هندسة تعدين البيانات: المكونات والأنواع والتقنيات

مقدمة

التنقيب في البيانات هو العملية التي يتم فيها استخراج المعلومات التي لم تكن معروفة من قبل ، والتي يمكن أن تكون مفيدة للغاية ، من مجموعة بيانات ضخمة جدًا. إن بنية استخراج البيانات أو هندسة تقنيات استخراج البيانات ليست سوى المكونات المختلفة التي تشكل العملية الكاملة لاستخراج البيانات. تعلم علم البيانات لاكتساب الخبرة في التنقيب عن البيانات والبقاء قادرًا على المنافسة في السوق.

مكونات هندسة تعدين البيانات

دعنا نلقي نظرة على المكونات التي تصنع بنية استخراج البيانات بالكامل.

1. مصادر البيانات

يُعرف المكان الذي نحصل على بياناتنا للعمل عليه بمصدر البيانات أو مصدر البيانات. هناك العديد من الوثائق المقدمة ، وقد يجادل المرء أيضًا في أن شبكة الويب العالمية (WWW) بأكملها عبارة عن مستودع بيانات ضخم. يمكن أن تكون البيانات في أي مكان ، وقد يكون بعضها موجودًا في ملفات نصية أو مستند جدول بيانات قياسي أو أي مصدر آخر قابل للتطبيق مثل الإنترنت.

2. قاعدة البيانات أو خادم مستودع البيانات

الخادم هو المكان الذي يحتوي على جميع البيانات الجاهزة للمعالجة. يعمل جلب البيانات بناءً على طلب المستخدم ، وبالتالي ، يمكن أن تكون مجموعات البيانات الفعلية شخصية للغاية.

3. محرك تنقيب البيانات

مجال التنقيب عن البيانات غير مكتمل بدون ما يمكن القول أنه العنصر الأكثر أهمية فيه ، والمعروف باسم محرك التنقيب عن البيانات. يحتوي عادةً على الكثير من الوحدات النمطية التي يمكن استخدامها لأداء مجموعة متنوعة من المهام. يمكن أن تكون المهام التي يمكن القيام بها هي الارتباط ، والتوصيف ، والتنبؤ ، والتكتل ، والتصنيف ، وما إلى ذلك.

4. وحدات لتقييم الأنماط

يتم استخدام هذه الوحدة من العمارة بشكل أساسي لقياس مدى اهتمام النمط الذي تم ابتكاره بالفعل. لغرض التقييم ، عادة ما يتم استخدام قيمة حدية. شيء مهم آخر يجب ملاحظته هنا هو أن هذه الوحدة لها ارتباط مباشر بالتفاعل مع محرك التنقيب عن البيانات ، والذي يتمثل هدفه الرئيسي في العثور على أنماط مثيرة للاهتمام.

5. واجهة المستخدم الرسومية أو واجهة المستخدم الرسومية

كما يوحي الاسم ، فإن هذه الوحدة من العمارة هي ما يتفاعل مع المستخدم. تعمل واجهة المستخدم الرسومية كحلقة وصل تمس الحاجة إليها بين المستخدم ونظام التنقيب عن البيانات. تتمثل المهمة الرئيسية لواجهة المستخدم الرسومية في إخفاء التعقيدات التي تنطوي على عملية استخراج البيانات بأكملها وتزويد المستخدم بوحدة نمطية سهلة الاستخدام وفهم تتيح لهم الحصول على إجابة على استفساراتهم بطريقة سهلة الفهم.

6. قاعدة المعرفة

تعد قاعدة المعرفة أمرًا حيويًا لأي بنية للتنقيب عن البيانات. تُستخدم قاعدة المعرفة عادةً كمنارة إرشادية لنمط النتائج. قد يحتوي أيضًا على بيانات مما اختبره المستخدمون. يتفاعل محرك التنقيب عن البيانات مع قاعدة المعرفة غالبًا لزيادة موثوقية ودقة النتيجة النهائية. حتى وحدة تقييم النمط لها ارتباط بقاعدة المعرفة. يتفاعل مع قاعدة المعرفة على فترات منتظمة للحصول على مدخلات وتحديثات مختلفة منها.

قراءة: 16 فكرة لمشاريع استخراج البيانات وموضوعات للمبتدئين

أنواع هندسة استخراج البيانات

هناك أربعة أنواع مختلفة من العمارة التي تم سردها أدناه:

1. التنقيب عن البيانات بدون اقتران

لا تستفيد بنية عدم اقتران عادةً من أي وظيفة من وظائف قاعدة البيانات. ما يفعله عدم الاقتران عادة هو أنه يسترد البيانات المطلوبة من مصدر معين أو مصدر معين للبيانات. هذا هو؛ هذا النوع من الهندسة المعمارية لا يأخذ أي مزايا من أي نوع من قاعدة البيانات المعنية. بسبب هذه المشكلة المحددة ، يُعتبر عدم الاقتران عادةً اختيارًا رديئًا للهندسة المعمارية لنظام التنقيب في البيانات. ومع ذلك ، غالبًا ما يتم استخدامه للعمليات الأولية التي تنطوي على التنقيب عن البيانات.

2. التنقيب في بيانات الاقتران الفضفاض

تستخدم عملية التنقيب عن بيانات الاقتران الفضفاض قاعدة بيانات لتقديم العطاءات لاسترجاع البيانات. بعد الانتهاء من العثور على البيانات وإحضارها ، يقوم بتخزين البيانات في قواعد البيانات هذه. غالبًا ما يستخدم هذا النوع من البنية لأنظمة التنقيب عن البيانات المستندة إلى الذاكرة والتي لا تتطلب قابلية تطوير عالية وأداء عالٍ.

3. التنقيب في بيانات اقتران شبه محكم

تستفيد البنية شبه الضيقة من الميزات المختلفة لمستودع البيانات. عادةً ما تُستخدم ميزات أنظمة مستودعات البيانات هذه لأداء بعض المهام المتعلقة باستخراج البيانات. المهام مثل الفهرسة والفرز والتجميع هي المهام التي يتم تنفيذها بشكل عام.

4. ضيق التنقيب في البيانات

تختلف بنية الاقتران المحكم عن البقية في معالجتها لمخازن البيانات. يعامل الاقتران المحكم مستودع البيانات كمكون لاسترداد المعلومات. كما أنه يستخدم جميع الميزات التي قد تجدها في قواعد البيانات أو مستودعات البيانات لأداء مهام التنقيب عن البيانات المختلفة. يُعرف هذا النوع من الهندسة عادةً بقابلية التوسع والمعلومات المتكاملة والأداء العالي. هناك ثلاث طبقات من هذه العمارة مذكورة أدناه:

5. طبقة البيانات

يمكن تعريف طبقة البيانات على أنها قاعدة البيانات أو نظام مستودعات البيانات. عادة ما يتم تخزين نتائج استخراج البيانات في طبقة البيانات هذه. يمكن بعد ذلك استخدام البيانات التي تضمها منازل طبقة البيانات هذه لتقديم البيانات إلى المستخدم النهائي في أشكال مختلفة مثل التقارير أو أي نوع آخر من التصور.

6. طبقة تطبيق تعدين البيانات

تتمثل مهمة طبقة تطبيق استخراج البيانات في البحث عن البيانات وجلبها من قاعدة بيانات معينة. عادة ، يجب إجراء بعض عمليات تحويل البيانات هنا للحصول على البيانات في التنسيق الذي رغب فيه المستخدم النهائي.

7. طبقة الواجهة الأمامية

هذه الطبقة لها نفس وظيفة واجهة المستخدم الرسومية تقريبًا. توفر الطبقة الأمامية تفاعلًا بديهيًا وودودًا مع المستخدم. عادة ما يتم تصور نتيجة استخراج البيانات كشكل أو آخر للمستخدم من خلال الاستفادة من هذه الطبقة الأمامية.

اقرأ أيضًا: ما هو تعدين النص: التقنيات والتطبيقات

تقنيات التنقيب في البيانات

هناك العديد من تقنيات التنقيب عن البيانات المتاحة للمستخدم للاستفادة منها ؛ بعضها مذكور أدناه:

1. أشجار القرار

أشجار القرار هي التقنية الأكثر شيوعًا لاستخراج البيانات بسبب التعقيد أو عدم وجودها في هذه الخوارزمية المعينة. جذر الشجرة شرط. ثم تبني كل إجابة على هذا الشرط من خلال قيادتنا بطريقة معينة ، والتي ستساعدنا في النهاية على الوصول إلى القرار النهائي.

2. الأنماط المتسلسلة

تُستخدم الأنماط المتسلسلة عادةً لاكتشاف الأحداث التي تحدث بانتظام أو الاتجاهات التي يمكن العثور عليها في أي بيانات للمعاملات.

3. التجميع

التجميع هو تقنية تحدد الفئات المختلفة تلقائيًا بناءً على شكل الكائن. سيتم بعد ذلك استخدام الفئات التي تم تشكيلها لوضع أنواع أخرى مماثلة من الكائنات فيها.

4. التنبؤ

عادةً ما يتم استخدام هذه التقنية عندما يُطلب منا تحديد نتيجة لم تحدث بعد. يتم إجراء هذه التنبؤات من خلال التأسيس الدقيق للعلاقة بين الكيانات المستقلة والتابعة.

5. التصنيف

تستند هذه التقنية إلى خوارزمية تعلم آلة مماثلة تحمل الاسم نفسه. تُستخدم تقنية التصنيف هذه لتصنيف كل عنصر في السؤال إلى مجموعات محددة مسبقًا من خلال الاستفادة من التقنيات الرياضية مثل البرمجة الخطية وأشجار القرار والشبكات العصبية وما إلى ذلك.

خاتمة

بسبب القفزات التي حدثت في مجال التكنولوجيا ، زادت قوة وبراعة المعالجة بشكل كبير. مكنتنا هذه الزيادة في التكنولوجيا من المضي قدمًا إلى أبعد من الطرق التقليدية المملة والمستهلكة للوقت لمعالجة البيانات ، مما سمح لنا بالحصول على مجموعات بيانات أكثر تعقيدًا لاكتساب رؤى كانت تعتبر في السابق مستحيلة. أدى هذا إلى ولادة مجال التنقيب عن البيانات. يعد التنقيب عن البيانات مجالًا جديدًا قادمًا لديه القدرة على تغيير العالم كما نعرفه.

هندسة استخراج البيانات أو بنية نظام التنقيب عن البيانات هي الطريقة التي يتم بها استخراج البيانات. وبالتالي ، فإن امتلاك معرفة بالهندسة المعمارية هو أمر مهم بنفس القدر ، إن لم يكن أكثر ، لامتلاك معرفة بالمجال نفسه.

إذا كنت مهتمًا بالتعرف على هندسة استخراج البيانات ، وعلوم البيانات ، فراجع برنامج IIIT-B & upGrad's Executive PG في علوم البيانات والذي 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.