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.
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.
مع استمرار تزايد الطلب على البيانات الضخمة من المهم للمهنيين خاصة أولئك الذين ليس لديهم فهم لعلوم البيانات أو تحليل الأعمال أن يتعلموا أساسيات تكنولوجيا التحليلات التنبؤية وكيف تعمل.
تم تصميم نماذج التحليلات التنبؤية لتقييم البيانات التاريخية واكتشاف الأنماط ومراقبة الاتجاهات واستخدام تلك المعلومات للتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية، بحيث تتضمن نماذج التحليلات التنبؤية الشائعة التصنيف والتجميع ونماذج السلاسل الزمنية.
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.
في عملية تحليل البيانات الضخمة يُعد "جمع البيانات" الخطوة الأولى قبل البدء في تحليل الأنماط أو المعلومات المفيدة في البيانات، حيث يجب جمع البيانات المراد تحليلها من مصادر صحيحة مختلفة.
يسمح إصدار التعليمات البرمجية والبيانات للمطورين بالعمل على التعليمات البرمجية والبيانات دون التأثير على كود الإنتاج والبيانات ودون التأثير على أنشطة التطوير للمطورين الآخرينن، والكود والبيانات التي يعمل عليها المطور مرتبطة بمهمة.
إنّ نظام علم البيانات يوفر إطارًا يبسط عملية إنشاء وتنفيذ خوارزميات وعمليات علوم البيانات، فلا يلزم سوى الحد الأدنى من نظام التشغيل لتنفيذ عمليات علم البيانات، حتى عند معالجة كميات كبيرة من البيانات.
يجب أن تكون إدارة علوم البيانات حلقة مستمرة، حيث تغذي الإستراتيجية العامة للمؤسسة التوجيهات المعطاة لـ "جسر علوم البيانات" ويشارك في مهام أساسية لإدارة البيانات.
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.
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.
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.
في مجال علم البيانات المتطور باستمرار تتسارع التطورات والاكتشافات الجديدة في البحث بسرعة، ممّا يجعل العمل اليومي مثيرًا ويمكن اكتساب مهارات جديدة في علوم البيانات إلى ما لا نهاية.
منذ إنشاء عملية تقييم الأنماط في التنقيب عن البيانات يتم إجراء قدر كبير من الأبحاث في مجال التنقيب عن الأنماط التي تستهدف أنواعًا مختلفة من الأنماط بالإضافة إلى المشكلات والتحديات التي تمت مواجهتها أثناء استخراجها
ما هي أنواع مصادر البيانات في عملية التنقيب عن البيانات 1- الملفات المسطحة Flat Files 2- قواعد البيانات المترابطة 3- مستودع البيانات 4- قواعد بيانات المعاملات 5- قواعد بيانات الوسائط المتعددة 6- قاعدة البيانات المكانية 7- قواعد بيانات السلاسل الزمنية 8- شبكة الويب العالمية WWW 9- البيانات الناتجة من أدوات عملية التنقيب عن البيانات
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
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.
تحدث معالجة البيانات بعد مرحلة جمع البيانات في خط أنابيب البيانات، وفي مرحلة المعالجة يتم إعداد البيانات للاستعمال ثم تخزينها في نظام يمكن الوصول إليه.
في معظم الحالات يتم تحليل البيانات غير المهيكلة عن طريق التنقيب وتساعد التطورات الحديثة في الشبكات العصبية المتكررة والشبكات العصبية التلافيفية وغيرها من الأساليب أيضًا في تخصيص الأنماط في البيانات غير المهيكلة.
أنّ التحليلات المعززة هي استخدام التقنيات التمكينية مثل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي للمساعدة في إعداد البيانات وإنشاء الرؤى وشرح البصيرة لزيادة كيفية استكشاف الأشخاص للبيانات وتحليلها في منصات التحليلات وذكاء الأعمال.
إنّ خطة تحليل البيانات هي خارطة طريق لكيفية تنظيم وتحليل بيانات الاستطلاع وينبغي أن تساعد على تحقيق ثلاثة أهداف تتعلق بالهدف الذي حددته قبل بدء الاستطلاع.
تضمن القابلية الحاسوبية أن تكون نتائج البيانات قابلة للتتبع بالنسبة لمنصة الحوسبة والموارد المتاحة بما في ذلك مساحة التخزين ووقت وحدة المعالجة المركزية أو وحدة معالجة الرسومات والذاكرة وعرض النطاق الترددي للاتصال.
يمكن لخط أنابيب قوي لعلوم البيانات من البداية إلى النهاية أن يقوم بتزويد البيانات وجمعها وإدارتها وتحليلها ونمذجتها وتحويلها بشكل فعال لاكتشاف الفرص وتقديم عمليات أعمال موفرة للتكلفة.
يمكن قياس البيانات الكمية والتعبير عنها باستخدام الأرقام والمعادلات الرياضية، مما يسهل إجراء التحليلات الإحصائية الدقيقة وتحديد الاتجاهات والارتباطات
تأتي خطوط أنابيب البيانات بأشكال وأشكال مختلفة ولكن جميعها لها نفس الهدف وهو نقل البيانات من موقع ونقلها إلى موقع آخر، وخط أنابيب البيانات هو سلسلة من الإجراءات والعمليات المستخدمة لنقل البيانات الأولية من نقطة إلى أخرى.
البيانات المستمرة هي البيانات التي يمكن قياسها على مقياس لانهائي ويمكن أن تأخذ أي قيمة بين رقمين مهما كانت صغيرة ويمكن أن يكون المقياس تقريبًا أي قيمة على المقياس.
إنّ الحوسبة هي مجال متعدد يستخدم علوم البيانات والتكنولوجيا الرقمية لحل المشكلات عبر مجموعة واسعة من المجالات بما في الترميز في البيانات والبناء على المعرفة العلمية الأساسية.
يتم استخدام خطوط أنابيب البيانات لأداء تكامل البيانات ويمكن تقسيم احتياجات وحالات استخدام هذه للتحليلات والتطبيقات والعمليات إلى فئتين أساسيتين البيانات التاريخية أو البيانات في الوقت الفعلي.
