ما هو التنقيب في البيانات: النطاق ، الفرص الوظيفية

البيانات في شكل أو شكل ما تحيط بنا باستمرار. سواء أكان ذلك على هواتفنا الذكية أو أجهزة الكمبيوتر المحمولة ، مهما كانت التطبيقات التي نستخدمها تنتج الكثير من البيانات القيمة. هذه البيانات مفيدة للغاية للشركات التي تتطلع إلى جمع الأفكار واتخاذ القرارات التجارية.

لذلك ، كان تحليل البيانات منقذًا مطلقًا لجميع الشركات على نطاق واسع وعلى نطاق واسع وساعدها على اتخاذ قرارات محسوبة بشكل أكبر. ومع ذلك ، فإن تحليل البيانات يشبه إلى حد ما المرحلة الأخيرة من عملية علم البيانات. يبدأ كل شيء بجمع البيانات وتجميعها بشكل صحيح ، وهذا ما يُعرف باسم التنقيب عن البيانات. إذا كنت مبتدئًا في تحليلات البيانات وعلوم البيانات ، يمكن أن تساعدك برامج upGrad لعلوم البيانات بالتأكيد على الغوص بشكل أعمق في عالم البيانات والتحليلات.

إن عملية التنقيب عن البيانات ليست سهلة كما قد تبدو ، وإذا كنت تبدأ في هذا المجال ، فأنت بحاجة إلى معرفة كل ما يتعلق بالتعدين في البيانات وطرقه وأسبابه. من خلال هذه المقالة ، سنأخذك عبر مختلف الفروق الدقيقة التي ستساعدك على فهم أساسيات التنقيب في البيانات بطريقة أكثر صرامة.

ما هو الغرض من التنقيب في البيانات؟

الغرض من التنقيب في البيانات هو جمع البيانات من مصادر مختلفة ووضعها تحت غطاء واحد. التعدين هو كل شيء عن جمع البيانات وإحضارها إلى تنسيق مناسب ومعالجتها واستخراج الأفكار ذات الصلة منها.

يساعد التنقيب في البيانات على اكتشاف الاتجاهات من أكوام البيانات ، والتنبؤ بالنتائج ، ونمذجة الجمهور المستهدف ، وجمع معلومات ثاقبة حول سلوك العملاء ومشاعرهم. باستخدام هذه الأفكار ، يمكن للشركات التكيف وفقًا لذلك وتقديم أفضل الخدمات الممكنة.

دعونا نلقي نظرة متعمقة على عمليات التنقيب عن البيانات المختلفة!

كيف يعمل التنقيب عن البيانات؟

التنقيب في البيانات هو عملية خطوة بخطوة تتكون بشكل عام من المراحل التالية:

• بناء مجموعات البيانات المستهدفة عن طريق اختيار نوع البيانات المطلوبة.
• استكشاف البيانات ومعالجتها مسبقًا للوصول بها إلى تنسيقات متسقة.
• تحضير البيانات عن طريق إنشاء قواعد التجزئة ، وتنظيف الضوضاء ، وإجراء فحوصات الشذوذ ، وملء القيم المفقودة ، والمزيد.
• أخيرًا تأتي مرحلة استخدام خوارزميات التعلم الآلي على البيانات الملغومة لإنجاز المهام!

عندما يتعلق الأمر بالتعلم الآلي ، فإليك بعض أنواع خوارزميات التعلم المستخدمة غالبًا:

• خوارزميات التعلم الآلي الخاضعة للإشراف
  • لفرز وترتيب البيانات المنظمة.
  • يتم استخدام طريقة التصنيف لمعرفة الأنماط المعروفة ثم يتم تطبيقها على المعلومات الجديدة (على سبيل المثال ، تصنيف بريد إلكتروني مدخلاً على أنه بريد عشوائي أو ليس بريد عشوائي).
  • بعد ذلك ، يتم إجراء الانحدار للتنبؤ بقيم محددة مثل درجات الحرارة والمعدلات وما إلى ذلك.
  • بمجرد اكتمال الانحدار ، يتم إجراء التطبيع لتسوية المتغيرات المستقلة لمجموعات البيانات وإعادة تنظيم البيانات في شكل أكثر تماسكًا.
• خوارزميات التعلم الآلي غير الخاضعة للرقابة
  • لاستكشاف مجموعات البيانات المختلفة غير المسماة.
  • تُستخدم عملية التجميع لتشكيل مجموعات / مجموعات / هياكل من البيانات المتشابهة التي لها أنماط مميزة.
  • تُستخدم قواعد الارتباط لتحديد العلاقة بين متغيرات بيانات الإدخال.
  • ثم يتم استخدام التلخيص للإبلاغ عن النتائج وتصور البيانات.
• خوارزميات التعلم الآلي شبه الخاضعة للإشراف: يستخدم هذا النهج مجموعة من خوارزميات التعلم الآلي الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف.
• تعلم الشبكة العصبية: تستلهم الشبكات العصبية من الشبكات العصبية البيولوجية التي تشكل بنية ووظيفة دماغنا. هذه أنظمة أكثر تعقيدًا تُستخدم لبناء نماذج التعلم الذاتي للتعامل مع المهام والعمليات الأكثر تعقيدًا.

تقنيات التنقيب عن البيانات الأكثر استخدامًا

تُستخدم الأساليب المذكورة أعلاه لتمكين الآلات من التعلم بمفردها. تتضمن هذه الخطوات استراتيجيات إحصائية متنوعة واستراتيجيات التعرف على الأنماط ، والتي تستند إلى الأساليب التالية:

• التصنيف والتجميع: هذه هي عملية اكتشاف المجموعات والعناقيد ضمن مجموعة البيانات الخاصة بك. يستخدم التصنيف في حالة التعلم الخاضع للإشراف ، بينما يستخدم التصنيف العنقودي في حالة التعلم غير الخاضع للإشراف. على سبيل المثال ، استنادًا إلى عمليات الشراء التي قام بها العملاء في الشهر الماضي ، يمكنك تجميعها في "نفقات منخفضة" و "نفقات عالية" ، وبعد ذلك ، بناءً على هذا التصنيف (أو التجميع) ، يمكنك تحسين استراتيجيات التسويق الخاصة بك لهذه مجموعات.
• اكتشاف الأنماط: تتضمن أنماط التتبع والكشف التعرف على الانحرافات في مجموعة البيانات على فترات زمنية معينة. على سبيل المثال ، يمكن أن تصل حركة المرور إلى موقع الويب إلى الذروة في أوقات محددة خلال اليوم. تكشف هذه الأنماط كثيرًا عن كيفية تفاعل الأشخاص مع الخدمات.
• الرابطة: الرابطة هي عملية تتبع الأنماط وتحليل التبعيات والجمعيات. على سبيل المثال ، يميل العملاء إلى شراء أغلفة الهواتف المحمولة بمجرد شرائهم للهواتف المحمولة - يمكن أن يكون هذا الارتباط البسيط مفيدًا لأنشطة التسويق.
• تحليل الانحدار: تحليل الانحدار هو كل شيء عن تحديد المتغيرات المختلفة وتحليل آثارها على المقاييس التي تدرسها. على سبيل المثال ، سوف ترتبط مبيعات المشروبات الباردة ارتباطًا مباشرًا بالمناطق المعتدلة.
• الكشف عن القيم المتطرفة: القيم المتطرفة هي قيم البيانات التي تبدو مختلفة عن مجموعة كبيرة من البيانات الأخرى. يعد اكتشاف القيم المتطرفة وإزالتها أمرًا ضروريًا لتحليل البيانات بدقة.
• التنبؤ: يمكن أن يساعد التنقيب في البيانات في بناء نماذج التنبؤ التي يمكنها لاحقًا التنبؤ بكيفية تعديل المتغيرات المستقلة في المستقبل. على سبيل المثال ، يمكن لشركات التجارة الإلكترونية استخدام بيانات العملاء والمبيعات لتطوير نماذج تتنبأ بالمنتجات التي من المحتمل إرجاعها أو استبدالها.

من الواضح أن التنقيب في البيانات مفيد للغاية لعدد من الأشياء. سنرى لاحقًا النطاق والفرص المتنوعة أثناء العمل مع Data Science. في الوقت الحالي ، لنتحدث قليلاً عن بعض التحديات التي تواجه تعدين البيانات.

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

تحديات التنقيب في البيانات

إذا كنت قد بدأت للتو في تحليل البيانات وكنت على دراية بالتنقيب في البيانات ، فمن المهم أن تعرف التحديات المختلفة التي يواجهها هذا المجال. إليك بعض التحديات التي يجب أن تبحث عنها!

البيانات الزائدة

هذا تحدٍ واضح ، لكن يجب تكراره مهما حدث. تزداد قواعد البيانات اتساعًا وتباينًا مع مرور الوقت ، ويصبح من الصعب فهمها بشكل شامل. هذا التحدي يطرح نفسه بطريقة ثلاثية:

• تجزئة البيانات من خلال التعرف على العوامل والعناصر الهامة.
• تصفية الضوضاء عن طريق القضاء على القيم المتطرفة ، وملء القيم المفقودة ، وأكثر من ذلك.
• تفعيل البيانات دمج جميع المعلومات التي تم جمعها في العمليات التجارية.

تتطلب جميع الخطوات الثلاث المذكورة أعلاه حل بعض أو خوارزمية التعلم الآلي الأخرى بنجاح.

مخاوف الخصوصية والأمان

تعدين البيانات يتعامل مباشرة مع البيانات والمعلومات التي يمكن التعرف عليها بسهولة. نتيجة لذلك ، كانت الخصوصية والأمان دائمًا أحد أكبر التحديات. علاوة على ذلك ، نظرًا لتاريخ سرقة البيانات وانتهاكاتها ، هناك نوع من عدم الثقة في أي شكل من أشكال جمع البيانات.

للإضافة إلى ذلك ، هناك امتثال وأنظمة صارمة فيما يتعلق باستخدام البيانات المجمعة في الاتحاد الأوروبي بسبب القانون العام لحماية البيانات (GDPR). وقد أدى ذلك أيضًا إلى قلب عمليات التنقيب عن البيانات وجمعها رأساً على عقب. إذا فكرت في الأمر حقًا ، فسوف تدرك كيف يمكن بسهولة تحويل التنقيب في البيانات إلى شكل من أشكال المراقبة. يمكنك التعرف على سلوك المستخدم وعادات الاستهلاك والتفاعل مع الإعلانات والكثير من المعلومات التي يمكن استخدامها للأغراض الجيدة والسيئة. يكمن الخط الرفيع بين التعدين والمراقبة في الغرض. يتعلق التنقيب في البيانات دائمًا بتوفير تجربة مستخدم أفضل.

نتيجة لذلك ، من الضروري الحفاظ على جميع البيانات الملغومة في مأمن من التغيير أو التعديل أو الوصول إليها دون إذن. فيما يلي بعض الخطوات التي يمكن اتخاذها للتأكد من:

• آليات التشفير
• مستويات وصول وأذونات مختلفة
• عمليات تدقيق أمنية متسقة للشبكة.
• المسؤولية الشخصية والعواقب المحددة للارتكاب.

مجموعة تدريب البيانات

لجعل خوارزمية التعلم الآلي النهائية أكثر كفاءة ، يجب تغذية الآلة بكمية كافية من البيانات للسبب المطلوب. هذا بالتأكيد أمر يسهل قوله أكثر من فعله للأسباب الأساسية التالية:

• مجموعات البيانات ليست تمثيلية. على سبيل المثال ، ضع في اعتبارك قواعد تشخيص المرضى. يجب أن يكون هناك مجموعة واسعة من حالات الاستخدام ذات التركيبات المتنوعة التي توفر المرونة المطلوبة. لذلك ، إذا كانت هذه القواعد تستند إلى تشخيص البالغين ، فإن تطبيقاتها على الأطفال ستكون غير دقيقة.
• حالات الحدود مفقودة. تضمن الحالات الحدودية أن الآلة تعرف بوضوح الفرق بين شيء وآخر - على سبيل المثال ، الفرق بين قطة وكلب. يحتاج الجهاز إلى مجموعة من الخصائص الخاصة بكلتا الفئتين. بالإضافة إلى ذلك ، يجب أن تكون هناك أيضًا قائمة بالاستثناءات.
• نقص المعلومات الكافية. من أجل تحقيق كفاءة التدريب المناسبة ، يجب تغذية الخوارزمية ببيانات كافية لها فئات محددة جيدًا وشروط الكائنات. يؤدي الغموض في هذه العملية عمومًا إلى فوضى شاملة في البيانات. على سبيل المثال ، إذا كانت مجموعة الميزات التي تميز القطة عن الكلب غامضة للغاية ، فقد تصنف الآلة كلاهما على أنهما "ثدييات".

دقة مجموعة البيانات

لكي تكون مجدية في حل مشاكل العمل ، يجب أن تكون البيانات الملغومة كاملة ودقيقة وموثوقة. في حالة عدم استيفاء هذه العوامل ، غالبًا ما تشير البيانات إلى الحلول الخاطئة. هناك العديد من الخوارزميات المصممة لمساعدتك في التحقق من الدقة والموثوقية والاكتمال. ومع ذلك ، فإن الأمر برمته يعتمد على نطاق واسع على فهمك للمعلومات التي تحتاجها والعمليات التي ستحتاج إلى تنفيذها.

الضوضاء في مجموعة البيانات

تعد البيانات المزعجة واحدة من أكبر التحديات أثناء العمل مع التنقيب في البيانات. فكر في الضوضاء على أنها أشياء لا تضيف أي قيمة للعمليات التجارية. لذلك ، قبل العمل على أي خوارزميات أو عمليات مهمة ، يجب تصفيتها للتأكد من أن الجهد الرئيسي يركز على بيانات المستخدم وليس الضوضاء. تعتبر الضوضاء في البيانات مشكلة محددة ، لذلك في حالتك ، فإن أي بيانات لا توفر لك المعلومات التي تحتاجها ستكون مزعجة بالنسبة لك.

بالإضافة إلى الضوضاء ، تحتاج أيضًا إلى التعامل مع الأمرين التاليين - القيم المفقودة والقيم التالفة.

يؤثر هذان العاملان على جودة نتائجك النهائية ، مما سيؤثر على قرارات عملك. سواء كنت تقوم بالتنبؤ أو التصنيف أو التقسيم - يمكن للقيم الصاخبة أو المفقودة أن تضعك في اتجاه مختلف تمامًا.

الآن ، عند الحديث عن نطاق التنقيب في البيانات بمزيد من التفصيل ، دعنا نستكشف فوائد التنقيب في البيانات للشركات. سنرى أيضًا أمثلة مختلفة للتنقيب عن البيانات في الحياة الواقعية وبعض الاتجاهات الرئيسية - وهذا سيمنحك فكرة عن نوع الفرص الوظيفية التي تنتظرك في مجال التنقيب عن البيانات!

فوائد التنقيب في البيانات للشركات

بصرف النظر عن الفائدة الشاملة لمساعدة الشركات على اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات ، فإليك بعض المزايا الأخرى لاستخراج البيانات. هذه هي الفوائد التي تساعد الشركات على تحسين تجربة العملاء والعلاقات وتقوية علاقاتهم مع الفريق!

• الكشف عن الاحتيال المحتمل: يعد التنقيب في البيانات مفيدًا للشركات في اكتشاف الأنشطة الاحتيالية المحتملة. على سبيل المثال ، يمكن أن يمنح تحليل بيانات نقاط البيع تجار التجزئة رؤى حول المعاملات الاحتيالية السابقة ، مما يؤدي إلى شكل من أشكال اكتشاف الأنماط. تستخدم البنوك والمؤسسات المالية الأخرى مثل هذه الأساليب لتحديد العملاء الذين قد يكونون معيبين.
• تحسين التسويق: من خلال جمع البيانات المتعلقة بالحملات القديمة ، يمكن للشركات معرفة ما يصلح لها وما هو غير مناسب. هذا يسمح لهم بالتوصل إلى تقنيات تسويق أكثر جاذبية مبنية على التخصيص.
• تحسين صنع القرار: يسمح التنقيب في البيانات للشركات باتخاذ قرارات أكثر استنارة بدلاً من الاعتماد فقط على تجاربهم أو حدسهم. على سبيل المثال ، قد يقول الحدس أن منتجًا معينًا لا يبيع بسبب نقطة سعره. من ناحية أخرى ، يمكن أن يكشف التحليل أنه في الواقع بسبب قلة قنوات التوزيع. تسمح هذه الأفكار للشركات بحل مشاكل الجذر.
• تحسين تماسك الفريق: يعد استخراج البيانات مفيدًا للمسائل الداخلية كما هو مفيد للعمليات الخارجية التي تواجه العملاء. باستخدام البيانات ، يمكن للشركات معرفة سلوك موظفيها ومشاركتهم ، ومكافأتهم وفقًا لذلك ، أو مساعدتهم على النمو إذا لزم الأمر. بهذا المعنى ، يمكن أن يساعد التنقيب في البيانات في تحسين تماسك الفريق بشكل عام.

تنقيب البيانات في سيناريوهات العالم الحقيقي

من الشركات الصغيرة والمتوسطة إلى الشركات العملاقة - استفادت كل مؤسسة اليوم حرفياً من التنقيب في البيانات بطريقة أو بأخرى. لقد خفضوا التكاليف ، وزادوا الإيرادات ، وعززوا خدمة العملاء ، واجمعوا المزيد من العملاء. في ما يلي بعض حالات الاستخدام الواقعية حيث أثبت التنقيب في البيانات أنه عامل تغيير قواعد اللعبة بالنسبة للمؤسسة:

لنلقِ نظرة على بعض الأمثلة الواقعية حول كيفية قيام الشركات بتحويل البيانات إلى الدولارات.

• زيادة التحويلات بنسبة 40٪ باستخدام استراتيجية المتابعة الصحيحة: حسّنت المغلفات الاحتفاظ بالعملاء من خلال اكتشاف استراتيجية البريد المناسبة لعملائها. بعد تحليل معدلات الارتداد ومعرفة الأنماط في العملاء الذين يغادرون موقع الويب الخاص بهم ، قرروا إرسال رسائل بريد إلكتروني بعد 48 ساعة من ارتداد الزائر لها - مما منحهم تحويلات أعلى بنسبة 40٪ من إرسال رسائل بريد إلكتروني للمتابعة في غضون يوم واحد!
• تحسينات تصميم المنتج وقيادة الحصة السوقية: أرادت شركة CPG كبرى تحسين الحصة السوقية لمنتجات العناية بالأسنان. لذلك ، عملوا مع شركة لتحليل البيانات لاستخراج البيانات من مصادر مختلفة ، بما في ذلك قاعدة بيانات AWS والأنظمة الأساسية الاجتماعية الخاصة بهم. قاموا بتحليل أكثر من 250000 من أنماط سلوك العملاء باستخدام تحليلات النص والانحدار ، بما في ذلك التقنيات الأخرى.
• تحليل سلة السوق: يستخدم تحليل سلة السوق الرابطة للمساعدة في تحديد العناصر التي من المحتمل أن يشتريها العملاء الأفراد. مثال على ذلك هو محرك توصيات أمازون الذي يحلل البيانات مثل سجل المستخدم ، والعربات المهجورة والمستوفاة ، ومواقع الإحالة ، وغيرها الكثير لتقديم إعلانات مخصصة.

كما نرى ، تجد أداة Data Mining استخدامها عبر مؤسسات مختلفة من جميع الأحجام. ينعكس هذا بشكل مباشر في الفرص والمسارات الوظيفية المتاحة للمهتمين بعالم التنقيب عن البيانات والتحليلات. لن تتوقف أهمية التنقيب عن البيانات كأداة لجمع الأفكار التي تشتد الحاجة إليها في أي وقت قريبًا ، وتشهد الاتجاهات القادمة على ذلك. دعونا نلقي نظرة على ذلك قليلا!

اتجاهات التنقيب في البيانات وآخر التطورات

تم استخدام اكتشاف الأنماط والتصنيف والتجميع وتحليلات الانحدار ومثل هذه التقنيات على نطاق واسع حتى الآن. ومع ذلك ، تستمر التطورات التكنولوجية المستمرة في جلب شيء جديد إلى الطاولة. فيما يلي بعض الاتجاهات في التنقيب عن البيانات التي تتطلع إلى حل التحديات التي تحدثنا عنها سابقًا مع توفير مجموعة بيانات أفضل للتحليل.

• حل تحديات الأمان: أصبح تعدين البيانات أكثر حذرًا مع الحفاظ على أمان البيانات وأمانها بعد ظهور مشكلات أمنية مختلفة في الماضي.
• تعدين البيانات الموزعة: نظرًا لأنه يتم تخزين البيانات في مواقع وأجهزة مختلفة اليوم ، يتم تطوير خوارزميات وتقنيات معقدة لتعدين مثل هذه البيانات المتباينة وجعلها متسقة ومنظمة للتحليل.
• التنقيب عن البيانات المكانية: يجب أن يكون التنقيب في البيانات المكانية مرتبطًا بالبيانات الجغرافية والفلكية والبيئية للعثور على أنماط ورؤى حول الطوبولوجيا والجغرافيا. يعد هذا مفيدًا للغاية للشركات العاملة في مجال رسم الخرائط أو السفر أو الملاحة أو الخدمات الحكومية.

ختاما

يعد التنقيب عن البيانات الخطوة الأولى في عملية تحليل البيانات التفصيلية. لذلك ، فإن الحصول عليها بشكل صحيح أمر في غاية الأهمية. يمكن أن تؤدي المشكلات المتعلقة بالبيانات الملغومة إلى تدريب خاطئ لنماذج التعلم الآلي ، مما قد يؤدي إلى نتائج غير دقيقة. نتيجة لذلك ، يعد التنقيب في البيانات أمرًا يجب متابعته بحذر وعناية. هذا هو سبب وجود طلب متزايد على متخصصي التنقيب عن البيانات.

إذا كنت بحاجة إلى مساعدة احترافية ، فنحن هنا من أجلك. تم تصميم برنامج الشهادة الاحترافية من upGrad في علوم البيانات لاتخاذ قرارات الأعمال لدفعك إلى أعلى السلم في رحلة علوم البيانات الخاصة بك.

إذا كنت تبحث عن تغيير وظيفي وتسعى للحصول على مساعدة احترافية - فإن upGrad يناسبك فقط. لدينا قاعدة متينة من 85+ دولة للمتعلمين ، وأكثر من 40.000 متعلم مدفوع الأجر على مستوى العالم ، وأكثر من 500.000 من المهنيين العاملين السعداء. تتيح لك المساعدة المهنية بزاوية 360 درجة ، جنبًا إلى جنب مع التعرض للدراسة والعصف الذهني مع الطلاب العالميين ، تحقيق أقصى استفادة من تجربة التعلم الخاصة بك. تواصل معنا اليوم للحصول على قائمة منسقة من الدورات التدريبية حول علوم البيانات والتعلم الآلي والإدارة والتكنولوجيا وغير ذلك الكثير!