استكشاف البيانات مقابل التحليلات التنبؤية

على الرغم من أنّ استكشاف البيانات والتحليلات التنبؤية متشابهان ظاهريًا إلّا أنّهما مفهومان مختلفان تمامًا يخدمان أغراضًا مختلفة جدًا، كما تقوم بتحليل البيانات لتتعلم شيئًا عن الواقع وتريد أن تتمتع تلك المعرفة بثقة أفضل في قدرتك على اتخاذ قرارات بشأن المستقبل.

ما المقصود باستكشاف البيانات

استكشاف البيانات: هو الخطوة الأولى في أي تحليل للبيانات، حيث يتضمن تلخيص السمة الرئيسية لأي قاعدة بيانات أو مجموعة بيانات، ويتم إجراؤها في الغالب في برامج إحصائية متفاوتة في مستويات التقدم اعتمادًا على مدى تعقيد مجموعة البيانات، كما يمكن إجراؤها باستخدام أدوات التحليل المرئي أيضًا هذا هو الأفضل لأنّه يمكّن المستخدمين من إلقاء نظرة سريعة ومبسطة على أهم المتغيرات والمميزات في مجموعة البيانات، ويساعد المستخدم على تحديد ما إذا كانت المتغيرات التي تظهر على الشاشة جيدة بما يكفي لإجراء مزيد من التحليل بسرعة.

ما المقصود بالتحليلات التنبؤية

يندرج التحليل التنبؤي تحت التحليلات المتقدمة ويستخدم لعمل تنبؤات حول أحداث غير معروفة قد تتكشف في المستقبل، حيث بأبسط طريقة ممكنة يستخدم التحليل التنبؤي مجموعة من البرامج المختلفة، ويقرنها بالعديد من التقنيات التي تتراوح من الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي لتحليل البيانات الموجودة بالفعل والتنبؤ بمسارها في المستقبل.

الاختلافات بين استكشاف البيانات والتحليلات التنبؤية

• استكشاف البيانات هي المرحلة التالية لمرحلة الإعداد، ثم يتم تحليل البيانات المعدة للتمكين من الإجابة على الأسئلة الناشئة عن إعداد البيانات، كما يتم استكشاف البيانات المقدمة بشكل تفاعلي ويتم إعادة تنظيمها بطريقة يتم تقديمها بطريقة مفهومة واستخدامها من قبل صانعي القرار، لذلك فهي مسألة استكشاف البيانات التي لم يتم تغييرها بعد.

• يمكن أن يساعد استخدام المعلومات من التحليلات التنبؤية الشركات وتطبيقات الأعمال في اقتراح الإجراءات التي يمكن أن تؤثر على التغييرات التشغيلية الإيجابية.

• الاستكشاف ضروري لصانعي القرار والذين يحصلون بالتالي على معلومات عن البيانات التي كان من الصعب في السابق إدراكها والتنقيب عن البيانات هو في الواقع الخطوة الأولى في تحليل البيانات، ومن هذه المرحلة يصبح من الممكن التخطيط للقرارات المناسبة للمؤسسة أو الشركة ويتضمن ذلك تحديد وتلخيص الخصائص الرئيسية لمجموعة من البيانات.

• تحدد التحليلات التنبؤية احتمالية القيم باستخدام تقنيات متعددة وتفسر التحليلات التنبؤية البيانات التي لها فترة للمؤسسة لعمل تنبؤات حول المستقبل، ويمكن لتقنيات التحليلات التنبؤية الحالية اكتشاف أنماط في البيانات لتحديد المخاطر والفرص القادمة للمؤسسة.

• هناك حاجة إلى فريق من المحللين ذوي الخبرة للتعامل مع أدوات التحليل المرئي وبرامج الإدارة الإحصائية وفي بعض الأحيان يكون من الضروري استخدام كل من الأدوات اليدوية والآلية، ويمكن استكشاف البيانات يدويًا أو تلقائيًا والأساليب الآلية بالطبع شائعة بسبب دقتها وسرعتها كأدوات تصوير البيانات فعالة.

• تختلف التطبيقات المحتملة للتحليلات التنبؤية على نطاق واسع وكما هو الحال بالنسبة لأنواع النماذج المستخدمة لدعم الرؤى الناتجة، ويبدأ تحديد أنواع تقنيات التحليلات التنبؤية الأفضل لمؤسستك بهدف محدد بوضوح وبمجرد معرفة السؤال الذي تريد الإجابة عليه ويمكن اختيار النموذج الذي يخدمك بشكل أفضل، ويمكن تجميع نماذج التحليلات التنبؤية تقريبًا في الأنواع الأربعة.

• يتيح استخراج البيانات يدويًا تصفية البيانات واستكشافها في ملفات مثل (Excel) وتستخدم البرمجة النصية أيضًا لتحليل البيانات الأولية، ومن بين التقنيات المستخدمة لاستكشاف البيانات التحليل أحادي المتغير وهو أبسط تقنية، حيث يوجد متغير واحد فقط في البيانات، ويتم تحليل البيانات واحدا تلو الآخر ويعتمد التحليل هنا على نوع المتغيرات والتي يمكن أن تكون قاطعة أو مستمرة حسب الحالة.

• يتضمن التحليل ثنائي المتغير تحليل متغيرين، كما يتم حساب العلاقة التجريبية بين كل منهما ويمكن أن يسمى التحليل الذي يتضمن أكثر من متغير تحليل متعدد المتغيرات، حيث يوجد أيضًا تحليل للمكونات الرئيسية بناءً على تحويل المتغيرات المرتبطة إلى عدد أقل من المتغيرات غير المرتبطة، وبعد الاستكشاف يأتي اكتشاف البيانات وهذا فحص للاتجاهات والأحداث لإنشاء تصورات لتقديمها إلى مديري المبيعات وتوجد عدة أدوات؛ لتسهيل استكشاف البيانات والتصور ويتم استخدام (Tableau) و(Power BI) بشكل متكرر.

• ستحدد جودة المدخلات أثناء عملية الاستكشاف جودة المخرجات، لذلك من المهم تطبيق قيمة إدخال متنوعة للغاية بحيث يظل الناتج ثابتًا، ولكي يؤدي استكشاف البيانات إلى بناء نموذج تنبؤي صالح ومن الضروري المضي قدمًا على مراحل ومن المهم تحديد المتغيرات ويجب تحديد متغيرات الإدخال والإخراج أولاً وبعد ذلك يجب تحديد نوع البيانات وفئة المتغيرات.

• كما يمكن أن تكون الخطوة التالية إما التحليل أحادي المتغير أو ثنائي المتغير، ثم يشرع المتخصصون في معالجة القيم المفقودة ومعالجة القيم المتطرفة وبعد التحول المتغير فإنّ إنشاء المتغيرات هو الخطوة الأخيرة.

العلاقة بين استكشاف البيانات والتحليلات التنبؤية

يوفر استكشاف البيانات المعروف أيضًا باسم تحليل البيانات الاستكشافية (EDA) مجموعة من الأدوات البسيطة لتحقيق فهم أساسي للبيانات، حيث يمكن أن تكون نتائج استكشاف البيانات مفيدة للغاية في استيعاب بنية البيانات وتوزيع القيم ووجود القيم القصوى والعلاقات المتبادلة داخل مجموعة البيانات.

والإحصاء الوصفي هو عملية تكثيف الخصائص الرئيسية لمجموعة البيانات في مقاييس رقمية بسيطة، وبعض المقاييس الشائعة المستخدمة هي المتوسط ​​والانحراف المعياري والارتباط، التصوير هو عملية عرض البيانات، أو أجزاء منها في الفضاء الديكارتي أو في الصور المجردة وفي عملية التنقيب عن البيانات يتم الاستفادة من استكشاف البيانات في عملية التحليلات التنبؤية.

ونظرًا لاستمرار تقدم التكنولوجيا المستخدمة في جمع البيانات وتحليلها، فقد طورت المنظمات ممارساتها المتعلقة بالبيانات التنبؤية معها واستكشافها، ويمكن لمحللي البيانات الآن تحقيق مستوى من البصيرة يتجاوز وصف السلوك السابق وبدلاً من ذلك يستخدمون البيانات بشكل استراتيجي للنظر إلى الاحتمالات المستقبلية.