إنّ الجدولة هي طريقة لعرض البيانات الرقمية في الصفوف والأعمدة بطريقة منطقية ومنهجية للمساعدة في المقارنة والتحليل الإحصائي، بحيث يسمح بإجراء مقارنة أسهل من خلال تقريب البيانات ذات الصلة من بعضها البعض ويساعد في التحليل الإحصائي والتفسير.
هناك العديد من الطرق المستخدمة في التنقيب عن البيانات ولكن الخطوة الحاسمة هي اختيار النموذج المناسب منها وفقًا للعمل أو بيان المشكلة، بحيث تساعد هذه الأساليب في التنبؤ بالمستقبل ثم اتخاذ القرارات وفقًا لذلك وتساعد هذه أيضًا في تحليل مجالات السوق وزيادة إيرادات الشركة.
يُعد التنقيب عن البيانات أداة مفيدة ومتعددة الاستخدامات للأعمال التنافسية اليوم، وفي الأساس الدافع وراء التنقيب عن البيانات سواء كانت تجارية أو علمية، هو نفسه الحاجة إلى العثور على معلومات مفيدة في البيانات لتمكين اتخاذ قرارات أفضل أو فهم أفضل للعالم من حولنا.
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.
البيانات قيمة بلا شك، ومع ذلك فإنّ تحليلها ليس بالأمر السهل ومع التوسع الأسي للبيانات يلزم وجود تقنية لاستخراج المعلومات ذات الصلة التي تؤدي إلى رؤى قابلة للاستخدام، وهذا هو المكان الذي يأتي فيه التنقيب عن البيانات.
يُعد التنقيب عن البيانات عملية واسعة المجال ومتنوعة تتضمن العديد من المكونات المختلفة والتي يتم الخلط بينها وبين التنقيب عن البيانات نفسها، حيث تُعد الإحصائيات جزءًا من عملية التنقيب عن البيانات الكلية.
عندما يتم وصف القيم في نطاق قيم عشوائية من حيث إمكانية وقوعها فإنّه تُعد بشكل رئيسي تقسيم الإمكانيات للقيم العشوائية، ويمكن تعيين التوزيع الاحتمالي لمتغير عشوائي عن طريق حساب احتمال حدوث كل قيمة في نطاق المتغير العشوائي.
علم البيانات مهم لمستقبل جميع الصناعات، وسيستمر التنقيب عن البيانات في لعب دور حاسم في هذا المجال مع نموه، كما يمكن أن يقوم على تطوير المهارات من خلال التعليم المتقدم على اكتساب فهم متعمق لما هو استخراج البيانات.
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.
إنّ قابلية التوسع في تقنيات التنقيب عن البيانات مهمة جدًا نظرًا للنمو السريع في حجم قواعد البيانات، حيث أصبح استخدام مصنفات شجرة القرار نموذج تصنيف فعال، والهدف الرئيسي من هذا البحث هو دراسة مصنفات شجرة القرار (SDTC) الحالية وتحليلها للعثور على أفضل الخوارزمية.
في هذه الأيام يعمل التنقيب عن البيانات وكشف المعلومات على تطوير ابتكارات مهمة للباحثين والشركات في العديد من الأماكن، وكما أنّ تنقيب البيانات يتشكل في طريقة الإعداد ويؤمن السيطرة، حيث يجب معالجة تحديات التنقيب عن البيانات القادمة.
يعد التنقيب عن البيانات أداة قوية في تحليل البيانات وهناك العديد من الفوائد للتنقيب في البيانات، وهناك أيضًا قيود بما في ذلك انتهاكات خصوصية المستخدم والتكاليف المرتبطة بالبنية التحتية المطلوبة لإدارة البيانات وتكامل النظام وتنفيذ مستودع البيانات.
يُعد التنقيب عن النص أحد أهم الطرق لتحليل ومعالجة البيانات غير المهيكلة والتي تشكل ما يقرب من (80%) من بيانات العالم وتقوم غالبية المؤسسات والمؤسسات بجمع وتخزين كميات هائلة من البيانات في مستودعات البيانات،
يمكن العثور على رؤى مفيدة في أي مكان تقريبًا إذا كانت الشركات تعرف أين تبحث، حيث يُعد ذكاء الأعمال والتحليلات التنبؤية من أكثر الأدوات فعالية لتحسين وتحسين العمليات التجارية والوظائف الأخرى.
يمكن أن تكون التحليلات التنبؤية أداة قوية لتخطيط التسويق والتكتيكات الأخرى في عملك، ومن خلال تحليل النتائج السابقة تفتح تقنية التحليلات التنبؤية الناشئة إمكانيات جديدة للتنبؤ بالأحداث المستقبلية.
تهدف التحليلات التنبؤية إلى إجراء تنبؤات حول النتائج المستقبلية بناءً على البيانات التاريخية باستخدام التقنيات التحليلية الحديثة مثل التعلم الآلي، وبمساعدة أدوات ونماذج التحليلات التنبؤية يمكن للمؤسسات استخدام البيانات المتوفرة والقديمة للتنبؤ بالأهداف.
إنّ الجمع بين تدفقات البيانات الضخمة في الوقت الفعلي مع التحليلات التنبؤية والمعروف أيضًا باسم "المعالجة التي لا تنتهي" لديه القدرة على منح الشركات ميزة تنافسية كبيرة، حيث تعد التحليلات التنبؤية للبيانات الضخمة إحدى الوسائل لاستخدام كل تلك البيانات.
يستخدم المحللون والمستخدمون التجاريون وعلماء البيانات والمطورون جميعًا برامج التحليلات التنبؤية لفهم العملاء والمنتجات والشركاء بشكل أفضل ولتحديد المخاطر والفرص المحتملة للشركة، حيث تقوم أهدافها على تسهيل عملية تحليل البيانات التنبؤية.
يكشف استكشاف البيانات عن العلاقات المعقدة والصعبة وغير المرئية في كثير من الأحيان بين المتغيرات القابلة للقياس، كما أنّه من ناحية أخرى يقدم التحليل التنبئي نتائج وإمكانيات في مستقبل المتغيرات من المتغيرات نفسها.
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.
قد تستخدم عملية التنقيب عن البيانات التنبؤية أدوات قائمة على الخوارزمية لتصفح قاعدة بيانات العملاء للنظر في المعاملات السابقة من أجل دعم النظريات المتعلقة بأحجام المعاملات المستقبلية المحتملة.
تقوم التحليلات التنبؤية تقنيات التحليلات المتقدمة وتكشف عن التداخلات في الوقت الفعلي للتنبؤ بالأحداث المستقبلية، وإنها أداة رئيسية لتغذية بيانات تحليلية للمنظمات، حيث تتوافق طرق التحليل الإحصائي الكلاسيكية مع التقنيات المتقدمة مثل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.
لا توجد خوارزمية ذات حجم واحد يناسب الجميع للتحليلات التنبؤية لأنّ النماذج المختلفة لها نقاط قوتها وضعفها، وفي حين أنّ تطبيقات هذه الخوارزميات معقدة، يمكن أن تكون الفكرة الأساسية بسيطة للغاية وهناك نوعان رئيسيان من خوارزميات التنبؤ وهي التصنيف والانحدار.
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.
يتم قياس البيانات وجمعها والإبلاغ عنها وتحليلها ، حيث يمكن تصورها باستخدام الرسوم البيانية أو الصور أو أدوات التحليل الأخرى. تشير البيانات كمفهوم عام إلى حقيقة أن بعض المعلومات أو المعرفة الموجودة يتم تمثيلها أو ترميزها.
يتم تطوير أساليب جمع البيانات النوعية من المفيد حسب النوعين الأساسيين من البيانات النوعية: الاسمية والترتيبية، وفي الإحصاء يتم تصنيف هذه الأنواع من البيانات على أنها فئوية بطبيعتها مّما يعني أنّها تفتقر إلى القيم الرقمية مثل بيانات الفاصل الزمني والنسبة.
مررنا بالعديد من حالات استخدام علوم البيانات وتتجذر حالات استخدام علم البيانات هذه في العديد من الصناعات، مثل وسائل التواصل الاجتماعي والتجارة الإلكترونية والنقل والمصارف وفي هذا العصر تستخدم كل شركة البيانات لصنع منتجات أفضل.
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.
في حين أنّ (Data Science) يُعد خيارًا مهنيًا مناسباً بشكل كبير إلّا أنّ هناك مساوئ متنوعة لهذا المجال وكما أنّ علم البيانات هو مجال دائم التطور سيستغرق سنوات لاكتساب الكفاءة.
