ما الفرق بين عملية التنقيب في البيانات وعملية تصوير البيانات

اقرأ في هذا المقال


تتعلق عملية التنقيب عن البيانات بإيجاد معلومات وأنماط واتجاهات مفيدة من البيانات الأولية، حيث يستخدم التنقيب عن البيانات للتعرف على الأنماط والعلاقات في قاعدة بيانات ضخمة للتنبؤ باستخدام تقنيات التنقيب عن البيانات المختلفة، ويمثل تصوير البيانات تمثيل البيانات في شكل رسوم بيانية أو مخططات أو أي تمثيلات مرئية أخرى.

ما هي عملية التنقيب في البيانات

التنقيب عن البيانات: هو عملية لاستخراج المعلومات والبيانات المهمة والتنقيب عن البيانات لا يرتبط بجمع البيانات وإنّما يرتبط الأمر بإيجاد العلاقات في البيانات الأولية التي جمعتها بالفعل، لذلك فإنّ الغرض الأساسي هو تحديد اكتشاف المعرفة للبيانات التي تم جمعها.

ما هي عملية تصوير البيانات

عملية تصوير البيانات: هو التصور المرئي للبيانات وهو تمثيل البيانات داخل إطار الرسم البياني والصورة وما إلى ذلك، ويتم عمل هذه العملية كتمثيل مرئي للمعلومات، حيث تحدث فرقًا بين الطرود والاختيارات في رؤية التحليلات معروضة خارجيًا حتى يتمكنوا من العمل بطريقة مماثلة ويمكنهم التعامل مع المفهوم المزعج أو التعرف على التصميمات الحديثة.

يشير التصوير المرئي للبيانات إلى التمثيل المرئي للبيانات بمساعدة مخططات شاملة وصور وقوائم ومخططات وأشياء مرئية أخرى، حيث أنه يمكّن المستخدمين من فهم المعلومات بسهولة في غضون جزء من الوقت واستخراج معلومات وأنماط واتجاهات مفيدة، وعلاوةً على ذلك فإنّه يجعل المعلومات سهلة الفهم.

بمعنى آخر يمكن القول أنّ تمثيل البيانات في شكل رسومي بحيث يمكن للمستخدمين بسهولة فهم إجراء الاتجاهات في البيانات يسمى تصوير البيانات، وهناك العديد من الأدوات المتضمنة في تصوير البيانات مثل: خرائط المخططات والرسوم البيانية وما إلى ذلك، وتساعد الأدوات المستخدمة لتصوير البيانات المستخدمين على فهم وجمع البيانات التي يوفرها التمثيل المرئي بسهولة بدلاً من المرور عبر فحص أوراق البيانات بالكامل.

يمثل تصوير البيانات البيانات في شكل مرئي، حيث أنّه مهم لأنّه يتيح رؤية المعلومات بسهولة أكبر وتلعب تقنية التعلم الآلي دورًا مهمًا في إجراء التحليل التنبئي الذي يساعد في تصوير البيانات، كما لا يعد تصوير البيانات مفيدًا فقط لمحللي الأعمال ومحللي البيانات وعلماء البيانات ولكنّه يلعب دورًا حيويًا في فهم تصوير البيانات في أي مهنة، سواء في التصميم أو التشغيل أو التكنولوجيا أو التسويق أو المبيعات أو أي مجال آخر هناك حاجة إلى تصوير البيانات.

الفرق بين عملية التنقيب في البيانات وعملية تصوير البيانات

الرقم

عملية تصوير البيانات

عملية التنقيب في البيانات

1

يعطي مخططًا أساسيًا للمعلومات المعقدة

عمليات البحث وتنتج نتيجة معقولة من قطع المعلومات الضخمة.

2

المفضل لتحديد المعلومات والتنبؤات

هذا غالبًا ما يكون له تطبيقات متنوعة ويفضل لمحركات البحث على الويب.

3

يظهر تصور البيانات تحت نطاق علم البيانات

يأتي التنقيب عن البيانات تحت علم البيانات.

4

يدعم ويعمل بشكل أفضل في فحوصات البيانات المعقدة والتطبيقات.

عملت مع أطر برامج الكمبيوتر على شبكة الإنترنت أو التطبيقات.

5

أكثر قيمة في تقدير معلومات الوقت الحقيقي

ابتكار حديث ولكنّه متخلف.

6

لا يتطلب استخدام أي خوارزميات

توجد العديد من الخوارزميات في استخدام التنقيب عن البيانات.

7

بغض النظر عن المعدات أو برنامج الكمبيوتر، فإنّه يعطي بيانات مرئية.

يعمل على أي مرحلة تدعم الويب أو مع أي تطبيقات.

8

تطبيقات التنقيب عن المعلومات هي محركات البحث وتجارة التجزئة والأعمال المرتبطة بالأموال والمصرفية والمنظمات الحكومية.

التطبيق هو عرض معلومات بيانات الأقمار الصناعية ومعلومات نتائج البحث والبيانات المدروسة علمياً.

العلاقة بين عملية التنقيب في البيانات وعملية تصوير البيانات

  • تنقيب البيانات هو عملية فرز بعض مجموعات البيانات الكبيرة واستخراج بعض البيانات منها، بينما تصوير البيانات هو عملية تصور أو عرض البيانات المستخرجة في شكل تنسيقات رسومية أو مرئية مختلفة مثل كتمثيلات إحصائية، ومخططات دائرية ورسوم بيانية شريطية وصور رسومية.
  • تشمل عمليات التنقيب عن البيانات تحليل التسلسلات والتصنيفات وتحليل المسار والتكتل والتنبؤ بينما في تصوير البيانات يحتوي على معالجة وتحليل وتوصيل البيانات وما إلى ذلك، وفي تنقيب البيانات سيتم عرض البيانات تلقائيًا في عملية البحث والتي سيتم عرضها بواسطة تحليل النظام نفسه، بينما يعطي تصوير البيانات رؤية واضحة للبيانات وسيكون من السهل على العقل البشري تذكر وحفظ أجزاء كبيرة من البيانات في لمحة واحدة.
  • في تنقيب البيانات هناك أربع مراحل وهي مصادر البيانات وجمع البيانات أو استكشاف البيانات ونمذجة البيانات ونشر نماذج البيانات، بينما في التصور المرئي للبيانات سبع مراحل وهي: الحصول على العملية والتحليل والتصفية والتنقيب والتمثيل والتكرار والتفاعل.
  • تنقيب البيانات عبارة عن مجموعة من الأنشطة المختلفة لاستخراج أنماط مختلفة من مجموعات البيانات الكبيرة التي سيتم فيها استرداد مجموعات البيانات من مصادر بيانات مختلفة، بينما تصوير البيانات هو عملية تحويل البيانات الرقمية إلى صور رسومية مثل: الصور ثلاثية الأبعاد ذات المعنى التي سيتم استخدامها لتحليل البيانات المعقدة بسهولة.
  • تشمل تطبيقات تنقيب البيانات إدارة علاقات العملاء وهو تطبيق برمجي يوفر مزايا لاستخراج البيانات بينما تشمل تطبيقات تصور البيانات قياسات السونار وصور الأقمار الصناعية والمحاكاة الحاسوبية والمسوحات وما إلى ذلك، والتقنيات المختلفة المتاحة في التنقيب عن البيانات هي: التصنيف والكتلة والتسلسل والارتباط، وينشأ تصوير البيانات من الإحصائيات والعلوم التي تعطي تصورًا واضحًا في لمحة ممّا يعني أن الصورة تعطي (100) كلمة عند رؤيتها.
  • تشمل تقنيات التنقيب عن البيانات أيضًا الشبكات العصبونية التلافيفية والتحليل الإحصائي وأشجار القرار والخوارزميات الجينية والمنطق السحابي واستخراج النصوص، في حين أن تصوير البيانات له تطبيقات مختلفة مثل: البيع بالتجزئة والطب والرعاية الصحية والنقل والاتصالات والتأمين وأسواق رأس المال وإدارة الأصول.
  • القيود في عملية التنقيب عن البيانات كونها تقنية جديدة لكنّها لا تزال متخلفة بسبب العديد من الشركات التي تستخدم أنظمة قديمة وأيضًا الأنظمة الحالية ليست صديقة لمستودعات البيانات، وتصورات مختلفة بدلاً من التوضيح ولا توجد إرشادات ومستخدمين مختلفين برؤى متعددة كما يوفر أمانًا ضعيفًا.
  • تنقيب البيانات هي عملية تحليلية تحدد أنماطًا مختلفة من مجموعات البيانات التي يمكن أن تساعد في التعامل مع تدفق المعلومات، ويوفر تصوير البيانات الكثير من تقنيات التصور التي تم تطويرها على مدار العقود الماضية والتي تدعم استكشاف مجموعات البيانات الكبيرة، وتتمثل فائدة التنقيب في البيانات في أن العلاقة ستكون غير مخفية بين مجموعات ومتغيرات بيانات مختلفة، بينما يعرف تصوير البيانات على أنّه كائن مرئي من خلال تمثيل البيانات في شكل رسوم بيانية ومخططات.

المصدر: Foundations of Data Science By Avrim Blum, John Hopcroft, Ravindran Kannan / First EditionIntroducing Data Science: Big data, machine learning, and more, using Python tools By Davy Cielen, Arno Meysman / First EditionAn Introduction to Data Science By Jeffrey S. Saltz, Jeffrey M. Stanton / First EditionData Science from Scratch: First Principles with Python by Joel Grus / 2nd Edition


شارك المقالة: