6 طرق تحويل البيانات في التنقيب عن البيانات

تعد البيانات حاليًا أحد أهم مكونات النجاح لأي مؤسسة في العصر الحديث. مع تصنيف علم البيانات من بين المجالات الأكثر إثارة للعمل ، تقوم الشركات بتعيين علماء بيانات لفهم بيانات أعمالهم. يستخدم محترفو البيانات هؤلاء عملية تسمى استخراج البيانات للكشف عن المعلومات المخفية من قواعد بيانات الشركة.

ولكن نظرًا لأن معظم هذه البيانات غير منظمة ، فقد يكون من الصعب فهمها. يجب تحويلها إلى تنسيق يسهل تحليله. لهذا ، يستخدم الفنيون أدوات تحويل البيانات.

في هذه المقالة ، سوف نتعرف على الطرق المختلفة لتحويل البيانات في استخراج البيانات. لكن أولاً ، دعونا نرى ما يعنيه التنقيب في البيانات.

ما هو التنقيب عن البيانات؟

التنقيب في البيانات هو طريقة لتحليل البيانات لتحديد الأنماط والارتباطات والشذوذ في مجموعات البيانات. تتكون مجموعات البيانات هذه من بيانات مصدرها قواعد بيانات الموظفين والمعلومات المالية وقوائم البائعين وقواعد بيانات العملاء وحركة مرور الشبكة وحسابات العملاء. باستخدام الإحصائيات والتعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي (AI) ، يمكن استكشاف مجموعات البيانات الضخمة يدويًا أو تلقائيًا.

يساعد التنقيب عن البيانات الشركات على تطوير استراتيجيات أعمال أفضل ، وتعزيز العلاقات مع العملاء ، وخفض التكاليف وزيادة الإيرادات.

في عملية التنقيب عن البيانات ، يتم تحديد هدف العمل الذي سيتم تحقيقه باستخدام البيانات أولاً. يتم بعد ذلك جمع البيانات من مصادر مختلفة وتحميلها في مستودعات البيانات ، وهي مستودع للبيانات التحليلية. علاوة على ذلك ، يتم مسح البيانات - تتم إضافة البيانات المفقودة وإزالة البيانات المكررة. يتم استخدام الأدوات المتطورة والنماذج الرياضية للعثور على أنماط داخل البيانات.

تتم مقارنة النتائج بأهداف العمل لمعرفة ما إذا كان يمكن استخدامها في العمليات التجارية. بناءً على المقارنة ، يتم نشر البيانات داخل الشركة. ثم يتم تقديمه باستخدام الرسوم البيانية أو الجداول سهلة الفهم.

تطبيقات التنقيب في البيانات

يتم استخدام التنقيب عن البيانات في عدة قطاعات:

• تستخدم شركات الوسائط المتعددة التنقيب عن البيانات لفهم سلوك المستهلك وإطلاق الحملات المناسبة.
• تستخدمه الشركات المالية لفهم مخاطر السوق واكتشاف عمليات الاحتيال المالي والحصول على أفضل عوائد الاستثمار.
• في شركات البيع بالتجزئة ، يتم استخدام التنقيب عن البيانات لفهم متطلبات العملاء وسلوكهم وتوقع المبيعات وإطلاق حملات إعلانية أكثر استهدافًا من خلال نماذج البيانات.
• تستخدم الصناعات التحويلية أدوات استخراج البيانات لإدارة سلسلة التوريد الخاصة بها ، وتحسين ضمان الجودة ، واستخدام بيانات الماكينة للتنبؤ بعيوب الآلات التي تساعد في الصيانة.
• يتم استخدام التنقيب عن البيانات لترقية أنظمة الأمان ، واكتشاف الاختراقات والبرامج الضارة. يمكن استخدام برنامج التنقيب عن البيانات لتحليل رسائل البريد الإلكتروني وتصفية البريد العشوائي من حسابات البريد الإلكتروني الخاصة بك.

تحويل البيانات في التنقيب عن البيانات: العمليات

يتم إجراء تحويل البيانات في التنقيب عن البيانات للجمع بين البيانات غير المهيكلة والبيانات المنظمة لتحليلها لاحقًا. من المهم أيضًا عند نقل البيانات إلى مستودع بيانات سحابي جديد . عندما تكون البيانات متجانسة ومنظمة بشكل جيد ، يكون من السهل تحليلها والبحث عنها.

على سبيل المثال ، استحوذت شركة ما على شركة أخرى وعليها الآن دمج جميع بيانات الأعمال. ربما تستخدم الشركة الأصغر قاعدة بيانات مختلفة عن الشركة الأم. أيضًا ، قد تحتوي البيانات الموجودة في قواعد البيانات هذه على معرفات ومفاتيح وقيم فريدة. كل هذا يحتاج إلى التنسيق بحيث تكون جميع السجلات متشابهة ويمكن تقييمها.

هذا هو سبب تطبيق طرق تحويل البيانات. وهي موصوفة أدناه:

تجانس البيانات

تُستخدم هذه الطريقة لإزالة الضوضاء من مجموعة البيانات. يشار إلى الضوضاء على أنها البيانات المشوهة والتي لا معنى لها داخل مجموعة البيانات. يستخدم التنعيم الخوارزميات لإبراز الميزات الخاصة في البيانات. بعد إزالة الضوضاء ، يمكن للعملية اكتشاف أي تغييرات صغيرة في البيانات لاكتشاف الأنماط الخاصة.

يمكن تحديد أي تعديل أو اتجاه في البيانات بهذه الطريقة.

قراءة: مشاريع التنقيب عن البيانات في الهند

تجميع البيانات

التجميع هو عملية جمع البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر وتخزينها في تنسيق واحد. هنا ، يتم جمع البيانات وتخزينها وتحليلها وتقديمها في شكل تقرير أو ملخص. يساعد في جمع المزيد من المعلومات حول مجموعة بيانات معينة. تساعد الطريقة في جمع كميات هائلة من البيانات.

هذه خطوة حاسمة لأن الدقة وكمية البيانات مهمة للتحليل المناسب. تقوم الشركات بجمع بيانات حول زوار موقعها على الويب. يمنحهم هذا فكرة عن التركيبة السكانية للعملاء ومقاييس السلوك. تساعدهم هذه البيانات المجمعة في تصميم الرسائل والعروض والخصومات المخصصة.

التكتم

هذه عملية تحويل البيانات المستمرة إلى مجموعة من فترات البيانات. يتم استبدال قيم السمات المستمرة بتسميات فواصل زمنية صغيرة. هذا يجعل البيانات أسهل للدراسة والتحليل. إذا تم التعامل مع سمة مستمرة من خلال مهمة التنقيب عن البيانات ، فيمكن استبدال قيمها المنفصلة بسمات جودة ثابتة. هذا يحسن كفاءة المهمة.

تسمى هذه الطريقة أيضًا بآلية تقليل البيانات لأنها تحول مجموعة بيانات كبيرة إلى مجموعة من البيانات الفئوية. يستخدم التقدير أيضًا خوارزميات قائمة على شجرة القرار لإنتاج نتائج قصيرة ومضغوطة ودقيقة عند استخدام قيم منفصلة.

تعميم

في هذه العملية ، يتم تحويل سمات البيانات منخفضة المستوى إلى سمات بيانات عالية المستوى باستخدام التسلسلات الهرمية للمفهوم. هذا التحويل من مستوى أدنى إلى مستوى مفاهيمي أعلى مفيد للحصول على صورة أوضح للبيانات. على سبيل المثال ، يمكن أن تكون بيانات العمر في شكل (20 ، 30) في مجموعة البيانات. يتم تحويله إلى مستوى مفاهيمي أعلى إلى قيمة فئوية (صغير ، كبير).

يمكن تقسيم تعميم البيانات إلى طريقتين - عملية مكعب البيانات (OLAP) ونهج الاستقراء الموجه نحو السمات (AOI) .

بناء السمة

في طريقة بناء السمة ، يتم إنشاء سمات جديدة من مجموعة سمات موجودة. على سبيل المثال ، في مجموعة بيانات لمعلومات الموظف ، يمكن أن تكون السمات اسم الموظف ومعرف الموظف والعنوان. يمكن استخدام هذه السمات لإنشاء مجموعة بيانات أخرى تحتوي على معلومات حول الموظفين الذين انضموا في عام 2019 فقط.

تجعل طريقة إعادة البناء هذه التعدين أكثر كفاءة وتساعد في إنشاء مجموعات بيانات جديدة بسرعة.

تطبيع

تُسمى أيضًا المعالجة المسبقة للبيانات ، وهي إحدى التقنيات الحاسمة لتحويل البيانات في استخراج البيانات. هنا ، يتم تحويل البيانات بحيث تندرج تحت نطاق معين. عندما تكون السمات على نطاقات أو مقاييس مختلفة ، يمكن أن تكون نمذجة البيانات والتعدين أمرًا صعبًا. يساعد التطبيع في تطبيق خوارزميات استخراج البيانات واستخراج البيانات بشكل أسرع.

طرق التطبيع الشائعة هي:

• الحد الأدنى للتطبيع
• مقياس عشري
• تطبيع درجة Z

تغليف

تعد تقنيات تحويل البيانات في التنقيب عن البيانات مهمة لتطوير مجموعة بيانات قابلة للاستخدام وتنفيذ العمليات ، مثل عمليات البحث وإضافة الطوابع الزمنية وتضمين معلومات تحديد الموقع الجغرافي. تستخدم الشركات نصوصًا برمجية مكتوبة بلغة Python أو SQL أو أدوات ETL المستندة إلى مجموعة النظراء (استخراج وتحويل وتحميل ) لتحويل 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.