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.
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.
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.
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.
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.
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.
يُعرّف التنقيب عن البيانات بأنّه عملية تصفية البيانات وفرزها وتصنيفها من مجموعات بيانات أكبر للبحثث عن أساسيات وعلاقات دقيقة ممّا يساعد المؤسسات على تحديد وحل مشاكل الأعمال المعقدة من خلال تحليل البيانات.
أدى ظهور أجهزة الكمبيوتر الحديثة وتطبيق تقنيات التنقيب عن البيانات إلى أن الشركات يمكنها أخيرًا تحليل كميات هائلة من البيانات واستخراج رؤى قيمة غير بديهية، والتنبؤ بنتائج الأعمال المحتملة وتخفيف المخاطر والاستفادة من الفرص التي تم تحديدها حديثًا.
للوهلة الأولى، قد يبدو الذكاء الاصطناعي (AI) والتحليلات التنبؤية متشابهين، حيث تقدم كلتا الاستراتيجيتين التحليليتين رؤى تسويقية مفيدة لكن مدى قدراتهما يختلف اختلافًا كبيرًا، ولكن هناك اختلافات رئيسية بين الذكاء الاصطناعي والتحليلات التنبؤية من حيث كيفية ارتباطها وسبب أهميتها.
مع التقدم في مجالات علم البيانات والتعلم الهائل والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي، تُعتبر هذه البيانات من الأصول القيمة لمعظم الشركات في تعزيز أعمالها للأفضل.
أنواع تحليلات البيانات التحليلات الوصفية. التحليلات التشخيصية على سبب حصل أي حدث. التحليلات التنبؤية.
الإطار في مصطلحات البرامج عبارة عن مجموعة من مكونات البرامج الفردية المتوفرة في شكل رمز وهي جاهزة للتشغيل ويمكن تشغيلها بشكل مستقل أو معًا لتحقيق مهمة معقدة على أي جهاز، والجزء المهم جاهز للتشغيل.
من القدرة على اتخاذ قرارات أفضل بشكل أسرع إلى القدرة على التنبؤ بما سيحدث قبل حدوثه أصبح علم البيانات مكونًا مهمًا في المجتمع، لذلك من المهم أن يتم تعلم كيفية تحليل واستخدام هذه البيانات في الحياة المهنية.
اليوم هناك مجموعة متنوعة من نماذج البيانات التنبؤية التي تم تطويرها لتلبية متطلبات وتطبيقات محددة، حيث يكون لكل النماذج الرئيسية التي يتم استخدامها رؤى مفيدة، ويمكن أن يساعد تحليل البيانات التنبؤية في تحديد الاتجاهات والأنماط التي ستسمح بتحسين أداء العمل.
تركز التحليلات التنبؤية على تحديد الأنماط التي من المرجح أن تظهر مرة أخرى وتسمح للشركات بوضع قرارات أكثر أهمية وقائمة على البيانات حول نشر مواردها، لذلك فإنّ التحليلات التنبؤية لها تطبيقات واسعة النطاق وتعتمد على العديد من الأدوات.
تستخدم التحليلات التنبؤية مجموعة متنوعة من التقنيات الإحصائية بالإضافة إلى التنقيب عن البيانات ونمذجة البيانات والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لعمل تنبؤات حول المسقبل بناءً على أنماط البيانات الحالية والتاريخية.
