تقنيات التنقيب في البيانات: أنواع البيانات ، الأساليب ، التطبيقات

تجمع الشركات هذه الأيام البيانات بمعدل مذهل للغاية. تتنوع مصادر تدفق البيانات الهائل هذا. يمكن أن يأتي من معاملات بطاقات الائتمان ، وبيانات العملاء المتاحة للجمهور ، والبيانات من البنوك والمؤسسات المالية ، بالإضافة إلى البيانات التي يتعين على المستخدمين توفيرها فقط لاستخدام وتنزيل تطبيق على أجهزة الكمبيوتر المحمولة والهواتف المحمولة والأجهزة اللوحية وأجهزة الكمبيوتر المكتبية.

ليس من السهل تخزين مثل هذه الكميات الهائلة من البيانات. لذلك ، يتم إنشاء العديد من خوادم قواعد البيانات العلائقية بشكل مستمر لهذا الغرض. يتم أيضًا تطوير بروتوكول المعاملات عبر الإنترنت أو أنظمة OLTP لتخزين كل ذلك في خوادم قاعدة بيانات مختلفة. تلعب أنظمة OLTP دورًا حيويًا في مساعدة الشركات على العمل بسلاسة.

هذه الأنظمة هي المسؤولة عن تخزين البيانات التي تأتي من أصغر المعاملات في قاعدة البيانات. لذلك ، يتم تخزين البيانات المتعلقة بالبيع والشراء وإدارة رأس المال البشري والمعاملات الأخرى في خوادم قواعد البيانات بواسطة أنظمة OLTP.

الآن ، يحتاج كبار المديرين التنفيذيين إلى الوصول إلى الحقائق بناءً على البيانات لبناء قراراتهم عليها. هذا هو المكان الذي تدخل فيه المعالجة التحليلية عبر الإنترنت أو أنظمة OLAP إلى الصورة. يتم إنشاء مستودعات البيانات وأنظمة OLAP الأخرى أكثر فأكثر بسبب هذه الحاجة إلى كبار المديرين التنفيذيين أو كبار المسؤولين. لا نحتاج إلى البيانات فحسب ، بل نحتاج أيضًا إلى التحليلات المرتبطة بها لاتخاذ قرارات أفضل وأكثر ربحية. تعمل أنظمة OLTP و OLAP جنبًا إلى جنب.

تقوم أنظمة OLTP بتخزين جميع الكميات الهائلة من البيانات التي ننتجها على أساس يومي. ثم يتم إرسال هذه البيانات إلى أنظمة OLAP لبناء التحليلات المستندة إلى البيانات. إذا كنت لا تعرف بالفعل ، دعنا نخبرك أن البيانات تلعب دورًا مهمًا للغاية في نمو الشركة. يمكن أن يساعد في اتخاذ قرارات مدعومة بالمعرفة يمكن أن تأخذ الشركة إلى المستوى التالي من النمو. يجب ألا يتم فحص البيانات بشكل سطحي.

لا يخدم الغرض. نحتاج إلى تحليل البيانات لإثراء أنفسنا بالمعرفة التي ستساعدنا في إجراء الدعوات الصحيحة لنجاح أعمالنا. جميع البيانات التي غمرنا بها هذه الأيام ليست ذات فائدة إذا لم نتعلم أي شيء منها. البيانات المتاحة لنا ضخمة لدرجة أنه من المستحيل علينا معالجتها وإدراكها. التنقيب عن البيانات أو اكتشاف المعرفة هو ما نحتاجه لحل هذه المشكلة. تعرف على التطبيقات الأخرى لاستخراج البيانات في العالم الحقيقي.

ما هو التنقيب عن البيانات؟

التنقيب عن البيانات هو العملية التي تساعد في استخراج المعلومات من مجموعة بيانات معينة لتحديد الاتجاهات والأنماط والبيانات المفيدة. الهدف من استخدام التنقيب في البيانات هو اتخاذ قرارات مدعومة بالبيانات من مجموعات بيانات ضخمة.

يعمل التنقيب عن البيانات جنبًا إلى جنب مع التحليل التنبئي ، وهو فرع من فروع العلوم الإحصائية يستخدم خوارزميات معقدة مصممة للعمل مع مجموعة خاصة من المشكلات. يحدد التحليل التنبئي أولاً الأنماط في كميات هائلة من البيانات ، والتي يعممها التنقيب عن البيانات للتنبؤات والتنبؤات. يخدم التنقيب في البيانات غرضًا فريدًا ، وهو التعرف على الأنماط في مجموعات البيانات لمجموعة من المشكلات التي تنتمي إلى مجال معين.

يقوم بذلك باستخدام خوارزمية معقدة لتدريب نموذج لمشكلة معينة. عندما تعرف مجال المشكلة التي تتعامل معها ، يمكنك حتى استخدام التعلم الآلي لتصميم نظام قادر على تحديد الأنماط في مجموعة البيانات. عندما تضع التعلم الآلي في العمل ، فإنك ستعمل على أتمتة نظام حل المشكلات ككل ، ولن تحتاج إلى ابتكار برمجة خاصة لحل كل مشكلة تواجهها.

يمكننا أيضًا تعريف التنقيب عن البيانات باعتباره أسلوبًا لأنماط التحقيق في البيانات التي تنتمي إلى منظورات معينة. يساعدنا هذا في تصنيف تلك البيانات إلى معلومات مفيدة. ثم يتم تجميع هذه المعلومات المفيدة وتجميعها إما ليتم تخزينها في خوادم قواعد البيانات ، مثل مستودعات البيانات ، أو استخدامها في خوارزميات استخراج البيانات وتحليلها للمساعدة في اتخاذ القرار. علاوة على ذلك ، يمكن استخدامه لتوليد الإيرادات وخفض التكاليف من بين أغراض أخرى.

التنقيب في البيانات هو عملية البحث عن مجموعات كبيرة من البيانات للبحث عن الأنماط والاتجاهات التي لا يمكن العثور عليها باستخدام تقنيات التحليل البسيطة. يستخدم خوارزميات رياضية معقدة لدراسة البيانات ثم تقييم إمكانية حدوث أحداث في المستقبل بناءً على النتائج. يشار إليه أيضًا باسم اكتشاف المعرفة للبيانات أو KDD.

تستخدم الشركات التنقيب عن البيانات لاستخراج معلومات محددة من كميات كبيرة من البيانات لإيجاد حلول لمشاكل أعمالهم. لديها القدرة على تحويل البيانات الأولية إلى معلومات يمكن أن تساعد الشركات على النمو من خلال اتخاذ قرارات أفضل. يحتوي التنقيب عن البيانات على عدة أنواع ، بما في ذلك التنقيب عن البيانات المصورة ، والتنقيب عن النصوص ، والتنقيب عن الوسائط الاجتماعية ، والتنقيب على الويب ، والتعدين الصوتي والفيديو ، من بين أشياء أخرى.

قراءة: التنقيب في البيانات مقابل التعلم الآلي

عملية استخراج البيانات

قبل أن يحدث التنقيب الفعلي في البيانات ، هناك العديد من العمليات المتضمنة في تنفيذ التنقيب عن البيانات . إليك الطريقة:

الخطوة 1: البحث في الأعمال - قبل أن تبدأ ، يجب أن يكون لديك فهم كامل لأهداف مؤسستك والموارد المتاحة والسيناريوهات الحالية بما يتماشى مع متطلباتها. سيساعد هذا في إنشاء خطة مفصلة للتنقيب عن البيانات تصل بفعالية إلى أهداف المنظمات.

الخطوة 2: فحوصات جودة البيانات - عندما يتم جمع البيانات من مصادر مختلفة ، يجب فحصها ومطابقتها لضمان عدم وجود اختناقات في عملية تكامل البيانات. يساعد ضمان الجودة في اكتشاف أي شذوذ أساسي في البيانات ، مثل استيفاء البيانات المفقود ، والحفاظ على البيانات في أفضل حالة قبل أن تخضع للتعدين.

الخطوة 3: تنظيف البيانات - يُعتقد أن 90٪ من الوقت يستغرق في اختيار البيانات وتنظيفها وتنسيقها وإخفاء هويتها قبل التعدين.

الخطوة 4: تحويل البيانات - تتألف من خمس مراحل فرعية ، هنا ، تجعل العمليات المعنية البيانات جاهزة في مجموعات البيانات النهائية. انها مشتركة:

• تجانس البيانات: هنا ، تتم إزالة الضوضاء من البيانات.
• ملخص البيانات: يتم تطبيق تجميع مجموعات البيانات في هذه العملية.
• تعميم البيانات: هنا ، يتم تعميم البيانات عن طريق استبدال أي بيانات منخفضة المستوى بمفاهيم ذات مستوى أعلى.
• تسوية البيانات: هنا ، يتم تحديد البيانات في نطاقات محددة.
• بناء السمات: يجب أن تكون مجموعات البيانات في مجموعة السمات قبل استخراج البيانات .

الخطوة 5: نمذجة البيانات: من أجل تحديد أفضل لأنماط البيانات ، يتم تنفيذ العديد من النماذج الرياضية في مجموعة البيانات ، بناءً على عدة شروط. تعلم علم البيانات لفهم قوة استخراج البيانات والاستفادة منها.

أنواع البيانات التي يمكن استخراجها

1. البيانات المخزنة في قاعدة البيانات

تسمى قاعدة البيانات أيضًا بنظام إدارة قواعد البيانات أو DBMS. يقوم كل نظام DBMS بتخزين البيانات التي ترتبط ببعضها البعض بطريقة أو بأخرى. كما أن لديها مجموعة من البرامج التي تستخدم لإدارة البيانات وتسهيل الوصول إليها. تخدم هذه البرامج العديد من الأغراض ، بما في ذلك تحديد هيكل قاعدة البيانات ، والتأكد من أن المعلومات المخزنة تظل آمنة ومتسقة ، وإدارة أنواع مختلفة من الوصول إلى البيانات ، مثل المشاركة والموزعة والمتزامنة.

تحتوي قاعدة البيانات العلائقية على جداول لها أسماء وسمات مختلفة ويمكنها تخزين صفوف أو سجلات مجموعات البيانات الكبيرة. كل سجل مخزّن في جدول له مفتاح فريد. يتم إنشاء نموذج علاقة الكيانات لتوفير تمثيل لقاعدة بيانات علائقية تتميز بالكيانات والعلاقات الموجودة بينها.

2. مستودع البيانات

مستودع البيانات هو موقع تخزين بيانات واحد يجمع البيانات من مصادر متعددة ثم يخزنها في شكل خطة موحدة. عند تخزين البيانات في مستودع بيانات ، فإنها تخضع للتنظيف والتكامل والتحميل والتحديث. يتم تنظيم البيانات المخزنة في مستودع البيانات في عدة أجزاء. إذا كنت تريد معلومات عن البيانات التي تم تخزينها قبل 6 أو 12 شهرًا ، فستحصل عليها في شكل ملخص.

3. بيانات المعاملات

تقوم قاعدة بيانات المعاملات بتخزين السجلات التي يتم تسجيلها على أنها معاملات. تشمل هذه المعاملات حجز الرحلات وشراء العملاء والنقر على موقع ويب وغيرها. كل سجل معاملة له معرّف فريد. كما يسرد جميع العناصر التي جعلتها معاملة.

4. أنواع أخرى من البيانات

لدينا أيضًا الكثير من أنواع البيانات الأخرى المعروفة ببنيتها ومعانيها الدلالية وتعدد استخداماتها. يتم استخدامها في الكثير من التطبيقات. فيما يلي عدد قليل من أنواع البيانات هذه: تدفقات البيانات وبيانات التصميم الهندسي وبيانات التسلسل وبيانات الرسم البياني والبيانات المكانية وبيانات الوسائط المتعددة والمزيد.

تقنيات التنقيب عن البيانات

1. الرابطة

إنها واحدة من أكثر تقنيات التنقيب عن البيانات استخدامًا من بين جميع التقنيات الأخرى. في هذه التقنية ، يتم استخدام المعاملة والعلاقة بين عناصرها لتحديد نمط. هذا هو السبب في أن هذه التقنية يشار إليها أيضًا باسم تقنية العلاقة. يتم استخدامه لإجراء تحليل سلة السوق ، والذي يتم إجراؤه لمعرفة كل تلك المنتجات التي يشتريها العملاء معًا على أساس منتظم.

هذه التقنية مفيدة جدًا لتجار التجزئة الذين يمكنهم استخدامها لدراسة عادات الشراء للعملاء المختلفين. يمكن لبائعي التجزئة دراسة بيانات المبيعات في الماضي ثم البحث عن المنتجات التي يشتريها العملاء معًا. ثم يمكنهم وضع هذه المنتجات على مقربة من بعضهم البعض في متاجر البيع بالتجزئة الخاصة بهم لمساعدة العملاء على توفير وقتهم وزيادة مبيعاتهم.

2. التجميع

هذه التقنية تخلق مجموعات كائنات ذات معنى تشترك في نفس الخصائص. غالبًا ما يخلط الناس بينه وبين التصنيف ، ولكن إذا فهموا بشكل صحيح كيفية عمل هاتين التقنيتين ، فلن يواجهوا أي مشكلة. على عكس التصنيف الذي يضع الكائنات في فئات محددة مسبقًا ، فإن التجميع يضع الكائنات في فئات يتم تحديدها بواسطته.

دعونا نأخذ مثالا على ذلك. المكتبة مليئة بالكتب حول مواضيع مختلفة. التحدي الآن هو تنظيم تلك الكتب بطريقة لا يواجه فيها القراء أي مشكلة في العثور على كتب حول موضوع معين. يمكننا استخدام التجميع للاحتفاظ بالكتب المتشابهة في رف واحد ومن ثم إعطاء هذه الأرفف اسمًا ذا معنى. يمكن للقراء الذين يبحثون عن كتب حول موضوع معين الانتقال مباشرة إلى هذا الرف. لن يُطلب منهم التجول في المكتبة بأكملها للعثور على كتابهم.

3. التصنيف

تعود أصول هذه التقنية إلى التعلم الآلي. يصنف العناصر أو المتغيرات في مجموعة البيانات إلى مجموعات أو فئات محددة مسبقًا. يستخدم البرمجة الخطية والإحصاءات وأشجار القرار والشبكة العصبية الاصطناعية في استخراج البيانات ، من بين تقنيات أخرى. يستخدم التصنيف لتطوير البرامج التي يمكن نمذجتها بطريقة تجعلها قادرة على تصنيف العناصر في مجموعة البيانات إلى فئات مختلفة.

على سبيل المثال ، يمكننا استخدامه لتصنيف جميع المرشحين الذين حضروا مقابلة إلى مجموعتين - المجموعة الأولى هي قائمة المرشحين الذين تم اختيارهم والثانية هي القائمة التي تضم المرشحين الذين تم رفضهم. يمكن استخدام برنامج التنقيب عن البيانات لأداء وظيفة التصنيف هذه.

4. التنبؤ

تتنبأ هذه التقنية بالعلاقة الموجودة بين المتغيرات المستقلة والتابعة وكذلك المتغيرات المستقلة وحدها. يمكن استخدامه للتنبؤ بالربح المستقبلي اعتمادًا على البيع. لنفترض أن الربح والبيع متغيرين تابعين ومستقلين ، على التوالي. الآن ، بناءً على ما تقوله بيانات المبيعات السابقة ، يمكننا التنبؤ بأرباح المستقبل باستخدام منحنى الانحدار.

5. الأنماط المتسلسلة

تهدف هذه التقنية إلى استخدام بيانات المعاملات ، ثم تحديد الاتجاهات والأنماط والأحداث المتشابهة فيها على مدار فترة زمنية. يمكن استخدام بيانات المبيعات التاريخية لاكتشاف العناصر التي اشتراها المشترون معًا في أوقات مختلفة من العام. يمكن للأعمال التجارية فهم هذه المعلومات من خلال توصية العملاء بشراء هذه المنتجات في الأوقات التي لا تشير فيها البيانات التاريخية إلى أنهم سيفعلون ذلك. يمكن للشركات استخدام الصفقات المربحة والخصومات لتنفيذ هذه التوصية.

تطبيقات التنقيب عن البيانات

فيما يلي بعض تطبيقات التنقيب عن البيانات الأكثر فائدة تتيح معرفة المزيد عنها.

1. الرعاية الصحية

التنقيب في البيانات لديه القدرة على تحويل نظام الرعاية الصحية بالكامل. يمكن استخدامه لتحديد أفضل الممارسات بناءً على البيانات والتحليلات ، والتي يمكن أن تساعد مرافق الرعاية الصحية على تقليل التكاليف وتحسين نتائج المرضى. يمكن استخدام التنقيب عن البيانات ، جنبًا إلى جنب مع التعلم الآلي والإحصاءات وتصور البيانات والتقنيات الأخرى لإحداث فرق. يمكن أن يكون مفيدًا عند التنبؤ بمرضى من فئات مختلفة. سيساعد هذا المرضى على تلقي العناية المركزة متى وأينما يريدون. يمكن أن يساعد التنقيب عن البيانات أيضًا شركات التأمين على الرعاية الصحية في تحديد الأنشطة الاحتيالية.

2. التعليم

لا يزال استخدام التنقيب عن البيانات في التعليم في مرحلته الأولى. يهدف إلى تطوير تقنيات يمكنها استخدام البيانات الصادرة من بيئات التعليم لاستكشاف المعرفة. تشمل الأغراض التي يُتوقع أن تخدمها هذه التقنيات دراسة كيفية تأثير الدعم التعليمي على الطلاب ، ودعم احتياجات الطلاب المستقبلية ، وتعزيز علم التعلم من بين أمور أخرى. يمكن للمؤسسات التعليمية استخدام هذه التقنيات ليس فقط للتنبؤ بكيفية أداء الطلاب في الامتحانات ولكن أيضًا لاتخاذ قرارات دقيقة. مع هذه المعرفة ، يمكن لهذه المؤسسات التركيز أكثر على أصول التدريس الخاصة بهم.

3. تحليل سلة السوق

هذه تقنية نمذجة تستخدم الفرضية كأساس. تقول الفرضية أنه إذا اشتريت منتجات معينة ، فمن المحتمل جدًا أنك ستشتري أيضًا منتجات لا تنتمي إلى تلك المجموعة التي تشتري منها عادةً. يمكن لبائعي التجزئة استخدام هذه التقنية لفهم عادات الشراء لعملائهم. يمكن لبائعي التجزئة استخدام هذه المعلومات لإجراء تغييرات في تخطيط متجرهم ولجعل التسوق أسهل كثيرًا ويستهلك وقتًا أقل للعملاء.

4. إدارة علاقات العملاء (CRM)

يتضمن CRM اكتساب العملاء والاحتفاظ بهم ، وتحسين الولاء ، واستخدام استراتيجيات تتمحور حول العملاء. يحتاج كل عمل إلى بيانات العملاء لتحليلها واستخدام النتائج بطريقة تمكنهم من بناء علاقة طويلة الأمد مع عملائهم. يمكن أن يساعدهم التنقيب عن البيانات في القيام بذلك.

5. هندسة التصنيع

تعتمد شركة التصنيع كثيرًا على البيانات أو المعلومات المتاحة لها. يمكن أن يساعد التنقيب عن البيانات هذه الشركات في تحديد الأنماط في العمليات المعقدة للغاية بحيث يتعذر على العقل البشري فهمها. يمكنهم تحديد العلاقات الموجودة بين عناصر التصميم المختلفة على مستوى النظام ، بما في ذلك احتياجات بيانات العملاء والبنية ومجموعة المنتجات.

يمكن أن يكون التنقيب عن البيانات مفيدًا أيضًا في التنبؤ بالوقت الإجمالي المطلوب لتطوير المنتج ، والتكلفة التي تنطوي عليها العملية ، والتوقعات التي يمكن أن تحصل عليها الشركات من المنتج النهائي.

6. المالية والمصرفية

يشهد النظام المصرفي توليد كميات هائلة من البيانات منذ أن خضع للرقمنة. يمكن للمصرفيين استخدام تقنيات التنقيب عن البيانات لحل مشاكل الخبز والمشاكل المالية التي تواجهها الشركات من خلال اكتشاف الارتباطات والاتجاهات في تكاليف السوق ومعلومات الأعمال. هذه الوظيفة صعبة للغاية بدون التنقيب عن البيانات لأن حجم البيانات التي يتعاملون معها كبير جدًا. يمكن للمديرين في القطاعين المصرفي والمالي استخدام هذه المعلومات لاكتساب العملاء والاحتفاظ بهم والمحافظة عليهم.

تعرف على المزيد: تعدين قواعد الارتباط

7. كشف الاحتيال

تكلف الأنشطة الاحتيالية الشركات مليارات الدولارات كل عام. الأساليب التي تُستخدم عادةً لاكتشاف عمليات الاحتيال معقدة للغاية وتستغرق وقتًا طويلاً. يوفر التنقيب عن البيانات بديلاً بسيطًا. يحتاج كل نظام مثالي للكشف عن الاحتيال إلى حماية بيانات المستخدم في جميع الظروف. يتم الإشراف على طريقة لجمع البيانات ، ثم يتم تصنيف هذه البيانات إلى بيانات احتيالية أو غير احتيالية. تُستخدم هذه البيانات في تدريب نموذج يعرّف كل مستند على أنه احتيالي أو غير احتيالي.

8. مراقبة الأنماط

تُعرف بأنها إحدى تقنيات التنقيب عن البيانات الأساسية ، وهي تشتمل بشكل عام على أنماط تتبع البيانات لاستخلاص استنتاجات الأعمال. بالنسبة للمؤسسة ، قد يعني ذلك أي شيء بدءًا من تحديد زيادة المبيعات أو الاستفادة من التركيبة السكانية الأحدث.

9. التصنيف

لاشتقاق البيانات الوصفية ذات الصلة ، تساعد تقنية التصنيف في استخراج البيانات في تمييز البيانات إلى فئات منفصلة:

• بناءً على نوع مصادر البيانات ، الملغومة

اعتمادًا على نوع البيانات التي يتم التعامل معها مثل البيانات النصية وبيانات الوسائط المتعددة والبيانات المكانية وبيانات السلاسل الزمنية وما إلى ذلك.

• بناء على إطار البيانات المعني

أي مجموعة بيانات تستند إلى قاعدة البيانات الموجهة للكائنات ، وقاعدة البيانات العلائقية ، وما إلى ذلك.

• بناءً على وظائف التنقيب عن البيانات

هنا يتم تمييز مجموعات البيانات بناءً على النهج المتبع مثل التعلم الآلي أو الخوارزميات أو الإحصائيات أو قاعدة البيانات أو مستودع البيانات ، إلخ.

• بناءً على تفاعل المستخدم في التنقيب عن البيانات

تُستخدم مجموعات البيانات للتمييز بناءً على الأنظمة التي تعتمد على الاستعلام ، والأنظمة المستقلة.

10. جمعية

بخلاف ذلك ، يُعرف باسم تقنية العلاقة ، يتم تحديد البيانات بناءً على العلاقة بين القيم في نفس المعاملة. إنه مفيد بشكل خاص للمؤسسات التي تحاول تحديد الاتجاهات في عمليات الشراء أو تفضيلات المنتجات. نظرًا لأنه مرتبط بسلوك تسوق العملاء ، يمكن للمؤسسة تفكيك أنماط البيانات بناءً على تاريخ الشراء للمشترين.

11. كشف الشذوذ

إذا تم تحديد عنصر البيانات الذي لا يتطابق مع سلوك سابق ، فهو استثناء أو استثناء. تتعمق هذه الطريقة في عملية إنشاء مثل هذه الاستثناءات وتدعمها بمعلومات مهمة.

بشكل عام ، يمكن أن تكون الحالات الشاذة منعزلة في أصلها ، ولكنها تأتي أيضًا مع إمكانية اكتشاف مجال التركيز. لذلك ، غالبًا ما تستخدم الشركات هذه الطريقة لتتبع اقتحام النظام واكتشاف الأخطاء والتحقق من صحة النظام بشكل عام. يفضل الخبراء انبعاث الانحرافات من مجموعات البيانات لزيادة فرص صحتها.

12. التجميع

تمامًا كما يبدو ، تتضمن هذه التقنية تجميع كائنات بيانات متطابقة في نفس المجموعات. بناءً على الاختلافات ، غالبًا ما تتكون المجموعات من استخدام المقاييس لتسهيل اقتران البيانات القصوى. يمكن أن تكون هذه العمليات مفيدة في تكوين ملفات تعريف العملاء بناءً على دخلهم وتكرار التسوق وما إلى ذلك.

راجع: الفرق بين علم البيانات واستخراج البيانات

13. الانحدار

عملية التنقيب عن البيانات التي تساعد في التنبؤ بسلوك العملاء والعائد ، يتم استخدامها من قبل المؤسسات لفهم ارتباط واستقلالية المتغيرات في البيئة. لتطوير المنتج ، يمكن أن يساعد هذا التحليل في فهم تأثير عوامل مثل متطلبات السوق والمنافسة وما إلى ذلك.

14. التنبؤ

كما هو واضح في اسمها ، تساعد تقنية استخراج البيانات الجذابة هذه الشركات على مطابقة الأنماط بناءً على سجلات البيانات الحالية والتاريخية للتحليل التنبئي للمستقبل. في حين أن بعض الأساليب تتضمن جوانب الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، يمكن إجراء بعضها عبر خوارزميات بسيطة.

يمكن للمنظمات في كثير من الأحيان التنبؤ بالأرباح واشتقاق قيم الانحدار والمزيد باستخدام تقنيات التنقيب عن البيانات هذه .

15. الأنماط المتسلسلة

يتم استخدامه لتحديد الأنماط المذهلة والاتجاهات في بيانات المعاملات المتاحة في وقت معين. لاكتشاف العناصر التي يفضل العملاء شرائها في أوقات مختلفة من العام ، تقدم الشركات صفقات على هذه المنتجات.

قراءة : أفكار مشاريع استخراج البيانات

16. أشجار القرار

واحدة من أكثر تقنيات التنقيب عن البيانات شيوعًا ؛ هنا ، الشرط البسيط هو جوهر الطريقة. نظرًا لأن مثل هذه المصطلحات لها إجابات متعددة ، فإن كل حل من الحلول يتفرع إلى المزيد من الولايات حتى يتم الوصول إلى النتيجة. تعلم المزيد عن أشجار القرار.

17. التصور

لا توجد بيانات مفيدة دون تصور الطريقة الصحيحة لأنها تتغير دائمًا. يمكن أن تكشف الألوان والكائنات المختلفة عن اتجاهات وأنماط ورؤى قيّمة في مجموعات البيانات الواسعة. لذلك ، غالبًا ما تلجأ الشركات إلى لوحات معلومات تصور البيانات التي تعمل على أتمتة عملية إنشاء النماذج الرقمية.

18. الشبكات العصبية

إنه يمثل اتصال نموذج معين للتعلم الآلي بأسلوب التعلم القائم على الذكاء الاصطناعي. نظرًا لأنه مستوحى من النظام العصبي متعدد الطبقات الموجود في علم التشريح البشري ، فإنه يمثل عمل نماذج التعلم الآلي بدقة. يمكن أن تكون معقدة بشكل متزايد وبالتالي تحتاج إلى التعامل معها بحذر شديد.

19. تخزين البيانات

بينما يعني تخزين البيانات ، فإنه يرمز إلى تخزين البيانات في شكل مستودعات سحابية. غالبًا ما تستخدم الشركات مثل هذه الطريقة الدقيقة لاستخراج البيانات للحصول على تحليل بيانات أكثر عمقًا في الوقت الفعلي. اقرأ المزيد عن تخزين البيانات.

أدوات التنقيب عن البيانات

يجب أن يكون كل استدلال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي قد جعلك تتساءل أنه بالنسبة لتنفيذ التنقيب عن البيانات ، لن تحتاج إلى أقل من ذلك. قد لا يكون هذا صحيحًا تمامًا ، فبمساعدة معظم قواعد البيانات المباشرة ، يمكنك إنجاز المهمة بدقة متساوية.

اقرأ أيضًا عن تطبيقات التنقيب عن البيانات الأكثر فائدة.

خاتمة

يجمع استخراج البيانات بين أساليب مختلفة من مجموعة متنوعة من التخصصات ، بما في ذلك تصور البيانات والتعلم الآلي وإدارة قواعد البيانات والإحصاءات وغيرها. يمكن جعل هذه التقنيات للعمل معًا لمعالجة المشكلات المعقدة. بشكل عام ، تستفيد برامج أو أنظمة استخراج البيانات من واحدة أو أكثر من هذه الطرق للتعامل مع متطلبات البيانات المختلفة وأنواع البيانات ومجالات التطبيق ومهام التعدين.

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.