أفضل 10 تقنيات علم بيانات يجب أن تستخدمها في عام 2022

مع مرور الوقت ، تغير مفهوم علم البيانات. تم استخدامه لأول مرة في أواخر التسعينيات لوصف عملية جمع مجموعات البيانات وتنظيفها قبل تطبيق الأساليب الإحصائية عليها. يتم الآن تضمين تحليل البيانات والتحليل التنبئي واستخراج البيانات والتعلم الآلي وغير ذلك الكثير. بعبارة أخرى ، قد يبدو الأمر كما يلي:

لديك المعلومات. يجب أن تكون هذه البيانات مهمة ومنظمة جيدًا وأن تكون رقمية بشكل مثالي حتى تكون مفيدة في اتخاذ القرار. بمجرد ترتيب بياناتك ، يمكنك البدء في تحليلها وإنشاء لوحات معلومات وتقارير لفهم أداء شركتك بشكل أفضل. ثم توجه انتباهك إلى المستقبل وتبدأ في إنتاج التحليلات التنبؤية. تسمح لك تحليلات tive التنبؤية بتقييم السيناريوهات المستقبلية المحتملة وتوقع سلوك المستهلك بطرق جديدة.

الآن بعد أن أتقننا أساسيات علم البيانات ، يمكننا الانتقال إلى أحدث الأساليب المتاحة. فيما يلي بعض الأشياء التي يجب الانتباه إليها:

أفضل 10 تقنيات في علوم البيانات

1. الانحدار

افترض أنك مدير مبيعات تحاول توقع مبيعات الشهر المقبل. أنت تعلم أن العشرات ، إن لم يكن المئات ، من المتغيرات ، يمكن أن تؤثر على العدد ، من الطقس إلى ترقية أحد المنافسين إلى شائعات عن نموذج جديد ومحسن. ربما يكون لدى شخص ما في شركتك فرضية حول ما سيكون له التأثير الأكبر على المبيعات. "امن بي. نبيع المزيد كلما زاد المطر الذي نحصل عليه ".

"تزيد المبيعات بعد ستة أسابيع من العرض الترويجي للمنافس ". تحليل الانحدار هو طريقة رياضية لتحديد أي من هؤلاء له تأثير. يقدم إجابات للأسئلة التالية: ما هي العوامل الأكثر أهمية؟ أي من هذه يمكننا تجاهلها؟ ما هي العلاقة بين تلك المتغيرات؟ وربما الأهم من ذلك ، ما مدى ثقتنا في كل من هذه المتغيرات؟

2. التصنيف

تُعرف عملية تحديد الوظيفة التي تقسم مجموعة البيانات إلى فئات بناءً على معلمات مختلفة باسم التصنيف. يتم تدريب برنامج كمبيوتر على مجموعة بيانات التدريب ثم يستخدم هذا التدريب لتصنيف البيانات إلى فئات مختلفة. هدف خوارزمية التصنيف هو اكتشاف وظيفة رسم الخرائط التي تحول مدخلات منفصلة إلى مخرجات منفصلة. قد تساعد ، على سبيل المثال ، في توقع ما إذا كان العميل عبر الإنترنت سيجري عملية شراء أم لا. إنها إما نعم أو لا: مشتري أم لا. من ناحية أخرى ، لا تقتصر عمليات التصنيف على مجموعتين فقط. على سبيل المثال ، قد تساعد طريقة التصنيف في تحديد ما إذا كانت الصورة تحتوي على سيارة أو شاحنة.

تعلم دورات علوم البيانات عبر الإنترنت من أفضل الجامعات في العالم. اربح برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.

3. الانحدار الخطي

إحدى طرق النمذجة التنبؤية هي الانحدار الخطي. إنها العلاقة بين المتغيرات التابعة والمستقلة. يساعد الانحدار في اكتشاف الارتباطات بين متغيرين.

على سبيل المثال ، إذا كنا سنشتري منزلًا ونستخدم المنطقة فقط كعامل رئيسي في حساب السعر ، فإننا نستخدم الانحدار الخطي البسيط ، والذي يعتمد على المنطقة كدالة ومحاولة تحديد السعر المستهدف.

تمت تسمية الانحدار الخطي البسيط على اسم حقيقة أن سمة واحدة فقط تؤخذ في الاعتبار. عندما نفكر في عدد الغرف والطوابق ، هناك العديد من المتغيرات التي يجب مراعاتها ، ويتم تحديد السعر بناءً عليها جميعًا.

نسميه الانحدار الخطي لأن الرسم البياني للعلاقة خطي وله معادلة خط مستقيم.

يقرأ المتعلمون لدينا أيضًا: أفضل دورات بايثون مجانًا

4. انحدار Jackknife

طريقة جاك سكين ، والمعروفة أيضًا باسم إجراء "اترك واحد خارج" ، هي تقنية تحقق متبادل اخترعها Quenouille لقياس انحياز المقدر. إن تقدير سكين الرافعة للمعلمة هو طريقة تكرارية. يتم حساب المعلمة أولاً من العينة بأكملها. ثم ، واحدًا تلو الآخر ، يتم استخلاص كل عامل من العينة ، ويتم تحديد معامل الاهتمام باستخدام هذه العينة الأصغر.

يُعرف هذا النوع من الحسابات بالتقدير الجزئي (أو أيضًا النسخ المتماثل للسكين). ثم يتم استخدام التناقض بين تقدير العينة بالكامل والتقدير الجزئي لحساب القيمة الزائفة. ثم يتم استخدام القيم الزائفة لتقدير المعلمة محل الاهتمام بدلاً من القيم الأصلية ، ويتم استخدام الانحراف المعياري لتقدير الخطأ المعياري للمعلمة ، والذي يمكن استخدامه بعد ذلك لاختبار الفرضية الصفرية وحساب فترات الثقة.

5. كشف الشذوذ

بكلمات معينة ، يمكن ملاحظة السلوك المشبوه في البيانات. قد لا يكون واضحًا دائمًا على أنه شاذ. يتطلب تحديد الحالة الشاذة فهمًا أكثر عمقًا للسلوك الأصلي للبيانات بمرور الوقت ، بالإضافة إلى مقارنة السلوك الجديد لمعرفة ما إذا كان مناسبًا أم لا.

عندما أقارن "Anomaly" بـ Outlier ، فإن الأمر يماثل العثور على الشيء الغريب في البيانات ، أو البيانات التي لا تتلاءم مع بقية البيانات. على سبيل المثال ، تحديد سلوك العميل الذي يختلف عن سلوك غالبية العملاء. كل شذوذ هو حالة شاذة ، لكن كل حالة شاذة ليست بالضرورة حالة شاذة. نظام اكتشاف العيوب هو تقنية تستخدم نماذج المجموعات وخوارزميات الملكية لتوفير دقة وكفاءة عالية المستوى في أي سيناريو عمل.

6. التخصيص

هل تتذكر عندما بدت رؤية اسمك في سطر الموضوع في رسالة بريد إلكتروني وكأنها خطوة كبيرة إلى الأمام في مجال التسويق الرقمي؟ إضفاء الطابع الشخصي - تزويد المستهلكين بتفاعلات مخصصة تحافظ على مشاركتهم - يتطلب الآن استراتيجية أكثر صرامة واستراتيجية ، ومن الأهمية بمكان أن تظل قادرًا على المنافسة في قطاع مزدحم ومتزايد الذكاء.

ينجذب العملاء اليوم نحو العلامات التجارية التي تجعلهم يشعرون بأنهم مسموعون ومفهومون ويهتمون برغباتهم واحتياجاتهم الفريدة. هذا هو المكان الذي يلعب فيه التخصيص. يسمح للعلامات التجارية بتخصيص الرسائل والصفقات والتجارب التي تقدمها لكل ضيف بناءً على ملفه الشخصي الفريد. اعتبرها تقدمًا من الاتصالات التسويقية إلى التفاعلات الرقمية ، مع البيانات كأساس. يمكنك إنشاء استراتيجيات ومحتوى وخبرة

المجالات التي يتردد صداها مع جمهورك المستهدف من خلال جمع البيانات المتعلقة بالتركيبة السكانية للعملاء وتفضيلاتهم وسلوكياتهم وتحليلها واستخدامها بكفاءة.

7. تحليل الرفع

افترض أن رئيسك قد أرسل لك بعض البيانات وطلب منك مطابقة نموذج لها وإبلاغه بذلك. لقد قمت بتركيب نموذج وتوصلت إلى استنتاجات معينة بناءً عليه. تجد الآن أن هناك مجتمعًا من الأشخاص في مكان عملك قاموا جميعًا بتركيب نماذج مختلفة وتوصلوا إلى استنتاجات مختلفة. رئيسك يفقد عقله ويلقي بكم جميعًا ؛ أنت الآن بحاجة إلى شيء لإثبات صحة نتائجك.

اختبار الفرضية لإنقاذك على وشك البدء. هنا ، أنت تفترض اعتقادًا أوليًا (فرضية فارغة) ، وبافتراض أن هذا الاعتقاد صحيح ، فإنك تستخدم النموذج لقياس إحصائيات الاختبار المختلفة. ثم تستمر في اقتراح أنه إذا كان افتراضك الأولي دقيقًا ، فيجب أن تتبع إحصائية الاختبار أيضًا بعض القواعد نفسها التي توقعتها بناءً على افتراضك الأولي.

إذا انحرف إحصاء الاختبار بشكل كبير عن القيمة المتوقعة ، يمكنك افتراض أن الافتراض الأولي خاطئ ورفض الفرضية الصفرية.

8. شجرة القرار

وجود هيكل يشبه المخطط الانسيابي ، في شجرة قرار ، كل عقد يمثل اختبارًا على سمة (على سبيل المثال ، إذا ظهر قلب العملة على شكل ذيول أو رؤوس أو) ، يمثل كل فرع علامة فئة (تم إصدار الحكم بعد حساب جميع السمات). يتم تحديد قواعد التصنيف بواسطة المسارات من الجذر إلى الطرف.

تُستخدم شجرة القرار ومخطط التأثير المرتبط بها بشكل وثيق كطريقة تحليلية بالإضافة إلى طريقة دعم القرار المرئي في تحليل القرار لقياس القيم المتوقعة (أو المنفعة المتوقعة) للبدائل الصعبة.

9. نظرية اللعبة

تعتبر نظرية اللعبة (وتصميم الآلية) طريقتين مفيدتين للغاية لفهم واتخاذ القرارات الإستراتيجية الخوارزمية.

على سبيل المثال ، قد يكون عالم البيانات الأكثر اهتمامًا بإضفاء معنى تجاري على التحليلات قادراً على استخدام مبادئ نظرية اللعبة لاستخراج القرارات الإستراتيجية من البيانات الأولية. وبعبارة أخرى ، فإن نظرية اللعبة (وكذلك ، تصميم النظام) لديها القدرة على استبدال المفاهيم الذاتية غير القابلة للقياس للاستراتيجية بنهج قابل للقياس يعتمد على البيانات لاتخاذ القرار.

10. تجزئة

يشير مصطلح "التجزئة" إلى تقسيم السوق إلى أقسام أو قطاعات قابلة للتحديد ومتاحة وقابلة للتنفيذ ومربحة ولديها القدرة على التوسع. بمعنى آخر ، لن تتمكن الشركة من استهداف السوق بالكامل بسبب قيود الوقت والتكلفة والجهد. يجب أن يحتوي على شريحة "قابلة للتحديد" - مجموعة كبيرة من الأشخاص الذين يمكن تحديدهم واستهدافهم بقدر لا بأس به من الجهد والنفقات والوقت.

إذا تم إنشاء الكتلة ، فيجب تحديد ما إذا كان يمكن استهدافها بشكل فعال بالموارد المتاحة ، أم إذا كان السوق مفتوحًا للمنظمة. هل سيتفاعل القطاع مع جهود الشركة التسويقية (الإعلانات والتكاليف والمخططات والعروض الترويجية) ، أم أنه قابل للتنفيذ من قبل الشركة؟ هل من المربح البيع لهم بعد هذا الشيك رغم وضوح المنتج والهدف؟ هل سيزداد حجم وقيمة القطاع ، مما يؤدي إلى زيادة الإيرادات والأرباح للمنتج؟

مطلوب خبراء في علم البيانات في كل صناعة تقريبًا ، من الأمن الحكومي إلى تطبيقات المواعدة. يتم استخدام البيانات الضخمة من قبل ملايين الشركات والهيئات الحكومية لتحقيق الازدهار وخدمة عملائها بشكل أفضل. هناك طلب كبير على الوظائف في علم البيانات ، ومن غير المرجح أن يتغير هذا الاتجاه في أي وقت قريبًا ، هذا إن حدث في أي وقت مضى.

إذا كنت ترغب في اقتحام مجال علم البيانات ، فهناك بعض الأشياء التي يمكنك القيام بها لإعداد نفسك لهذه المواقف الصعبة والمثيرة. ربما الأهم من ذلك ، أنك ستحتاج إلى إقناع أصحاب العمل المحتملين من خلال إظهار معرفتك وخبرتك. تعد متابعة برنامج للحصول على درجة علمية متقدمة في مجال اهتمامك إحدى الطرق لاكتساب تلك المهارات والخبرات.

لقد حاولنا تغطية أهم عشر تقنيات للتعلم الآلي ، بدءًا من أبسط تقنيات التعلم الآلي ، والعمل في طريقي حتى أحدث التقنيات. يمكن أن توفر دراسة هذه الأساليب بدقة وفهم أساسيات كل فرد أساسًا متينًا لمزيد من البحث في الخوارزميات والأساليب الأكثر تقدمًا.

لا يزال هناك الكثير لتغطيته ، بما في ذلك مقاييس الجودة ، والتحقق من الصحة المتقاطع ، وتباين الفئة في عمليات التصنيف ، وتجهيز النموذج ، على سبيل المثال لا الحصر.

إذا كنت ترغب في استكشاف علم البيانات ، يمكنك التحقق من برنامج Executive PG في دورة علوم البيانات التي تقدمها upGrad. إذا كنت محترفًا عاملاً ، فستكون الدورة مناسبة لك بشكل أفضل. يمكن استكشاف المزيد من المعلومات حول الدورة على موقع الدورة التدريبية. لأية استفسارات ، فإن فريق المساعدة لدينا على استعداد لمساعدتك.