أكثر 12 تطبيقًا مفيدًا لتعدين البيانات لعام 2022

التنقيب عن البيانات هو طريقة لاستخراج البيانات من مصادر متعددة وتنظيمها لاستخلاص رؤى قيمة. تابع القراءة لاكتشاف تطبيقات التنقيب عن البيانات واسعة النطاق التي تغير الصناعة كما نعرفها!

لا يمكن لشركات العصر الحديث أن تعيش في ثغرة في البيانات. يجب عليهم التطور ومواكبة التطور التكنولوجي والاتجاهات الرقمية القادمة للبقاء في صدارة المنافسة. لذلك ، تعطي الشركات اليوم الأولوية لمواكبة جميع التطورات الجديدة في مجال علوم البيانات والتحليلات. التنقيب عن البيانات هو أحد هذه العمليات في علم البيانات. تحقق من الأمثلة الشائعة لاستخراج البيانات.

يتضمن فحص مجموعات البيانات الموجودة مسبقًا للحصول على معلومات جديدة ومفيدة. تسمح خوارزميات استخراج البيانات المعقدة للشركات بفهم البيانات الخام عن طريق تقسيم مجموعات البيانات الكبيرة ، وتحديد الأنماط ، والتنبؤ بالنتائج.

دعونا نلقي نظرة على بعض التطبيقات الرئيسية لاستخراج البيانات.

تطبيقات التنقيب عن البيانات

1. التحليل المالي

تعتمد الصناعة المصرفية والمالية على بيانات موثوقة وعالية الجودة. في أسواق القروض ، يمكن استخدام البيانات المالية وبيانات المستخدم لمجموعة متنوعة من الأغراض ، مثل التنبؤ بمدفوعات القروض وتحديد التصنيفات الائتمانية. وتجعل طرق التنقيب عن البيانات مثل هذه المهام أكثر قابلية للإدارة.

تسهل تقنيات التصنيف فصل العوامل الحاسمة التي تؤثر على قرارات العملاء المصرفية من تلك غير ذات الصلة. علاوة على ذلك ، تسمح تقنيات التجميع متعدد الأبعاد بتحديد العملاء الذين لديهم سلوكيات سداد قروض مماثلة. يمكن أن يساعد تحليل البيانات والتعدين أيضًا في الكشف عن غسيل الأموال والجرائم المالية الأخرى. اقرأ المزيد عن تطبيقات علوم البيانات في الصناعة المالية

2. صناعة الاتصالات

التوسع والنمو بوتيرة سريعة ، خاصة مع ظهور الإنترنت. يمكن أن يمكّن التنقيب عن البيانات اللاعبين الرئيسيين في الصناعة من تحسين جودة خدماتهم للبقاء في الطليعة في اللعبة.

يمكن أن يلعب تحليل الأنماط لقواعد البيانات الزمانية المكانية دورًا كبيرًا في الاتصالات المتنقلة ، والحوسبة المتنقلة ، وكذلك خدمات الويب والمعلومات. ويمكن لتقنيات مثل التحليل الخارجي اكتشاف المستخدمين المحتالين. أيضًا ، يمكن أن تساعد أدوات OLAP والتصور في مقارنة المعلومات ، مثل سلوك مجموعة المستخدمين ، والربح ، وحركة البيانات ، والحمل الزائد للنظام ، وما إلى ذلك.

قراءة: أسئلة مقابلة التنقيب عن البيانات

3. كشف التسلل

طرح الاتصال العالمي في الاقتصاد القائم على التكنولوجيا اليوم تحديات أمنية لإدارة الشبكة. يمكن أن تواجه موارد الشبكة التهديدات والإجراءات التي تتطفل على سريتها أو سلامتها. لذلك ، ظهر الكشف عن التطفل كممارسة مهمة للتنقيب عن البيانات.

وهو يشمل تحليل الارتباط والارتباط وتقنيات التجميع والتصور وأدوات الاستعلام ، والتي يمكن أن تكتشف بشكل فعال أي انحرافات أو انحرافات عن السلوك الطبيعي.

4. صناعة البيع بالتجزئة

يحتفظ قطاع التجزئة المنظم بكميات كبيرة من نقاط البيانات التي تغطي المبيعات وسجل الشراء وتسليم البضائع والاستهلاك وخدمة العملاء. أصبحت قواعد البيانات أكبر مع وصول أسواق التجارة الإلكترونية.

في تجارة التجزئة الحديثة ، يتم تصميم وبناء مستودعات البيانات للحصول على الفوائد الكاملة لاستخراج البيانات. يساعد تحليل البيانات متعدد الأبعاد في التعامل مع البيانات المتعلقة بأنواع مختلفة من العملاء والمنتجات والمناطق والمناطق الزمنية. يمكن لبائعي التجزئة عبر الإنترنت أيضًا التوصية بمنتجات لزيادة عائدات المبيعات وتحليل فعالية حملاتهم الترويجية. لذلك ، من ملاحظة أنماط الشراء إلى تحسين خدمة العملاء ورضاهم ، يفتح التنقيب في البيانات العديد من الأبواب في هذا القطاع.

قراءة: مشاريع التنقيب عن البيانات في الهند

5. التعليم العالي

مع ارتفاع الطلب على التعليم العالي في جميع أنحاء العالم ، تبحث المؤسسات عن حلول مبتكرة لتلبية الاحتياجات المتزايدة. يمكن للمؤسسات استخدام التنقيب عن البيانات للتنبؤ بالطلاب الذين سيسجلون في برنامج معين ، والذين سيحتاجون إلى مساعدة إضافية للتخرج ، وتحسين إدارة التسجيل بشكل عام.

علاوة على ذلك ، سيصبح تشخيص المسارات الوظيفية للطلاب وعرض البيانات أكثر راحة مع التحليلات الفعالة. بهذه الطريقة ، يمكن لتقنيات التنقيب عن البيانات أن تساعد في الكشف عن الأنماط المخفية في قواعد البيانات الضخمة في مجال التعليم العالي.

6. صناعة الطاقة

تتوفر البيانات الضخمة في الوقت الحاضر حتى في قطاع الطاقة ، مما يشير إلى الحاجة إلى تقنيات استخراج البيانات المناسبة. تعد نماذج شجرة القرار ودعم التعلم الآلي المتجه من بين الأساليب الأكثر شيوعًا في الصناعة ، حيث توفر حلولًا مجدية لصنع القرار والإدارة. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن يحقق استخراج البيانات مكاسب إنتاجية من خلال التنبؤ بمخرجات الطاقة وسعر المقاصة للكهرباء.

7. التنقيب عن البيانات المكانية

تستفيد أنظمة المعلومات الجغرافية (GIS) والعديد من تطبيقات الملاحة الأخرى من استخراج البيانات لتأمين المعلومات الحيوية وفهم تداعياتها. يشمل هذا الاتجاه الجديد استخراج البيانات الجغرافية والبيئية والفلكية ، بما في ذلك الصور من الفضاء الخارجي. عادةً ، يمكن أن يكشف استخراج البيانات المكانية عن جوانب مثل الهيكل والمسافة.

8. تحليل البيانات البيولوجية

ممارسات التنقيب عن البيانات البيولوجية شائعة في علم الجينوم والبروتيوميات والبحوث الطبية الحيوية. من توصيف سلوك المرضى والتنبؤ بزيارات المكتب إلى تحديد العلاجات الطبية لأمراضهم ، توفر تقنيات علم البيانات مزايا متعددة.

بعض تطبيقات التنقيب عن البيانات في مجال المعلوماتية الحيوية هي:

• التكامل الدلالي لقواعد البيانات غير المتجانسة والموزعة
• تحليل الارتباط والمسار
• استخدام أدوات التخيل
• اكتشاف النمط الهيكلي
• تحليل الشبكات الجينية ومسارات البروتين

9. تطبيقات علمية أخرى

تُنشئ عمليات المحاكاة الرقمية السريعة في المجالات العلمية مثل الهندسة الكيميائية وديناميكيات السوائل والمناخ ونمذجة النظام البيئي مجموعات بيانات ضخمة. يوفر التنقيب عن البيانات إمكانات مثل مستودعات البيانات ، والمعالجة المسبقة للبيانات ، والتصور ، والتعدين المستند إلى الرسم البياني ، وما إلى ذلك.

10. هندسة التصنيع

يستخدم التصميم على مستوى النظام التنقيب عن البيانات لاستخراج العلاقات بين المحافظ وبنى المنتج. علاوة على ذلك ، فإن الطرق مفيدة أيضًا للتنبؤ بتكاليف المنتج وامتداد الوقت للتطوير.

11. التحقيق الجنائي

تُستخدم أنشطة التنقيب عن البيانات أيضًا في علم الجريمة ، وهي دراسة لخصائص الجريمة. أولاً ، يجب تحويل تقارير الجرائم النصية إلى ملفات معالجة كلمات. بعد ذلك ، ستتم عملية تحديد الجريمة ومعالجتها من خلال اكتشاف أنماط في مخازن ضخمة من البيانات.

12. مكافحة الإرهاب

يمكن أن تشير الخوارزميات الرياضية المتطورة إلى أي وحدة استخبارات يجب أن تلعب دور الصدارة في أنشطة مكافحة الإرهاب. يمكن أن يساعد التنقيب عن البيانات في مهام إدارة الشرطة ، مثل تحديد مكان نشر القوى العاملة والإشارة إلى عمليات البحث عند المعابر الحدودية.

اختيار نظام التنقيب عن البيانات

يقع التنقيب في البيانات عند تقاطع التعلم الآلي والإحصاءات وأنظمة قواعد البيانات. كما ناقشنا سابقًا ، يمكنه تمكين الصناعات الحديثة بطرق متنوعة. يعتمد اختيار نظام التنقيب عن البيانات المناسب بشكل عام على العوامل التالية.

• نوع البيانات: قبل اختيار نظام التعدين ، نحتاج إلى التحقق من تنسيق البيانات التي يمكن للبنية التحتية الحالية التعامل معها. يمكن أن تكون البيانات قائمة على السجل أو علائقية أو في شكل نص ASCII أو قاعدة بيانات أو بيانات مستودع ، إلخ.

• نوع المصادر: تظهر مصادر البيانات كاعتبار آخر أثناء اختيار نظام التنقيب عن البيانات. تعمل بعض أنظمة التنقيب عن البيانات على مصادر علائقية ، بينما قد يعمل البعض الآخر فقط على ملفات ASCII النصية. من الناحية المثالية ، يجب أن يدعم النظام أيضًا ميزات مثل Open Database Connectivity.

• مشاكل النظام: يجب أن يكون نظام التنقيب عن البيانات متوافقًا مع واحد أو أكثر من أنظمة التشغيل. توفر بعض الهياكل أيضًا واجهات مستخدم قائمة على الويب وتسمح بإدخال بيانات XML.

• منهجيات التنقيب عن البيانات: اختر نظام التنقيب عن البيانات بناءً على الوظائف المعروضة. في حين أن بعض الوحدات قد تكون مجهزة بمنهجية واحدة فقط ، مثل التصنيف ، فقد يوفر البعض الآخر قدرات متعددة. تشمل الأمثلة وصف المفهوم ، والتنقيب عن الجمعيات ، والتجميع ، والتنبؤ ، وتحليل OLAP القائم على الاكتشاف ، وتحليل الروابط ، والبحث عن التشابه ، والتحليل الخارجي ، وما إلى ذلك.

• أنظمة قواعد البيانات أو مستودعات البيانات: سيتعين عليك إقران نظام التنقيب عن البيانات بقاعدة بيانات أو مستودع بيانات لإنشاء بيئة متكاملة وموحدة مناسبة لمعالجة المعلومات. هناك أنواع مختلفة من أدوات التوصيل المتاحة ، مثل عدم وجود اقتران ، ووصلة مفكوكة ، و اقتران شبه محكم ، و اقتران محكم.

• قابلية التوسع: تبرز قابلية توسيع حجم قاعدة البيانات (الصف) والأبعاد (العمود) باعتبارها جانبًا مهمًا آخر لنظام التنقيب عن البيانات. عندما يرتفع عدد الصفوف بمقدار عشر مرات ، ولا يستغرق النظام أكثر من عشر مرات لتنفيذ استعلام ، فإنه يعتبر صفًا قابلاً للتوسع. من ناحية أخرى ، يمكن تقييم نظام التعدين على أنه عمود قابل للتوسع إذا كانت هناك زيادة خطية في وقت تنفيذ الاستعلام مع إضافة المزيد من الأعمدة.

• أدوات التصور: اختيار نظام التنقيب عن البيانات سيأخذ أيضًا كفاءات التصور في الاعتبار. يمكن أن تتراوح القدرات من تصور البيانات إلى عملية التعدين وتصور النتيجة.

• واجهة المستخدم: تعد الواجهة الرسومية سهلة الاستخدام ضرورية للتنقيب التفاعلي عن البيانات. في حين أن أنظمة قواعد البيانات العلائقية قد تتطلب استخدام لغات الاستعلام ، فإن نفس الشيء لا ينطبق على أنظمة التنقيب عن البيانات.

اتجاهات التكنولوجيا في التنقيب عن البيانات

• طرق استخراج البيانات التفاعلية والقابلة للتطوير: الضوابط المضافة في شكل مواصفات وقيود يمكن أن توجه أنظمة استخراج البيانات ليس فقط في التعامل الفعال مع كميات ضخمة من البيانات ولكن أيضًا في البحث عن أنماط مثيرة للاهتمام.
• توحيد لغات الاستعلام: ستعمل لغات الاستعلام القياسية على تحسين قابلية التشغيل البيني بين وظائف التنقيب عن البيانات المختلفة وتعزيز التطوير المنهجي للحلول.
• التنقيب عن البيانات المرئية : اكتسب تعدين البيانات المرئية وتيرته كواحد من أفضل اتجاهات التنقيب عن البيانات ، مما يوفر فرصًا مبتكرة لاكتشاف المعرفة.
• تحليل البحث: لا تقتصر تطبيقات التنقيب عن البيانات على عالم التكنولوجيا. لقد أدى تنظيف البيانات والمعالجة المسبقة والتصور وتكامل قواعد البيانات إلى تغيير مجال البحث الواسع.
• التنقيب على الويب: استخرج محتوى الويب والتنقيب في سجل الويب وخدمات التعدين الأخرى على الإنترنت مكانًا بين الحقول الفرعية المزدهرة لاستخراج البيانات.
• قواعد بيانات متعددة واستخراج البيانات الموزعة: يحلل التنقيب في بيانات قواعد البيانات المتعددة الأنماط عبر قواعد بيانات متعددة. بينما يقوم التنقيب عن البيانات الموزعة بالبحث عن البيانات من عدة مواقع على الشبكة.
• التنقيب عن البيانات في الوقت الفعلي: يتم إنشاء البيانات في الوقت الفعلي أو "بيانات التدفق" من التنقيب على الويب ، واستخراج البيانات المتنقلة ، والتجارة الإلكترونية ، وتحليل الأسهم ، وما إلى ذلك. يتطلب هذا النوع من البيانات نماذج ديناميكية لاستخراج البيانات.
• ظهرت حماية الخصوصية وأمن المعلومات أيضًا كإتجاه بارز في مجال التنقيب عن البيانات.

في هذه المدونة ، فهمنا العديد من تطبيقات التنقيب عن البيانات واستكشفنا الاتجاهات الناشئة في هذا المجال.

إذا كنت مهتمًا بتعلم علم البيانات ليكون في مقدمة التطورات التكنولوجية السريعة ، فراجع برنامج upGrad & IIIT-B التنفيذي في علوم البيانات.