تعمل المعالجة المسبقة للبيانات على تحويل البيانات إلى شكل تتم معالجته بسهولة وفعالية أكبر في استعمال البيانات والتعلم الآلي ومهام علوم البيانات الأخرى، وتُستخدم التقنيات عمومًا في المراحل الأولى من التعلم الآلي وخط أنابيب تطوير الذكاء الاصطناعي لضمان نتائج دقيقة.
دعمت (SQL) التنقيب عن البيانات منذ إصدارها في عام 2000م وتتضمن (SQL Data Mining) العديد من الخوارزميات مثل طرق التجميع والشبكات العصبية والانحدار اللوجستي والانحدار الخطي وأشجار القرار ومصنفات (Bayes)، وتتضمن جميع النماذج صورًا مدمجة للمساعدة في تطوير النماذج وتحسينها وتقييمها.
مع التطورات في تنقيب البيانات دخل مفهوم توزيع البيانات (DDM) حيز التنفيذ، حيث ينطوي التنقيب عن البيانات الموزعة على استخراج مجموعات البيانات بغض النظر عن مواقعها المادية، ويتمثل دورها الرئيسي في استخراج المعلومات من قواعد البيانات غير المتجانسة الموزعة واستخدامها في صنع القرار.
تعد معالجة البيانات المهيكلة أبسط مقارنة بالبيانات غير المهيكلة لأنّها تتكون من تنسيق واحد محدد فقط، ومع ذلك نظرًا للتقدم التكنولوجي يمكن للعديد من أدوات التنقيب عن البيانات معالجة البيانات غير المهيكلة بسلاسة، مثل (Talkwalker Analytics) و(Orange) و(RapidMiner).
في الواقع تستعد تطبيقات التنقيب عن البيانات لتصبح المستهلك المسيطر للحوسبة الفائقة في المستقبل القريب، حيث هناك ضرورة لتطوير خوارزميات متوازية فعالة لتقنيات استخراج البيانات المختلفة، ومع ذلك فإنّ تصميم مثل هذه الخوارزميات يمثل تحديًا.
إنّ تقنية تجميع البيانات (Binning) يُطلق عليها أيضًا التميية وهي تقنية لتقليل العلاقة الأساسية للبيانات المستمرة والمنفصلة ويجمع Binning القيم المرتبطة معًا في صناديق لتقليل عدد القيم المميزة، ويمكن لـ (Binning) تطوير قيمة النموذج من خلال تحسين العلاقة بين السمات.
يمكن أن تكون مهمة التنقيب عن البيانات تنبؤية ووصفية وإلزامية، حيث أنّ التنقيب الوصفي ينطوي على إيجاد أنماط أو ارتباطات مثيرة للاهتمام تتعلق بالبيانات، وفي المقابل ينطوي التنقيب التنبئي على التنبؤ وتصنيف البيانات التي تم جمعها في الماضي.
يتم إجراء عملية تحليل التنقيب عن البيانات باستخدام خصائص محور التحليل، حيث يمكن أن تكون هذه الخصائص خاصية فريدة لمكون التركيز وفي بعض الأحيان يمكن أن تكون أيضًا خصائص ذات مستوى أعلى من مستوى مكون التركيز.
أثناء التنقيب في البيانات ستجد أنّ الاتصال بين متغير الفئة ومجموعة السمات غير محدد، وهذا يعني أنّه لا يمكن افتراض تسمية الفصل لسجل الاختبار بيقين مطلق حتى لو كانت مجموعة السمات هي نفسها أمثلة التدريب
إنّ التصنيف والتنبؤ هُما طريقتان رئيسيتان تستخدمان لعملية التنقيب عن البيانات، حيث يم استخدام هاتين الطريقتين لتحليل البيانات ولاستكشاف المزيد حول البيانات غير المعروفة، والتصنيف والتنبؤ هما شكلان من أشكال التنقيب في البيانات
من خلال طرق التجميع المختلفة لعملية التنقيب عن البيانات يمكن تجميع البيانات في مجموعات، وهذه المهمة ضرورية لفهم العلاقة بين مجموعات البيانات الخاصة، ومع ذلك فإنّ طرق الرسم البياني العنقودي في عملية التنقيب في البيانات لها عيوبها المختلفة.
باستخدام التنقيب عن البيانات هناك العديد من المزايا التي تساعد على تحسين العملية المحددة وفي بعض الحالات ويؤدي ذلك إلى توفير التكاليف، ويستخدم التنقيب عن البيانات بشكل شائع للوصول إلى كمية كبيرة من البيانات عن الطرق والاتجاهات.
منذ إنشاء عملية تقييم الأنماط في التنقيب عن البيانات يتم إجراء قدر كبير من الأبحاث في مجال التنقيب عن الأنماط التي تستهدف أنواعًا مختلفة من الأنماط بالإضافة إلى المشكلات والتحديات التي تمت مواجهتها أثناء استخراجها
مع استخدام خوارزميات عملية التنقيب عن البيانات بشكل بارز يساعد البعض الآخر في استخراج البيانات والتعلم، حيث إنّه يدمج تقنيات مختلفة بما في ذلك التعلم الآلي والإحصاءات، والتعرف على الأنماط والذكاء الاصطناعي وأنظمة قواعد البيانات.
إنّ الجدولة هي طريقة لعرض البيانات الرقمية في الصفوف والأعمدة بطريقة منطقية ومنهجية للمساعدة في المقارنة والتحليل الإحصائي، بحيث يسمح بإجراء مقارنة أسهل من خلال تقريب البيانات ذات الصلة من بعضها البعض ويساعد في التحليل الإحصائي والتفسير.
هناك العديد من الطرق المستخدمة في التنقيب عن البيانات ولكن الخطوة الحاسمة هي اختيار النموذج المناسب منها وفقًا للعمل أو بيان المشكلة، بحيث تساعد هذه الأساليب في التنبؤ بالمستقبل ثم اتخاذ القرارات وفقًا لذلك وتساعد هذه أيضًا في تحليل مجالات السوق وزيادة إيرادات الشركة.
يُعد التنقيب عن البيانات أداة مفيدة ومتعددة الاستخدامات للأعمال التنافسية اليوم، وفي الأساس الدافع وراء التنقيب عن البيانات سواء كانت تجارية أو علمية، هو نفسه الحاجة إلى العثور على معلومات مفيدة في البيانات لتمكين اتخاذ قرارات أفضل أو فهم أفضل للعالم من حولنا.
يُعرّف التنقيب عن البيانات بأنّه عملية تصفية البيانات وفرزها وتصنيفها من مجموعات بيانات أكبر للبحثث عن أساسيات وعلاقات دقيقة ممّا يساعد المؤسسات على تحديد وحل مشاكل الأعمال المعقدة من خلال تحليل البيانات.
أدى ظهور أجهزة الكمبيوتر الحديثة وتطبيق تقنيات التنقيب عن البيانات إلى أن الشركات يمكنها أخيرًا تحليل كميات هائلة من البيانات واستخراج رؤى قيمة غير بديهية، والتنبؤ بنتائج الأعمال المحتملة وتخفيف المخاطر والاستفادة من الفرص التي تم تحديدها حديثًا.
البيانات قيمة بلا شك، ومع ذلك فإنّ تحليلها ليس بالأمر السهل ومع التوسع الأسي للبيانات يلزم وجود تقنية لاستخراج المعلومات ذات الصلة التي تؤدي إلى رؤى قابلة للاستخدام، وهذا هو المكان الذي يأتي فيه التنقيب عن البيانات.
يُعد التنقيب عن البيانات عملية واسعة المجال ومتنوعة تتضمن العديد من المكونات المختلفة والتي يتم الخلط بينها وبين التنقيب عن البيانات نفسها، حيث تُعد الإحصائيات جزءًا من عملية التنقيب عن البيانات الكلية.
عندما يتم وصف القيم في نطاق قيم عشوائية من حيث إمكانية وقوعها فإنّه تُعد بشكل رئيسي تقسيم الإمكانيات للقيم العشوائية، ويمكن تعيين التوزيع الاحتمالي لمتغير عشوائي عن طريق حساب احتمال حدوث كل قيمة في نطاق المتغير العشوائي.
علم البيانات مهم لمستقبل جميع الصناعات، وسيستمر التنقيب عن البيانات في لعب دور حاسم في هذا المجال مع نموه، كما يمكن أن يقوم على تطوير المهارات من خلال التعليم المتقدم على اكتساب فهم متعمق لما هو استخراج البيانات.
إنّ الجدولة تنجح في تصنيف البيانات في علم البيانات، وهذا يعني أنّ العرض المجدول للبيانات يمكن أن يتم فقط عندما يتم تصنيفها إلى فئات مختلفة، ويتضمن العرض الجدولي للبيانات ترتيب البيانات المصنفة في صفوف وأعمدة ذات رؤوس وعناوين فرعية مناسبة.
إنّ قابلية التوسع في تقنيات التنقيب عن البيانات مهمة جدًا نظرًا للنمو السريع في حجم قواعد البيانات، حيث أصبح استخدام مصنفات شجرة القرار نموذج تصنيف فعال، والهدف الرئيسي من هذا البحث هو دراسة مصنفات شجرة القرار (SDTC) الحالية وتحليلها للعثور على أفضل الخوارزمية.
في هذه الأيام يعمل التنقيب عن البيانات وكشف المعلومات على تطوير ابتكارات مهمة للباحثين والشركات في العديد من الأماكن، وكما أنّ تنقيب البيانات يتشكل في طريقة الإعداد ويؤمن السيطرة، حيث يجب معالجة تحديات التنقيب عن البيانات القادمة.
يعد التنقيب عن البيانات أداة قوية في تحليل البيانات وهناك العديد من الفوائد للتنقيب في البيانات، وهناك أيضًا قيود بما في ذلك انتهاكات خصوصية المستخدم والتكاليف المرتبطة بالبنية التحتية المطلوبة لإدارة البيانات وتكامل النظام وتنفيذ مستودع البيانات.
يُعد التنقيب عن النص أحد أهم الطرق لتحليل ومعالجة البيانات غير المهيكلة والتي تشكل ما يقرب من (80%) من بيانات العالم وتقوم غالبية المؤسسات والمؤسسات بجمع وتخزين كميات هائلة من البيانات في مستودعات البيانات،
يمكن العثور على رؤى مفيدة في أي مكان تقريبًا إذا كانت الشركات تعرف أين تبحث، حيث يُعد ذكاء الأعمال والتحليلات التنبؤية من أكثر الأدوات فعالية لتحسين وتحسين العمليات التجارية والوظائف الأخرى.
يمكن أن تكون التحليلات التنبؤية أداة قوية لتخطيط التسويق والتكتيكات الأخرى في عملك، ومن خلال تحليل النتائج السابقة تفتح تقنية التحليلات التنبؤية الناشئة إمكانيات جديدة للتنبؤ بالأحداث المستقبلية.
