Education — a classification, not a measurement. An on-box language model (Qwen3.6-35B-A3B-FP8, prompt version 1) read this channel’s own recent posts on 11 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 99% confidence. This is a model’s judgement about what the channel is likely to be about, not a fact this register measured the way a subscriber count or a view count is measured — it can be revised on a later pass, and it carries no weight anywhere else on this page. How this classification works, and the other topics.
Growth
43 measurements spanning 78 days, net +202. Dots are measurements; the straight line between them is drawn to join them, not to claim we know the path taken in between — snapshots are recorded only when a count changes, so gaps mean “no change observed”, never “interpolated”. The vertical axis spans 10,059–10,327 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded, most recent 20 of 43
Measured (UTC)
Subscribers
Change
4 Nov 2026, 05:19
10,292
-4
3 Nov 2026, 03:17
10,296
+6
2 Nov 2026, 04:50
10,290
+5
1 Nov 2026, 02:27
10,285
+3
31 Oct 2026, 01:47
10,282
-2
29 Oct 2026, 23:14
10,284
-2
28 Oct 2026, 22:07
10,286
+3
27 Oct 2026, 23:21
10,283
+3
27 Oct 2026, 02:17
10,280
+2
25 Oct 2026, 23:14
10,278
+4
24 Oct 2026, 23:36
10,274
+5
22 Oct 2026, 23:49
10,269
-3
22 Oct 2026, 00:49
10,272
+2
20 Oct 2026, 21:49
10,270
+8
19 Oct 2026, 20:30
10,262
+5
17 Oct 2026, 18:27
10,257
-1
15 Oct 2026, 18:48
10,258
-6
14 Oct 2026, 20:30
10,264
+6
13 Oct 2026, 14:36
10,258
+26
9 Oct 2026, 17:19
10,232
first reading
Engagement
42 posts held, back to 25 July 2026 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 22 pages of Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR · 30 days
6.91%
avg views ÷ 10,292 subscribers
Avg views / post
711
22 posts measured
Reaction rate
1.22%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
22
of 42 held
ERR is average views per post over the last 30 days divided by subscribers, the definition TGStat uses, so this figure is comparable with the one you will see elsewhere. It falls structurally as a channel grows: a high ERR on a small channel and a low one on a large channel describe reach mathematics, not quality. We publish the figure and the sample it came from and pass no verdict on it.
ER is defined industry-wide as (forwards + reactions + comments) ÷ views — note the denominator is views, not subscribers. Telegram’s public web preview carries views and reactions but not forward or comment counts, so the reaction rate above is the reactions term only and is therefore a floor: the true ER for this channel is higher by an amount we have not measured and will not estimate.
What these figures were computed from
Window
Rolling 30 days · latest post in window 4 November 2026
Posts held
42 (25 July 2026 – 4 November 2026)
Views total
15,647
Reactions total
191
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
4 Nov 2026, 20:21 UTC
Views are a single reading per post, taken at the time above. A post published in the last day or two is still accumulating views, which pulls the 30-day average down slightly. That is a property of the standard definition rather than a fault in it, so we keep the definition rather than “correcting” the number into something nobody can reproduce.
Precision. Telegram publishes view counts on its public widget in short form — 8.12K, 3.7M — so any reading at or above 1,000 reaches us rounded to three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. Averages and rates derived from them are shown to the same precision rather than to the unit: a figure like 3,701,250 would assert digits nobody measured.
Reaction counts are published per emoji and rounded the same way, so a total below 1,000 is exact and a larger one is a sum that may carry a rounded component from each emoji above 1,000. Because it is a sum, it does not look rounded — read a large reaction total as three significant figures per contributing emoji rather than as the figure it prints.
What this channel posts
Photos
39
Videos
1
Links
117
Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 4 November 2026 — not the date at the top of this page, which is when the subscriber count was last read. Below Telegram’s rounding threshold, so these counts are exact.
Reaction mix
346 reactions across 42 posts, in 4 distinct kinds. The most used accounts for 55.2% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
191
55.2%
👍
70
20.2%
👏
46
13.3%
🔥
39
11.3%
No sentiment is inferred, and none should be read in. This table is ordered by count and by nothing else. Emoji do not carry stable meaning across languages or communities — 🙏 is thanks in one channel and mourning in another — so we publish which ones were pressed and how often, and pass no judgement on what an audience meant by them.
Precision. Telegram publishes reaction counts per emoji and short-forms each one — 4.34K, 1.2M — so any single kind at or above 1,000 reaches us at three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. The shares above are ratios of those figures and carry the same error. This is also why the total here can differ slightly from a reaction total printed elsewhere on the page: both are sums of the same rounded parts, taken over samples with different edges.
Coverage. Reactions were read on 42 of the 42 sampled posts in this sample. Summed by Telegram’s own count on each post — not by adding up the per-emoji breakdown above — those same posts carry 346 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 42 most recent posts we hold, published 25 July 2026 to 4 November 2026, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.
Recent posts
Telegram’s own ‘edited’ marker: 0 of 22 posts held from the last 30 days (0%) carried it when this register last read them. The marker says a post was changed after publishing, not what it said before — this register holds the earlier wording only where an edit fell between two of its own reads (see the edit ledger and how it is measured).
🤖 كيف تستخدم ChatGPT لتعلم SQL؟
إذا كنت مبتدئًا في SQL، يمكنك الاستفادة من الذكاء الاصطناعي كمدرب شخصي.
جرب كتابة هذا الطلب:
“تصرف كمدرب SQL للمبتدئين. أعطني جدول بيانات افتراضيًا يحتوي على العملاء والمبيعات، ثم اطرح عليّ 5 تمارين تبدأ من SELECT وتنتهي بـGROUP BY. لا تعرض الحلول حتى أجيب.”
بهذه الطريقة يمكنك:
☑ تعلم المفاهيم تدريجيًا.
☑ تطبيق التمارين.
☑ مراجعة الأخطاء.
☑ فهم الأكواد بدل حفظها.
🎯 لا تجعل الذكاء …
📈 كيف تحسب نسبة النمو بطريقة صحيحة؟
تخيل أن مبيعات متجر كانت:
سبتمبر: 80,000 ريال.
أكتوبر: 100,000 ريال.
لحساب نسبة النمو:
نسبة النمو = (القيمة الجديدة − القديمة) ÷ القيمة القديمة × 100
النتيجة:
(100,000 − 80,000) ÷ 80,000 × 100 = 25%
أي أن المبيعات ارتفعت بنسبة 25%.
لكن انتبه!
إذا كانت القيمة السابقة صفرًا، فلا يمكن استخدام المعادلة مباشرة.
💡 نسبة النمو تساعدك على فهم التغير النسبي، لكن يجب النظر أيضًا إل…
💻 خمس دوال Excel يجب أن تتقنها
إذا كنت تستخدم Excel في عملك، فهذه الدوال ستوفر عليك الكثير من الوقت:
1️⃣ XLOOKUP: البحث عن قيمة وإرجاع بيانات مرتبطة بها.
2️⃣ SUMIFS: جمع الأرقام بناءً على عدة شروط.
3️⃣ COUNTIFS: حساب عدد السجلات التي تحقق شروطًا معينة.
4️⃣ IF: تنفيذ عمليات منطقية بناءً على شرط.
5️⃣ IFERROR: التعامل مع الأخطاء الناتجة عن المعادلات.
مثال:
لديك ملف يحتوي على 5,000 موظف وتريد حساب عدد الموظفين في …
📊 ما الفرق بين محلل البيانات وعالم البيانات؟
كثير من المبتدئين يخلطون بين الوظيفتين، رغم وجود اختلافات في طبيعة العمل.
🔹 محلل البيانات (Data Analyst):
يركز على فهم البيانات الحالية والتاريخية، وإعداد التقارير، واستخراج المعلومات التي تساعد الإدارة على اتخاذ القرارات.
🔹 عالم البيانات (Data Scientist):
يستخدم الإحصاء والبرمجة وتعلم الآلة لبناء نماذج تساعد على التنبؤ واكتشاف الأنماط المعقدة.
مثال:
محلل البيانات يدرس…
🚀 خطة 30 يومًا لتطوير مهارات تحليل البيانات
إذا كنت مبتدئًا وتريد تطوير نفسك خلال الشهر القادم، جرب هذه الخطة:
📅 الأسبوع الأول: Excel
تعلم:
SUMIFS وXLOOKUP وPivotTable.
📅 الأسبوع الثاني: SQL
تعلم:
SELECT وWHERE وGROUP BY وJOIN.
📅 الأسبوع الثالث: Power BI
تعلم:
استيراد البيانات، تنظيفها، العلاقات، وتصميم لوحة بسيطة.
📅 الأسبوع الرابع: مشروع عملي
اختر بيانات مبيعات أو موارد بشرية أو تشغيل.
ثم:
نظف البيانات.
حل…
🧪 تحدي عملي: حلل مبيعات متجر
تخيل أن لديك متجرًا إلكترونيًا وحققت النتائج التالية:
يناير: 40,000 ريال.
فبراير: 45,000 ريال.
مارس: 42,000 ريال.
أبريل: 55,000 ريال.
ما المطلوب منك؟
1️⃣ احسب إجمالي المبيعات للأشهر الأربعة.
2️⃣ احسب متوسط المبيعات الشهرية.
3️⃣ حدد الشهر الأعلى مبيعات.
4️⃣ احسب نسبة النمو من مارس إلى أبريل.
5️⃣ اقترح سؤالًا تحليليًا يساعد على تفسير ارتفاع أبريل.
🎯 شارك إجاباتك في المجموعة.
ال…
🔐 خصوصية البيانات مسؤولية المحلل
امتلاك صلاحية الوصول إلى البيانات لا يعني أنه مسموح لك مشاركتها مع الجميع.
قد تحتوي ملفات التحليل على:
بيانات العملاء.
أرقام الهواتف.
الرواتب.
المعلومات المالية.
البيانات الشخصية.
لذلك احرص على:
☑ استخدام البيانات للغرض المصرح به.
☑ عدم مشاركة الملفات مع غير المخولين.
☑ إخفاء البيانات الشخصية عندما لا تكون ضرورية.
☑ الالتزام بسياسات المؤسسة والأنظمة المعمول بها.
المحلل المحترف…
📊 لماذا يجب أن تتعلم DAX؟
إذا بدأت استخدام Power BI، فستسمع كثيرًا عن DAX.
وهي لغة تعبيرات تُستخدم لإنشاء حسابات ومقاييس داخل نموذج البيانات.
مثل:
إجمالي المبيعات.
متوسط قيمة الطلب.
نسبة النمو.
المبيعات منذ بداية السنة.
مثال بسيط:
dax
Total Sales = SUM(Sales[Amount])
هذا المقياس يحسب مجموع قيم المبيعات وفق سياق التصفية المستخدم في التقرير.
💡 ابدأ بالمقاييس البسيطة، ثم تعلم CALCULATE وFILTER ومفاهيم سياق ال…
💡 كيف تستخدم Excel لاكتشاف أفضل المنتجات؟
لديك ملف يحتوي على 10,000 عملية بيع.
وتريد معرفة أكثر 5 منتجات تحقيقًا للإيرادات.
الطريقة:
1️⃣ حدد البيانات.
2️⃣ اختر Insert ثم PivotTable.
3️⃣ ضع اسم المنتج في Rows.
4️⃣ ضع قيمة المبيعات في Values.
5️⃣ رتّب النتائج من الأكبر إلى الأصغر.
6️⃣ اعرض أعلى 5 منتجات.
خلال دقائق تستطيع استخراج معلومة مهمة.
لكن تذكر:
المنتج الأعلى مبيعات ليس بالضرورة الأعلى ربحية.
📈 ما الفرق بين Forecast وTarget؟
كثير من الموظفين يخلطون بين التوقع والمستهدف.
Target – المستهدف:
النتيجة التي تريد المؤسسة تحقيقها.
Forecast – التوقع:
النتيجة التي تشير البيانات والافتراضات إلى إمكانية تحقيقها.
مثال:
المستهدف السنوي للمبيعات = 10 ملايين ريال.
التوقع بناءً على الأداء الحالي = 8.5 ملايين ريال.
الفجوة المتوقعة = 1.5 مليون ريال.
🎯 هنا يأتي دور التحليل في تحديد الإجراءات اللازمة لتقليل الفجوة.
🤖 هل الذكاء الاصطناعي سيستبدل محلل البيانات؟
الذكاء الاصطناعي يستطيع اليوم المساعدة في كتابة الأكواد وتنظيف البيانات وإعداد الملخصات.
لكن محلل البيانات لا يقتصر عمله على هذه المهام.
هناك مهارات أخرى مهمة:
🧠 فهم طبيعة العمل.
🎯 تحديد المشكلة الصحيحة.
📊 تقييم جودة البيانات.
🔍 التحقق من النتائج.
💡 تقديم توصيات قابلة للتنفيذ.
الذكاء الاصطناعي قد يغير طبيعة عمل المحلل ويؤتمت بعض مهامه، لكنه لا يلغي الحاجة إلى الحك…
🎯 كيف تقيس نجاح حملة تسويقية؟
تخيل أنك أنفقت 5,000 ريال على حملة إعلانية.
حققت الحملة:
100,000 مشاهدة.
2,000 زيارة.
100 عملية شراء.
15,000 ريال مبيعات.
يمكنك حساب:
📌 معدل التحويل من الزيارة إلى الشراء:
100 ÷ 2,000 × 100 = 5%
📌 تكلفة اكتساب العميل:
5,000 ÷ 100 = 50 ريالًا.
📌 العائد على الإنفاق الإعلاني (ROAS):
15,000 ÷ 5,000 = 3
أي أن كل ريال إعلاني حقق 3 ريالات من المبيعات المنسوبة للحملة.
لكن هل الحملة مر…
❤2👏2👍1
Showing the 12 most recent of 42 posts we hold for @dataanalysis11. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.
Appears in Telegram’s recommendations for other channels
The reverse of the list above, and a different kind of signal. This does not require this channel to have ever been asked about directly — each row below is a channel we DID ask Telegram about, whose Telegram-generated list happened to include this one. A channel can appear here with an empty list above it, because being named by someone else’s query is independent of having been queried itself.
Excel & Data analysis @Free_Excel · 38,174 Telegram ranks this channel #6 of 63 here — alongside 62 others — read 31 August 2026
الفيصل (تقنية ، بوتات ، برمجة) @al_fi9l · 179,200 Telegram ranks this channel #33 of 51 here — alongside 50 others — read 21 August 2026
بدر اللامي تاريخك بالعامي @Baderallami99 · 22,710 Telegram ranks this channel #42 of 60 here — alongside 59 others — read 19 September 2026
الإنجليزية مع حنان 2 @English_with_Hanan2 · 49,376 Telegram ranks this channel #65 of 81 here — alongside 80 others — read 31 August 2026
الذكاء الاصطناعي بالعربية @Ai_Arabic1 · 59,442 Telegram ranks this channel #71 of 83 here — alongside 82 others — read 23 August 2026
وظائف المدينة المنورة 24 🇸🇦 @madinajobs24 · 89,789 Telegram ranks this channel #85 of 86 here — alongside 85 others — read 18 August 2026
Yasariyah @yasariyah · 33,853 Telegram ranks this channel #92 of 92 here — alongside 91 others — read 3 September 2026
This channel appears in 7 seed channels' Telegram-generated recommendation lists in total. Each is Telegram’s list for THAT channel, not this one — see how this is measured.
Cite this entry
A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 4 November 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“تحليل البيانات” (@dataanalysis11), 10,292 subscribers as measured 4 November 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/dataanalysis11.
Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.