مقدمة في تقنيات وتطبيقات التنقيب عن البيانات

يعد استخراج البيانات عملية فريدة تستخدم للبحث في مجموعات كبيرة من البيانات للبحث عن الأنماط والاتجاهات التي يصعب العثور عليها. العصر التكنولوجي الحديث هو العصر الذي يزداد اعتماده على البيانات وقواعد البيانات. لضمان الاستخدام الصحيح لقواعد البيانات ، يتم استخدام التنقيب عن البيانات على نطاق واسع ، مما يجعل علم البيانات أحد أفضل الآفاق الوظيفية لطامحي تكنولوجيا المعلومات لأنها ذات قيمة لصناعة تكنولوجيا المعلومات لاكتشاف أنماط مجموعات البيانات واستخراجها.

تتعامل المؤسسات والشركات القوية مع كميات كبيرة من مجموعات البيانات يوميًا. هذا هو المكان الذي يأتي فيه دور علماء البيانات. فهم يتنبأون بالأحداث ويعترفون بها ويتوقعون الأحداث اللاحقة من خلال فحص مجموعات البيانات الكبيرة. تتطلب العملية المستخدمة لاستخراج البيانات القيمة من مجموعات البيانات والعثور على الأنماط المذكورة أدوات أو برامج للتنقيب عن البيانات ومنهجيات إحصائية.

وهذا يساعدهم أيضًا على اكتشاف الحالات الشاذة للتنبؤ بالنتائج المستقبلية ، مما يساعد على ربحية الشركات من خلال تقليل المخاطر التي تؤدي إلى فقدان الموارد وإهدارها. يتم تحويل البيانات الملغومة بشكل أكبر وتصفيتها من مجموعات البيانات التي يتم استخراج المعلومات القابلة للاستخدام منها.

التنقيب عن البيانات هو أسلوب تستخدمه المؤسسات والأفراد لتحويل البيانات الخام وغير المعدلة إلى معلومات قابلة للاستخدام وذات قيمة متساوية. تشارك عملية استخراج البيانات بشكل أساسي في استخدام العديد من المنهجيات والأدوات. كما أنه يساعد في البحث عن الاتجاهات والأنماط التي يمكن استخلاصها من مجموعات ودفعات كبيرة من البيانات.

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

تعزز عملية التنقيب عن البيانات ربحية المستخدمين والمؤسسات من خلال تقليل المخاطر من خلال التنبؤ. يسمح للمستخدم باتخاذ قرارات عمل أكثر فعالية وربحية وتحسين مواجهة التحديات من خلال تجنب المخاطر. يعد استخراج البيانات جزءًا لا يتجزأ من أي شركة أو عمل ويساعد في العديد من القطاعات مثل إدارة الموارد وإدارة العملاء والموظفين.

استكشف دوراتنا الشهيرة في علوم البيانات

تقنيات التنقيب عن البيانات

التنقيب في البيانات هو مزيج من العديد من التقنيات والأدوات التي تسمح بالتنقيب في البيانات لاستخراج البيانات المفيدة من مجموعات البيانات الضخمة. فيما يلي بعض تقنيات التنقيب عن البيانات لمساعدتك على فهم الجوانب الفنية ذات الصلة بالتنقيب في البيانات.

• أنماط التتبع - هذه إحدى التقنيات الحاسمة للتنقيب في البيانات والتي تعتمد على التعرف على الأنماط الموجودة في مجموعات البيانات الكبيرة. في هذه المرحلة ، يتم العثور على أي شذوذ أو انحراف في البيانات ويستخدم لاحقًا لصياغة أنماط مستخرجة من اتجاهات البيانات.
• التصنيف - هذا أكثر تعقيدًا ولكنه أسلوب متكامل لاستخراج البيانات يتضمن جمع سمات متعددة دفعة واحدة وفصلها إلى تصنيفات مختلفة. يساعد هذا أيضًا في التركيز على التصنيفات المستهدفة أو الفردية لاستخراج المزيد من المعلومات.
• الرابطة - الرابطة هي تقنية للتنقيب عن البيانات تتضمن ربط العناصر والمتغيرات ببعضها البعض عبر استنتاجات تتمحور حول البيانات. تستخدم هذه العملية سمات وأحداثًا مختلفة مرتبطة بطبيعتها أو متناسبة ، ثم تستخلص الاستنتاج بالاعتماد على تلك المعلومات.
• الاكتشاف الخارجي - تركز هذه التقنية على إعادة تنظيم أي حالات شاذة تم العثور عليها من أجل فهم أكثر فعالية لمجموعات البيانات. يساعد هذا في التنبؤ بالأحداث المستقبلية للحصول على أقصى ربح في الشركات لأنها ستكون مسلحة بالبيانات التنبؤية.
• التجميع - تتضمن هذه التقنية في المقام الأول استيعاب مجموعات البيانات الكبيرة بناءً على ما هو مشترك بينها وتشبه تقنية التنقيب عن البيانات الرابطة. يجمع التجميع بين أجزاء كبيرة من العناصر المختلفة أو التركيبة السكانية بناءً على سماتها ، وبالتالي إنشاء أهداف.
• الانحدار - هذه تقنية في التنقيب عن البيانات بالغة الأهمية لأنها تتضمن في المقام الأول التخطيط والنمذجة. تعتمد هذه بشكل أساسي على المتغيرات المختلفة والأحداث المتوقعة المحددة من البيانات المستخرجة. في الشركات ، يتم استخدامها بشكل عام في العوامل الاقتصادية المهمة مثل إسقاط المبيعات والسعر والطلب والمنافسة. يساعد هذا في الكشف عن العلاقة بين أكثر من متغير ينتمي إلى مجموعة بيانات معينة.
• التوقع - التنبؤ هو تقنية حاسمة في التنقيب عن البيانات التي تحدد نجاح الشركة في السوق. يتضمن بشكل أساسي الإسقاط المستقبلي للبيانات والتنبؤ بالأحداث للمساعدة في تقييم عوامل الخطر. يتم عمل التنبؤ بشكل أساسي من خلال تحليل الاتجاهات والأنماط التاريخية لتقديم استنتاجات دقيقة وتحديد الأحداث المستقبلية مثل النفقات المستقبلية للشركة.

اقرأ مقالاتنا الشهيرة في علوم البيانات

تطبيقات التنقيب عن البيانات

التنقيب عن البيانات له العديد من التطبيقات في مجالات لا حصر لها والعديد من المشاريع في هذا العصر. من بين التطبيقات العديدة التي يتم استخدام استخراج البيانات من أجلها ، إليك أهم تطبيقات العالم الحقيقي لاستخراج البيانات والتي يتم ملاحظتها عادةً في التطبيقات الصناعية والتجارية اليومية.

قطاعا الهندسة والتصنيع

تعتبر أدوات التنقيب عن البيانات مفيدة لاكتشاف الأنماط في كل من التصنيع والإنتاج ، والتي تعتبر ضرورية لأي عمل تجاري قوي. هذا هو المكان الذي يثبت فيه استخراج البيانات قيمته لأنه يمكّن المستخدمين ، وخاصة علماء البيانات والمحللين ، من استخدام أدوات التنقيب عن البيانات للعثور على الاتصالات ذات الصلة بين بنية المنتج والإنتاج. يساعد التنقيب عن البيانات أيضًا في استخراج المعلومات التي يمكن استخدامها في التصميمات على مستوى النظام. يسمح لنا التنقيب عن البيانات أيضًا بالتنبؤ بقيم وتكلفة المتغيرات الأخرى ومدة تطوير المنتج.

تصنيف العملاء وتقسيمهم

يساعد التنقيب عن البيانات في تصنيف العملاء استنادًا إلى التركيبة السكانية أو سلوكيات الشراء المحتملة ، مما يساعد في السماح للشركات باستهداف مجموعة معينة من العملاء لتعزيز قابلية البيع بكفاءة أكبر. يساعد في تقليل هدر الموارد غير الضرورية وخفض التكاليف. يساعد التنقيب عن البيانات في تصنيف العملاء إلى قطاعات مختلفة لمساعدة الشركات على التعامل معهم بشكل مستقل.

الخدمات المصرفية والمالية

في الآونة الأخيرة ، يستخدم عدد كبير من السكان الخدمات المالية الرقمية. يتم استضافتها على السحابة وهي محوسبة ، حيث يتم إنشاء المعلومات المالية الرقمية وتخزينها. يساعد التنقيب عن البيانات أيضًا في الحفاظ على عدد كبير من الخدمات المالية مثل القروض والسجلات المالية واستثمارات السوق.

البحث والتحليل

يعد استخراج البيانات أمرًا بالغ الأهمية أثناء المعالجة المسبقة للبيانات وتنظيف البيانات وتكامل قواعد البيانات. يمكن استخدام العديد من أدوات التنقيب عن البيانات وجوانب التنقيب عن البيانات بشكل جيد لاستضافة أي بحث وتحليلات بدقة بناءً على البيانات المتاحة ، وعناصر البيانات المستخرجة والبيانات المُنشأة أو المستخرجة من مصادر مختلفة مثل مستودعات البيانات أو السجلات التاريخية.

التحقيق الجنائي

علم الجريمة هو أحد المجالات الأكثر تكاملاً التي تهدف إلى تحديد الجرائم. تعتبر تحليلات الجريمة والتحليل الجنائي من خلال التنقيب عن البيانات ذات قيمة كبيرة لأنها تساعد في تحديد خصائص الجريمة والسجلات التاريخية للعثور على الأنماط وإجراء التنبؤات بناءً على النشاط الإجرامي وحل الجرائم.

مع تزايد الطلب في القطاع الصناعي ، هناك حاجة ماسة لخبراء في التنبؤ التنبئي المتمحور حول البيانات. يعد التنقيب عن البيانات مجالًا وظيفيًا سيكون في دائرة الضوء في السنوات القادمة بسبب الآفاق الواعدة ، خاصة في علوم البيانات وعلوم الكمبيوتر. يعد استخراج البيانات وعلوم البيانات من الخيارات المهنية الرائدة في هذا العصر الرقمي حيث تكون البيانات القيمة أقرب إلى قيمة الذهب. ستأخذك مهنة جيدة الصنع في علم البيانات إلى أماكن عندما يتعلق الأمر بفرص العمل.

إذا كنت مهتمًا بالتعرف على Python وعلوم البيانات ، فتحقق من IIIT-B & upGrad's Executive PG Program in Data Science الذي تم إنشاؤه للمهنيين العاملين ويقدم أكثر من 10 دراسات حالة ومشاريع ، وورش عمل عملية عملية ، وإرشاد مع خبراء الصناعة ، وجهاً لوجه مع موجهين في الصناعة ، وأكثر من 400 ساعة من التعلم والمساعدة في العمل مع الشركات الكبرى.

إذا كنت تفكر بالفعل في جعل مهنة من معالجة البيانات وتحليلها واستخراج البيانات وما شابه ، يمكنك التحقق من إرشادات upGrad ، حيث ستجد بعضًا من أفضل الموجهين الذين هم محترفون مدربون في مجالك لإرشادك في المرحلة التالية خطوة.