أساسيات علم البيانات

إنّ تكامل البيانات الضخمة هو ممارسة استخدام الأشخاص والعمليات والموردين والتقنيات بشكل تعاوني؛ لاسترداد البيانات من مصادر متباينة والتوفيق بينها والاستفادة منها بشكل أفضل لدعم القرار.

تكامل البيانات هو عملية دمج البيانات من مصادر مختلفة في عرض واحد موحد ويبدأ الدمج بعملية الحذف ويتضمن خطوات مثل التنظيف ورسم خرائط (ETL) والتحول.

R هي في الواقع بيئة برمجة ولغة مصممة خصيصًا للتطبيقات الرسومية والحسابات الإحصائية، ولغة R مفيدة جدًا في مجال علوم البيانات، وله أهمية كبيرة.

عند تحليل البيانات يُعتمد لعلوم البيانات اعتماد لغة البرمجة R وذلك لأنّ R ينشئ رسومًا بيانية خالية من الأخطاء وجاهز لنشر المرئيات ولذلك يتم استخدام R على نطاق واسع في علم البيانات وتحليل البيانات.

لدى R مجموعة متنوعة من التطبيقات في علوم البيانات، وعند التفكير في R في علوم البيانات يتم استخدامه على نطاق واسع في العديد من القطاعات لتحسين فعالية الخدمات والعمليات بالتعاون مع علماء البيانات ومحللي البيانات (R).

ما هي ميزات لغة البرمجة R في علم البيانات 1. المصدر المفتوح 2. رسومات قوية 3. تستخدم على نطاق واسع 4. يقوم بعمليات حسابية إحصائية معقدة 5. التوافق

يُعد تصور البيانات مكونًا مهمًا في تحليل البيانات الاستكشافية (EDA) لأنّه يسمح لمحلل البيانات "بإلقاء نظرة على" بياناتهم والتعرف على المتغيرات والعلاقات بينهم.

إنّ معظم تقنيات (EDA) رسومية بطبيعتها ومفيدة جدًا للكشف عن البيانات الخفية لمجموعة البيانات، ويعتمد الكثير من هذه على التصورات التي يمكن إنشاؤها بسهولة باستخدام الأدوات.

الهدف الرئيسي من تحليل البيانات الاستكشافية (EDA) هو القيام في فحص البيانات قبل إتاحة أي ظهور، كما يمكن أن يقوم على تخصيص الأخطاء الواضحة.

يعتمد عالم البيانات في كثير من الأحيان على عملية البيانات (EDA) لتجزئة كميات البيانات والتأكد منها وتلخيص خصائصها الأساسية وغالبًا ما تعتمد طرق تصور البيانات.

يُعد التمثيل الرقمي للبيانات بأنّه استنساخ البيانات عن طريق النماذج الرقمية التي تتيحها أجهزة الكمبيوتر، وإنّه التصور الرقمي لكائن أو منتج أو أصل في العالم الحقيقي.

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.

إنّ خوارزمية (FP-Growth) هذه طريقة فعالة وقابلة للتطوير لتنقي مجموعة كاملة من الأنماط المتكررة عن طريق تطور جزء النمط باستخدام بنية شجرة بادئة ممتدة؛ لتخزين المعلومات المضغوطة والحاسمة حول الأنماط المتسلسلة المسماة بشجرة النمط المتسلسل (شجرة FP). 

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.

يُعرَّف إجراء إعادة إنشاء الكائنات بشكل متكرر إلى مجموعات لتحسين التقسيم على أنه نقل متكرر، ولا توجد إعادة توزيع للكائنات في أي مجموعة تظهر وبالتالي تزيل العملية وتتم استعادة المجموعات الناتجة بواسطة مرحلة التجميع في طريقة التقسيم لخوارزمية (K-Mean).

يتم استخدام عملية التنقيب في البيانات للعثور على القيم المتطرفة في مجموعة البيانات الكبيرة لإجراء التنبؤات باعتماد مجموعة واسعة من التقنيات، في حين أنّ تصور البيانات هو التمثيل الرسومي للبيانات والمعلومات المستخرجة من استخراج البيانات باعتماد العناصر المرئية مثل الرسم البياني.

يرتبط كل من عملية التنقيب عن البيانات والإحصاءات بالتعلم من البيانات، حيث كلهم يتعلقون باكتشاف وتحديد الهياكل في البيانات بهدف تحويل البيانات إلى معلومات، وعلى الرغم من تداخل أغراض هاتين التقنيتين إلّا أنّ لهما مقاربات مختلفة.

يشير التنقيب عن البيانات المكانية إلى عملية استخراج المعرفة والعلاقات المكانية والأنماط المثيرة للاهتمام التي لا يتم تخزينها على وجه التحديد في قاعدة بيانات مكانية، ومن ناحية أخرى يشير التنقيب عن البيانات الزمنية إلى عملية استخراج المعرفة

تلخيص البيانات هو مصطلح بسيط لاستنتاج قصير لنظرية أو فقرة كبيرة، ويتم كتابته في الكود وفي النهاية وتعلن النتيجة النهائية في شكل تلخيص البيانات، وتلخيص البيانات له أهمية كبيرة في التنقيب عن البيانات وكما في الوقت الحاضر يعمل الكثير من المبرمجين والمطورين على نظرية البيانات الضخمة.

يتم إنشاء دفق البيانات من خلال مولدات دفق البيانات المختلفة، وبعد ذلك يتم تنفيذ تقنيات التنقيب عن البيانات لاستخراج المعرفة والأنماط من تدفقات البيانات، لذلك تحتاج هذه التقنيات إلى معالجة تدفقات بيانات متعددة الأبعاد ومتعددة المستويات وممر واحد وعبر الإنترنت.

لقد كان تكامل البيانات جزءًا لا يتجزأ من عمليات البيانات لأنّه يمكن الحصول على البيانات من عدة مصادر، وإنّها إستراتيجية تدمج البيانات من عدة مصادر لإتاحتها للمستخدمين في عرض موحد واحد يوضح حالتهم، وتوجد مصادر اتصال بين الأنظمة التي يمكن أن تتضمن قواعد بيانات متعددة أو مكعبات بيانات أو ملفات ثابتة.

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.

بدلاً من استخدام مقاييس واقعية أو عن بعد تميز الأساليب القائمة على انحراف الاستثناءات أو القيم المتطرفة في عملية التنقيب عن البيانات من خلال فحص الاختلافات في السمات الأساسية للعناصر في المجموعة.

القيم المتطرفة هي قيم غير عادية في مجموعة البيانات الخاصة، ويمكن أن تشوه التحليلات الإحصائية وتنتهك افتراضاتها ولسوء الحظ سيواجه جميع المحللين القيم المتطرفة وسيضطرون إلى اتخاذ قرارات بشأن ما يجب فعله معها

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.

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.

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.

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.

تجلب خوارزمية أشجار القرار فئة مختلفة تمامًا من اللاخطية وتخدم حل المشكلات على اللاخطية في عملية التنقيب عن البيانات، وهذه الخوارزمية هي أفضل خيار لتقليد تفكير البشر على مستوى القرار وتصويره في شكل رسوم بيانية رياضية.