الفرق بين التنقيب عن البيانات الوصفي والتنبؤي

تقنيات التنقيب عن البيانات الوصفية والتنبؤية لها تطبيقات ضخمة في استخراج البيانات، حيث يتم استخدامها لتنقيب أنواع الأنماط ويستخدم التحليل الوصفي لتنقيب البيانات وتحديد البيانات الحالية للأحداث الماضية، حيث في المقابل يعطي التحليل التنبئي إجابات لجميع الاستفسارات المتعلقة بالبيانات الحديثة أو السابقة التي تنتقل عبر استخدام البيانات التاريخية كمبدأ رئيسي لاتخاذ القرار.

ما هو التنقيب عن البيانات الوصفية

عادةً ما يستخدم التنقيب الوصفي لتوفير الارتباط والجدولة المتقاطعة والتردد، كما تُستخدم هذه التقنيات لتحديد انتظام البيانات وكشف الأنماط ويستهدف تلخيص البيانات وتحويلها إلى بيانات ذات مغزى للإبلاغ والرصد، والتنقيب الوصفي كما يوحي الاسم “يصف” البيانات ويقوم بتحويل البيانات إلى تنسيق يمكن قراءته بمجرد جمعها.

يستخدم التحليل الوصفي لاستخراج المعلومات من البيانات ولتحديد المعلومات الحالية حول الأحداث الماضية، وبعبارات بسيطة يستلزم البحث الوصفي تحديد الأنماط أو الارتباطات المثيرة للاهتمام بين البيانات، وهذه الأساليب مخصصة للكشف عن الأنماط وإيجاد الانتظام في البيانات، والاستخدام الآخر للتحليل الوصفي هو العثور على المجموعات الفرعية الأكثر إثارة للاهتمام في مجموعة كبيرة من البيانات.

تهتم التحليلات الوصفية بتلخيص البيانات وتحويلها إلى معلومات يمكن استخدامها لتكوين التقارير والمراقبة، وعلاوةً على ذلك فإنّّه يتيح بإجراء فحص شامل للبيانات، بحيث يتم طرح أسئلة مثل “ماذا حدث؟” و”ماذا يحدث؟” يمكن الإجابة عليها بسهولة وهناك أربعة أنواع مختلفة من مهام التنقيب في البيانات الوصفية وهي على النحو التالي:

• التحليل العنقودي: هو عملية تحديد مجموعات البيانات المتشابهة مع بعضها البعض وعلى سبيل المثال لزيادة معدلات التحويل يمكن تجميع مجموعات العملاء الذين لديهم عادات شراء مماثلة مع منتجات مماثلة.

• تحليل التلخيص: يستلزم طرقًا للحصول على وصف موجز لمجموعة البيانات وعلى سبيل المثال يوفر تلخيص عدد كبير من العناصر المتعلقة بالمبيعات وصفًا عامًا للبيانات والتي يمكن أن تكون مفيدة للغاية لمديري المبيعات والتسويق.

• تحليل قواعد الارتباط: تساعد هذه الطريقة في معرفة الاتصالات المناسبة والمهمة بين المتغيرات المختلفة في قواعد البيانات الكبيرة وصناعة التجزئة هي أفضل مثال.

• تحليل اكتشاف التسلسل: يتعلق الأمر بكيفية القيام بشيء ما بترتيب معين ويعود الأمر كله إلى الطلب الذي يشتري به المستخدم المنتج ويمكن لمالك المتجر بعد ذلك ترتيب العناصر وفقًا لذلك.

ما هو التنقيب عن البيانات التنبؤية

يعني مصطلح “تنبؤي” التنبؤ بشيء ما لذا فإنّ التنقيب عن البيانات التنبؤية هو التحليل الذي يتم إجراؤه للتنبؤ بالحدث المستقبلي أو البيانات أو الاتجاهات الأخرى، كما يمكن أن يمكّن التنقيب عن البيانات التنبؤية محللي الأعمال من اتخاذ القرارات وإضافة قيمة إلى جهود فريق التحليلات، بحيث يدعم التنقيب عن البيانات التنبؤية التحليلات التنبؤية وكما أنّ التحليلات التنبؤية هي استخدام المعلومات للتنبؤ بالنتائج.

الهدف الرئيسي من هذا التنقيب هو قول شيء ما عن النتائج المستقبلية وليس السلوك الحالي، حيث يستخدم وظائف التعلم الخاضع للإشراف والتي تستخدم للتنبؤ بالقيمة المستهدفة، وتسمى الطرق التي تندرج تحت هذا النوع من فئة تنقيب التصنيف وتحليل السلاسل الزمنية والانحدار، ونمذجة البيانات هي ضرورة التحليل التنبئي وهي تعمل من خلال استعمال بعض المتغيرات الحالية للتنبؤ بقيم البيانات غير المعروفة المستقبلية للمتغيرات الأخرى.

بالإضافة إلى ذلك يقوم أيضًا بإجراء المقارنة بين طرق التعلم الخاضعة للإشراف هذه للحصول على الوعي حول قوة ونقاط الضعف في كل طريقة، ويتم تنفيذ هذه العملية برمتها لاكتشاف أنسب التقنيات لاستخراج المعرفة المطلوبة، ويستخدم التحليل الوصفي لتنقيب البيانات وتقديم أحدث المعلومات عن الأحداث الماضية أو الأخيرة، ومن ناحية أخرى يوفر التحليل التنبئي إجابات عن الاستفسارات المستقبلية التي تنتقل عبر استخدام البيانات التاريخية كمبدأ رئيسي لاتخاذ القرارات.

مزايا التنقيب التنبؤي

• يزيد من إنتاج الشركة.

• يقلل من المخاطر في العمل.

• يساعد محللي الأعمال على اتخاذ قرارات أفضل في منظمة الأعمال.

• يساعد في الحفاظ على بيئة تنافسية.

ما هو الفرق بين التنقيب عن البيانات التنبؤية والوصفية