علم البيانات

يُعد التنقيب عن النص أحد مكونات التنقيب عن البيانات الذي يتعامل بشكل خاص مع بيانات النص غير المهيكلة، ويمكن استخدام التنقيب عن النص كخطوة معالجة مسبقة لاستخراج البيانات أو كعملية قائمة بذاتها لمهام محددة.

 يتضمن التحليل الدلالي الحصول على معنى البيانات وتسمى الطريقة المنطقية ومن التحليلات الممكنة لمرحلة بناء الجملة، حيث يتضمن فهم العلاقة بين الكلمات مثل الارتباط الدلالي أي عند استخدام كلمات مختلفة بطرق متشابهة.

التنقيب عن النص هو تطبيق التقنيات على البيانات النصية بهدف استنتاج المعلومات من البيانات، وتكمن مشكلة تحليل نصوص في أنّ الجمل أو النصوص الأطول ليست بيانات رقمية ولا فئوية.

تشير البنية التحتية للبيانات إلى المكونات المختلفة التي تسمح استهلاك البيانات وتخزينها ومشاركتها، ويُعد امتلاك استراتيجية البنية التحتية للبيانات الصحيحة أمرًا بالغ الأهمية للمؤسسات التي تسعى إلى إجراء تحول رقمي قائم على البيانات.

تصف تطبيقات إعداد البيانات تدفقات البيانات ولكن تمثل بشكل أفضل الإجراءات عالية المستوى التي يرغب المستخدمون في اتخاذها، ويستخدم التصميم لإجراءات مباشرة على البيانات الفعلية.

يقوم خط أنابيب البيانات بجمع وتخزين البيانات الخاصة في موقع مركزي مع توفير الوصول لجميع المستخدمين من نقاط مختلفة وبصرف النظر عن توفير مصدر واحد للحقيقة يمكن أن تدعم خطوط البيانات أيضًا التعاون متعدد الوظائف.

هناك الكثير من برامج تحليل البيانات المتاحة، ومثلما يوجد الكثير من البيانات هناك أيضًا الكثير من البرامج والأدوات المتاحة للعمل معها تخزن مستودعات البيانات المستندة إلى السحابة كميات هائلة من بيانات الأعمال.

يتم تقديم نظام مرتبط بالتنبؤ بالتنقيب عن البيانات والتي بموجبها يختار المستخدم جدول قاعدة بيانات عن طريق واجهة مستخدم رسومية، ويُعد التنقيب عن البيانات عملية لمهمة معالجة البيانات المنظمة من البيانات الخام.

نماذج الانحدار التلقائي (AR) هي مجموعة فرعية من نماذج السلاسل الزمنية والتي يمكن استخدامها للتنبؤ بالقيم المستقبلية بناءً على الملاحظات القديمة، وتعتمد نماذج (AR) تقنيات الانحدار وتعتمد على الارتباط التلقائي لعمل تنبؤات دقيقة.

توفر بيئة علوم البيانات الكثير من الوقت وتمكن علماء البيانات من تطوير عملهم، حيث تساعد بيئة علوم البيانات على توفير الخدمات والأدوات للاستعلام عن البيانات ومعالجة البيانات.

من المعروف أنّ إحدى المهام الرئيسية المخصصة عادة لعلماء البيانات هي "التنبؤ" بالمستقبل، وفي الوقت نفسه لا يمكن التنبؤ بمستقبل علماء البيانات كمهنة اليوم بأي حال من الأحوال.

هناك القليل جدًا من الاستخدام الواسع لـ (Haskell) كمنصة لعلوم البيانات حتى الآن لمعرفة أفضل طريقة لاستخدامها، وهاسكل هي لغة برمجة رائعة للعديد من المهام.

يسمى الجزء من الرياضيات الذي يهتم بدراسة الشكل بالطوبولوجيا ويحاول تحليل البيانات الطوبولوجية تكييف طرق دراسة الشكل التي تم تطويرها في الرياضيات البحتة لدراسة شكل البيانات المحددة بشكل مناسب.

وفقًا لشعبية لغات البرمجة تُعد Python وJava من أكثر لغات البرمجة انتشاراً ويتم اعتماد Python بكثافة في الخلفية لمعالجة البيانات، وتستخدم Java أيضًا من قبل العديد من الشركات لمعالجة خوارزميات واجهة المستخدم الخلفية.

شعبية Python وR سواء بين علماء البيانات أو في مجتمع علوم البيانات عالية جدًا، ولكن هناك بعض المواقف التي يُفضل فيها Java على Python وهناك بعض المواقف التي يكون من المفيد فيها معرفة Java وكذلك في علم البيانات. 

علم البيانات هو تخصص مثير يسمح لك بتحويل البيانات الأولية إلى فهم وبصيرة ومعرفة، والهدف من "R for Data Science" هو المساعدة على تعلم أهم الأدوات في (R) والتي ستسمح لك بالقيام بعلوم البيانات.

يتضمن تحليل البيانات الاستكشافية (EDA) استخدام الرسومات والتصورات لاستكشاف فئات بيانات وتحليلها، حيث أنّ الهدف هو الاستكشاف والتأكد والتعلم بدلاً من تأكيد الفرضيات الإحصائية.

العلاقة بين تحليل البيانات وتحليل البيانات الاستكشافية: 1. التحقق من البيانات المفقودة والأخطاء الأخرى. 2. اكتساب أقصى قدر من التبصر في مجموعة البيانات وهيكلها الأساسي. 3. اكتشاف نموذجًا شحيحًا وهو نموذج يشرح البيانات بأقل عدد من متغيرات التوقع. 4. التحقق من الافتراضات المرتبطة بأي نموذج مناسب أو اختبار فرضية. 5. العمل على إنشاء قائمة بالقيم المتطرفة أو غيرها من الحالات الشاذة. 6. البحث عن تقديرات المعلمات وفترات الثقة المرتبطة بها أو هوامش الخطأ. 7. تحديد المتغيرات الأكثر تأثيراً.

تُعد تحليلات البيانات اليوم أكثر تعقيدًا مما كانت عليه في الستينيات وهناك خوارزميات يمكنها أتمتة العديد من المهام، ولقد ثبت مرارًا وتكرارًا أنّ (EDA) الفعالة توفر رؤى لا تقدر بثمن لا تستطيع الخوارزمية القيام بها.

تشير التحليلات التنبؤية إلى اعتماد كل من البيانات الجديدة والتاريخية والخوارزميات الإحصائية، أمّا عملية التنقيب عن البيانات تشير إلى تقنيات التعلم الآلي للتنبؤ بالنشاط والأنماط والاتجاهات المستقبلية. 

مع مرور السنين تستمر الشركات التي تعتمد على البيانات في إثبات أنّ العملاء في الوقت الحالي يفضلون تجربة مصممة خصيصًا على متابعة خط أنابيب المبيعات المعمم، وظهر عدد كبير من تقنيات وأساليب وأدوات تقسيم بيانات العملاء على مر السنين لجعل الشركات أكثر مهارة في التعامل مع بيانات الشرائح.

مع التطورات في تنقيب البيانات دخل مفهوم توزيع البيانات (DDM) حيز التنفيذ، حيث ينطوي التنقيب عن البيانات الموزعة على استخراج مجموعات البيانات بغض النظر عن مواقعها المادية، ويتمثل دورها الرئيسي في استخراج المعلومات من قواعد البيانات غير المتجانسة الموزعة واستخدامها في صنع القرار.

في الواقع تستعد تطبيقات التنقيب عن البيانات لتصبح المستهلك المسيطر للحوسبة الفائقة في المستقبل القريب، حيث هناك ضرورة لتطوير خوارزميات متوازية فعالة لتقنيات استخراج البيانات المختلفة، ومع ذلك فإنّ تصميم مثل هذه الخوارزميات يمثل تحديًا.

يبدو (OLAP) وعملية التنقيب عن البيانات متشابهين نظرًا لأنهما يعملان على البيانات لاكتساب المعرفة ولكن الاختلاف الرئيسي هو كيفية عملهما على البيانات، حيث توفر أدوات (OLAP) تحليل بيانات متنوع الأبعاد وملخصًا للبيانات.

يشير التنقيب عن البيانات إلى عملية استخراج المعلومات والأساليب والاتجاهات المفيدة من كميات البيانات الضخمة، بينما يشير التنقيب على الويب إلى عملية استخراج المعلومات من مستندات الويب والخدمات والارتباطات التشعبية وسجلات الخادم.

في معظم الحالات يمكن أن يكون تنظيف البيانات في عملية التنقيب عن البيانات عملية شاقة وتتطلب عادةً موارد تكنولوجيا المعلومات للمساعدة في الخطوة الأولى لتقييم البيانات؛ لأنّ تنظيف البيانات قبل استخراج البيانات يستغرق وقتًا طويلاً

كل من تحليل البيانات وممارسات التنقيب عن البيانات موجودة بالفعل في كل مكان وهي ضرورية في غالبية الشركات، حيث يتم استخدامها من قبل صناع القرار في مجال الأعمال، وفي حين أن استخدام تحليل البيانات والتنقيب عن البيانات

التنقيب في البيانات هو المفهوم الذي يتخذ تدابير للتنقيب في البيانات وتحليل العلاقة ونمط التغييرات في البيانات وبالتالي يتم استخدامه أيضًا من قبل المؤسسات للتنبؤ بخوارزميات زيادة الأعمال أو انخفاضها،

يساعد تحويل البيانات في تنظيم البيانات وجعلها ذات مغزى ممّا يحسن الجودة الشاملة للبيانات، ويوفر هذا التوافق بين الأنظمة دعمًا قيمًا لوظائف مثل التحليلات والتعلم الآلي، ونظرًا للكم الكبير من البيانات التي يتم إنشاؤها من التطبيقات الجديدة

إنّ (GSP) هي واحدة من الخوارزمية الأولى لاكتشاف الأنماط المتسلسلة في قواعد بيانات التسلسل، حيث يستخدم نهجًا يشبه (Apriori) لاكتشاف الأنماط المتسلسلة، ومدخلات نظام (GSP) عبارة عن قاعدة بيانات تسلسلية و(min_sup).