أساسيات علم البيانات

للعثور على مخرجات رقمية يتم اعتماد التنبؤ، كما تحتوي مجموعة بيانات التدريب على المدخلات وقيم الإخراج الرقمية ووفقًا لمجموعة بيانات المتوفرة تُنشئ الخوارزمية نموذجًا أو متنبئًا.

بينما يتضمن الذكاء الاصطناعي تحليل البيانات ووضع الافتراضات والسعي لعمل تنبؤات تتجاوز قدرة البشر تعمل تحليلات البيانات من خلال اكتشاف الأنماط بناءً على البيانات التاريخية لتوقع الأحداث المستقبلية.

يُعد إعداد البيانات الذي يُطلق عليه أحيانًا "المعالجة السابقة" عملية تنظيف ودمج البيانات الخام قبل اعتمادها لتحليل الأعمال وكما أنّ الإعداد الدقيق للبيانات هو عنصر أساسي لتحليل البيانات الناجح.

ظهرت حلول موحدة مثل (Informatica's PowerCenter) للمساعدة في توحيد عمليات تكامل البيانات (DI) وتحقيق الكفاءة التي تشتد الحاجة إليها للنظام البيئي الرقمي.

أصبحت لغة البرمجة R أداة البرمجة التحليلية المفضلة لعلماء البيانات في كل صناعة، وفي حالة وجود تقنية إحصائية فمن المحتمل أن يكون لدى R حزمة تنفذها. 

إنّ لغة (R) هي واحدة من أحدث الأدوات المتطورة، واليوم يستخدمها الملايين من المحللين والباحثين والعلامات التجارية ولا تقتصر تطبيقات (R) على قطاع واحد فقط.

إنّ (Python) و(R) هُما أكثر لغات البرمجة شيوعًا لعلوم البيانات وكلتا اللغتين مناسبتان تمامًا لأي مهام في علم البيانات قد تفكر فيها، وتُعتبر بايثون لغة جيدة للمبرمجين المبتدئين ولكن تعقيدات الوظائف المتقدمة تجعل تطوير الخبرة أكثر صعوبة.

تقدم (R in Data Science) العديد من حزم عمليات البيانات للمرافق للنماذج الإحصائية المعقدة، ويمكن لعلماء البيانات استخدام R في Data Science لإجراء تحليل البيانات بسرعة دون الحاجة إلى كتابة خوارزميات.

يمكن تطبيق نظام التصور المستند إلى تحليل البيانات الاستكشافية للبيانات الضخمة على الأتمتة الذكية وتحليل البيانات الضخمة من نوع إدارة البيانات.

تم اكتشاف تحليل البيانات الاستكشافية (EDA) في السبعينيات، وبالاقتران مع إمكانات التعرف على الأنماط الطبيعية التي يتم امتلكها في تحليل البيانات الاستكشافية (EDA)، توفر الرسومات قوة لا مثيل لها لتنفيذ ذلك.

أشكال تحسين عملية تحليل البيانات الاستكشافية 1- تنظيم مجموعة البيانات 2- اختيار النموذج الصحيح 3- البحث عن أنماط في مجموعة بيانات

تُعد برمجة (R) هي من اللغات الأعلى استعمالاً لتحليل البيانات بواسطة علماء البيانات، حيث لها مزاياها وعيوبها لتنفيذ عمليات التحليل المختلفة، لذلك يقوم علماء البيانات بالتبديل بين لغات البرمجة لإجراء استكشاف البيانات.

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

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.

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.

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.

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،

ما هي مهام عملية التنقيب عن البيانات 1- توصيف البيانات 2- تمييز البيانات 3- تحليل الارتباط 4- التصنيف 5- التنبؤ 6- التجميع 7- التحليل الخارجى 8- تحليل التطور

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).

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

تحظى Python بشعبية كبيرة في عالم البرمجة بحيث يمكنها التعامل مع مجموعة ضخمة من المهام واللغة صديقة للغاية للمبتدئين، ويتم استخدام الكلمات الإنجليزية في بناء جملة كود (Python) ممّا يعني أنّه يمكن لأي شخص فهمها والبدء.

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.

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.