تمتلك الشركات الآن بيانات تحت تصرفها أكثر من أي وقت مضى. ومع ذلك ، وبسبب الحجم الهائل للبيانات ، فإن فهم الأحجام الهائلة من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة لتنفيذ الإصلاحات قد يكون أمرًا صعبًا للغاية. هذه الصعوبة ، إذا لم يتم التعامل معها بشكل فعال ، لديها القدرة على تقليل قيمة أو صحة جميع البيانات. التنقيب في البيانات هو العملية التي تبحث من خلالها الشركات عن أنماط في البيانات لاكتساب رؤى ذات صلة باحتياجاتها. وبعبارة أخرى ، كلاهما ذكاء الأعمال وعلم البيانات ، بلا شك ، يتطلب ذلك. في الأساس ، يمكن للمؤسسات استخدام مجموعة متنوعة من تقنيات التنقيب عن البيانات لتحويل البيانات الأولية إلى رؤى مفيدة. تتراوح هذه من الذكاء الاصطناعي المتطور إلى أساسيات إعداد البيانات ، وكلها ضرورية لتحقيق أقصى استفادة من استثمارات البيانات.
لذلك في هذا المنشور ، سنلقي نظرة عميقة على كل ما يجب أن تعرفه عن تقنيات وعمليات استخراج البيانات. ولكن فقط للتأكد من أنك تعرف ما الذي تدخل فيه ، تحقق من منشورنا على تعريف استخراج البيانات والأهمية والتطبيق وأفضل الممارسات للتعرف على الأساسيات.
الآن دعنا نضع الكرة تتدحرج ...
تقنيات وخطوات التنقيب في البيانات
فيما يلي قائمة شاملة بتقنيات أو خطوات استخراج البيانات التي يحتاجها كل عمل في وقت أو آخر أثناء عملية التنقيب عن البيانات.
# 1. تنظيف البيانات وإعدادها
يعد تنظيف البيانات وإعدادها خطوة مهمة في عملية التنقيب عن البيانات. لكي تكون مفيدة في الإجراءات التحليلية المختلفة ، يجب تنظيف البيانات الأولية وتنظيمها. أجزاء مختلفة من نمذجة البيانات ، والتحول ، وترحيل البيانات ، ETLغالبًا ما تكون ، ELT ، تكامل البيانات ، والتجميع جوانب في تنظيف البيانات وإعدادها. بشكل عام ، إنها خطوة حاسمة في تحديد الاستخدام الأمثل للبيانات. هذا يعني أيضًا فهم ميزاته وسماته الأساسية.
إن أهمية تنظيف البيانات والتحضير للأعمال أمر بديهي. البيانات إما لا معنى لها بالنسبة لمنظمة أو غير جديرة بالثقة بسبب جودتها إذا تم تخطي هذه المرحلة الأولى. يجب أن تكون الشركات قادرة على الوثوق ببياناتها ونتائج تحليلاتها والإجراءات المتخذة كنتيجة لتلك النتائج.
# 2. أنماط التتبع
التعرف على الأنماط هو تقنية أساسية لاستخراج البيانات. يستلزم اكتشاف وتتبع الاتجاهات أو الأنماط في البيانات من أجل استخلاص استنتاجات مستنيرة فيما يتعلق بنتائج الأعمال.
عندما تلاحظ شركة نمطًا في بيانات المبيعات ، على سبيل المثال ، هناك أساس لاتخاذ إجراء. يجب أن تستفيد من المعلومات. أيضًا إذا اكتشفت الشركة أن منتجًا معينًا يتم بيعه بشكل أفضل من المنتجات الأخرى لمجموعة سكانية معينة ، فيمكنها استخدام هذه المعلومات لتطوير منتجات أو خدمات مماثلة ، أو مجرد تخزين المنتج الأصلي لهذه المجموعة بشكل أفضل.
# 3. تصنيف
غالبًا ما يتم تحليل الصفات العديدة المرتبطة بأنواع مختلفة من البيانات باستخدام العديد من تقنيات التنقيب في بيانات التصنيف.
يمكن للمؤسسات تصنيف أو تصنيف البيانات المرتبطة بعد تحديد الخصائص الرئيسية لأنواع البيانات المختلفة. يعد هذا ضروريًا للتعرف على معلومات التعريف الشخصية التي قد ترغب الشركات في حمايتها أو تنقيحها من المستندات ، على سبيل المثال.
# 4. منظمة
يشير مصطلح "الارتباط" إلى تقنية التنقيب عن البيانات التي تشترك كثيرًا مع الإحصائيات. يُظهر أن بيانات معينة (أو أحداث تعتمد على البيانات) مرتبطة ببيانات أخرى أو أحداث تعتمد على البيانات. بعبارة أخرى ، يمكن مقارنتها بمفهوم التعلم الآلي للتواجد المشترك ، حيث يشير وجود حدث يعتمد على البيانات إلى إمكانية حدوث حدث آخر.
علاوة على ذلك ، فإن الارتباط هو مصطلح إحصائي مشابه لمفهوم الارتباط. يشير هذا إلى أن تحليل البيانات يكشف عن وجود صلة بين حدثين للبيانات ، مثل حقيقة أن شراء الهامبرغر عادة ما يكون مصحوبًا بشراء البطاطس المقلية.
# 5. الكشف الخارجى
يتم الكشف عن أي مخالفات في مجموعات البيانات عن طريق الكشف الخارجى. عندما تكتشف الشركات حالات شاذة في بياناتها ، يصبح من السهل فهم سبب حدوثها والتخطيط للأحداث المستقبلية من أجل تحقيق أهداف الشركة. على سبيل المثال ، إذا كان هناك زيادة في استخدام أنظمة المعاملات لبطاقات الائتمان في وقت معين من اليوم ، فيمكن للشركات استخدام هذه المعلومات لتحسين مبيعاتها لبقية اليوم من خلال معرفة السبب.
اقرأ أيضا: استراتيجيات إدارة المخاطر: 5+ استراتيجيات يمكنك اتباعها الآن !!!
# 6. تجمع
التجميع هو استراتيجية تحليلية تستخدم طرقًا مرئية لفهم البيانات. تُستخدم الرسومات بواسطة طرق التجميع لتوضيح مكان توزيع البيانات بالنسبة لمقاييس معينة. ومع ذلك ، لتصوير توزيع البيانات هذا ، غالبًا ما تستخدم تقنيات المجموعات ألوانًا مختلفة.
وفي الوقت نفسه ، تعمل تحليلات الكتلة بشكل أفضل مع تقنيات الرسم البياني. يمكن للمستخدمين ملاحظة كيفية عمل توزيع البيانات بصريًا واكتشاف الاتجاهات ذات الصلة بأهداف أعمالهم باستخدام الرسوم البيانية والتكتل على وجه الخصوص.
# 7. تراجع
تساعد تقنيات الانحدار في تحديد طبيعة علاقة مجموعة البيانات بين المتغيرات. في بعض الحالات ، يمكن أن تكون الارتباطات سببية ، بينما في حالات أخرى ، يمكن أن تكون مجرد ارتباطات. الانحدار هو أسلوب بسيط للمربع الأبيض لتحديد كيفية ارتباط المتغيرات. وعندما يتعلق الأمر بتطبيق تقنيات الانحدار ، توقع ونمذجة البيانات تتصدر القائمة.
اقرأ أيضا: نماذج التنبؤ: أنواع ودليل مفصل للنماذج
# 8. تنبؤ
التنبؤ هو واحد من أربعة تخصصات للتحليلات وهو جانب قوي بشكل خاص للتنقيب عن البيانات. التحليلات التنبؤية يعمل عن طريق توسيع الاتجاهات التي لوحظت في البيانات الحالية أو التاريخية في المستقبل. ونتيجة لذلك ، فإنه يوفر للشركات نظرة ثاقبة حول الاتجاهات التي ستظهر في بياناتهم في المستقبل.
يمكن استخدام التحليلات التنبؤية بعدة طرق. تعد جوانب التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من بعض الجوانب الأكثر تقدمًا. التحليلات التنبؤية ، من ناحية أخرى ، بالكاد تضطر إلى الاعتماد على هذه التقنيات ؛ إنه يعمل مع خوارزميات أبسط.
# 9. الأنماط المتسلسلة
تركز تقنية التنقيب عن البيانات هذه على الكشف عن مجموعة من الأحداث التي تحدث بترتيب محدد مسبقًا. إنه مفيد جدًا لتعدين بيانات المعاملات. يمكن أن تكشف هذه الطريقة ، على سبيل المثال ، عن شرائح من المرجح أن يحصل عليها مشترو الملابس بعد إجراء عملية شراء أولى ، مثل زوج من الأحذية.
يمكن أن يساعد فهم الأنماط المتسلسلة الشركات في التوصية بمنتجات إضافية للعملاء من أجل زيادة المبيعات.
# 10. أشجار القرار
أشجار القرار هي شكل من أشكال نموذج التنبؤ الذي يسمح للشركات بجمع البيانات بشكل فعال. على الرغم من أن شجرة القرار هي من الناحية الفنية نوعًا من التعلم الآلي ، إلا أنه يُشار إليها بشكل أكثر شيوعًا باسم إصدار الصندوق الأبيض نظرًا لبساطتها.
يمكن للمستخدمين أن يروا بسهولة كيف تؤثر مدخلات البيانات على المخرجات باستخدام شجرة القرار. على سبيل المثال ، الغابة العشوائية عبارة عن نموذج تحليلات تنبؤية يتم إنشاؤه من خلال الجمع بين عدة نماذج لشجرة القرار. يُشار إلى نماذج الغابة العشوائية المعقدة على أنها تقنيات "الصندوق الأسود" للتعلم الآلي. هذا لأن مخرجاتهم ليست دائمًا مباشرة في التفسير بناءً على مدخلاتهم. ومع ذلك ، في معظم الظروف ، يكون هذا النوع الأساسي من نمذجة المجموعات أكثر دقة من الاعتماد فقط على أشجار القرار.
# 11. تقنيات احصائيه
تعد التقنيات الإحصائية في صميم غالبية تحليلات التنقيب عن البيانات. تعتمد نماذج التحليلات المختلفة على أفكار إحصائية تنتج أرقامًا رقمية يمكن أن تساعد في تحقيق أهداف عمل معينة.
في أنظمة التعرف على الصور ، تستخدم الشبكات العصبية ، على سبيل المثال ، إحصائيات معقدة تستند إلى أوزان ومقاييس مختلفة لتحديد ما إذا كانت الصورة هي كلب أم قطة.
علاوة على ذلك ، تعد النماذج الإحصائية أحد المجالين الأساسيين في الذكاء الاصطناعي.
تحتوي بعض الأساليب الإحصائية على نماذج ثابتة ، بينما يتحسن البعض الآخر الذي يستخدم التعلم الآلي بمرور الوقت.
رقم 12. التصور
جانب آخر مهم لاستخراج البيانات هو تصور البيانات. إنها توفر للمستخدمين إمكانية الوصول إلى البيانات بناءً على التجارب الحسية التي يمكن رؤيتها.
تعد تصورات البيانات اليوم ديناميكية ومفيدة لتدفق البيانات في الوقت الفعلي وتتميز بمجموعة متنوعة من الألوان التي تكشف عن اتجاهات وأنماط البيانات المختلفة.
تعد لوحات المعلومات أيضًا أداة قوية للكشف عن رؤى التنقيب في البيانات باستخدام تصورات البيانات. لذلك ، بدلاً من الاعتماد فقط على المخرجات الرقمية للنماذج الإحصائية ، يمكن للمؤسسات إنشاء لوحات معلومات بناءً على مجموعة متنوعة من المقاييس واستخدام التصورات لتسليط الضوء بشكل مرئي على الأنماط في البيانات.
# 13. الشبكات العصبية
الشبكة العصبية هي نوع من نماذج التعلم الآلي التي تظهر بشكل متكرر في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق. الشبكات العصبية هي واحدة من أكثر نماذج التعلم الآلي دقة المستخدمة اليوم. أسمائهم ناتجة عن حقيقة أن لديهم طبقات مختلفة تعكس الطريقة التي تعمل بها الخلايا العصبية في الدماغ البشري.
على الرغم من أن الشبكة العصبية يمكن أن تكون أداة مفيدة في التنقيب عن البيانات ، يجب على المؤسسات توخي الحذر عند استخدامها. هذا لأن بعض نماذج الشبكة العصبية هذه معقدة للغاية ، مما يجعل من الصعب فهم كيفية وصول الشبكة العصبية إلى نتيجة في المقام الأول.
# 14. تخزين البيانات
تعتبر مرحلة تخزين البيانات في عملية التنقيب عن البيانات أمرًا بالغ الأهمية. يستلزم تخزين البيانات تخزين البيانات المنظمة في أنظمة إدارة قواعد البيانات العلائقية بحيث يمكن أن تخضع لتحليل ذكاء الأعمال ، وإعداد التقارير ، ولوحة المعلومات الأساسية.
في الآونة الأخيرة ، أصبحت مستودعات البيانات السحابية ومستودعات البيانات في مستودعات البيانات شبه المهيكلة وغير المهيكلة ، مثل Hadoop ، متاحة بسهولة.
بينما كانت مستودعات البيانات تُستخدم في السابق لتخزين البيانات التاريخية وتحليلها ، يمكن للعديد من الأساليب الحديثة الآن توفير تحليل بيانات متعمق في الوقت الفعلي.
#15. معالجة الذاكرة طويلة المدى
يشار إلى القدرة على تفسير البيانات على مدى فترات زمنية طويلة بمعالجة الذاكرة طويلة المدى. هذا هو المكان الذي تكون فيه البيانات التاريخية لمخازن البيانات في متناول اليد.
في الأساس ، عندما تتمكن الشركة من إجراء التحليلات على مدى فترة طويلة من الزمن ، يمكنها تحديد الأنماط التي قد يصعب ملاحظتها بطريقة أخرى. على سبيل المثال ، قد تكتشف شركة ما مؤشرات خفية لخفض معدل التضخم في التمويل من خلال تحليل التناقص على مدى عدة سنوات.
# 16. الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة
يعد التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي (AI) من أكثر تقنيات استخراج البيانات تطوراً. عند العمل بكميات كبيرة من البيانات ، توفر الأشكال المتقدمة للتعلم الآلي ، مثل التعلم العميق ، تنبؤات عالية الدقة. نتيجة لذلك ، فهي ذات قيمة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي مثل رؤية الكمبيوتر والتعرف على الكلام وتحليلات النص المتقدمة التي تطبق معالجة اللغة الطبيعية.
تعمل مناهج التنقيب عن البيانات هذه بشكل جيد مع البيانات شبه المنظمة وغير المهيكلة لاستخراج القيمة.
مستقبل السحابة واستخراج البيانات
تم تسريع التوسع في استخراج البيانات من خلال تكنولوجيا الحوسبة السحابية. تتكيف تقنيات السحابة بشكل مثالي مع الكميات الهائلة عالية السرعة من البيانات شبه المنظمة وغير المهيكلة التي يجب أن تتعامل معها معظم الشركات. يمكن توسيع نطاق الموارد المرنة للسحابة بسرعة لتلبية متطلبات البيانات الضخمة هذه. نتيجة لذلك ، نظرًا لأن السحابة يمكنها الاحتفاظ بمزيد من البيانات في مجموعة متنوعة من الأشكال ، هناك حاجة إلى المزيد من تقنيات استخراج البيانات لتحويل تلك البيانات إلى نظرة ثاقبة. تتوفر أيضًا تقنيات استخراج البيانات المتقدمة مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي كخدمات سحابية.
ولكن التطورات المستقبلية في الحوسبة السحابية ستؤدي بلا شك إلى زيادة الطلب على أدوات استخراج البيانات الأكثر قوة. سيصبح الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي أكثر انتشارًا في السنوات الخمس المقبلة مما هو عليه الآن.
التنقيب في البيانات: الانطلاق
يمكن البدء في استخراج البيانات من خلال الوصول إلى التقنيات ذات الصلة. ونظرًا لأن استخراج البيانات يبدأ فورًا بعد إدخال البيانات ، فإن إيجاد حلول إعداد البيانات التي تدعم هياكل البيانات المختلفة المطلوبة لتحليلات التنقيب في البيانات أمر بالغ الأهمية. سترغب الشركات أيضًا في تصنيف البيانات من أجل استخدام الاستراتيجيات المذكورة أعلاه للتحقيق فيها. تخزين البيانات الحديثة ، بالإضافة إلى العديد من خوارزميات التعلم التنبئي والآلي / الذكاء الاصطناعي ، مفيدة في هذا المجال.
ومع ذلك ، فإن استخدام أداة واحدة لجميع عمليات التنقيب عن البيانات المميزة هذه يمكن أن يساعد المؤسسات. يمكن للشركات تحسين جودة البيانات وضوابط حوكمة البيانات المطلوبة للبيانات الموثوقة من خلال وجود موقع واحد لإجراء عمليات التنقيب عن البيانات المختلفة هذه.
ما هي تقنيات التنقيب عن البيانات الخمسة؟
تشمل تقنيات التنقيب عن البيانات الرئيسية ما يلي ؛
- تحليل التصنيف.
- تعلم قواعد الرابطة
- الكشف عن الشذوذ أو الخارج
- التحليل العنقودي
- تحليل الانحدار
ما هي تقنيات التنقيب عن البيانات الأربعة
يوجد بالفعل أكثر من أربع تقنيات في عالم التنقيب عن البيانات ، لكن القليل منها يشمل ؛
- الانحدار (تنبؤي)
- اكتشاف قواعد الارتباط (وصفي)
- التصنيف (تنبئي)
- التجميع (وصفي
ما هي الأنواع الثلاثة للتنقيب في البيانات؟
أنواع التنقيب عن البيانات هي:
- التكتل
- تنبؤ
- تصنيف
ما هي أفضل تقنيات التنقيب عن البيانات؟
في نماذج التعلم الآلي القائمة على الذكاء الاصطناعي ، تعد الشبكات العصبية أيضًا واحدة من أكثر تقنيات التنقيب عن البيانات استخدامًا (AI). على غرار الخلايا العصبية في الدماغ ، يسعى جاهدًا لاكتشاف علاقات البيانات. تتعاون العديد من طبقات الشبكة العصبية لتقديم نتائج دقيقة للغاية من تحليلات البيانات.
مقالات ذات صلة
