مستقبل تنقيب البيانات Data Mining

اقرأ في هذا المقال


تدعم أنظمة التنقيب عن البيانات التي توفر وظائف متعددة لتنقيب البيانات وطرق متعددة لكل وظيفة المستخدم بمزيد من المرونة وقوة التحليل، وقد تتطلب بعض المشكلات من المستخدمين تجربة بعض وظائف التنقيب المختلفة أو دمج العديد منها معًا ويمكن أن تكون الطرق المختلفة أكثر كفاءة من غيرها لأنواع مختلفة من البيانات.

ما هو مستقبل عملية التنقيب عن البيانات

1- التنقيب عن البيانات الموزعة

ينتقل التنقيب عن البيانات الموزعة إلى مستويات أعلى الآن نظرًا لقدرته على إجراء التنقيب عن المعلومات كبيرة الحجم المخزنة في مواقع مختلفة للشركة أو داخل مؤسسات مختلفة، حيث من أجل التنقيب عن البيانات من مواقع مختلفة والحصول على رؤى وتقارير أفضل تتعلق بالبيانات، تستخدم الشركات خوارزميات معقدة للغاية تزودهم ببيانات عالية الجودة.

2- التنقيب في بيانات الوسائط المتعددة

يعُد التنقيب عن بيانات الوسائط المتعددة أحد أحدث الاتجاهات التي تنمو بسرعة، حيث إنّها واحدة من أفضل الطرق لالتقاط البيانات بدقة واستخراج البيانات من مصادر الوسائط المتعددة المختلفة، بما في ذلك الصوت والفيديو والنص التشعبي وما إلى ذلك والتي يتم تحويلها بعد ذلك إلى تمثيل رقمي، ويُستخدم استخراج بيانات الوسائط المتعددة على نطاق واسع لتجميع وتصنيف وإجراء فحوصات التشابه وتحديد الجمعيات.

3- التنقيب عن البيانات في كل مكان

يدور التنقيب عن البيانات في كل مكان حول استخراج البيانات من الأجهزة المحمولة للحصول على معلومات حول أي شخص معين، وعلى الرغم من أنّها تواجه العديد من التحديات بما في ذلك التعقيد والخصوصية والتكلفة وغير ذلك الكثير إلّا أنّها تأمل في النمو أكثر في الصناعات المختلفة خاصةً لدراسة التفاعلات بين الإنسان والحاسوب.

4- التنقيب عن البيانات المكانية والجغرافية

يُعد التنقيب عن البيانات المكانية والجغرافية أحد الأنواع الشائعة في عملية التنقيب عن البيانات والتي تُستخدم لاستخراج المعلومات من مصادر مثل: البيانات البيئية والفلكية والجغرافية إلى جانب الصور المأخوذة من الفضاء الخارجي، حيث يعرض جوانب مختلفة من البيانات مثل: المسافة والطوبولوجيا والتي تعتبر عناصر مهمة في المعلومات الجغرافية وتطبيقات التنقل الأخرى.

5- التنقيب عن البيانات المتسلسلة والسلاسل الزمنية

يستخدم هذا النوع من التنقيب عن البيانات لدراسة الاتجاهات الدورية والموسمية ممّا يساعدك على تحليل الأحداث العشوائية التي تحدث فوق سلسلة الأحداث العادية، ويتم استخدام التنقيب عن بيانات السلاسل الزمنية والتسلسل بشكل خاص من قبل شركات البيع بالتجزئة لتقييم أنماط الشراء وسلوكيات العملاء.

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


شارك المقالة: