لم يكن التنبؤ بالأهداف والفرص المستقبلية أسهل من أي وقت مضى باستخدام التحليلات التنبؤية، والنتائج دقيقة للغاية وأكثر موثوقية من الأدوات الموجودة، وإنها إحدى الأدوات الأساسية لكل نشاط تجاري لتقديم حلول شاملة وتحقيق أقصى قدر من الأرباح.
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.
يوجد الآن العديد من أدوات وبرامج معالجة البيانات ولكن معظمها إمّا لا يعمل أو يكمل المهملات فقط، ويتم تنفيذ الإجراءات الأولية لجمع البيانات أو استخراج البيانات متبوعة بمعالجة البيانات بواسطة طرق معالجة البيانات المطلوبة.
هناك طرق متعددة لتجميع البيانات ولكن خوارزمية (K-Means) هي الخوارزمية الأكثر استخدامًا، والذي يحاول تحسين التشابه بين المجموعة مع إبقاء المجموعات بعيدة عن بعضها البعض قدر الإمكان.
من السهل تنفيذ خواررزمية (k-Means) وتحديد مجموعات غير معروفة من البيانات من مجموعات البيانات المعقدة ويتم عرض النتائج بطريقة سلسة ومناسبة.
نظرًا لبساطتها الجوهرية وشعبيتها في عمليات التعلم الآلي اكتسبت (K-mean) شعبية بين علماء البيانات. يتيح تطبيقه في عمليات استخراج البيانات لعلماء البيانات الاستفادة من الخوارزمية.
تنظيف البيانات هي عملية تغيير البيانات للتأكد من دقتها وصحتها ويتم فحص مجموعة البيانات يدويًا بهدف إزالة النسخ المكررة وإزالة أو تغيير التفاصيل غير الصحيحة وإزالة ملفات البيانات المتكررة.
يسمح برنامج إدخال البيانات باستبدال عمليات إدخال البيانات اليدوية والورقية باهظة الثمن وغير الفعالة بتطبيقات قوية يمكن استعمالها على أجهزة الكمبيوتر والهواتف الذكية والأجهزة اللوحية للمساعدة في التقاط البيانات والأتمتة.
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.
تتمثل الخطوة الأولى في تنظيف البيانات السيئة في فحصها وتعيين مكان وجود مشاكل في تحليلك وبناء النموذج، ويمكن بدء هذه العملية بتعيين جميع الصفوف ذات القيم الخاصة في الحقل الهدف.
تُعد معالجة البيانات وتحويلها من الأنشطة التي يتم القيام بها لاستخراج البيانات من أنظمة مختلفة ودمجها وتنظيفها واستخدامها في تحليلات البيانات اللاحقة ليتم بعد ذلك عملية نقلها.
التنقيب في البيانات هو وظيفة أو تقدم مستمر للاكتشاف والتفسير، حيث إنّها عملية تُظهر أنماطًا جديدة وهادفة في البيانات المجمعة والأنماط التي يمكن استخدامها للتعامل مع أسئلة العمل المعقدة التي تحتاج إلى الاستدلال، وهي عملية تتطلب مجموعة متميزة من القدرات والأصول.
أنواع جداول عملية جدولة البيانات أولاً: بناءً على مدى التغطية 1- الجدول البسيط 2- الجدول المعقد 3- الجدول المصنف عبر المدخلات ثانياً: على أساس الهدف 1- عام أو جدول مرجعي 2- جدول الملخص ثالثاً: بناء على طبيعة البيانات 1- الجدول الأصلي 2- الجدول المشتق
يعتمد التنقيب عن البيانات على البيانات الضخمة وعمليات الحوسبة المتقدمة بما في ذلك التعلم الآلي وأشكال أخرى من الذكاء الاصطناعي (AI)، والهدف هو العثور على الأنماط التي يمكن أن تؤدي إلى استدلالات أو تنبؤات من مجموعات بيانات كبيرة أو غير منظمة.
المكونات الأساسية لبنية عملية التنقيب عن البيانات 1. مصادر البيانات 2. خادم مستودع البيانات أو قاعدة البيانات 3. محرك تنقيب البيانات 4. وحدات تقييم الأنماط 5. واجهة المستخدم الرسومية 6. قاعدة المعرفة
تستخدم معظم خوارزميات التنقيب عن قواعد الارتباط إطار دعم الثقة، وعلى الرغم من أنّ الحد الأدنى من الدعم وعتبات الثقة يساعد في استبعاد استكشاف عدد كبير من القواعد غير المهمة، إلّا أنّ العديد من القواعد التي تم إنشاؤها لا تزال غير مثيرة للاهتمام للمستخدمين.
جمع البيانات هو جمع المعلومات من مصادر مختلفة وتهدف تحليلات البيانات إلى معالجتها للحصول على رؤى مفيدة منها، ويكمن الاختلاف بينهما بصرف النظر عن وظائفهم الأساسية في نمط الأنشطة المترابطة.
البيانات الوصفية هي معلومات وصفية تتعلق بالبيانات الفعلية، والإضافة إلى هذه البيانات الوصفية القياسية هناك بيانات وصفية موسعة تمثل نطاقًا أكبر وتحتوي عادةً على مجموعة متنوعة من المعلومات الفنية التفصيلية.
تحليل البيانات هو عملية البحث عن أنماط في البيانات التي تم الحصول عليها من خلال الاستفسار ومعرفة ما قد تعنيه الأنماط، وتفسير البيانات هو عملية محاولة شرح الأنماط التي تم اكتشافها.
العناصر الخمسة الرئيسية لبيانات الوسائط المتعددة هي الصوت والفيديو والنص والرسومات والرسوم المتحركة، و تشكل بيانات الوسائط المتعددة الآن غالبية حركة المرور على الإنترنت.
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.
إنّ الطلب على الأتمتة ينبع من حقيقة أنّ إطلاق حل للذكاء الاصطناعي يتطلب موارد كثيرة ويتطلب استثمارًا كبيرًا للوقت والخبرة التي غالبًا ما تكون باهظة بالنسبة للمؤسسات الصغيرة.
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.
النمذجة التنبؤية هي مجموعة فرعية من التحليلات التنبؤية وتستخدم التحليلات التنبؤية نماذج تنبؤية لحل مشاكل العمل، كما يتم استخدامه عادةً في مجالات مثل التنبؤ بالمبيعات والتنبؤ بالطلب وإدارة المخزون.
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
نستخدم التحليلات التنبؤية والتعليمية في حياتنا اليومية، وهمّا أداتان استشرافيتان يستخدمهما قادة الأعمال ويتغلبون على هذه القيود، وتوفر حلول التحليلات طريقة ملائمة للاستفادة من بيانات الأعمال.
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
من الصعب تتبع البيانات الخام أو فهمها، ولهذا السبب يجب معالجتها بشكل مسبق قبل استرداد أي معلومات منها، ويُعد تحويل البيانات تقنية أساسية للمعالجة المسبقة للبيانات يجب إجراؤها على البيانات قبل استخراج البيانات لتوفير أنماط يسهل فهمها.
