آيه الحصان

تصفية البيانات هي عملية اختيار جزء أصغر من مجموعة البيانات الخاصة واستعمال تلك المجموعة الفرعية للعرض أو التحليل والتصفية بشكل عام مؤقتة ويتم الاحتفاظ بمجموعة البيانات الكاملة ولكن يتم استخدام جزء منها فقط للحساب.

على غرار العديد من الطرق الفريدة لإنشاء البيانات هناك أيضًا مجموعة مقابلة من أنواع البيانات المختلفة تُعد أنواع البيانات مهمة في تحديد كيفية قياس البيانات واستخدامها في النهاية لعمل افتراضات.

التحليلات الوصفية هي أبسط أنماط تحليل البيانات وتتضمن تلخيص الميزات والخصائص الرئيسية لفئات البيانات وتعتمد التحليلات الوصفية على المقاييس الإحصائية للتوزيع والاتجاه الرئيسي والتباين.

إنّ العديد من الشركات تتعامل مع ترحيل البيانات الهائل كمهمة منخفضة المستوى بنقرتين، وبغض النظر عن النهج التي تتبعه عملية ترحيل البيانات إلّا أنّه يمر مشروع ترحيل البيانات بنفس المراحل الرئيسية.

تُستخدم تحليلات البيانات على نطاق واسع في كل قطاع في القرن الحادي والعشرين، ويقوم محلل البيانات بجمع البيانات ومعالجتها ويحلل مجموعات البيانات الكبيرة لاستخلاص رؤى ذات مغزى من البيانات الأولية.

يشير تحليل البيانات المكانية إلى مجموعة من التقنيات المصممة لإيجاد النمط واكتشاف الحالات الشاذة أو اختبار الفرضيات والنظريات بناءً على البيانات المكانية.

تُستخدم برامج استخراج البيانات لاسترداد البيانات المهيكلة والضعيفة التنظيم وغير المهيكلة من مجموعة متنوعة من المصادر للتخزين أو المزيد من تحويل البيانات.

على أساس يومي تُخزن المؤسسات كمية هائلة من البيانات على السحابة والتي قد تكون منظمة أو لا تكون منظمة للاستخدام في المستقبل، ويُعد تحليل مثل هذه البيانات للتخزين الاقتصادي مهمة كبيرة دائمًا.

تشير خوارزمية (Apriori) إلى الخوارزمية المستخدمة لحساب الارتباط بين الكائنات، ويعني كيفية ارتباط كائنين أو أكثر ببعضهما البعض وإنّها خوارزمية تميل إلى عملية تحليل للبيانات.

تشير التحليلات إلى عملية تحليل البيانات الخام أو الإحصائيات من أجل اكتشاف أنماطها ذات المعنى والتواصل معها وتفسيرها والتحليلات مفيدة للشركات في صنع القرار وتطوير الأداء وغير ذلك الكثير.

يشير تنقيب النص إلى عملية جمع رؤى ذات مغزى من بيانات النص الخام وإنّه يعني استخراج بيانات المستخدم وهناك حاجة لوسيلة أفضل وأسرع لتنقيب النصوص وذلك باعتماد أدوات التنقيب عن النصوص الشاملة.

العناصر الخمسة الرئيسية لبيانات الوسائط المتعددة هي الصوت والفيديو والنص والرسومات والرسوم المتحركة، و تشكل بيانات الوسائط المتعددة الآن غالبية حركة المرور على الإنترنت.

عادة ما يتم إجراء تنظيف البيانات بالتزامن مع تطبيق الحد الأدنى من معايير الجودة، وسيتم قياس جودة جميع البيانات مقابل تلك المعايير الدنيا والعمل وفقًا لذلك.

النماذج التنبؤية تحلل الأداء السابق لتقييم مدى احتمالية أن يعرض العميل سلوكًا معينًا في المستقبل، وتشمل هذه الفئة أيضًا النماذج التي تبحث عن أنماط بيانات دقيقة للإجابة على الأسئلة المتعلقة بالأداء.

تتضمن واجهة مستخدم استكشاف البيانات منطقة تحديد مع تمثيلات قابلة للتحديد للحقول القابلة للاستعلام لمصدر البيانات ومنطقة التصور، حيث يتم عرض نتائج الاستعلام كتمثيلات مرئية للبيانات.

إنّ علم البيانات له حالات استخدام محدودة في العالم الحقيقي، ومع ذلك يتم إعادة تنظيم عملية صنع القرار حول البيانات وتنفيذ إستراتيجية بيانات متماسكة، وتكمن المشكلة الحقيقية في عدم القدرة على تحويل البيانات.

يمكن تصميم خطوط أنابيب البيانات بعدة طرق مختلفة، وخط أنابيب البيانات هو طريقة يتم فيها استيعاب البيانات الأولية من أماكن بيانات متنوعة ثم نقلها إلى مخزن البيانات مثل مجموعات البيانات أو مستودع البيانات لتحليلها.

إنّ تحليلات البيانات وتصور البيانات هي مجالات مختلفة جدًا تتطلب مجموعات مهارات مميزة، وتتضمن تحليلات البيانات استخدام برامج محددة لجمع وتحليل مجموعات كبيرة من البيانات بهدف إيجاد الطرق واستخلاص الأفكار.

تحليل البيانات النوعية (QDA) هو عملية تنظيم وتحليل وتفسير البيانات النوعية أي المعلومات غير الرقمية والمفاهيمية وتعليقات المستخدمين لالتقاط الموضوعات والأنماط وتحديد الإجراءات التي يجب اتخاذها لتحسين البيانات.

يستفيد عالم الأعمال من علم البيانات لمجموعة متنوعة من الأغراض، وإنّ عدد الطرق التي يمكن للشركات من خلالها الاستفادة من علم البيانات ضخم ومتزايد.

أصبح التحول الرقمي تقنية رائعة وبدأت العديد من الشركات رحلتها التحويلية من خلال تنفيذ التحول الرقمي من حيث نماذج الأعمال والعمليات والتقنيات الجديدة، كما يرتبط علم البيانات بالتحول الرقمي بشكل كبير.

مع الكميات الهائلة من البيانات التي يتم إنتاجها اليوم أصبح علم البيانات جزءًا لا يتجزأ من الأعمال، وبدأت الشركات في استخدامه لتوسيع أعمالها وتعزيز رضا العملاء من خلال تطوير تطبيقات الأجهزة المحمولة.

في هذا العالم المدفوع بالتكنولوجيا إنّ الطريقة الوحيدة لاستخراج رؤى حقيقية من هذه المدخلات الأولية هي من خلال التكامل والبيانات المتكاملة لها تأثير تسلسلي على جميع العمليات التجارية وذكاء الأعمال.

إنّ التداخل بين تكامل البيانات وتكامل التطبيقات في مبادرات التحول الرقمي هو أنّهما يشتملان على تكامل تقنيات وأنظمة مختلفة لدعم العمليات والخدمات الرقمية المتطورة.

بشكل دوري يجب تقييم عمليات تنظيف البيانات الخاصة وتعديلها حسب الضرورة، وعلى الرغم من أنّ كل مجموعة بيانات فريدة من نوعها إلا أنّه لا يزال من المهم تطوير عملية موحدة إلى حد ما إدارة البيانات لاستخدامها كنقطة بداية.

تتضمن التحليلات السحابية نشر الحوسبة السحابية القابلة للتطوير باستخدام برنامج تحليلي قوي لتحديد الأنماط في البيانات واستخراج رؤى جديدة، حيث تعتمد المزيد والمزيد من الشركات على تحليل البيانات.

البيانات المهيكلة هي البيانات التي تتوافق مع نموذج البيانات ولها هيكل معين جيدًا وتتبع ترتيبًا ثابتًا ويمكن الانتقال إليها بسهولة واستعمالها من قبل شخص أو برنامج كمبيوتر.

تستخدم Java في كثير من الأحيان (JVM) على نطاق واسع للمشتقات والأطر التي تؤثر على الأنظمة الموزعة لتحليل بيانات التعلم الآلي في إعدادات المؤسسة.

البيانات الاسمية هي البيانات التي يمكن تصنيفها إلى فئات متنافية داخل متغير، كما لا يمكن ترتيب هذه الفئات بطريقة هادفة وتوفر البيانات الاسمية تفاصيل صغيرة جدًا بينما تعطي الفاصل الزمني والنسبة أقصى قدر من التفاصيل.

يُعد كل من (Python) و(R) مناسبين لـ (EDA)، لكنّ (Python) له ميزة على السابق نظرًا لسهولة استخدامه وقابليته للقراءة ونظرًا لأنّ (EDA) يتم إجراؤه في الغالب مع التصور ويركز جزء منه على الإحصائيات