تأتي البيانات في مجموعة متنوعة من الأشكال والأحجام، حيث تستخدم توزيعات البيانات لدراسة وفهم البيانات والعديد من النماذج مبنية حول افتراضات أنّ البيانات تتبع توزيعًا معينًا وعادةً ما تفترض النماذج الخطية دائمًا التوزيع الطبيعي للبيانات.
تم إعداد التصنيف لتحليل البيانات التي تم جمعها بينما يتم استخدام الجدولة لتقديم البيانات التي تم جمعها، ويتمثل الاختلاف الرئيسي بين التصنيف والجدولة في كيفية استخدامهم للبيانات.
تقليدياً تتطلب أدوار علم البيانات مهارات الترميز ولا يزال علماء البيانات الأكثر خبرة الذين يعملون اليوم يرمزون، ومع ذلك يستمر مشهد علم البيانات في التغيير.
نظرًا لأن المؤسسات تقوم بإنشاء وجمع بيانات أكثر من أي وقت مضى من مصادر بيانات مختلفة فإن الحاجة إلى تجميع جميع البيانات في مكان واحد لاستخراج القيمة تتزايد وهذا هو المكان الذي يكون فيه برنامج تكامل البيانات مفيدًا.
تستخرج أدوات تحويل البيانات البيانات من مصادر وتنسيقات مختلفة وتعالج تلك البيانات وتنقحها لتحميلها في مستودعات البيانات أو غيرها من الأدوات في مكدس تكنولوجيا البيانات.
توفر لغة Java مجموعة جيدة من المكتبات المدمجة التي يمكن استخدامها لتحليلات البيانات وعلوم البيانات والتعلم الآلي و(Apache Spark) هو محرك تحليلات مفتوح المصدر يستخدمه علماء البيانات لمعالجة البيانات على نطاق واسع.
على عكس بعض اللغات الأخرى المستخدمة على نطاق واسع لعلوم البيانات فإنّ (Java) سريعة وتعد السرعة أمرًا بالغ الأهمية لإنشاء تطبيقات واسعة النطاق، كما أن Java مناسبة تمامًا لذلك.
تُعد (Java) لغة سريعة جدًا مقارنة بمنافسيها ممّا يساعد على إنشاء برامج أكثر قابلية للصيانة وقابلة للتطوير وكما أنّه سهل الحمل بسبب وظيفة الكتابة مرة واحدة والاستعمال في أي مكان.
يبحث علماء البيانات وقادة الأعمال في جميع أنحاء العالم عن طرق جديدة لفهم لغات برمجة الكمبيوتر، ويمكن العثور على العديد من حزم R والمكتبات لأداء مهام مختلفة في (Data Science).
للنظر في استخدام برمجة R لعلوم البيانات ينصب التركيز على القدرات الإحصائية والرسومية للغة R ولدراسة R لعلوم البيانات يتعين على المرء أن يتعلم كيفية تنفيذ الدراسات الإحصائية وإنشاء تصورات البيانات.
الانحدار الخطي هو طريقة تعلم تقارن متغيرات الإدخال والنواتج بناءً على البيانات المسمى، حيث يتم استخدامه لإيجاد العلاقة بين المتغيرين والتنبؤ بالنتائج المستقبلية بناءً على العلاقات السابقة.
أشكال استخدام عملية تحليل البيانات الاستكشافية: 1- الرعاية الصحية 2- التجزئة 3- الرياضات الاحترافية 4- التاريخ 5- التسويق 6- التدقيق 7- الجغرافيا
ما هي مزايا تحليل البيانات الاستكشافية: 1. اكتساب رؤى حول الاتجاهات والأنماط الأساسية 2. تحسين فهم المتغيرات 3. معالجة بيانات أفضل لتوفير الوقت 4. اتخاذ قرارات تستند إلى البيانات
يقوم دور تحليل استكشاف البيانات على استخدام الأهداف التي تم تحقيقها، وبعد تنسيق البيانات يشير التحليل الذي تم إجراؤه إلى الأنماط والاتجاهات التي تساعد في اتخاذ الإجراءات المناسبة المطلوبة لتحقيق الأهداف.
يمكن لبيانات المستند في تنقيب البيانات تعبئة ملفات الإدخال أو إنشاء فهارس للصفحات المؤرشفة أو تحويل الرسائل إلى نماذج بديلة، وعلاوة على ذلك يمكن أن تساعد البيانات المستخرجة من المستندات الشركات في اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً واتباع التوجيهات التنظيمية.
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.
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،
من الصعب تتبع البيانات الخام أو فهمها، ولهذا السبب يجب معالجتها بشكل مسبق قبل استرداد أي معلومات منها، ويُعد تحويل البيانات تقنية أساسية للمعالجة المسبقة للبيانات يجب إجراؤها على البيانات قبل استخراج البيانات لتوفير أنماط يسهل فهمها.
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
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.
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
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
أنواع جداول عملية جدولة البيانات أولاً: بناءً على مدى التغطية 1- الجدول البسيط 2- الجدول المعقد 3- الجدول المصنف عبر المدخلات ثانياً: على أساس الهدف 1- عام أو جدول مرجعي 2- جدول الملخص ثالثاً: بناء على طبيعة البيانات 1- الجدول الأصلي 2- الجدول المشتق
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.
للوهلة الأولى، قد يبدو الذكاء الاصطناعي (AI) والتحليلات التنبؤية متشابهين، حيث تقدم كلتا الاستراتيجيتين التحليليتين رؤى تسويقية مفيدة لكن مدى قدراتهما يختلف اختلافًا كبيرًا، ولكن هناك اختلافات رئيسية بين الذكاء الاصطناعي والتحليلات التنبؤية من حيث كيفية ارتباطها وسبب أهميتها.
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.
تركز التحليلات التنبؤية على تحديد الأنماط التي من المرجح أن تظهر مرة أخرى وتسمح للشركات بوضع قرارات أكثر أهمية وقائمة على البيانات حول نشر مواردها، لذلك فإنّ التحليلات التنبؤية لها تطبيقات واسعة النطاق وتعتمد على العديد من الأدوات.
تستخدم التحليلات التنبؤية مجموعة متنوعة من التقنيات الإحصائية بالإضافة إلى التنقيب عن البيانات ونمذجة البيانات والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لعمل تنبؤات حول المسقبل بناءً على أنماط البيانات الحالية والتاريخية.
