ما هو التنقيب عن البيانات؟ المفاهيم الأساسية ، كيف يعمل؟

يمكن فهم استخراج البيانات على أنه عملية استكشاف البيانات من خلال التنظيف وإيجاد الأنماط وتصميم النماذج وإنشاء الاختبارات. يتضمن التنقيب في البيانات مفاهيم التعلم الآلي والإحصاءات وإدارة قواعد البيانات. نتيجة لذلك ، غالبًا ما يكون من السهل الخلط بين استخراج البيانات وتحليلات البيانات أو علم البيانات أو عمليات البيانات الأخرى.

التنقيب عن البيانات له تاريخ طويل وغني. كمفهوم ، ظهر مع ظهور عصر الحوسبة في الستينيات. تاريخياً ، كان استخراج البيانات في الغالب عملية ترميز مكثفة وتطلب الكثير من الخبرة في الترميز. حتى اليوم ، يتضمن استخراج البيانات مفاهيم البرمجة لتنظيف البيانات ومعالجتها وتحليلها وتفسيرها. يحتاج متخصصو البيانات إلى معرفة عملية بالإحصاءات ولغة برمجة واحدة على الأقل لأداء مهام استخراج البيانات بدقة. بفضل أنظمة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الذكية ، أصبحت بعض عمليات التنقيب عن البيانات الأساسية مؤتمتة الآن. إذا كنت مبتدئًا في بايثون وعلوم البيانات ، يمكن أن تساعدك برامج upGrad لعلوم البيانات بالتأكيد على الغوص بشكل أعمق في عالم البيانات والتحليلات.

في هذه المقالة ، سنساعدك على توضيح جميع الالتباسات حول التنقيب عن البيانات ، من خلال إرشادك إلى جميع الفروق الدقيقة ، بما في ذلك ما هو عليه ، والمفاهيم الأساسية التي يجب معرفتها ، وكيف يعمل ، ومستقبل التنقيب عن البيانات!

بادئ ذي بدء - لا يعد تعدين البيانات هو تحليلات البيانات على وجه التحديد

من الطبيعي الخلط بين استخراج البيانات ومشاريع البيانات الأخرى ، بما في ذلك تحليلات البيانات. ومع ذلك ، بشكل عام ، يعد استخراج البيانات أوسع بكثير من تحليلات البيانات. في الواقع ، تعد تحليلات البيانات مجرد جانب واحد من جوانب تحليلات البيانات. خبراء التنقيب عن البيانات مسؤولون عن تنظيف البيانات وإعدادها ، وإنشاء نماذج التقييم ، واختبار تلك النماذج مقابل فرضيات مشاريع ذكاء الأعمال. بعبارة أخرى ، تعتبر مهام مثل تنظيف البيانات وتحليل البيانات واستكشاف البيانات جزءًا من طيف التنقيب عن البيانات بالكامل ، لكنها ليست سوى أجزاء من كل أكبر بكثير.

مفاهيم التنقيب عن البيانات الرئيسية

يتطلب تنفيذ أي مهمة لاستخراج البيانات بنجاح العديد من التقنيات والأدوات والمفاهيم. بعض المفاهيم الأكثر أهمية حول التنقيب عن البيانات هي:

• تنظيف / إعداد البيانات: هذا هو المكان الذي يتم فيه تحويل جميع البيانات الأولية من مصادر مختلفة إلى تنسيق قياسي يمكن معالجته وتحليله بسهولة. يتضمن ذلك تحديد الأخطاء وإزالتها والعثور على القيم المفقودة وإزالة التكرارات وما إلى ذلك.

• الذكاء الاصطناعي: تقوم أنظمة الذكاء الاصطناعي بأنشطة تحليلية حول الذكاء البشري ، مثل التخطيط والاستدلال وحل المشكلات والتعلم.

• تعلم قواعد الرابطة: يُعرف أيضًا باسم تحليل سلة السوق ، وهذا المفهوم ضروري لإيجاد العلاقة بين المتغيرات المختلفة لمجموعة البيانات. بالتبعية ، يعد هذا مكونًا بالغ الأهمية لتحديد المنتجات التي يشتريها العملاء عادةً معًا.

• التجميع: التجميع هو عملية تقسيم مجموعة بيانات كبيرة إلى مجموعات فرعية أصغر وذات مغزى تسمى المجموعات. يساعد هذا في فهم الطبيعة الفردية لعناصر مجموعة البيانات ، والتي يمكن من خلالها إجراء المزيد من المجموعات أو المجموعات بشكل أكثر كفاءة.

• التصنيف: يُستخدم مفهوم التصنيف لتخصيص عناصر في مجموعة بيانات كبيرة للفئات المستهدفة لتحسين دقة التنبؤ للفئات المستهدفة لكل بيانات جديدة.

• تحليلات البيانات: بمجرد تجميع جميع البيانات ومعالجتها ، يتم استخدام تحليلات البيانات لتقييم جميع المعلومات ، والعثور على الأنماط ، وإنشاء الرؤى.

• تخزين البيانات: هذه عملية تخزين مجموعة واسعة من بيانات الأعمال بطرق تسهل اتخاذ القرار السريع. التخزين هو العنصر الأكثر أهمية في أي مشروع واسع النطاق لاستخراج البيانات.

• الانحدار: تُستخدم تقنية الانحدار للتنبؤ بمجموعة من القيم الرقمية ، مثل درجة الحرارة وأسعار الأسهم والمبيعات ، بناءً على مجموعة بيانات معينة.

الآن بعد أن أصبح لدينا جميع المصطلحات الحاسمة في مكانها الصحيح ، فلنلقِ نظرة على كيفية عمل مشروع Data MIning النموذجي.

كيف يعمل التنقيب عن البيانات؟

يبدأ أي مشروع للتنقيب عن البيانات عادةً باكتشاف النطاق. من الضروري طرح الأسئلة الصحيحة وجمع مجموعة البيانات الصحيحة للإجابة على هذه الأسئلة. بعد ذلك ، يتم إعداد البيانات للتحليل ، ويعتمد النجاح النهائي للمشروع بشكل كبير على جودة البيانات. تؤدي البيانات الضعيفة إلى نتائج غير دقيقة وخاطئة ، مما يزيد من أهمية إعداد البيانات بجدية وإزالة جميع الحالات الشاذة.

تعمل عملية التنقيب عن البيانات عادةً من خلال الخطوات الست التالية:

1. فهم الأعمال

تتضمن هذه المرحلة تطوير فهم شامل للمشروع المطروح ، بما في ذلك وضع العمل الحالي وأهداف العمل ومقاييس النجاح.

2. فهم البيانات

بمجرد أن يتضح نطاق المشروع وأهداف العمل ، تأتي بعد ذلك مهمة جمع جميع البيانات ذات الصلة التي ستكون مطلوبة لحل المشكلة. يتم جمع هذه البيانات من جميع المصادر المتاحة ، بما في ذلك قواعد البيانات والتخزين السحابي والصوامع.

3. تجهيز البيانات

بمجرد جمع البيانات من جميع المصادر ، حان الوقت لإعداد البيانات. في هذه الخطوة ، يتم تنفيذ تنظيف البيانات وتسويتها وملء القيم المفقودة ومثل هذه المهام. تهدف هذه الخطوة إلى إحضار جميع البيانات في أنسب تنسيق وموحد لإجراء المزيد من العمليات.

4. تطوير النموذج

الآن ، بعد إحضار جميع البيانات في تنسيق مناسب للتحليل ، فإن الخطوة التالية هي تطوير النماذج. لهذا الغرض ، تُستخدم البرمجة والخوارزميات للتوصل إلى نموذج يمكنه تحديد الاتجاهات والأنماط من البيانات الموجودة.

5. اختبار وتقييم النموذج

تتم النمذجة بناءً على البيانات الموجودة. ومع ذلك ، لاختبار النماذج ، تحتاج إلى إطعامها ببيانات أخرى ومعرفة ما إذا كانت ترمي المخرجات ذات الصلة أم لا. إن تحديد مدى جودة تقديم النموذج لنتائج جديدة سيساعد في تحقيق أهداف العمل. هذه بشكل عام عملية تكرارية تتكرر حتى يتم العثور على أفضل خوارزمية لحل المشكلة المطروحة.

6. الانتشار

بمجرد اختبار النموذج وتحسينه بشكل متكرر ، فإن الخطوة الأخيرة هي نشر النموذج وإتاحة نتائج مشروع استخراج البيانات لجميع أصحاب المصلحة وصناع القرار.

طوال دورة حياة التنقيب عن البيانات بأكملها ، يحتاج معدِّنو البيانات إلى الحفاظ على تعاون وثيق بين خبراء المجال وأعضاء الفريق الآخرين لإبقاء الجميع في الحلقة وضمان عدم تسلل أي شيء عبر الشقوق.

مزايا التنقيب عن البيانات للشركات

تتعامل الشركات الآن مع أكوام من البيانات على أساس يومي. تتزايد هذه البيانات مع مرور الوقت فقط ، ولا توجد طريقة لتقليل حجم هذه البيانات على الإطلاق. نتيجة لذلك ، ليس لدى الشركات أي خيار آخر غير أن تكون مدفوعة بالبيانات. في عالم اليوم ، يعتمد نجاح أي عمل إلى حد كبير على مدى فهمهم لبياناتهم ، واستخلاص رؤى منها ، وعمل تنبؤات قابلة للتنفيذ. يعمل تعدين البيانات على تمكين الشركات حقًا من تحسين مستقبلها من خلال تحليل اتجاهات البيانات السابقة ووضع تنبؤات دقيقة حول ما يمكن أن يحدث.

على سبيل المثال ، يمكن لـ Data Mining أن تخبر شركة عن آفاقها التي من المحتمل أن تصبح عملاء مربحين بناءً على البيانات السابقة ومن المرجح أن تشارك في حملة أو عرض معين. من خلال هذه المعرفة ، يمكن للشركات زيادة عائد الاستثمار من خلال تقديم العملاء المحتملين الذين من المحتمل أن يستجيبوا ويصبحوا عملاء مهمين فقط.

بشكل عام ، يوفر التنقيب عن البيانات الفوائد التالية لأي عمل تجاري:

• فهم تفضيلات العملاء ومشاعرهم.
• اكتساب عملاء جدد والاحتفاظ بالعملاء الحاليين.
• تحسين البيع الإضافي والبيع التكميلي.
• زيادة الولاء بين العملاء.
• تحسين عائد الاستثمار وزيادة عائدات الأعمال.
• كشف الأنشطة الاحتيالية وتحديد مخاطر الائتمان.
• مراقبة الأداء التشغيلي.

باستخدام تقنيات التنقيب عن البيانات ، يمكن للشركات أن تبني قراراتها على بيانات وذكاء في الوقت الفعلي ، بدلاً من مجرد الغرائز أو الشجاعة ، وبالتالي ضمان استمرارها في تقديم النتائج والبقاء في صدارة المنافسة.

مستقبل التنقيب عن البيانات

إن التنقيب في البيانات ، وحتى المجالات الأخرى لعلوم البيانات ، له مستقبل مشرق للغاية ، بسبب الكمية المتزايدة باستمرار من البيانات في العالم. في العام الماضي نفسه ، نمت البيانات المتراكمة لدينا من 4.4 زيتابايت إلى 44 زيتابايت .

إذا كنت متحمسًا لعلوم البيانات أو التنقيب في البيانات ، أو أي شيء له علاقة بالبيانات ، فهذا هو أفضل وقت للبقاء على قيد الحياة. نظرًا لأننا نشهد ثورة في البيانات ، فقد حان الوقت للانضمام إلى الخدمة وصقل خبرتك ومهاراتك في البيانات. تبحث الشركات في جميع أنحاء العالم دائمًا عن خبراء البيانات ذوي المهارات الكافية لمساعدتهم على فهم بياناتهم. لذا ، إذا كنت تريد أن تبدأ رحلتك في عالم البيانات ، فقد حان الوقت الآن!

في upGrad ، قمنا بتوجيه الطلاب من جميع أنحاء العالم ، الذين ينتمون إلى أكثر من 85 دولة ، وساعدهم على بدء رحلاتهم بكل الثقة والمهارات التي يحتاجونها. تم تصميم دوراتنا لتقديم المعرفة النظرية وكذلك الخبرة العملية للطلاب الذين ينتمون إلى أي خلفية. نحن نتفهم أن علم البيانات هو حقًا حاجة الساعة ، ونشجع الطلاب المتحمسين من خلفيات مختلفة لبدء رحلتهم من خلال مساعدتنا المهنية 360 درجة.

يمكنك أيضًا اختيار الخيار المتكامل ماجستير العلوم في علوم البيانات درجة مقدمة من upGrad بالاشتراك مع IIT Bengaluru وجامعة ليفربول جون مور. تدمج هذه الدورة التدريبية برنامج PG التنفيذي الذي تمت مناقشته مسبقًا مع ميزات مثل Bootcamp لبرمجة Python. عند الانتهاء ، يتلقى الطالب شهادة NASSCOM القيّمة التي تساعد على الوصول العالمي إلى فرص العمل.