوية المستخدم محمية ، فهناك المزيد من المخاطر ؛ على سبيل المثال ، خطر نشر معلومات خاصة عن المستخدمين على الإنترنت.

في أقصى الحدود ، هناك خطر أن تقوم الحكومات بجمع الكثير من المعلومات الخاصة ، الآن بعد أن تمنح الحكومات نفسها صلاحيات أكبر للوصول إلى معلومات المواطنين.

انظر أيضا

مراجع

  1. ^ معجم البيانات والذكاء الاصطناعي (PDF) (بالعربية والإنجليزية)، الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي، 2022، ص. 56، QID:Q111421033
  2. ^ Kohavi, Rothleder and Simoudis (2002). "Emerging Trends in Business Analytics". Communications of the ACM. ج. 45 ع. 8: 45–48. DOI:10.1145/545151.545177.
  3. ^ "Analysis vs. Analytics: Past vs. Future". مؤرشف من الأصل في 2019-08-23.
  4. ^ lukem (4 Nov 2016). "People Analytics: Transforming Management with Behavioral Data". Programs for Professionals | MIT Professional Education (بالإنجليزية). Archived from the original on 2018-09-08. Retrieved 2018-04-03.
  5. ^ "[VIDEO] The Difference Between People Analytics and HR Analytics". Analytics in HR (بالإنجليزية الأمريكية). 8 Mar 2018. Archived from the original on 2018-08-28. Retrieved 2018-04-03.
  6. ^ "People analytics - University of Pennsylvania". Coursera. مؤرشف من الأصل في 2019-04-19.
  7. ^ "People Analytics: MIT July 24, 2017". HR Examiner (بالإنجليزية). 2 Aug 2017. Archived from the original on 2019-04-28. Retrieved 2018-04-03.
  8. ^ Bersin, Josh. "The Geeks Arrive In HR: People Analytics Is Here". Forbes (بالإنجليزية). Archived from the original on 2019-09-20. Retrieved 2018-04-03.
  9. ^ Phillips, Judah "Building a Digital Analytics Organization" Financial Times Press, 2013, pp 7–8.
  10. ^ "Security analytics shores up hope for breach detection". Enterprise Innovation. مؤرشف من الأصل في 2019-02-12. اطلع عليه بتاريخ 2015-04-27.
  11. ^ Naone، Erica. "The New Big Data". Technology Review, MIT. مؤرشف من الأصل في 2020-11-12. اطلع عليه بتاريخ 2011-08-22.
  12. ^ Inmon، Bill؛ Nesavich، Anthony (2007). Tapping Into Unstructured Data. Prentice-Hall. ISBN:978-0-13-236029-6.
  13. ^ Wise، Lyndsay. "Data Analysis and Unstructured Data". Dashboard Insight. مؤرشف من الأصل في 2014-01-05. اطلع عليه بتاريخ 2011-02-14.
  14. ^ "Fake doctors' sick notes for Sale for £25, NHS fraud squad warns". London: The Telegraph. 26 أغسطس 2008. مؤرشف من الأصل في 2017-09-01. اطلع عليه بتاريخ 2011-09-16.
  15. ^ "Big Data: The next frontier for innovation, competition and productivity as reported in Building with Big Data". The Economist. 26 مايو 2011. مؤرشف من الأصل في 2011-06-03. اطلع عليه بتاريخ 2011-05-26.
  16. ^ Ortega، Dan. "Mobililty: Fueling a Brainier Business Intelligence". IT Business Edge. مؤرشف من الأصل في 2011-07-05. اطلع عليه بتاريخ 2011-06-21.
  17. ^ Khambadkone، Krish. "Are You Ready for Big Data?". InfoGain. مؤرشف من الأصل في 2011-03-14. اطلع عليه بتاريخ 2011-02-10.
  18. ^ U.S. Department of Education Office of Planning, Evaluation and Policy Development (2009). Implementing data-informed decision making in schools: Teacher access, supports and use. United States Department of Education (ERIC Document Reproduction Service No. ED504191)
  19. ^ Rankin, J. (2013, March 28). How data Systems & reports can either fight or propagate the data analysis error epidemic, and how educator leaders can help. Presentation conducted from Technology Information Center for Administrative Leadership (TICAL) School Leadership Summit. نسخة محفوظة 26 مارس 2019 على موقع واي باك مشين.
  20. ^ Alan Norton (9 يوليو 2012). "10 reasons why I avoid social networking services". TechRepublic. مؤرشف من الأصل في 2019-02-12. اطلع عليه بتاريخ 2016-01-04.

Read other articles:

Rajiv Gandhi Sports Complex

Rajiv Gandhi Sports ComplexRajiv Gandhi Sports StadiumLocationSector06 Rohtak, HaryanaEstablishment2012Capacity8,000OwnerHaryana Urban Development AuthorityOperatorHaryana Urban Development Authority Rajiv Gandhi Sports Complex is a sports stadium in Rohtak, Haryana. The stadium was established in 2012 and is owned by Haryana Urban Development Authority. The stadium is the premier sports venue in the city with a capacity of 8,000 with international standard facilities. The stadium has got fa...

 

Analisis kompleks

Dalam matematika, analisis kompleks (Inggris: complex analysiscode: en is deprecated ), merupakan cabang analisis matematis yang membahas fungsi dari bilangan kompleks (yakni mengkaji tidak hanya satu bilangan, melainkan dua bilangan, yakni bilangan riil dan bilangan imajiner[1]). Analisis kompleks biasanya dikenal sebagai teori fungsi variabel kompleks atau teori fungsi peubah kompleks. Konsep analisis kompleks Konsep analisis kompleks ini hampir mirip dengan konsep analisis real. Be...

 

Diskografi BNK48

Diskografi BNK48 terdiri dari single dan album. Single utama memiliki judul lagu yang lagu oleh pemilihan BNK48 anggota disebut senbatsu (Jepang: 選抜; pilihan). Sebagian besar lagu adalah cover lagu Jepang yang aslinya direkam oleh AKB48, kelompok kakak perempuan BNK48, dengan lirik Jepang diterjemahkan ke dalam bahasa Thailand.[1] Singles Year No. Title Pelirisan Sales Streaming Source Album 2017 1 Aitakatta – Yak Cha Dai Phop Thoe 8 Agustus 2017 13,500 387,000 [2] R...

Akulah Miki

Akulah MikiGenre Drama Roman PembuatMD EntertainmentDitulis olehHilman HariwijayaSkenarioHilman HariwijayaSutradara Ghul Khan Paulus Pui Pemeran Gunawan Natasha Dewanti Shenny Andrea Tasman Taher Nenny Triana Bemby Putuanda Penggubah lagu temaPopo FauzaLagu pembukaAkulah Miki — Rully RoelLagu penutupAkulah Miki — Rully RoelPenata musik Iwang Modulus Popo Fauza Negara asalIndonesiaBahasa asliBahasa IndonesiaJmlh. musim1Jmlh. episode11ProduksiProduser Dhamoo Punjabi Manoj Punjabi Pen...

 

Appennino parmense

Appennino parmenseIl monte Penna 1.735 mContinenteEuropa Stati Italia Catena principaleappennino tosco-emiliano (negli Appennini) Cima più elevatamonte Sillara (1.861 m s.l.m.) L'Appennino parmense è una sottosezione dell'Appennino settentrionale (Appennino tosco-emiliano) compresa nei confini della provincia di Parma. Comprendendo la zona collinare, occupa circa i 2/3 del territorio provinciale (circa 2.300 km²). Partendo dal passo della Cisa, la parte orientale fa par...

 

Daftar Wakil Bupati Mimika

Wakil Bupati MimikaPetahanaJohannes Rettobsejak 21 November 2023Masa jabatan5 tahunDibentuk14 Desember 2001; 22 tahun lalu (2001-12-14)Pejabat pertamaMethodius MamapukuSitus webmimikakab.go.id/public/ Berikut ini adalah daftar Wakil Bupati Mimika dari masa ke masa. No. Wakil Bupati Potret Mulai menjabat Akhir menjabat Partai Bupati Periode Ref. 1 Methodius Mamapuku 14 Desember 2001 14 Desember 2006 Non Partai Klemen Tinal 1 Jabatan kosong 14 Desember 2006 19 Februari 2007 Athanasius...

Rapaggio

RapaggioRapaghju Vue générale du village. Administration Pays France Collectivité territoriale unique Corse Circonscription départementale Haute-Corse Arrondissement Corte Intercommunalité Communauté de communes de la Castagniccia-Casinca Maire Mandat Stella Pieri 2020-2026 Code postal 20229 Code commune 2B256 Démographie Gentilé I RapaghjinchiI Rapaghjacci (plus familier) Populationmunicipale 29 hab. (2021 ) Densité 11 hab./km2 Géographie Coordonnées 42° 22′...

 

Simone Weil

Artikel ini bukan mengenai [[:Simone Veil, seorang politisi Prancis]]. Simone WeilLahir3 Februari 1909Paris, PrancisMeninggal24 Agustus 1943(1943-08-24) (umur 34)Ashford, Kent, InggrisEraFilsafat abad ke-20AliranFilsafat Kristen, Gnostisisme, NeoplatonismeMinat utamaMetafisika, kosmologi, etika, filsafat politik Dipengaruhi Plato, Aristotle, Socrates, Augustine of Hippo, Thomas Aquinas, Thomas More, John Fisher, Erasmus, Michel de Montaigne, David Hume, Edward Gibbon, Voltaire, Jean...

 

سعيد بن تيمور

سعيد بن تيمور تيمور بن فيصل   معلومات شخصية الميلاد 13 أغسطس 1910   مسقط  الوفاة 19 أكتوبر 1972 (62 سنة)لندن، بريطانيا مكان الدفن مقبرة بروكوود  مواطنة سلطنة عمان  الديانة مسلم الزوجة الزوجة الاولى/فاطمة المعشني الزوجة الثانية/ميزون المعشني الأولاد قابوسأميمة الأب تي�...

Vysšaja Liga 1994

Vysšaja Liga 1994 Competizione Vysšaja Liga Sport Calcio Edizione 3ª Organizzatore Federazione calcistica della Russia Date dall'11 marzo 1994al 6 novembre 1994 Luogo  Russia Partecipanti 16 Formula Girone all'italiana Risultati Vincitore Spartak Mosca(3º titolo) Retrocessioni Dinamo Stavropol'Lada Togliatti Statistiche Miglior marcatore Simutenkov (21) Incontri disputati 240 Gol segnati 590 (2,46 per incontro) Cronologia della competizione 1993 1995 Manuale La Vysšaj...

 

Giovanni Giudice

Giovanni Giudice Senatore della Repubblica ItalianaDurata mandato1976 –1979 LegislaturaVII CircoscrizioneSicilia Deputato della Repubblica ItalianaDurata mandato1979 –1983 LegislaturaVIII CircoscrizionePalermo-Trapani-Agrigento-Caltanissetta Dati generaliPartito politicoSinistra indipendente Giovanni Giudice (Palermo, 24 settembre 1933 – Palermo, 27 ottobre 2016) è stato un biologo e politico italiano. Biografia Docente di anatomia comparata e biologia ...

 

渡船街 (香港)

  此条目页的主題是香港九龍的渡船街。关于其他地方的同名街道，請見「渡船街」。 Ferry Street渡船街渡船街與西九龍走廊的交匯路段，此段連同渡船街天橋隸屬於5號幹線。命名緣由命名文件：1941年10月24日憲報第1260號政府公告、1947年5月23日憲報第431號政府公告、1975年3月14日憲報第585號政府公告、2020年10月16日憲報第5984號政府公告命名日期1941年10月24日[1]道路...

USS Grenadier (SS-210)

Submarine of the United States For other ships with the same name, see USS Grenadier. History United States BuilderPortsmouth Naval Shipyard, Kittery, Maine[1] Laid down2 April 1940[1] Launched29 November 1940[1] Commissioned1 May 1941[1] Honors andawards 4 × battle stars FateScuttled off Phuket, 22 April 1943, after being damaged by Japanese aircraft[2] General characteristics Class and typeTambor class diesel-electric submarine[2] Displacemen...

 

Terranigma

1995 video gameTerranigmaAustralian box artDeveloper(s)QuintetPublisher(s)JP: EnixPAL: NintendoDirector(s)Tomoyoshi MiyazakiProducer(s)Masaya HashimotoShinji FutamiJun TodaDesigner(s)Tomoyoshi MiyazakiArtist(s)Kamui FujiwaraWriter(s)Tomoyoshi MiyazakiReiko TakebayashiComposer(s)Miyoko TakaokaMasanori HikichiPlatform(s)Super Nintendo Entertainment SystemReleaseJP: October 20, 1995PAL: December 19, 1996Genre(s)Action role-playing gameMode(s)Single-player Terranigma[a] is a 1995 action r...

 

Carl Gustaf 8.4 cm recoilless rifle

Man-portable multi-role weapon system Carl-Gustaf 84 mm Recoilless Rifle Carl Gustaf M4 anti-tank weaponTypeShoulder-fired recoilless rifle(crew-served multi-role infantry support gun)[1][2][3][4]Place of originSwedenService historyIn service1948–presentUsed bySee UsersWarsSee WarsProduction historyDesignerHugo Abramson, Sigfrid Akselson and Harald JentzenDesigned M1: 1946 M2: 1964 M3: 1986 M4: 2014[5][6] ManufacturerSaab B...

Ягорлик

У Вікіпедії є статті про інші значення цього терміна: Ягорлик (значення). Ягорлик Ягорлик у селі Довжанка47°22′59″ пн. ш. 29°11′33″ сх. д. / 47.38310000002777400° пн. ш. 29.19270000002777721° сх. д. / 47.38310000002777400; 29.19270000002777721Витік на схід від смт Слобідки• координати ...

 

نظام تقييم خطورة الأوبئة

يفتقر محتوى هذه المقالة إلى الاستشهاد بمصادر. فضلاً، ساهم في تطوير هذه المقالة من خلال إضافة مصادر موثوق بها. أي معلومات غير موثقة يمكن التشكيك بها وإزالتها. (مايو 2020) قيد التطوير نظام تقييم خطورة الوباء: نظام تقييم خطورة الوباء هو نظام تقييم يستخدم الأرباع لتقييم كُّل مِن ق...

 

Putri Kaguya

Kakek membawa pulang Putri Kaguya, lukisan karya Tosa Hiromichi. Putri Kaguya (かぐや姫の物語code: ja is deprecated , Kaguya hime no monogatari, Kisah Putri Kaguya) atau Taketori monogatari (竹取物語code: ja is deprecated , Kisah Pengambil Bambu) adalah cerita rakyat Jepang yang tertua.[1] Kisah seorang anak perempuan yang ditemukan kakek pengambil bambu dari dalam batang bambu yang bercahaya. Cerita diperkirakan berasal dari awal zaman Heian. Di dalam Man'yōshū jilid ke-...

Radio SRF 1

Radio SRF 1PaeseSvizzera Data di lancio1931 EditoreSRF Sito webwww.srf.ch/radio-srf-1 DiffusioneTerrestreAnalogicoSvizzera Tedesca DigitaleDAB SatellitareDigitaleDVB-S (Hotbird) Modifica dati su Wikidata · Manuale Radio SRF 1 è un'emittente radiofonica svizzera, di proprietà del gruppo SRF, con sede a Zurigo. Indice 1 Storia 2 Caratteristiche 3 Programmazione 4 Loghi 5 Note 6 Voci correlate 7 Altri progetti 8 Collegamenti esterni Storia L'emittente viene lanciata nel 1931 ed è stata ...

 

Place Stanislas

Place Stanislas, Place de la Carrière dan Place d'Alliance di NancySitus Warisan Dunia UNESCOKriteriaBudaya: i, ivNomor identifikasi229Pengukuhan1983 (7) Place Stanislas adalah sebuah alun-alun bergaya arsitektur klasik yang terletak di kota Nancy, Lorraine, Prancis. Alun-alun ini merupakan bagian dari Situs Warisan Dunia UNESCO. Pembangunannya diperintahkan oleh Adipati Lorraine Stanislas Leszczyński dan dilancarkan dari tahun 1751 hingga 1755 di bawah pengawasan arsitek Emmanuel Hér...