التنقيب عن البيانات ليس مفهومًا جديدًا ، كما أنه لم يرافق الثورة الرقمية. كان هذا المفهوم موجودًا منذ ما يقرب من قرن ، على الرغم من أنه أصبح أكثر شيوعًا في الثلاثينيات. في عام 1930 ، اقترح آلان تورينج فكرة آلة عالمية يمكنها إجراء العمليات الحسابية باستخدام تقنيات أجهزة الكمبيوتر الحالية. الذي كان أحد النماذج الأولى للتنقيب عن البيانات.
منذ ذلك الحين ، قطعنا شوطا طويلا. أصبح التنقيب عن البيانات والتعلم الآلي أدوات قابلة للتطبيق في الأعمال التجارية التي تساعد على تحسين كل شيء من عمليات البيع إلى تحليل مالي لأغراض الاستثمار. نتيجة لذلك ، أصبح علماء البيانات الآن أكثر أهمية للشركات في جميع أنحاء العالم.
ما هو استخراج البيانات؟
بعبارات بسيطة ، إنها عملية تحليل كميات كبيرة من البيانات للكشف عنها ذكاء الأعمال يمكن أن تساعد الشركات في حل المشكلات ، تقليل المخاطر، واغتنام الاحتمالات الجديدة. ألهمت أوجه التشابه بين البحث عن معلومات مهمة في قاعدة بيانات واسعة والتعدين عن الخام على جبل اسم هذا النظام. يحتاج كلا الإجراءين إلى تمشيط كميات هائلة من البيانات من أجل الكشف عن القيمة المخفية.
يوفر التنقيب عن البيانات إجابات لأسئلة العمل التي كانت ، في الماضي ، تستغرق وقتًا طويلاً للغاية بحيث لا يمكن الإجابة عليها يدويًا. بالنسبة للجزء الأكبر ، فهو يساعد المستخدمين في العثور على الأنماط والاتجاهات والعلاقات التي قد يتجاهلونها لولا ذلك. يمكن تحقيق ذلك من خلال استخدام مجموعة متنوعة من الأدوات الإحصائية لفحص البيانات بطرق مختلفة. وبالتالي ، تساعد هذه المعلومات في التنبؤ بما سيحدث في المستقبل واتخاذ إجراءات للتأثير على نتائج الأعمال.
يعد استخدام التنقيب عن البيانات بارزًا في قطاعات الأعمال مثل المبيعات والتسويق وتطوير المنتجات والرعاية الصحية وما إلى ذلك. عند القيام بذلك بشكل صحيح ، يمنحك التنقيب عن البيانات ميزة تنافسية كبيرة من خلال السماح لك بفهم المزيد عن عملائك. يؤدي هذا في النهاية إلى تطوير استراتيجيات تسويق ناجحة وتحسين الإيرادات وإدارة التكلفة المناسبة.
اقرأ أيضا: صنع القرار على أساس البيانات والتسويق
كيف يعمل تعدين البيانات
استكشاف وتحليل أجزاء هائلة من البيانات للعثور على الأنماط والاتجاهات ذات الصلة هو ما يدور حوله التنقيب في البيانات. وإلى جانب الفوائد المذكورة أعلاه ، تشمل المجالات الأخرى المفيدة ؛ تسويق قاعدة البيانات ، وإدارة مخاطر الائتمان ، والكشف عن الاحتيال ، وفحص البريد الإلكتروني العشوائي ، وحتى تحديد موقف المستخدم.
وفي الوقت نفسه ، هناك أربع خطوات في عملية التنقيب عن البيانات. تبدأ المنظمات بجمع البيانات وتحميلها في مستودعات البيانات. ثم يتم تخزين البيانات وإدارتها ، إما في أماكن العمل أو في السحابة.
يتم الوصول إلى البيانات عن طريق محللو الأعمالوفرق الإدارة ومتخصصي تكنولوجيا المعلومات ، الذين يقررون بعد ذلك كيفية تنظيمها. ثم يتولى البرنامج التطبيقي المسؤولية. يقوم بفرز البيانات اعتمادًا على استجابات المستخدم ، وبعد ذلك يقدم البيانات بتنسيق سهل المشاركة ، مثل الرسم البياني أو الجدول ، بواسطة المستخدم النهائي.
عملية استخراج البيانات
يتضمن التنقيب عن البيانات سلسلة من المراحل ، من جمع البيانات إلى التصور ، من أجل استخراج معلومات مفيدة من مجموعات البيانات الضخمة. تساعد تقنيات التنقيب عن البيانات بشكل أساسي على إنتاج أوصاف وتنبؤات حول مجموعة البيانات المستهدفة. تكشف العملية أدناه كيف يمكن تحقيق ذلك.
# 1. تحديد أهداف العمل:
غالبًا ما يكون هذا هو الجزء الأكثر صعوبة في عملية التنقيب عن البيانات ، على الرغم من أن العديد من الشركات تميل إلى التغاضي عن هذه المرحلة الحاسمة.
في هذه المرحلة ، يجب أن يتعاون علماء البيانات وأصحاب المصلحة في الأعمال للتأكد من مشاكل العمل. سيوجه هذا استعلامات البيانات والمعلمات لمشروع معين. ومع ذلك ، قد يحتاج المحللون إلى إجراء بحث إضافي لفهم سياق الأعمال بشكل كامل.
# 2. تحضير البيانات:
بمجرد تحديد حجم المشكلة ، سيتمكن علماء البيانات من تحديد مجموعة البيانات التي ستساعدهم في الإجابة على أسئلة العمل الأساسية بسهولة أكبر.
يقومون حرفيًا بتنظيف البيانات بعد جمعها ، وإزالة أي ضوضاء مثل التكرارات والأرقام المفقودة والقيم المتطرفة. وفي الوقت نفسه ، قد تكون هناك حاجة إلى خطوة إضافية ، اعتمادًا على مجموعة البيانات. الهدف هو تقليل عدد الأبعاد ، لأن وجود العديد من الميزات يمكن أن يبطئ أي حساب لاحق. لضمان الدقة المثلى في أي نماذج ، سيبحث علماء البيانات في الحفاظ على أهم المتنبئين.
# 3. النمذجة والتعدين الأنماط:
قد ينظر علماء البيانات في أي روابط بيانات مثيرة للاهتمام ، مثل الأنماط المتسلسلة أو قواعد الارتباط أو الارتباطات ، اعتمادًا على نوع البحث. ولكن في حين توفر أنماط التردد العالي نطاقًا أوسع من الاستخدامات ، يمكن أن تكون أشكال البيانات المختلفة في بعض الأحيان أكثر روعة ، وتكشف عن مجالات الاحتيال المحتملة.
اعتمادًا على البيانات المتاحة ، يمكن أن تكون خوارزميات التعلم العميق مفيدة عند تصنيف مجموعة البيانات. إذا تم تصنيف بيانات الإدخال (التعلم الخاضع للإشراف) ، فيمكن استخدام نموذج التصنيف أو الانحدار لتصنيف البيانات ، أو يمكن استخدام الانحدار فقط للتنبؤ بمدى معقولية مهمة معينة.
من ناحية أخرى ، تتم مقارنة نقاط البيانات الفردية في مجموعة التدريب ببعضها البعض للكشف عن أوجه التشابه الأساسية ، ثم يتم تجميعها بناءً على تلك الخصائص إذا لم يتم تصنيف مجموعة البيانات (أي التعلم غير الخاضع للإشراف).
# 4. تقييم النتائج وتنفيذ المعرفة
بعد تجميع البيانات ، يجب فحص النتائج وفهمها. عندما يتعلق الأمر بوضع اللمسات الأخيرة على النتائج ، يجب أن تكون صالحة وفريدة من نوعها وقيمة وسهلة الفهم. إذا تم استيفاء هذا المعيار ، يمكن للمؤسسات بعد ذلك استخدام هذه المعلومات لتطوير استراتيجيات جديدة من شأنها مساعدتهم على تحقيق أهدافهم.
مثال التنقيب عن البيانات
تُستخدم تقنيات التنقيب عن البيانات على نطاق واسع في متاجر البقالة. يمكن للعملاء الحصول على بطاقات ولاء مجانية من العديد من محلات السوبر ماركت ، والتي تتيح لهم الوصول إلى خصومات خاصة غير متوفرة لغير الأعضاء. بمعنى آخر ، يمكن للمتاجر بسهولة تتبع من يشتري ماذا ، ومتى يشتريه ، وبأي سعر باستخدام البطاقات. بعد تحليل البيانات ، يمكن لتجار التجزئة استخدامها لتقديم كوبونات للعملاء على أساس ممارسات الشراء الخاصة بهم. يمكنهم أيضًا تحديد وقت طرح العناصر للبيع أو بيعها بالسعر الكامل.
عندما تستخدم الشركة فقط المعلومات المختارة التي بالكاد تعكس مجموعة العينة الإجمالية لتأسيس نظرية ، قد يكون التنقيب في البيانات سببًا للقلق.
تقنيات التنقيب في البيانات
لتحويل كميات هائلة من البيانات إلى معلومات ذات مغزى ، يستخدم التنقيب عن البيانات مجموعة متنوعة من الخوارزميات والمنهجيات. فيما يلي بعض أكثرها شيوعًا:
# 1. قواعد الرابطة:
يشير مصطلح "قاعدة الارتباط" إلى طريقة قائمة على القواعد لتحديد الارتباطات بين المتغيرات في مجموعة البيانات.
تحليل سلة السوق ، الذي يسمح للمنظمات بفهم الروابط بين العناصر المختلفة بشكل أفضل ، يستخدم بشكل أساسي هذه المنهجيات. قد تقوم الشركات بتطوير استراتيجيات بيع متقاطع أقوى ومحركات توصية من خلال فهم عادات استهلاك عملائها.
# 2. الشبكات العصبية:
تساعد الشبكات العصبية في معالجة البيانات من خلال محاكاة الترابط بين الدماغ البشري من خلال طبقات العقد. تشكل المدخلات والأوزان والتحيز (أو العتبة) والمخرج كل عقدة.
إذا وصلت قيمة المخرجات إلى حد معين ، فإن العقدة "تطلق" أو "تنشط" ، وترسل البيانات إلى الطبقة التالية للشبكة. من خلال التعلم الخاضع للإشراف ، تتعلم الشبكات العصبية وظيفة التعيين هذه ، ثم تقوم بتغييرها بناءً على وظيفة الخسارة باستخدام النسب المتدرج.
يمكننا التأكد من دقة النموذج لإنتاج الإجابة الصحيحة عندما تكون دالة التكلفة عند الصفر أو بالقرب منه.
# 3. شجرة القرار:
تجمع تقنية استخراج البيانات هذه أو تتنبأ بالنتائج المحتملة بناءً على مجموعة من القرارات باستخدام طرق التصنيف أو الانحدار. يستخدم صورة شبيهة بالشجرة لإظهار النتائج المحتملة لهذه القرارات ، كما يوحي الاسم.
# 4. K- أقرب جار (KNN):
هذه تقنية غير معلمية تصنف نقاط البيانات بناءً على قربها وعلاقتها بالبيانات المتاحة الأخرى. تفترض هذه التقنية أنه يمكن اكتشاف نقاط البيانات القابلة للمقارنة بالقرب من بعضها البعض. نتيجة لذلك ، يحاول تحديد المسافة بين نقاط البيانات ، باستخدام المسافة الإقليدية، ثم يقوم بتعيين فئة بناءً على الفئة أو المتوسط الأكثر شيوعًا.
تطبيقات التنقيب في البيانات
تستخدم فرق ذكاء الأعمال وتحليلات البيانات بشكل متزايد تقنيات استخراج البيانات للحصول على رؤى لمنظماتهم وصناعاتهم. فيما يلي بعض الأمثلة على تطبيقات التنقيب عن البيانات:
مبيعات التنبؤ
التنبؤ بالمبيعات هي إحدى طرق الاستفادة من الروابط التي كشفت عنها خوارزميات التنقيب عن البيانات.
يُعرف استخدام أدوات التنقيب عن البيانات للإجابة على مشكلة العمل المتعلقة بما سيتم بيعه ومتى يُعرف باسم التنبؤ بالمبيعات.
اقرأ أيضا: برنامج التنبؤ بالمبيعات: 15+ أفضل خيارات 2021 (+ نصائح مجانية)
تستخدم وول مارت ، على سبيل المثال ، البيانات التي تم جمعها من قبل عمال مناجم البيانات على نطاق واسع. وفقًا لبحث وول مارت ، عندما كانت هناك تحذيرات من العواصف في المنطقة ، كان الأفراد أكثر عرضة لشراء الفراولة Pop-Tarts. ثم تم وضع الفراولة Pop-Tarts بشكل استراتيجي عند الخروج من قبل Walmart.
تم حل أسئلة وول مارت التجارية (ما الذي يشتريه العملاء عندما تقترب الأعاصير؟) من خلال التنقيب عن البيانات من خلال تعزيز عمليات الشراء الاندفاعية عند الخروج (يشتري الناس المزيد من الفراولة Pop-Tarts).
ومع ذلك ، هذا تعريف واسع إلى حد ما للتنقيب في البيانات ؛ في محاولة لتوقع تصرفات الجميع.
تجزئة السوق
تجزئة السوق هي واحدة من أقوى ميزات التنقيب عن البيانات. يمكن اعتباره شكلاً من أشكال التجمع.
قد تقوم الشركة بفحص المعلومات التي تم جمعها والبدء في اتخاذ قرارات العمل بناءً على معايير مثل العمر أو الجنس.
لنفترض أننا نجمع معلومات حول مشتريات iPhone ، على سبيل المثال. عندما نجمع بياناتنا ، نكتشف أن الأشخاص الذين تقل أعمارهم عن 30 عامًا هم أكثر عرضة لشراء iPhone. يمكن لعالم بيانات أن ينصح فريق التسويق في Apple بتوجيه الإعلانات إلى الأشخاص الذين تقل أعمارهم عن 30 عامًا.
نحن نبني نماذج تنبؤ هنا لأننا نعرف ما نريد بيعه ونحاول معرفة من يجب علينا التسويق له.
هذا مجرد مثال واحد. يمكنك أن تكون أكثر تحديدًا. قد نقوم بتقسيم سوقنا بشكل أكبر على أساس الجنس والعرق ودرجة الائتمان. ثم قد نكتشف أن السوق المستهدف لأجهزة iPhone هي النساء البيض دون سن 30 مع تصنيفات ائتمانية متميزة.
إمكانيات التجزئة غير محدودة وتعتمد فقط على البيانات التي لديك.
التعليم
بدأت المؤسسات التعليمية في جمع البيانات من أجل فهم أفضل لطلابها والإعدادات التي تعزز النجاح. بشكل أساسي ، مع انتقال المزيد من الدورات إلى الأنظمة الأساسية عبر الإنترنت ، يمكن للمدرسين تتبع الأداء وتقييمه باستخدام مجموعة متنوعة من الأبعاد والمقاييس ، مثل ضغطات المفاتيح وملفات تعريف الطلاب والصفوف والجامعات والوقت الذي يقضيه.
تحسين العمليات
يستخدم التعدين في العمليات تقنيات استخراج البيانات لخفض التكاليف عبر المهام التشغيلية ، مما يسمح للشركات بالعمل بشكل أكثر كفاءة. يساعد هذا أصحاب الأعمال في تحديد الاختناقات المكلفة وتحسين عملية صنع القرار.
ماذا تقصد باستخراج البيانات؟
تعدين البيانات هو مفهوم تستخدمه معظم الشركات لتحويل البيانات الأولية إلى معلومات مفيدة. تتعلم الشركات بشكل أساسي المزيد عن عملائها من خلال استخدام البرامج للبحث عن اتجاهات في مجموعات ضخمة من البيانات. يتيح لهم ذلك تصميم حملات تسويقية أكثر نجاحًا وتحسين المبيعات وخفض التكاليف. تعد عملية جمع البيانات وتخزينها ومعالجتها بواسطة الكمبيوتر بشكل فعال ضرورية لاستخراج البيانات.
ما هو التنقيب عن البيانات المستخدمة؟
يعد استخدام التنقيب عن البيانات بارزًا في قطاعات الأعمال مثل المبيعات والتسويق وتطوير المنتجات والرعاية الصحية وما إلى ذلك. عند القيام بذلك بشكل صحيح ، يمنحك التنقيب عن البيانات ميزة تنافسية كبيرة من خلال السماح لك بفهم المزيد عن عملائك. يؤدي هذا في النهاية إلى تطوير استراتيجيات تسويق ناجحة وتحسين الإيرادات وإدارة التكلفة المناسبة.
ما هو التنقيب عن البيانات وكيف يعمل؟
تبدأ المنظمات بجمع البيانات وتحميلها في مستودعات البيانات. ثم يتم تخزين البيانات وإدارتها ، إما في أماكن العمل أو في السحابة. يتم الوصول إلى البيانات من قبل محللي الأعمال وفرق الإدارة والمتخصصين في تكنولوجيا المعلومات ، والذين يقررون بعد ذلك كيفية تنظيمها. ثم يتولى البرنامج التطبيقي المسؤولية. يقوم بفرز البيانات اعتمادًا على استجابات المستخدم ، وبعد ذلك يقدم البيانات بتنسيق سهل المشاركة ، مثل الرسم البياني أو الجدول ، بواسطة المستخدم النهائي.
ما هي الأنواع الثلاثة للتنقيب في البيانات؟
بعض أنواع التنقيب عن البيانات هي:
- تجمع.
- تنبؤ.
- تصنيف.
ما هي الخطوات السبع للتنقيب عن البيانات؟
- تنظيف البيانات.
- تكامل البيانات.
- تقليل المعلومات
- تحويل البيانات.
- بيانات التعدين.
- تقييم الأنماط
مقالات ذات صلة
- أنواع التحليلات: كيفية تطبيقها في أي عمل تجاري
- ما هو التنبؤ بالمبيعات؟ الأساليب وأمثلة من العالم الحقيقي
- طرق التنبؤ: دليل نهائي للتنبؤ
- تعريف توقعات الأعمال ، الطرق ، الأمثلة ، الأنواع (محدث)
- التحليلات التنبؤية: التعريف والأمثلة والفوائد
- التحليلات التنبؤية مقابل التحليلات الوصفية ، موضحة !!! (+ دليل مفصل)
- التنبؤ بالطلب: الطرق والأمثلة والنماذج (+ دليل مفصل)
