أساسيات علم البيانات

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.

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.

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.

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.

يمكن إجراء معظم جوانب تنظيف البيانات من خلال استخدام أدوات البرامج ولكن يجب إجراء جزء منها يدويًا وعلى الرغم من أنّ هذا يمكن أن يجعل تنظيف البيانات مهمة شاقة إلّا أنّه جزء أساسي من إدارة البيانات.

تعتمد التحليلات الوصفية هياكل نمذجة مماثلة للتنبؤ بالنتائج ثم تستعمل مزيجًا من التعلم الآلي وقواعد العمل والذكاء الاصطناعي والخوارزميات لمحاكاة الأساليب المختلفة لهذه النتائج العديدة. 

تُعتبر الإدارة الفعالة لأصول البيانات مظهرًا من مظاهر تحسين الأداء المالي، حيث إنّه يشدد عمليات جمع البيانات وتخزينها واستخدامها وإدارتها ويحسن جودة البيانات وإمكانية الوصول والقياس وهو الأمر الأكثر أهمية.

يجب أن يتعلم علماء البيانات Java) لأنّها توفر مجموعة من وظائف علوم البيانات مثل تحليل البيانات ومعالجة البيانات والتحليل الإحصائي وتصور البيانات ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، و(Java) هي لغة موجهة للكائنات ومتعددة الاستخدامات وفريدة من نوعها توفر الكثير من الوظائف.

طريقة الوصول التسلسلي المفهرس هي تقنية لتكوين ملفات بيانات الكمبيوتر وحفظها وتعديلها بحيث يمكن الوصول إلى الإدخالات بشكل تسلسلي أو عشوائي باستخدام مفتاح واحد أو أكثر.

إنّ منهجية علم البيانات تشير إلى الروتين لإيجاد حلول لمشكلة معينة وهذه عملية دورية تخضع لسلوك نقدي يوجه محللي الأعمال وعلماء البيانات للتصرف وفقًا لذلك.

يرتبط كل نوع من أنواع تحليل البيانات هذه ويعتمد على بعضها البعض إلى حد ما، وكل منها يخدم غرضًا مختلفًا ويقدم رؤى متباينة ويتطلب الانتقال من التحليل الوصفي إلى التحليل التنبئي والتعليمي قدرًا أكبر من القدرات الفنية، ولكنّه يفتح أيضًا مزيدًا من البصيرة لمؤسستك.

إنّ نوع البيانات هو سمة مرتبطة بجزء من البيانات يخبر نظام الكمبيوتر بكيفية تفسير قيمته، ويضمن فهم أنواع البيانات جمع البيانات بالتنسيق المفضل وأن تكون قيمة كل خاصية كما هو متوقع.

أدى تطور علم البيانات إلى ظهور مجموعة واسعة من التطبيقات وتمنح ممارسات علوم البيانات والمنهجيات والأدوات والتقنيات القدرات التي تحتاجها؛ للحصول على معلومات قيمة من كميات متزايدة باستمرار من البيانات شديدة التغير.

إنّ جميع أنواع البيانات المختلفة لها مكانة حاسمة في الإحصاء والبحث وعلوم البيانات، حيث تعمل أنواع البيانات بشكل مناسب معًا على بناء عملية صنع القرار الناجحة القائمة على البيانات.

لم تُعد جودة البيانات تتعلق فقط بدقة البيانات، حيث يتعلق الأمر أكثر برؤية البيانات وسهولة التسوق للحصول على البيانات الصحيحة، بحيث يجب التركيز على سلسلة التوريد لتقديم البيانات الصحيحة إلى مستهلكي البيانات.

لم يكن التنبؤ بالأهداف والفرص المستقبلية أسهل من أي وقت مضى باستخدام التحليلات التنبؤية، والنتائج دقيقة للغاية وأكثر موثوقية من الأدوات الموجودة، وإنها إحدى الأدوات الأساسية لكل نشاط تجاري لتقديم حلول شاملة وتحقيق أقصى قدر من الأرباح.

البيانات الضخمة موجودة لتبقى في السنوات القادمة لأنّه وفقًا لاتجاهات نمو البيانات الحالية، سيتم إنشاء بيانات جديدة بمعدل (1.7 مليون ميجابايت في الثانية) بحلول عام 2020م، وسيكون لهذا النمو في البيانات الضخمة إمكانات هائلة ويجب أن تدار بشكل فعال من قبل المؤسسات.

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

يحتاج عالم البيانات إلى (SQL) من أجل التعامل مع البيانات المنظمة، ويتم تخزين هذه البيانات المنظمة في قواعد البيانات المترابطة، لذلك من أجل الاستعلام عن قواعد البيانات هذه يجب أن يكون لدى عالم البيانات معرفة جيدة بـ (SQL).

يتطلب تنفيذ عملية علم البيانات هذه الوصول إلى العديد من مجموعات البياناتأي  الكبيرة والصغيرة ممّا يوفر فرصًا وتحديات جديدة لعلوم البيانات، وقد تحتاج عمليات علم البيانات إلى تفاعل المستخدم والعمليات اليدوية الأخرى أو أن تكون مؤتمتة بالكامل.