تلخيص علم البيانات في صورة واحدة

في الآونة الأخيرة ، انتشر مصطلح "علم البيانات". في كل مكان ننظر إليه ، هناك شيء يوجهنا نحو علم البيانات. لماذا هو كذلك؟ الجواب بسيط للغاية - عالمنا يتحول بسرعة إلى مجال يعتمد على البيانات حيث يتم تحديد الابتكارات التكنولوجية والعمليات التجارية وقرارات العمل من خلال البيانات. في الواقع ، تم إنشاء 90٪ من بيانات العالم في العامين الماضيين. كل يوم ، يتم إنشاء ما يقرب من 2.5 كوينتيليون بايت من البيانات على نطاق عالمي. إذن ، كيف بالضبط نفهم هذه الكمية الهائلة من البيانات؟
حسنًا ، كل هذا بسبب علم البيانات.

ما هو علم البيانات؟

علم البيانات عبارة عن دراسة متعددة التخصصات تجمع بين استدلال البيانات والخوارزميات المتقدمة والعمليات العلمية والتكنولوجيا بهدف استخراج معلومات ذات مغزى مخبأة داخل البيانات المنظمة وغير المنظمة. إنه متعدد التخصصات بمعنى أنه يتضمن المفاهيم والأدوات والخبرة في مجال الرياضيات والإحصاء وعلوم الكمبيوتر وعلوم المعلومات.
كيف تصنع مهنة مشرقة في البيانات

يتعلق علم البيانات بشكل أساسي بكشف الاتجاهات والأنماط والرؤى المخفية من داخل البيانات. بمجرد اكتشاف متخصصي البيانات (علماء البيانات ومحللي البيانات والإحصائيين) هذه الأفكار القيمة ، يقوم محللو الأعمال بدمج المعلومات داخل البنية التحتية للمؤسسة لتعزيز عملية صنع القرار وزيادة المبيعات والإيرادات وتعزيز إنتاجية الموظفين وتحسين رضا العملاء. يتضمن علم البيانات أيضًا عملية تطوير "منتج البيانات". يشير منتج البيانات إلى الأصل التقني الذي يستفيد من البيانات لإنتاج حلول موجهة نحو الخوارزمية. قوائم التوصيات الشخصية هي أفضل الأمثلة على منتج البيانات. على سبيل المثال ، تتعمق أمازون في بيانات المستهلك لرعاية اقتراحات التسوق "المخصصة" للعملاء الفرديين بناءً على سجل التصفح والمشتريات السابقة.

الآن دعنا نقسم علم البيانات إلى المراحل الخمس كما هو موضح في الصورة أعلاه:

جودة البيانات

عند التعامل مع مجموعات البيانات الضخمة ، يجب أولاً تقييم البيانات لتحديد موثوقيتها وملاءمتها وكفاءتها لخدمة غرض معين وفقًا لسياق المشكلة التي يجب معالجتها. يتم فحص البيانات من وجهات نظر مختلفة لحساب دقتها وأهميتها. في سياق العمليات التنظيمية والتجارية ، من الأهمية بمكان أن تكون البيانات موثوقة بحيث يمكنها تعزيز قرارات وحلول العمل الصحية.

التحليل الإحصائي الوصفي

التحليل الإحصائي الوصفي هو عملية وصف مجموعة بيانات معينة وتقديمها وتنظيمها من خلال توفير ملخصات دقيقة حول عينة البيانات من خلال الرسوم البيانية أو الجداول أو الحسابات الرقمية. الأنواع الثلاثة الأكثر شيوعًا للإحصاءات الوصفية هي المتوسط ​​والوسيط والوضع. يستخدم التحليل الإحصائي الوصفي في المقام الأول لتحويل المعلومات الكمية المعقدة إلى أوصاف صغيرة الحجم لسهولة الفهم.
ما هو علم البيانات؟ من هو عالم البيانات؟ ما هو التحليلات؟

تشخيص البيانات

بمجرد تحديد أهمية البيانات وتقسيمها إلى أجزاء أصغر ، من الضروري إجراء تشخيص للبيانات لفحص البنية التحتية لبيانات المؤسسة ومراجعتها. الهدف هنا هو تحديد المشكلات داخل بنية البيانات وإنشاء إستراتيجية فعالة لإصلاح المشكلات مع تحديد التحسينات المحتملة التي يمكن دمجها في نظام البيانات في نفس الوقت. نظرًا لأنه يجب مراجعة البنية التحتية للبيانات بالكامل ، فإن تحليل البيانات متعدد المتغيرات هو الطريقة المثالية. يشير تحليل البيانات متعدد المتغيرات إلى تقنية إحصائية لتحليل البيانات الناشئة عن أكثر من متغير واحد.

التحليلات التنبؤية

تشير التحليلات التنبؤية إلى ممارسة استخراج رؤى قيمة من مجموعات البيانات الحالية للتنبؤ بالنتائج المحتملة في المستقبل. إنه يستفيد من تقنيات التنقيب عن البيانات والتعلم الآلي ، والخوارزميات الإحصائية على البيانات التاريخية لتحديد احتمالية النتائج المستقبلية. من خلال التنبؤ بالإمكانيات المستقبلية ، تتيح التحليلات التنبؤية للشركات فهم منتجاتها والسوق واتجاهات المستهلكين بشكل أفضل ، وكذلك تحديد المخاطر المحتملة والفرص الجديدة لتوسيع نطاق وصولهم في السوق.

التحليل الدلالي

يتعين على علماء ومحللي البيانات تحليل كميات هائلة من البيانات المنظمة وغير المهيكلة مثل رسائل البريد الإلكتروني والنصوص ومنشورات المدونات ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي والتغريدات وغير ذلك الكثير. تكمن صعوبة البيانات غير المهيكلة في عدم امتلاك المرء فكرة مسبقة لمعرفة كيفية ارتباط عناصر البيانات ببعضها البعض. هذا هو المكان الذي يأتي فيه التحليل الدلالي. فهو يسهل تجميع عناصر البيانات المختلفة وفقًا لحاصل التشابه بدلاً من تقنيات التصنيف التقليدية (الإيجابية والسلبية والحيادية). الأمر كله يتعلق بتعليم الآلات كيفية "التعلم". لا يوفر التحليل الدلالي أدلة ذات صلة بمعاني الكلمات المختلفة فحسب ، بل يلمح أيضًا إلى علاقتها مع بعضها البعض. يمكن أن يكون هذا مفيدًا للغاية للشركات حيث يمكنه كشف المعلومات المتعلقة بكيفية تفاعل المستهلكين مع منتجاتهم / خدماتهم ، وكيف تخلق المنتجات / الخدمات قيمة للمستهلكين ، وما هي تفضيلاتهم وأنماط ذوقهم ، وما إلى ذلك.

احصل على شهادة علوم البيانات من أفضل الجامعات في العالم. تعلم برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.

إذن ، هكذا يعمل علم البيانات!