أساسيات علم البيانات

ما هي مهام عملية التنقيب عن البيانات 1- توصيف البيانات 2- تمييز البيانات 3- تحليل الارتباط 4- التصنيف 5- التنبؤ 6- التجميع 7- التحليل الخارجى 8- تحليل التطور

أنواع البيانات التي يمكن التنقيب عنها 1- البيانات المخزنة في قاعدة البيانات 2- بيانات مستودعات البيانات 3- بيانات المعاملات 4- أنواع أخرى من البيانات

ما هي أنواع مصادر البيانات في عملية التنقيب عن البيانات 1- الملفات المسطحة Flat Files 2- قواعد البيانات المترابطة 3- مستودع البيانات 4- قواعد بيانات المعاملات 5- قواعد بيانات الوسائط المتعددة 6- قاعدة البيانات المكانية 7- قواعد بيانات السلاسل الزمنية 8- شبكة الويب العالمية WWW 9- البيانات الناتجة من أدوات عملية التنقيب عن البيانات

إعداد البيانات هو عملية جمع البيانات ودمجها وتنظيمها بحيث يمكن استخدامها في الأعمال، وتعمل مرحلة إعداد البيانات على حل مثل العديد من مشكلات البيانات؛ لضمان أنّ مجموعة البيانات المستخدمة في مرحلة النمذجة مقبولة وذات جودة محسنة.

الاتجاهات الناشئة في علم البيانات هي تحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة وعلوم البيانات، بحيث ترغب الشركات في تبسيط عملياتها التجارية من خلال اعتماد نماذج تعتمد على البيانات.

في معظم الحالات يتم تحليل البيانات غير المهيكلة عن طريق التنقيب وتساعد التطورات الحديثة في الشبكات العصبية المتكررة والشبكات العصبية التلافيفية وغيرها من الأساليب أيضًا في تخصيص الأنماط في البيانات غير المهيكلة.

المعيار الأساسي للبيانات المهيكلة هو أنّ جميع السجلات لها نفس الأسلوب وتتكون من أرقام أو رموز وعادةً ما يتم حفظ البيانات المهيكلة في مجموعات البيانات تتكون من جداول.

في حين أنّ (Data Science) يُعد خيارًا مهنيًا مناسباً بشكل كبير إلّا أنّ هناك مساوئ متنوعة لهذا المجال وكما أنّ علم البيانات هو مجال دائم التطور سيستغرق سنوات لاكتساب الكفاءة.

تقوم التحليلات التنبؤية تقنيات التحليلات المتقدمة وتكشف عن التداخلات في الوقت الفعلي للتنبؤ بالأحداث المستقبلية، وإنها أداة رئيسية لتغذية بيانات تحليلية للمنظمات، حيث تتوافق طرق التحليل الإحصائي الكلاسيكية مع التقنيات المتقدمة مثل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.

لا توجد خوارزمية ذات حجم واحد يناسب الجميع للتحليلات التنبؤية لأنّ النماذج المختلفة لها نقاط قوتها وضعفها، وفي حين أنّ تطبيقات هذه الخوارزميات معقدة، يمكن أن تكون الفكرة الأساسية بسيطة للغاية وهناك نوعان رئيسيان من خوارزميات التنبؤ وهي التصنيف والانحدار.

اليوم هناك مجموعة متنوعة من نماذج البيانات التنبؤية التي تم تطويرها لتلبية متطلبات وتطبيقات محددة، حيث يكون لكل النماذج الرئيسية التي يتم استخدامها رؤى مفيدة، ويمكن أن يساعد تحليل البيانات التنبؤية في تحديد الاتجاهات والأنماط التي ستسمح بتحسين أداء العمل.

مع استمرار تزايد الطلب على البيانات الضخمة من المهم للمهنيين خاصة أولئك الذين ليس لديهم فهم لعلوم البيانات أو تحليل الأعمال أن يتعلموا أساسيات تكنولوجيا التحليلات التنبؤية وكيف تعمل.

في مجال علم البيانات المتطور باستمرار تتسارع التطورات والاكتشافات الجديدة في البحث بسرعة، ممّا يجعل العمل اليومي مثيرًا ويمكن اكتساب مهارات جديدة في علوم البيانات إلى ما لا نهاية.

يعمل علماء البيانات على العديد من التقنيات ولغات البرمجة، حيث يستخدمون العديد من الأدوات لحل مشاكل العمل وأثناء العملية ويكتسبون ثقة الأشخاص من الإدارة العليا.

يمكّن علم البيانات معالجة كميات كبيرة من البيانات الضخمة المنظمة وغير المهيكلة لاكتشاف الأنماط، ويمكن أن تأتي البيانات المعتمدة في التحليل من العديد من المصادر المتنوعة ويتم تقديمها في أنماط مختلفة.

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

تستخدم معظم خوارزميات التنقيب عن قواعد الارتباط إطار دعم الثقة، وعلى الرغم من أنّ الحد الأدنى من الدعم وعتبات الثقة يساعد في استبعاد استكشاف عدد كبير من القواعد غير المهمة، إلّا أنّ العديد من القواعد التي تم إنشاؤها لا تزال غير مثيرة للاهتمام للمستخدمين.

هناك طريقتان أساسيتان لاستخراج البيانات من مصادر مختلفة في علم البيانات وعي استكشاف البيانات والتنقيب عن البيانات ويمكن أن يكون استكشاف البيانات جزءًا من التنقيب عن البيانات، حيث يكون الهدف هو جمع ودمج البيانات من مصادر مختلفة.

يحتل التنقيب عن البيانات الصوتي والمرئي مكانًا رئيسيًا في التطبيقات المختلفة عبر الأمان والمراقبة واكتشاف الطب والتعليم والترفيه والرياضة، والهدف الرئيسي من استخراج بيانات الفيديو هو استخراج البيانات من مصادر الفيديو واكتشاف وتحديد الأنماط والديناميكيات.

قبل تحليل البيانات من الضروري إزالة البيانات المعيبة وهيكل البيانات الأولية وملء القيم الخالية، حيث يُعد تنظيف البيانات المادة لاستخراج البيانات ممّا يسحب أهم المعلومات من البيانات، وعادة ما يكون التنقيب عن البيانات تحليليًا

في معظم الحالات يمكن أن يكون تنظيف البيانات في عملية التنقيب عن البيانات عملية شاقة وتتطلب عادةً موارد تكنولوجيا المعلومات للمساعدة في الخطوة الأولى لتقييم البيانات؛ لأنّ تنظيف البيانات قبل استخراج البيانات يستغرق وقتًا طويلاً

غالبًا ما تُستخدم الشبكات العصبونية للتنقيب عن البيانات بشكل فعال وتحويل البيانات الخام إلى معلومات قابلة للتطبيق، حيث إنّهم يبحثون عن أنماط في مجموعات كبيرة من البيانات،

في حين أنّ تعريفات ذكاء الأعمال وعملية التنقيب عن البيانات مختلفة فإنّ العمليتين تعملان بشكل أفضل عند استخدامهما جنبًا إلى جنب، ويمكن اعتبار التنقيب في البيانات بمثابة مقدمة لذكاء الأعمال وعند الجمع غالبًا ما تكون البيانات أولية وغير منظمة ممّا يجعل من الصعب استخلاص النتائج.

يمكن تحليل الانحدار عادةً من مقارنة تأثيرات أنواع مختلفة من متغيرات السمات المقاسة على مقاييس متعددة مثل التنبؤ بأسعار الأراضي بناءً على المنطقة، والمساحة الإجمالية والمناطق المحيطة وتساعد هذه النتائج على إزالة الميزة غير المجدية وتقييم أفضل الميزات لحساب النماذج الفعالة.

يُعد جمع البيانات والتنقيب عن البيانات من الإجراءات الهامة التي يمكن أن تساعد في التخطيط المسبق لبيانات العملاء وتنظيمها وإدارتها لمساعدة الفرق على التفوق في مساعدة العملاء بشكل جيد للغاية.