يتم تطوير العديد من الأساليب والتقنيات لإعداد البيانات واستكشاف البيانات هو الخطوة الأولى في تحليل البيانات، والتي تنطوي على استعمال أدوات تصور البيانات والتقنيات الإحصائية للكشف عن خصائص مجموعة البيانات والأنماط الأولية.
علم البيانات هو الرابط المشترك بين الأنظمة والأعمال وهو أساسي لأي عمل يريد تحقيق ميزة تنافسية والحفاظ عليها، ويلعب عالم البيانات دورًا رائدًا في إدارة المشاريع التي تتطلب كميات كبيرة ومتنوعة من البيانات لمعالجتها.
إنّ الجدولة تنجح في تصنيف البيانات في علم البيانات، وهذا يعني أنّ العرض المجدول للبيانات يمكن أن يتم فقط عندما يتم تصنيفها إلى فئات مختلفة، ويتضمن العرض الجدولي للبيانات ترتيب البيانات المصنفة في صفوف وأعمدة ذات رؤوس وعناوين فرعية مناسبة.
التوقع التنبؤي هو امتداد للتوقع الذي يوجه الشركات لتحقيق المزيد من الأرباح والاستجابة بسرعة للظروف المتغيرة وتطورات الأعمال الجديدة، ويستخدم البيانات التاريخية ويتنبأ بالاتجاهات المستقبلية لمساعدتك على اتخاذ قرارات
اعتمادًا على نماذج المجموعات في عملية التنقيب عن البيانات، يمكن للعديد من المجموعات تقسيم المعلومات إلى مجموعة بيانات، حيث أنّ كل طريقة في خوارزمية التجميع لها مزاياها وعيوبها ويعتمد اختيار الخوارزمية على خصائص وطبيعة مجموعة البيانات.
أنواع البيانات التي يمكن التنقيب عنها 1- البيانات المخزنة في قاعدة البيانات 2- بيانات مستودعات البيانات 3- بيانات المعاملات 4- أنواع أخرى من البيانات
يتم تطبيع البيانات هو نهج لتنظيم البيانات في قواعد بيانات متعددة ذات صلة، حيث يوفر تحويل الجداول من أجل الابتعاد عن تكرار البيانات والخصائص غير المرغوب فيها مثل الحالات الشاذة في الإدراج والتحديث والحذف.
هناك العديد من طرق استكشاف القيم المتطرفة في التنقيب عن البيانات، وومن الضروري إجراء الكشف عن القيم المتطرفة أثناء المعالجة المسبقة للبيانات وتؤثر القيم المتطرفة بشدة على أداء نماذج التصنيف والتجميع.
يحدث أي خطأ غير مرغوب فيه في عملية التنقيب عن البيانات في بعض المتغيرات التي تم قياسها مسبقًا أو يوجد أي تباين في المتغير الذي تم قياسه مسبقًا والذي يسمى الضوضاء، وقبل العثور على القيم المتطرفة الموجودة في أي مجموعة بيانات يجب أولاً بإزالة الضوضاء.
يأخذ تحليل البيانات الاستكشافية في الاعتبار ما الذي تبحث عنه وكيفية البحث عنه وكيفية تفسير ما نكتشفه، حيث في جوهرها إنّ (EDA) هي أكثر من كونها عملية تدريجية.
يعد تحليل البيانات الاستكشافية إحدى الخطوات الأولى في عملية تحليل البيانات، ولا تقدم الأساليب غير الرسومية خلفية شاملة للبيانات لذلك فإنّ الأساليب الرسومية لها أهمية كبيرة.
دعمت (SQL) التنقيب عن البيانات منذ إصدارها في عام 2000م وتتضمن (SQL Data Mining) العديد من الخوارزميات مثل طرق التجميع والشبكات العصبية والانحدار اللوجستي والانحدار الخطي وأشجار القرار ومصنفات (Bayes)، وتتضمن جميع النماذج صورًا مدمجة للمساعدة في تطوير النماذج وتحسينها وتقييمها.
كان الذكاء الاصطناعي (AI) والتنقيب عن البيانات من الموضوعات المهمة في أخبار الصناعة اليوم مع العديد من الشركات والجامعات التي تسعى جاهدة لتحسين الحياة المهنية والشخصية من خلال استخدام هذه التقنيات.
يشتمل نظام التنقيب عن الصوت على كل ما يلزم لمعالجة كميات كبيرة من الوسائط السمعية البصرية من أرشيف الوسائط إلى مزامنة البيانات الوصفية بين الحالات والقدرة على مراقبة العمليات المختلفة الداخلية للنظام.
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.
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
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.
إنّ دمج البيانات هو عملية دمج مجموعتين من البيانات متشابهتين أو أكثر في سجل واحد، ويتم الدمج لإضافة متغيرات إلى مجموعة البيانات أو إلحاق أو إضافة حالات أو ملاحظات إلى مجموعة البيانات أو إزالة التكرارات.
تُعد لغة (C) مقبولة تمامًا لعلوم البيانات، وهذا لأنّ لغة منخفضة المستوى مثل عملية العلامات التجارية في (C) تنقل البيانات وتديرها لأنّ هذا هو الجزء الأكبر من لغة منخفضة المستوى.
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.
أتمتة البيانات هي عملية اعتماد برنامج لجمع البيانات وتنظيفها وتخزينها بطريقة منظمة، كما إنّها واحدة من أهم جوانب البيانات الضخمة لأنها تتيح للمؤسسات استخدام بياناتها بكفاءة أكبر.
