التصنيف والتنبؤ في استخراج البيانات: كيف نبني نموذجًا؟

ما هو التنقيب عن البيانات؟

التنقيب في البيانات هو طريقة لاستخراج معلومات قيمة من مجموعة كبيرة من البيانات. بمعنى آخر ، إنها عملية الاستنتاج للحصول على البيانات ذات الصلة من قاعدة بيانات ضخمة. يمكننا استخدام التنقيب عن البيانات في قواعد البيانات العلائقية ، ومستودعات البيانات ، وقواعد البيانات الموجهة للكائنات ، وقواعد البيانات المهيكلة غير المهيكلة.

ما هو تحليل البيانات؟

تحليل البيانات هو تنظيف وتحويل ونمذجة البيانات إلى بيانات قيمة يمكن تحديدها لاتخاذ القرارات المتعلقة بالأعمال. الهدف من تحليل البيانات هو استخلاص المعلومات الضرورية من البيانات واستخدامها لاتخاذ القرارات بناءً على تحليل البيانات. لاكتساب الخبرة في التنقيب عن البيانات والمفاهيم الأخرى المتعلقة بالبيانات ، تحقق من دورات علوم البيانات لدينا.

كيفية بناء نموذج في التصنيف والتنبؤ باستخراج البيانات؟

تستخدم طريقة تحليل البيانات الخوارزميات لاستخراج وتحويل وتحميل وإنتاج نماذج بيانات ذات مغزى وتجربة البيانات.

• يتضمن المستوى الأول من طريقة تحليل البيانات حل المشكلات المعقدة من خلال عملية تحليل البيانات.
• المستوى الثاني من الطريقة هو اختيار مجموعة بيانات مناسبة بناءً على مجال معين.
• في المستوى الثالث ، يمكننا تحويل مجموعة البيانات المعينة إلى تنسيق معين وتطبيقه في خوارزميات التحليلات.
• في المستوى الرابع ، يمكننا تحويل البيانات من مصادر مختلفة إلى تنسيق مشترك للتحليل.
• المستوى النهائي هو تقييم النتائج والتصور الناتج عن خوارزميات التنقيب عن البيانات.

ما هو التصنيف والتنبؤ في استخراج البيانات؟

نستخدم التصنيف والتنبؤ لاستخراج نموذج يمثل فئات البيانات للتنبؤ باتجاهات البيانات المستقبلية. يوفر لنا هذا التحليل أفضل فهم للبيانات على نطاق واسع. يتنبأ التصنيف بالتسميات الفئوية للبيانات مع نماذج التنبؤ.

تقنيات التنقيب عن البيانات

تم تطوير العديد من تقنيات استخراج البيانات المهمة وتطبيقها في مشاريع التنقيب عن البيانات ، لا سيما التصنيف والارتباط والتجميع والتنبؤ والنماذج المتسلسلة وأشجار القرار.

قراءة: التنقيب في البيانات مقابل التعلم الآلي

أدوات التنقيب عن البيانات التقليدية

تعمل أدوات وتقنيات استخراج البيانات التقليدية مع قواعد البيانات الموجودة المخزنة على خوادم المؤسسة ومحركات الأقراص الثابتة المحلية.

• يترجم البيانات المخزنة بخوارزميات محددة مسبقًا والاستفسارات المكتوبة بلغة برمجة محددة في قاعدة البيانات.
• على سبيل المثال ، يمكن لقاعدة بيانات أرقام المبيعات أن تعرض بسهولة اتجاهات المبيعات الشهرية بناءً على الوصول إلى نظام الجدول والاستعلام المدمج في قاعدة البيانات. يمكن لأداة استخراج البيانات المصممة للخادم بعد ذلك تحليل هذه الأرقام الضخمة لتحليل الميزات التي تؤثر على المبيعات الشهرية.

ما هو التصنيف في التنقيب عن البيانات؟

يتعلق التصنيف باكتشاف نموذج يحدد فئات البيانات والمفاهيم. الفكرة هي استخدام هذا النموذج للتنبؤ بفئة الكائنات. يعتمد النموذج المشتق على فحص مجموعات بيانات التدريب.

النموذج المشتق يمكننا تحديده بالطرق التالية.

1. قواعد التصنيف (IF-THEN)
2. أشجار القرار
3. الصيغ الرياضية
4. الشبكات العصبية

خوارزميات التصنيف في التعلم الآلي

خوارزمية التصنيف هي طريقة تعلم خاضعة للإشراف مع برنامج آلي يقرأها من بيانات الإدخال ثم ينفذها في التعلم لتصنيفها في الملاحظات. بعض النماذج العملية لمشاكل التصنيف هي التعرف على الكلام ، وتحديد خط اليد ، والتصنيف البيومتري ، وتصنيف المستندات ، وما إلى ذلك.

أمثلة على خوارزميات التصنيف في خوارزميات التعلم الآلي

• المصنفات الخطية مع الانحدار اللوجستي
• تحليلات التنبؤ
• القرار والأشجار المعززة
• الشبكات العصبية

راجع: الفرق بين علم البيانات واستخراج البيانات

ما هي دورة حياة تصنيف البيانات؟

تنتج دورة حياة تصنيف البيانات بنية ممتازة للتحكم في تدفق البيانات إلى المؤسسة. تحتاج الشركات إلى حساب أمان البيانات والامتثال في كل مستوى. بمساعدة تصنيف البيانات ، يمكننا القيام بذلك في كل مرحلة - من الأصل إلى الحذف.

تغطي دورة حياة البيانات هذه المراحل الست:

1. الأصل : ينتج بيانات حساسة بتنسيقات مختلفة ، مع رسائل البريد الإلكتروني و Excel و Word ومستندات Google والوسائط الاجتماعية والمواقع الإلكترونية.
2. الممارسة المستندة إلى الدور: تنطبق قيود الأمان المستندة إلى الدور على جميع البيانات الحساسة عن طريق وضع العلامات بناءً على سياسات الحماية الداخلية وقواعد الاتفاقية.
3. التخزين : هنا ، لدينا البيانات التي تم الحصول عليها ، بما في ذلك ضوابط الوصول والتشفير.
4. المشاركة : تشير البيانات إلى التوزيع المستمر بين الوكلاء والمستهلكين وزملاء العمل من مختلف الأجهزة والأنظمة الأساسية.
5. الأرشيف : هنا ، يتم أرشفة البيانات في النهاية داخل أنظمة التخزين الخاصة بالصناعة.
6. النشر : من خلال نشر البيانات يمكن أن تصل إلى العملاء. يمكنهم بعد ذلك عرض وتنزيل في شكل لوحات المعلومات.

قراءة: مشاريع التنقيب عن البيانات في الهند

كيف يعمل التصنيف؟

لفهم وبناء أنظمة تصنيف البيانات ، لدينا هنا ثلاثة أنواع من تقنيات التوقعات:

• يدوي - تتطلب تصنيفات البيانات الشائعة التدخل البشري والتنفيذ.
• مؤتمتة - تستبعد الحلول التي تعتمد على التكنولوجيا مخاطر التدخل البشري ، بما في ذلك أخطاء الوقت والبيانات غير الضرورية ، مع استمرار المثابرة (تصنيف جميع البيانات على مدار الساعة).
• مختلط - يساهم التدخل البشري في سياق تصنيف البيانات ، بينما تسهل الأدوات الكفاءة وإنفاذ السياسة.

تتضمن عملية تصنيف البيانات خطوتين:

1. تطوير المصنف
2. تطبيق المصنف على التصنيف

تطوير المصنف

• هذه الخطوة هي الخطوة الأولى أو مرحلة التدريب.
• في هذه الخطوة ، تقوم خوارزميات التصنيف بتطوير المصنف.
• يطور المصنف من مجموعة التدريب المكونة من مجموعات قواعد البيانات وتسميات الفئات المتصلة بها.
• يقوم بربط كل مجموعة تقوم بتجميع مجموعة التدريب مع فئة أو فئة. يمكننا أيضًا تطبيق هذه المجموعات على نموذج كائن أو نقاط بيانات.

تطبيق المصنف على التصنيف

• تحليل المشاعر
• تصنيف الوثيقة
• تصنيف الصور
• تصنيف تعلم الآلة

تحليل المشاعر

تحليل المشاعر مفيد للغاية في مراقبة وسائل التواصل الاجتماعي ؛ يمكننا استخدامه لاستخراج رؤى على وسائل التواصل الاجتماعي.

باستخدام خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة ، يمكننا بناء نماذج تحليل المشاعر لقراءة الكلمات التي بها أخطاء إملائية وتحليلها. توفر النماذج المدربة الدقيقة نتائج دقيقة باستمرار وتؤدي إلى جزء بسيط من الوقت.

تصنيف الوثيقة

يمكننا استخدام تصنيف الوثيقة لتنظيم الوثائق إلى أقسام حسب المحتوى. وبمساعدة خوارزميات تصنيف التعلم الآلي ، يمكننا تنفيذها تلقائيًا.

يشير تصنيف الوثيقة إلى تصنيف النص ؛ هنا ، يمكننا تصنيف الكلمات في المستند بأكمله. هنا يمكننا الحصول على أفضل مثال لمحركات البحث لسجلات البحث عبر الإنترنت حول أي موضوع بحث ذي صلة.

تصنيف الصور

يتم استخدام تصنيف الصورة للفئات المدربة على الصورة. يمكن أن تكون هذه التسمية التوضيحية للصورة ، أو قيمة إحصائية ، أو موضوع. من خلال تطبيق خوارزميات التعلم الخاضعة للإشراف ، يمكنك تمييز الصور لتدريب نموذجك على الفئات ذات الصلة.

تصنيف تعلم الآلة

يستخدم قواعد الخوارزمية التي يمكن إثباتها إحصائيًا لتنفيذ المهام التحليلية التي قد تستغرق مئات الساعات الإضافية لأداء البشر.

عملية تصنيف البيانات

يمكننا تقسيم تصنيف البيانات إلى خمس خطوات:

• بناء أهداف تصنيف البيانات والسياسة وسير العمل وتصميم تصنيف البيانات.
• صنف البيانات الحساسة التي تخزنها.
• استخدم التصنيفات عن طريق وضع علامات على البيانات.
• استخدم المؤثرات لتعزيز الأمان والطاعة.
• البيانات ديناميكية والتصنيف عملية مستمرة.

خاتمة

نأمل أن تساعدك هذه المقالة في فهم التصنيف والتنبؤ في استخراج البيانات. وصفت المقالة جميع التفاصيل الأساسية حول مفاهيم التنقيب عن البيانات.

إذا كنت مهتمًا بالتعرف على علوم البيانات ، فراجع برنامج IIIT-B & upGrad التنفيذي PG في علوم البيانات الذي تم إنشاؤه للمهنيين العاملين ويقدم أكثر من 10 دراسات حالة ومشاريع ، وورش عمل عملية عملية ، وإرشاد مع خبراء الصناعة ، 1 - في 1 مع موجهين في الصناعة ، أكثر من 400 ساعة من التعلم والمساعدة في العمل مع الشركات الكبرى.