الفرق بين عملية التنقيب في البيانات وعملية التنقيب على الويب

اقرأ في هذا المقال


تعمل طريقة التنقيب عن البيانات مع التصميم الذي يتم تحديده من البيانات التي يمكن الوصول إليها بالفعل داخل إطار العمل وتعمل طريقة التنقيب على الويب مع التصميم المعترف به بمساعدة “بيانات الويب” المختلفة بشكل فردي، ويُعد تنقيب البيانات موضوعًا شائعًا بين الشركات التي تركز على العملاء، والتنقيب في البيانات هو مصطلح أوسع يعني التنقيب في البيانات واستخراج المعلومات والتي يمكن أن تساعد أثناء اتخاذ القرارات واستراتيجيات التسويق وبناء علاقات عملاء جديدة.

ما هي عملية التنقيب في البيانات

يُشير التنقيب في البيانات إلى استخراج المعلومات الحيوية أو المعرفة من مجموعات البيانات الضخمة، حيث يتم تنقيب البيانات من قبل فرد في حالة معينة على مجموعة معينة من البيانات مع وضع هدف في الاعتبار، كما يمكن أن تكون البيانات أي شيء مثل ملف أو مقطع فيديو أو صور أو نص وما إلى ذلك.

التنقيب عن البيانات هو طريقة لتحليل كميات هائلة من البيانات في محاولة لاكتشاف العلاقات والتصاميم والرؤى، وذات مغزى من حيث أنّها تؤدي إلى بعض المزايا وفي كثير من الأحيان ميزة مالية، وتُعد البيانات في التنقيب عن البيانات كمية أيضًا بشكل عادي خاصةً عندما نفكر في التطور الأسي في البيانات، والتي تقدمها وسائل التواصل الاجتماعي لاحقًا لفترة طويلة أي البيانات الضخمة.

ما هي عملية التنقيب على الويب

تنقيب الويب هو طريقة لاستخدام استراتيجيات وحسابات استخراج البيانات لاستخراج المعلومات على وجه التحديد من الشبكة عن طريق إخراجها من مستندات وخدمات الويب والمحتوى والارتباطات التشعبية وسجلات الخادم، حيث أنّ الهدف الأساسي لتنقيب الويب هو البحث عن التصميمات في معلومات الويب من خلال جمع البيانات وتحليلها من أجل حث الأفكار، كما يتضمن أيضًا طريقة البحث عن بيانات قيمة وغامضة من معلومات الويب.

تُعتبر شبكة الويب العالمية مصدرًا رئيسيًا للبيانات فيما يرتبط بجميع المجالات، حيث يعتمد مستخدمو الويب والأكاديميون والمطورون ومحللو الأبحاث بجمع كل المعلومات الضرورية من خلال شبكة الويب العالمية، كما يُعتبر التنقيب عن البيانات والويب من الأنشطة الصعبة مع الدافع الرئيسي للوصول إلى معلومات ومعرفة جديدة وذات صلة من خلال التركيز على محتواها واستخدامها.

تُستخدم تقنيات التنقيب عن البيانات المرتبطة لاكتشاف المعرفة ومدى نجاحها في تحقيق نتائج أفضل، والمنظمات المهتمة بتعزيز أعمالها من خلال عملية التنقيب تحقق أرباحًا عالية، كما أنها بحاجة إلى اتخاذ العديد من القرارات بناءً على البيانات المتوفرة على نطاق واسع في الأنظمة، ويثير علماء البيانات أسئلة يتم حلها بواسطة محللي البيانات الذين يعملون على عملية التنقيب على الويب.

كما يُشير التنقيب على الويب إلى عملية استخدام تقنيات استخراج البيانات لاستخراج اتجاهات الأنماط المفيدة والمعلومات عادةً بمساعدة الإنترنت من خلال التعامل معها من المستندات والخدمات المستندة إلى الويب، وسجلات الخادم والارتباطات التشعبية والهدف الرئيسي من التنقيب على الويب، هو اكتشاف التصاميم في معلومات الويب عن طريق جمع البيانات وتحليلها بهدف الحصول على رؤى مهمة وينقسم تنقيب الويب إلى ثلاثة أنواع مختلفة وهي كالتالي:

1- التنقيب عن محتوى الويب

يشير التنقيب عن محتوى الويب إلى عملية استخراج البيانات من صفحات الويب من أجل البحث في اتجاهات أساليب مختلفة توفر رؤية مفيدة وهناك تقنيات مختلفة لاستخراج البيانات المفيدة مثل “تجريف الويب”، ومن أجل إجراء حدث أو أي مؤتمر تحتاج أولاً إلى جمع معلومات مفيدة حول الموقع المحدد، ولإجراء التحليل تحتاج إلى جمع معلومات حول الموقع المحدد ومدى تواجد موقع الحدث من المدعوين، حيث يأتي التنقيب عن محتوى الويب في الصورة عندما يتم استخراج أي بيانات خاصة بالموقع من الويب.

2- التنقيب عن بنية الويب

يُشير التنقيب عن هيكل الويب إلى العملية التي يتم فيها جمع البيانات من الارتباطات التشعبية التي تؤدي إلى صفحات متعددة وإعدادها للبحث عن أنماط واتجاهات جديدة، ولعرض ملف تعريف الفرد من صفحة ويب هناك احتمال أن يقوموا بإدراج روابط منصة الوسائط الاجتماعية الخاصة بهم، لذلك لا يتم التنقيب عن البيانات من مصدر فردي فحسب بل أيضًا من الصفحة المتداخلة من خلال ارتباطات تشعبية متعددة مرتبطة بكل صفحة.

3- التنقيب عن استخدام الويب

عند استضافة تطبيق ويب يتم إنشاء سجلات خادم ويب متعددة حول نشاط الويب الخاص بمستخدم التطبيق.

الفرق بين عملية التنقيب في البيانات وعملية التنقيب على الويب

الرقم

عملية التنقيب عن الويب

عملية التنقيب عن البيانات

1

يتم استخدام “تنقيب الويب” في مجال “تحليلات البيانات”، حيث يتم تغيير المعلومات الأولية التي يمكن الوصول إليها أو تعديلها إلى ترتيب مهم بشكل فردي.

يتم اعتماد “استخراج البيانات” في الغالب في أنواع مختلفة من الشركات التي تعمل على قاعدة “الذكاء الاصطناعي”، حيث يتم ترقية القرارات التجارية المختلفة بمساعدة أنشطة صنع الاختيار المختلفة بمساعدة الابتكار.

2

يتضمن “تنقيب الويب” أيضًا عمليات مثل استخراج المعلومات وإيحاء التصميم وفهم الخوارزمية وما إلى ذلك ولكن هذه العمليات كلها تحدث بمساعدة “الويب”، والتي تكون أيضًا على “خوادم الويب” و”مستندات الويب” المختلفة بشكل منفصل.

يتم تنفيذ “التنقيب عن البيانات” وفي أغلب الأحيان بواسطة خبراء مثل “مهندسو البيانات” المختلفون و”علماء البيانات” وما إلى ذلك.

3

الأدوات المختلفة المستخدمة في إعداد “Web Mining” هي: “Apache Logs” و”Scrapy” و”PageRank” وما إلى ذلك ، بمساعدة هذه العمليات يتم تنفيذها بشكل فردي.

الأدوات المختلفة المستخدمة في معالجة “التنقيب عن البيانات” هي “خوارزميات التعلم الآلي” وما إلى ذلك.

4

يعد التنقيب على الويب جديرًا بالملاحظة لسحب عملية التنقيب عن البيانات الحالية.

تعتمد العديد من المنظمات على استخراج البيانات من أجل التعامل مع الاختيار.

5

المهارات المطلوبة لتنقيب الويب هي المعرفة بمستوى التطبيق وهندسة البيانات والإحصاءات والاحتمالات.

المهارات المطلوبة لاستخراج البيانات هي تقنيات تنظيف البيانات وخوارزميات التعلم الآلي والإحصاءات والاحتمالات.

6

التنقيب على الويب هو تطبيق أساليب التنقيب عن المعلومات لاستخراج المعلومات من معلومات الويب وحساب تقارير الويب والارتباطات التشعبية بين المحفوظات.

تطبيقات تنقيب البيانات هي تحليل البيانات المالية وصناعة البيع بالتجزئة وصناعة الاتصالات السلكية واللاسلكية والبيولوجية وتحليل البيانات.

7

يمكن لعلماء البيانات ومهندسي البيانات ومحللي البيانات القيام بالتنقيب على شبكة الإنترنت.

يمكن لمهندسي البيانات وعلماء البيانات القيام باستخراج البيانات.

8

يعتمد التنقيب على الويب على تحديد الأنماط من بيانات الويب.

يعتمد استخراج البيانات على تحديد الأنماط من البيانات المتاحة في أي نظام.

9

الأدوات المستخدمة بواسطة التنقيب على الويب هي سجلات: (PageRank وScrappy وApache).

الأدوات المستخدمة من خلال التنقيب عن البيانات هي خوارزميات التعلم الآلي.

10

يستخدم نفس العملية ولكن على الويب باستخدام مستندات الويب.

تطبيقات التنقيب عن البيانات هي التنبؤ بالطقس وتحليل السوق واكتشاف الاحتيال وما إلى ذلك.

المصدر: Data Science from Scratch: First Principles with Python by Joel Grus / 2nd EditionAn Introduction to Data Science By Jeffrey S. Saltz, Jeffrey M. Stanton / First EditionIntroducing Data Science: Big data, machine learning, and more, using Python tools By Davy Cielen, Arno Meysman / First EditionFoundations of Data Science By Avrim Blum, John Hopcroft, Ravindran Kannan / First Edition


شارك المقالة: