علم البيانات

يمكن أن تتدفق البيانات في اتجاهات مختلفة ذهابًا وإيابًا بين الأنظمة وقد يكون من الصعب معرفة كل بيانات الأماكن وأين تبقى وعلاوة على ذلك إذا كانت العملية تتضمن معلومات مهمة فستصبح الأمور أكثر تعقيدًا.

تكامل البيانات هو عملية هندسة البيانات لدمج البيانات من مصادر مختلفة في عرض واحد موحد للبيانات، وتبدأ العملية باستيعاب البيانات من أنظمة المصدر المختلفة.

في عالم اليوم المعتمد على البيانات، تجمع الشركات والمؤسسات كميات هائلة من البيانات، غالبًا ما يتم تخزين هذه البيانات في قواعد البيانات، ويعد استخراج الأفكار منها أمرًا بالغ الأهمية، توفر (R)، وهي لغة برمجة إحصائية شائعة، العديد من الأدوات لاستيراد البيانات من قواعد البيانات إلى (R).

إنّ معالجة البيانات هي طريقة لتحويل البيانات الأولية إلى محتوى ذي مغزى وقابل للقراءة آليًا، حيث إنّها في الأساس عملية تحويل البيانات الأولية إلى معلومات مفيدة.

إنّ تكامل البيانات الضخمة هو ممارسة استخدام الأشخاص والعمليات والموردين والتقنيات بشكل تعاوني؛ لاسترداد البيانات من مصادر متباينة والتوفيق بينها والاستفادة منها بشكل أفضل لدعم القرار.

تكامل البيانات هو عملية دمج البيانات من مصادر مختلفة في عرض واحد موحد ويبدأ الدمج بعملية الحذف ويتضمن خطوات مثل التنظيف ورسم خرائط (ETL) والتحول.

تجلب خوارزمية أشجار القرار فئة مختلفة تمامًا من اللاخطية وتخدم حل المشكلات على اللاخطية في عملية التنقيب عن البيانات، وهذه الخوارزمية هي أفضل خيار لتقليد تفكير البشر على مستوى القرار وتصويره في شكل رسوم بيانية رياضية.

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.

تلخيص البيانات هو مصطلح بسيط لاستنتاج قصير لنظرية أو فقرة كبيرة، ويتم كتابته في الكود وفي النهاية وتعلن النتيجة النهائية في شكل تلخيص البيانات، وتلخيص البيانات له أهمية كبيرة في التنقيب عن البيانات وكما في الوقت الحاضر يعمل الكثير من المبرمجين والمطورين على نظرية البيانات الضخمة.

يتم إنشاء دفق البيانات من خلال مولدات دفق البيانات المختلفة، وبعد ذلك يتم تنفيذ تقنيات التنقيب عن البيانات لاستخراج المعرفة والأنماط من تدفقات البيانات، لذلك تحتاج هذه التقنيات إلى معالجة تدفقات بيانات متعددة الأبعاد ومتعددة المستويات وممر واحد وعبر الإنترنت.

لقد كان تكامل البيانات جزءًا لا يتجزأ من عمليات البيانات لأنّه يمكن الحصول على البيانات من عدة مصادر، وإنّها إستراتيجية تدمج البيانات من عدة مصادر لإتاحتها للمستخدمين في عرض موحد واحد يوضح حالتهم، وتوجد مصادر اتصال بين الأنظمة التي يمكن أن تتضمن قواعد بيانات متعددة أو مكعبات بيانات أو ملفات ثابتة.

تعمل المعالجة المسبقة للبيانات على تحويل البيانات إلى شكل تتم معالجته بسهولة وفعالية أكبر في استعمال البيانات والتعلم الآلي ومهام علوم البيانات الأخرى، وتُستخدم التقنيات عمومًا في المراحل الأولى من التعلم الآلي وخط أنابيب تطوير الذكاء الاصطناعي لضمان نتائج دقيقة.

بدلاً من استخدام مقاييس واقعية أو عن بعد تميز الأساليب القائمة على انحراف الاستثناءات أو القيم المتطرفة في عملية التنقيب عن البيانات من خلال فحص الاختلافات في السمات الأساسية للعناصر في المجموعة.

القيم المتطرفة هي قيم غير عادية في مجموعة البيانات الخاصة، ويمكن أن تشوه التحليلات الإحصائية وتنتهك افتراضاتها ولسوء الحظ سيواجه جميع المحللين القيم المتطرفة وسيضطرون إلى اتخاذ قرارات بشأن ما يجب فعله معها

يتم إجراء عملية تحليل التنقيب عن البيانات باستخدام خصائص محور التحليل، حيث يمكن أن تكون هذه الخصائص خاصية فريدة لمكون التركيز وفي بعض الأحيان يمكن أن تكون أيضًا خصائص ذات مستوى أعلى من مستوى مكون التركيز.

يمكن أن يعمل تقديم البيانات بالطريقة الصحيحة على فهم العمليات المعقدة وتحديد الاتجاهات وتمثيل البيانات هو أسلوب لتحليل البيانات الرقمية، ويتم توضيح العلاقة بين الحقائق والأفكار والمعلومات والمفاهيم في رسم تخطيطي عبر تمثيل 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.

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.

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.

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.

إعداد البيانات هو عملية جمع البيانات ودمجها وتنظيمها بحيث يمكن استخدامها في الأعمال، وتعمل مرحلة إعداد البيانات على حل مثل العديد من مشكلات البيانات؛ لضمان أنّ مجموعة البيانات المستخدمة في مرحلة النمذجة مقبولة وذات جودة محسنة.

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.

نمذجة البيانات: هي مهارة حاسمة لكل عالم بيانات وسواء كنت تقوم بتصميم بحث أو تقوم بتصميم مخزن بيانات جديد لشركتك، إنّ القدرة على التفكير بشكل واضح ومنهجي

الخوارزميات الإحصائية: هي نموذج إحصائي لبيانات الإدخال، والذي يتم تمثيله في معظم الحالات على أنّه هيكل بيانات شجرة احتمالية أو بادئة، ثم يتم تمثيل العناصر الفرعية ذات التردد العالي في الجينوم (genome) برموز أقصر.

هناك طريقتان أساسيتان لاستخراج البيانات من مصادر مختلفة في علم البيانات وعي استكشاف البيانات والتنقيب عن البيانات ويمكن أن يكون استكشاف البيانات جزءًا من التنقيب عن البيانات، حيث يكون الهدف هو جمع ودمج البيانات من مصادر مختلفة.

يُعرَّف إجراء إعادة إنشاء الكائنات بشكل متكرر إلى مجموعات لتحسين التقسيم على أنه نقل متكرر، ولا توجد إعادة توزيع للكائنات في أي مجموعة تظهر وبالتالي تزيل العملية وتتم استعادة المجموعات الناتجة بواسطة مرحلة التجميع في طريقة التقسيم لخوارزمية (K-Mean).

يتم استخدام عملية التنقيب في البيانات للعثور على القيم المتطرفة في مجموعة البيانات الكبيرة لإجراء التنبؤات باعتماد مجموعة واسعة من التقنيات، في حين أنّ تصور البيانات هو التمثيل الرسومي للبيانات والمعلومات المستخرجة من استخراج البيانات باعتماد العناصر المرئية مثل الرسم البياني.

يرتبط كل من عملية التنقيب عن البيانات والإحصاءات بالتعلم من البيانات، حيث كلهم يتعلقون باكتشاف وتحديد الهياكل في البيانات بهدف تحويل البيانات إلى معلومات، وعلى الرغم من تداخل أغراض هاتين التقنيتين إلّا أنّ لهما مقاربات مختلفة.

يشير التنقيب عن البيانات المكانية إلى عملية استخراج المعرفة والعلاقات المكانية والأنماط المثيرة للاهتمام التي لا يتم تخزينها على وجه التحديد في قاعدة بيانات مكانية، ومن ناحية أخرى يشير التنقيب عن البيانات الزمنية إلى عملية استخراج المعرفة

سيكون لعالم البيانات الفعال أيضًا القدرة على التعلم والاكتشاف ويحتاج علماء البيانات إلى أن يكونوا قادرين على التواصل بشكل جيد، وكل واحدة هذه الخصائص لعلماء البيانات الفعالين تزيد من فرص الشخص في الاستمتاع بما يفعله والبراعة فيه.