علم البيانات

يمكن أن تتضمن عملية تحليل البيانات الاستكشافية (EDA) تنفيذ مهام محددة لتفسير نتائج هذه المهام وهو المكان الذي تكمن فيه المهارة الحقيقية، حيث يتم اعتماد مهارات أساسية لإجراء تحليل البيانات الاستكشافية.

تعد معالجة البيانات المهيكلة أبسط مقارنة بالبيانات غير المهيكلة لأنّها تتكون من تنسيق واحد محدد فقط، ومع ذلك نظرًا للتقدم التكنولوجي يمكن للعديد من أدوات التنقيب عن البيانات معالجة البيانات غير المهيكلة بسلاسة، مثل (Talkwalker Analytics) و(Orange) و(RapidMiner).

يمكن أن تكون مهمة التنقيب عن البيانات تنبؤية ووصفية وإلزامية، حيث أنّ التنقيب الوصفي ينطوي على إيجاد أنماط أو ارتباطات مثيرة للاهتمام تتعلق بالبيانات، وفي المقابل ينطوي التنقيب التنبئي على التنبؤ وتصنيف البيانات التي تم جمعها في الماضي.

تزيد البيانات الضوضائية دون داع من مقدار مساحة التخزين المطلوبة ويمكن أن تؤثر سلبًا على أي نتائج لتحليل التنقيب عن البيانات، ويمكن للتحليل الإحصائي استخدام المعلومات من البيانات التاريخية للتخلص من البيانات الصاخبة وتسهيل التنقيب عن البيانات.

تقدم (BIRCH) مفهومين ميزة التجميع وشجرة ميزات التجميع (شجرة CF) والتي يتم استخدامها لتلخيص وصف المجموعة، كما تسهل هذه الهياكل طريقة التجميع لتحقيق أفضل سرعة وقابلية للتوسع في قواعد البيانات الضخمة، وكما أنّها تجعلها فعالة في التجميع المتزايد والديناميكي للكائنات الواردة.

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.

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.

يتم إنشاء مستودع البيانات لدعم وظائف الإدارة بينما يتم اعتماد التنقيب عن البيانات لاستخراج المعلومات والأنماط المفيدة من البيانات وتخزين البيانات هو عملية تجميع المعلومات في مستودع بيانات.

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

علم البيانات وهندسة البيانات هما تخصصان مختلفان تمامًا، حيث يعالج كل من علوم البيانات وهندسة البيانات مجالات مشكلة متميزة ويتطلب مجموعات مهارات وأساليب متخصصة للتعامل مع المشكلات اليومية.

تعتمد بيئة الأعمال الرقمية اليوم بشكل كبير على البيانات لتوجيه القرارات وتحديد اتجاه الأعمال، حيث بدأت المنظمات في تنفيذ تكيف البيانات ولا سيما استجابة للمتطلبات التنظيمية، لكنّ الشركات الناجحة تدرك الحاجة إلى التحكم بالبيانات التكيفية.

تحتوي البيانات غير المهيكلة على بنية داخلية ولكنّها لا تحتوي على نموذج أو مخطط بيانات محدد مسبقًا، حيث يمكن أن تكون نصية أو غير نصية ويمكن أن يكون من صنع الإنسان أو من صنع الآلة، وتُعد بيانات الجهاز فئة أخرى من البيانات غير المهيكلة.

تُستخدم Java في عدد من العمليات المتضمنة في علم البيانات مثل تحليل البيانات بما في ذلك استيراد البيانات وتنظيف البيانات، حيث تستغرق (Java) وقتًا أقل لتنفيذ كود المصدر بينما (Python) تنفيذ الكود سطرًا بسطر. 

هناك العديد من أدوات علوم البيانات التي تساعد علماء البيانات على التعامل مع كميات كبيرة من البيانات وتحليلها، وتساعدهم أدوات وخوارزميات علوم البيانات هذه في حل مشاكل علوم البيانات المختلفة لصنع استراتيجيات أفضل.

تتأثر إنتاجية علماء البيانات وكما تتأثر إنتاجية فريق البيانات بشكل عام بشكل كبير بالعوامل التي يمكن تجنبها بسهولة، كجمع البيانات ذات الصلة ومركزية أصول البيانات وتوثيق الجداول وتحديد شروط العمل ومؤشرات الأداء الرئيسية بوضوح.

تم إنشاء حزمة علم البيانات بهدف رئيسي وهو تعليم المستخدمين كيفية العمل مع الجداول والتصورات في إعداد علم البيانات التمهيدي، ولقد تم أخذها من تقنيات في إطارات بيانات (SQL) و(pandas) و(R).

تعد إعادة تشكيل البيانات مهمة حاسمة في تحليل البيانات تتضمن تغيير بنية مجموعة البيانات لتسهيل العمل معها، توفر (R) العديد من المكتبات والوظائف لإعادة تشكيل البيانات، مما يسهل تحويل البيانات إلى تنسيقات مختلفة لتلبية احتياجات التحليل.

يعد تنظيف البيانات ومعالجتها من المكونات الأساسية لأي مشروع لتحليل البيانات، (R) هي أداة قوية لتحليل البيانات وتقدم العديد من المكتبات والوظائف التي تجعل من السهل تنظيف البيانات ومعالجتها.

تعني المعالجة الميكانيكية أي عملية أو إجراء آخر يتم التعامل معه على جهاز والذي قد يشمل على سبيل المثال آلة تصوير أو كمبيوتر أو مسجل أو معالج شريطي أو أي جهاز آلي آخر.

معالجة البيانات هي جمع البيانات ومعالجتها في النموذج القابل للاستخدام والمطلوب، وقد يكون هناك احتمال حدوث أخطاء أثناء المعالجة لذلك تتم الآن معظم المعالجة تلقائيًا باستخدام أجهزة الكمبيوتر.

إنّ الطلب العالمي على معالجة البيانات يتصاعد بمعدل أسي، وذلك في نمو الإنترنت والذكاء الاصطناعي وغيرها من التطبيقات الثقيلة البيانات في جميع أنحاء العالم.

تختلف العملية والنتيجة بين تنظيف البيانات وتحويل البيانات، أثناء تنظيف البيانات يتم فحص مجموعة البيانات وتوصيفها ومن خلال التفتيش يتم الكشف عن الأخطاء ثم يتم تعديل الأخطاء ومعالجة التناقضات.

عندما تتم مناقشة علم البيانات اليوم فعادةً ما يتعلق الأمر بأحدث وأكبر خوارزمية التعلم العميق أو التعلم الآلي والتنبؤ، ولكن يجب على عالم البيانات إنشاء واستيعاب العديد من المفاهيم والممارسات الأساسية لتنبؤ البيانات.

يتيح علم البيانات للمؤسسات القدرة على تسريع الابتكار وتحويل كيفية عملها من خلال معالجة البيانات وتحليلها التي تعتمد الطرق والعمليات والخوارزميات والأنظمة العلمية.

يتمثل الهدف الرئيسي للتحليلات المرئية وعلوم البيانات في تحديد الرؤى القابلة للتنفيذ التي تؤثر على العمليات التجارية لزيادة  الإنتاجية، وأتمتة المهام العادية تعمل على توفير الوقت للابتكار.

يميل تحليل البيانات إلى تضمين تحليل المستندات النصية وتنظم مجموعات البيانات الجدولية البيانات التي يمكن الوصول إليها آليًا (الأرقام والسلاسل) في سلسلة من السجلات.

يمكن أن تواجه حلول عملية تنظيف البيانات العديد من المشكلات أثناء عملية تنقية البيانات وتحتاج إلى فهم المشاكل المختلفة ومعرفة كيفية معالجتها.

مع التقدم التكنولوجي العديدة وانتشارها الهائل ينتج كمية هائلة من البيانات النصية غير المهيكلة رقميًا، حيث يحتوي هذا النوع من البيانات على معلومات ومعرفة قيمة.

يُعد التعلم الآلي مقابل تحليلات البيانات أحد أكثر الموضوعات التي يتم الحديث عنها بين مصطلحات علوم البيانات، بحيث يقوم كلا المجالين على البيانات وهما من بين القطاعات الأكثر طلبًا. 

إنّ التحليل متعدد الأبعاد هو تحليل كائنات الأبعاد المنظمة في تسلسلات هرمية ذات مغزى، ويسمح التحليل متعدد الأبعاد للمستخدمين بمراقبة البيانات من وجهات نظر مختلفة وهذا يمكنهم من تحديد الاتجاهات أو الاستثناءات في البيانات.