يُعد تنظيف البيانات عملية أساسية في علم البيانات لأنّه يساعد على تحقيق جودة البيانات ونقائها، وبما أنّ المؤسسات أصبحت مدفوعة بشكل كبير بالبيانات فإنّ الوصول إلى المعلومات الدقيقة وبيانات الجودة أمر أساسي في عملية صنع القرار.
الرياضيات هي حجر الأساس لأي تخصص علمي معاصر، وتمتلك جميع تقنيات علوم البيانات الحديثة تقريبًا بما في ذلك التعلم الآلي أساسًا رياضيًا عميقًا.
اجتذبت حسابات الكم والمعلومات الكمومية اهتمامًا كبيرًا على حدود متعددة من المجالات العلمية ويضم علم البيانات بين الأساليب الإحصائية والخوارزميات الحسابية ومعلومات علوم المجال لاستخراج المعرفة والرؤى من البيانات الضخمة.
تحدد لغة (HTML) بنية محتوى الويب المعروض في مستعرض ويب، وبالتالي إذا كانت مجموعة البيانات تتطلب استخراج معلومات من موقع ويب فيجب العثور على المحتوى في (HTML) واسترداده منه.
قد يشتمل نظام تخزين البيانات على مكون مدير تخزين البيانات الذي يتعامل مع الطلبات الواردة من التطبيقات للبيانات المخزنة في واحد أو أكثر من مكونات تخزين البيانات بطريقة سلسة.
يمكن إجراء معظم جوانب تنظيف البيانات من خلال استخدام أدوات البرامج ولكن يجب إجراء جزء منها يدويًا وعلى الرغم من أنّ هذا يمكن أن يجعل تنظيف البيانات مهمة شاقة إلّا أنّه جزء أساسي من إدارة البيانات.
تعتمد التحليلات الوصفية هياكل نمذجة مماثلة للتنبؤ بالنتائج ثم تستعمل مزيجًا من التعلم الآلي وقواعد العمل والذكاء الاصطناعي والخوارزميات لمحاكاة الأساليب المختلفة لهذه النتائج العديدة.
تُعتبر الإدارة الفعالة لأصول البيانات مظهرًا من مظاهر تحسين الأداء المالي، حيث إنّه يشدد عمليات جمع البيانات وتخزينها واستخدامها وإدارتها ويحسن جودة البيانات وإمكانية الوصول والقياس وهو الأمر الأكثر أهمية.
إنّ دمج البيانات هو عملية دمج مجموعتين من البيانات متشابهتين أو أكثر في سجل واحد، ويتم الدمج لإضافة متغيرات إلى مجموعة البيانات أو إلحاق أو إضافة حالات أو ملاحظات إلى مجموعة البيانات أو إزالة التكرارات.
تُعد لغة (C) مقبولة تمامًا لعلوم البيانات، وهذا لأنّ لغة منخفضة المستوى مثل عملية العلامات التجارية في (C) تنقل البيانات وتديرها لأنّ هذا هو الجزء الأكبر من لغة منخفضة المستوى.
تصفية البيانات هي عملية اختيار جزء أصغر من مجموعة البيانات الخاصة واستعمال تلك المجموعة الفرعية للعرض أو التحليل والتصفية بشكل عام مؤقتة ويتم الاحتفاظ بمجموعة البيانات الكاملة ولكن يتم استخدام جزء منها فقط للحساب.
على غرار العديد من الطرق الفريدة لإنشاء البيانات هناك أيضًا مجموعة مقابلة من أنواع البيانات المختلفة تُعد أنواع البيانات مهمة في تحديد كيفية قياس البيانات واستخدامها في النهاية لعمل افتراضات.
التحليلات الوصفية هي أبسط أنماط تحليل البيانات وتتضمن تلخيص الميزات والخصائص الرئيسية لفئات البيانات وتعتمد التحليلات الوصفية على المقاييس الإحصائية للتوزيع والاتجاه الرئيسي والتباين.
إنّ العديد من الشركات تتعامل مع ترحيل البيانات الهائل كمهمة منخفضة المستوى بنقرتين، وبغض النظر عن النهج التي تتبعه عملية ترحيل البيانات إلّا أنّه يمر مشروع ترحيل البيانات بنفس المراحل الرئيسية.
تُستخدم تحليلات البيانات على نطاق واسع في كل قطاع في القرن الحادي والعشرين، ويقوم محلل البيانات بجمع البيانات ومعالجتها ويحلل مجموعات البيانات الكبيرة لاستخلاص رؤى ذات مغزى من البيانات الأولية.
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.
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.
تشير خوارزمية (Apriori) إلى الخوارزمية المستخدمة لحساب الارتباط بين الكائنات، ويعني كيفية ارتباط كائنين أو أكثر ببعضهما البعض وإنّها خوارزمية تميل إلى عملية تحليل للبيانات.
تشير التحليلات إلى عملية تحليل البيانات الخام أو الإحصائيات من أجل اكتشاف أنماطها ذات المعنى والتواصل معها وتفسيرها والتحليلات مفيدة للشركات في صنع القرار وتطوير الأداء وغير ذلك الكثير.
يشير تنقيب النص إلى عملية جمع رؤى ذات مغزى من بيانات النص الخام وإنّه يعني استخراج بيانات المستخدم وهناك حاجة لوسيلة أفضل وأسرع لتنقيب النصوص وذلك باعتماد أدوات التنقيب عن النصوص الشاملة.
العناصر الخمسة الرئيسية لبيانات الوسائط المتعددة هي الصوت والفيديو والنص والرسومات والرسوم المتحركة، و تشكل بيانات الوسائط المتعددة الآن غالبية حركة المرور على الإنترنت.
عادة ما يتم إجراء تنظيف البيانات بالتزامن مع تطبيق الحد الأدنى من معايير الجودة، وسيتم قياس جودة جميع البيانات مقابل تلك المعايير الدنيا والعمل وفقًا لذلك.
النماذج التنبؤية تحلل الأداء السابق لتقييم مدى احتمالية أن يعرض العميل سلوكًا معينًا في المستقبل، وتشمل هذه الفئة أيضًا النماذج التي تبحث عن أنماط بيانات دقيقة للإجابة على الأسئلة المتعلقة بالأداء.
تتضمن واجهة مستخدم استكشاف البيانات منطقة تحديد مع تمثيلات قابلة للتحديد للحقول القابلة للاستعلام لمصدر البيانات ومنطقة التصور، حيث يتم عرض نتائج الاستعلام كتمثيلات مرئية للبيانات.
إنّ علم البيانات له حالات استخدام محدودة في العالم الحقيقي، ومع ذلك يتم إعادة تنظيم عملية صنع القرار حول البيانات وتنفيذ إستراتيجية بيانات متماسكة، وتكمن المشكلة الحقيقية في عدم القدرة على تحويل البيانات.
يمكن تصميم خطوط أنابيب البيانات بعدة طرق مختلفة، وخط أنابيب البيانات هو طريقة يتم فيها استيعاب البيانات الأولية من أماكن بيانات متنوعة ثم نقلها إلى مخزن البيانات مثل مجموعات البيانات أو مستودع البيانات لتحليلها.
إنّ تحليلات البيانات وتصور البيانات هي مجالات مختلفة جدًا تتطلب مجموعات مهارات مميزة، وتتضمن تحليلات البيانات استخدام برامج محددة لجمع وتحليل مجموعات كبيرة من البيانات بهدف إيجاد الطرق واستخلاص الأفكار.
تحليل البيانات النوعية (QDA) هو عملية تنظيم وتحليل وتفسير البيانات النوعية أي المعلومات غير الرقمية والمفاهيمية وتعليقات المستخدمين لالتقاط الموضوعات والأنماط وتحديد الإجراءات التي يجب اتخاذها لتحسين البيانات.
يستفيد عالم الأعمال من علم البيانات لمجموعة متنوعة من الأغراض، وإنّ عدد الطرق التي يمكن للشركات من خلالها الاستفادة من علم البيانات ضخم ومتزايد.
