اقرأ في هذا المقال
- ما هي الخوارزميات الإحصائية
- ما هي النمذجة الإحصائية
- أهمية تقنيات التحليل الإحصائي لعلم البيانات
- أدوات الخوارزميات الإحصائية لعلوم البيانات
- ما هي أنواع الخوارزميات الإحصائية
- كيفية بناء النماذج الإحصائية
تشير الإحصاءات بمعناها الواسع إلى مجموعة من الأدوات والأساليب لتقييم وتفسير وعرض واتخاذ القرارات بناءً على البيانات ويشير بعض الأفراد إلى الإحصاء على أنّه التحليل الرياضي للبيانات الفنية، وإنّ البحث عن إحصاءات أعمق هو شكل من أشكال التحليل الرياضي الذي يستخدم نماذج كمية متعددة لإنتاج بيانات تجريبية أو بحث تجريبي، وجمع البيانات وتحليلها وتفسيرها وتقديمها كلها عناصر من الرياضيات التطبيقية، والأسس الرياضية للإحصاء هي الجبر الخطي وحساب التفاضل والتكامل ونظرية الاحتمالات.
ما هي الخوارزميات الإحصائية
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.
ما هي النمذجة الإحصائية
النمذجة الإحصائية: هي حقل فرعي من الرياضيات يبحث عن العلاقات بين المتغيرات من أجل التنبؤ بنتيجة، حيث تعتمد النماذج الإحصائية على تقدير المعامل وعادةً ما يتم تطبيقها على مجموعات أصغر من البيانات ذات سمات أقل، وتتطلب من المصمم البشري فهم العلاقات بين المتغيرات قبل الإدخال.
مثل النمذجة الإحصائية فإنّ النمذجة الرياضية تترجم مشاكل العالم الحقيقي إلى صيغ رياضية يمكن تتبعها والتي يوفر تحليلها رؤية ونتائج واتجاه مفيد للتطبيق الأصلي، ومع ذلك على عكس النمذجة الإحصائية تتضمن النمذجة الرياضية نماذج ثابتة تمثل ظاهرة واقعية في شكل رياضي، وبمجرد صياغة نموذج رياضي فإنّه لا يتطلب التغيير وتتميز النماذج الإحصائية بالمرونة ويمكنها بمساعدة التعلم الآلي دمج أنماط واتجاهات جديدة ناشئة وستتكيف مع إدخال بيانات جديدة.
برامج النمذجة الإحصائية هي برامج كمبيوتر متخصصة تساعد في جمع البيانات وتنظيمها وتحليلها وتفسيرها وتصميمها إحصائيًا ويجب أن توفر برامج الإحصاء المتقدمة استخراج البيانات واستيراد البيانات، والتحليل والإبلاغ ونمذجة البيانات الآلية ونشرها وتصور البيانات ودعم الأنظمة الأساسية المتعددة وقدرات التنبؤ، وواجهة مستخدم سهلة الاستخدام مع ميزات إحصائية تتراوح من الجدولة الأساسية إلى النماذج متعددة المستويات، والبرمجيات الإحصائية متاحة كملكية ومفتوحة المصدر وملكية عامة وبرامج مجانية.
وإنّ علم البيانات هو مجال للدراسة يستخدم أدوات وتقنيات متطورة للكشف عن الأنماط والاتجاهات المخفية وبالتالي توليد رؤى قيمة يمكن استخدامها لاتخاذ قرارات عمل أكثر صحة ويشمل أيضًا التحليلات التنبؤية، حيث يستخدم علماء البيانات مجموعة متنوعة من التعلم الآلي أو الخوارزميات الإحصائية.
أهمية تقنيات التحليل الإحصائي لعلم البيانات
يمكن استخدام تقنيات التحليل الإحصائي لتحديد البيانات وبدلاً من تنظيف كميات ضخمة من البيانات ويمكن وصفها باستخدام بعض المقاييس، حيث تستخدم خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة في علم البيانات الإحصائيات لتحديد أنماط البيانات وتحويلها إلى أدلة قابلة للاستخدام.
كما يستخدم علماء البيانات الإحصاء لجمع وتقييم وتحليل واستخلاص النتائج من البيانات وكذلك لتنفيذ النماذج الرياضية الكمية للمتغيرات ذات الصلة، ويتطلب علم البيانات كلاً من المهارات التقنية مثل برمجة (R) و(Python) و”المهارات الشخصية” مثل الاتصال والاهتمام بالتفاصيل.
على غرار الخوارزميات يركز الذكاء الاصطناعي (AI) على تعليم الآلات كيفية القيام بالمهام التي عادةً ما يكملها البشر، حيث يستخدم علماء البيانات الخوارزميات والذكاء الاصطناعي، من خلال استخدام نماذج التعلم الآلي من أجل إكمال بعض المهام الأكثر صعوبة أو الدنيوية، وسواء هناك بحاجة إلى أتمتة عملية جمع البيانات أو تنظيف مجموعة بيانات كبيرة أو حتى إنشاء نماذج أولية لنموذج، فهناك العديد من خوارزميات التعلم الآلي التي يمكن استخدامها لجعل عملية إكمال مشاريع علوم البيانات أسهل وأكثر كفاءة.
أدوات الخوارزميات الإحصائية لعلوم البيانات
- النماذج الخطية المعممة، والتي تشكل الأساس لمعظم أساليب التعلم الآلي الخاضعة للإشراف والذي يتم تعميمه على معظم النتائج المستمرة التي تتم مواجهتها في الصناعة.
- طرق السلاسل الزمنية (ARIMA) و(SSA) والمناهج القائمة على التعلم الآلي.
- نمذجة المعادلات الهيكلية لنمذجة واختبار المسارات الوسيطة.
- تحليل العوامل أي استكشافية وتأكيدية لتصميم المسح والتحقق منه.
- تحليل الطاقة أو تصميم التجربة لا سيما تصميم التجربة القائم على المحاكاة لتجنب التحليلات المفرطة.
- اشتقاق الاختبارات من نقطة الصفر ولا سيما من خلال المحاكاة.
- طرق بايز (Naïve Bayes) ومتوسط نموذج (Bayesian) والتجارب التكيفية (Bayesian).
- نماذج الانحدار للشبكة المرنة والتي تُعد مفيدة لمجموعات البيانات التي يفوق فيها عدد المتنبئين عدد الملاحظات.
- النماذج القائمة على المفتاح (MARS) للنمذجة المرنة للعمليات.
- سلاسل ماركوف والعمليات العشوائية أي نهج بديل لنمذجة السلاسل الزمنية ونمذجة التنبؤ.
- مخططات احتساب البيانات المفقودة وافتراضاتها.
- تحليل البقاء وهو مفيد جدًا في نمذجة عمليات الزخم والاستنزاف.
- الاستدلال الإحصائي واختبار المجموعة.
ما هي أنواع الخوارزميات الإحصائية
1- الانحدار
تتعامل مشاكل الانحدار مع تقييم قيمة المخرجات الموجودة في قيم الإدخال، وعند استخدامها للتصنيف تكون قيم الإدخال عبارة عن قيم من قاعدة البيانات وتحدد قيم الإخراج للفئات، كما يمكن استخدام الانحدار لتوضيح مشكلات التصنيف ولكن يتم استخدامه لتطبيقات مختلفة بما في ذلك التنبؤ، والشكل الأولي للانحدار هو انحدار خطي بسيط يتضمن متنبئًا وتوقعًا واحدًا فقط وكما يمكن استخدام الانحدار لتنفيذ التصنيف باستخدام طريقتين مختلفتين وهما كالتالي:
- التقسيم: يتم تقسيم البيانات إلى مناطق تقع في الفصل.
- التنبؤ: يتم إنشاء الصيغ للتنبؤ بقيمة فئة الإخراج.
2- تصنيف بايزي
- تستخدم المصنفات الإحصائية للتصنيف، ويعتمد التصنيف البايزي على نظرية بايز.
- تُظهر المصنفات البايزية كفاءة عالية وسرعة عند استخدامها لقواعد بيانات عالية.
كيفية بناء النماذج الإحصائية
الخطوة الأولى في بناء نموذج إحصائي هي معرفة كيفية اختيار نموذج إحصائي، ويعتمد اختيار أفضل نموذج إحصائي على عدة متغيرات مختلفة، وهل الغرض من التحليل هو الإجابة عن سؤال محدد للغاية أم فقط لعمل تنبؤات من مجموعة من المتغيرات وكم عدد المتغيرات التفسيرية والتابعة هناك.
وكذلك ما هو شكل العلاقات بين المتغيرات التابعة والمتغيرات التفسيرية وكم عدد المعلمات التي سيتم تضمينها في النموذج وبمجرد الإجابة على هذه الأسئلة يمكن اختيار النموذج المناسب، وبمجرد تحديد نموذج إحصائي يجب بناؤه وتشمل أفضل الممارسات لكيفية صنع نموذج إحصائي ما يلي:
- ابدأ بأوصاف ورسوم بيانية أحادية المتغير، ويساعد التمثيل المرئي للبيانات في تحديد الأخطاء وفهم المتغيرات التي تعمل بها وكيف تبدو وكيف تتصرف ولماذا.
- قم ببناء تنبؤات في مجموعات متميزة من الناحية النظرية أولاً من أجل ملاحظة كيفية عمل المتغيرات ذات الصلة معًا ثم النتيجة بمجرد دمج المجموعات.
- بعد ذلك قم بتشغيل الوصف ثنائي المتغير مع الرسوم البيانية من أجل تصور وفهم كيفية ارتباط كل متنبئ محتمل بشكل فردي بكل متنبئ آخر وبالنتيجة.
- بشكل متكرر تسجيل ومقارنة وتفسير النتائج من النماذج التي تعمل مع أو بدون متغيرات التحكم.
- القضاء على التفاعلات غير الهامة أولاً، ويجب تضمين أي متغير مشارك في تفاعل كبير في النموذج بمفرده.
- أثناء تحديد العلاقات العديدة بين المتغيرات وتصنيف واختبار كل متنبئ ممكن تأكد من عدم إهمال سؤال البحث.
تُعد الخوارزميات والذكاء الاصطناعي من الموضوعات المهمة في عالم علوم البيانات، حيث يستطيع المتخصصون في علوم البيانات استخدام هذه الأدوات من أجل أتمتة عملية إكمال مشروع علم البيانات، والخوارزميات هي مجموعة من الأوامر التي تُعطى للآلة لتعليمها كيفية أداء مهمة معينة أو التعرف على موضوع معين.
