ظهر مصطلح "علم البيانات" مؤخرًا فقط لتعيين مهنة جديدة على وجه التحديد من المتوقع أن تكون ذات معنى للمخازن الهائلة للبيانات الكبيرة، ولكن فهم البيانات له تاريخ طويل وقد تمت مناقشته من قبل العلماء والإحصائيين وأصحاب المكتبات وعلماء الكمبيوتر وغيرهم لسنوات.
إنّ المجال الديناميكي في علم البيانات يستخدم لنماذج وطرق مختلفة للحصول على المعلومات وعلم البيانات عبارة عن مجموعة من الأدوات المختلفة، ومبادئ التعلم الآلي والخوارزمية بهدف العثور على الأنماط من البيانات الأولية.
إنّ معظم تقنيات (EDA) رسومية بطبيعتها ومفيدة جدًا للكشف عن البيانات الخفية لمجموعة البيانات، ويعتمد الكثير من هذه على التصورات التي يمكن إنشاؤها بسهولة باستخدام الأدوات.
الهدف الرئيسي من تحليل البيانات الاستكشافية (EDA) هو القيام في فحص البيانات قبل إتاحة أي ظهور، كما يمكن أن يقوم على تخصيص الأخطاء الواضحة.
يعتمد عالم البيانات في كثير من الأحيان على عملية البيانات (EDA) لتجزئة كميات البيانات والتأكد منها وتلخيص خصائصها الأساسية وغالبًا ما تعتمد طرق تصور البيانات.
يُعد التمثيل الرقمي للبيانات بأنّه استنساخ البيانات عن طريق النماذج الرقمية التي تتيحها أجهزة الكمبيوتر، وإنّه التصور الرقمي لكائن أو منتج أو أصل في العالم الحقيقي.
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.
نمذجة البيانات هي طريقة لتصور نظام تخزين البيانات، حبث يتم تمثيل النظام من خلال رسم تخطيطي يحاول شرح البيانات المراد تخزينها والعلاقات بين أنواع البيانات المختلفة والتنسيقات والسمات التي تجعل النظام يعمل.
يتضمن جمع البيانات الأولية جمع المعلومات قبل استشارة الموارد الثانوية أو الثالثة، ويمكن جمع هذا النوع من البيانات من خلال مجموعة متنوعة من الأساليب مثل المقابلات والاستطلاعات.
يتم توفير نهج منظم قائم على الأعمال لقياس جودة البيانات وتقييمها باستخدام أبعاد جودة البيانات لضمان الملاءمة للغرض وتحديد أهداف وعتبات الجودة.
ينقل خط أنابيب البيانات البيانات بين الأنظمة، حيث تتضمن خطوط أنابيب البيانات سلسلة من خطوات معالجة البيانات لنقل البيانات، وقد تتضمن هذه الخطوات نسخ البيانات وتوحيدها وضمها مع مصادر البيانات.
إنّ الهدف من طرق التنبؤ التقليدية هو وصفي بطبيعته إلى حد كبير ويهدف إلى تحليل مجموعة بيانات أحادية المتغير أو مجموعة بيانات متعددة المتغيرات باستخدام تنبؤات محدودة وقابلة للعد وقابلة للتفسير.
يعتمد علماء البيانات على عدد من الأدوات والبرامج المتخصصة التي تم تطويرها خصيصًا لتنظيف البيانات وتحليلها ونمذجتها واعتمادًا على الأهداف قد يختار علماء البيانات من بين مجموعة واسعة من الأدوات.
مع التطوير المستمر للتقنيات الجديدة مثل الحوسبة السحابية والبيانات الضخمة ينتج كميات كبيرة من البيانات والتي تظهر تدريجيًا نموًا أسيًا، والبيانات متعددة الأبعاد هي نوع بيانات نموذجي في مجال تحليل ذكاء الأعمال اليوم.
الانحدار اللوجستي هو نظام الحلول الحسابي للتعلم الآلي التي تستخدم لمشاكل التصنيف وهي عبارة عن خوارزمية تحليل تنبؤي وتعتمد على مفهوم الاحتمال.
يتضمن توزيع البيانات إنشاء نسخ من البيانات وتوزيعها بين مجموعات أو أكثر من هياكل البيانات الجغرافية، بحيث يسمح بالعمل على نفس البيانات في مواقع منفصلة.
يمكن تحليل الانحدار عادةً من مقارنة تأثيرات أنواع مختلفة من متغيرات السمات المقاسة على مقاييس متعددة مثل التنبؤ بأسعار الأراضي بناءً على المنطقة، والمساحة الإجمالية والمناطق المحيطة وتساعد هذه النتائج على إزالة الميزة غير المجدية وتقييم أفضل الميزات لحساب النماذج الفعالة.
يُعد جمع البيانات والتنقيب عن البيانات من الإجراءات الهامة التي يمكن أن تساعد في التخطيط المسبق لبيانات العملاء وتنظيمها وإدارتها لمساعدة الفرق على التفوق في مساعدة العملاء بشكل جيد للغاية.
إنّ خوارزمية (FP-Growth) هذه طريقة فعالة وقابلة للتطوير لتنقي مجموعة كاملة من الأنماط المتكررة عن طريق تطور جزء النمط باستخدام بنية شجرة بادئة ممتدة؛ لتخزين المعلومات المضغوطة والحاسمة حول الأنماط المتسلسلة المسماة بشجرة النمط المتسلسل (شجرة FP).
يعمل التعلم الآلي على أتمتة عملية تحليل البيانات ويذهب إلى أبعد من ذلك لإجراء تنبؤات بناءً على جمع كميات كبيرة من البيانات وتحليلها عن مجموعات سكانية معينة وتم تصميم النماذج والخوارزميات لتحقيق ذلك.
علم البيانات والذكاء الاصطناعي هو برنامج متعدد التخصصات ومكمل، حيث يستخدمان نظريات وأساليب مستمدة من مجالات المعرفة المتعددة في مجالات الرياضيات والإحصاء وعلوم المعلومات وعلوم الكمبيوتر.
نّ علم البيانات هو مصطلح واسع لمجموعة من المجالات التي تُستخدم لتحسين مجموعات البيانات الهائلة، ويُعد برنامج تحليل البيانات إصدارًا أكثر تركيزًا من هذا ويمكن اعتباره جزءًا من عملية أكبر.
إنّ بيانات السلاسل الزمنية ثابتة إذا لم تتغير بمرور الوقت أو إذا لم يكن لديها هيكل زمني، لذلك من الضروري للغاية التحقق ممّا إذا كانت البيانات ثابتة، وفي التنبؤ بالسلاسل الزمنية لا يمكن استخلاص رؤى قيمة من البيانات إذا كانت ثابتة.
إن علم البيانات هو فرع من فروع العلم الذي يطبق الطريقة العلمية على البيانات بهدف دراسة العلاقات بين الميزات المختلفة واستخلاص استنتاجات ذات مغزى بناءً على هذه العلاقات.
يعمل علماء البيانات على العديد من التقنيات ولغات البرمجة، حيث يستخدمون العديد من الأدوات لحل مشاكل العمل وأثناء العملية ويكتسبون ثقة الأشخاص من الإدارة العليا.
