الأمثلة الأكثر شيوعًا للتنقيب في البيانات

تحدث عن استخراج المعرفة من مجموعات البيانات الكبيرة ، وتحدث عن التنقيب في البيانات!

التنقيب عن البيانات أو اكتشاف المعرفة أو التحليل التنبئي - كل هذه المصطلحات تعني واحدًا ونفس الشيء. تشير هذه المصطلحات ، المنقسمة إلى كلمات أبسط ، إلى مجموعة من الأساليب لاكتشاف الأنماط في مجموعة بيانات كبيرة. تساعد هذه الأنماط في إنشاء نموذج تنبؤي للبقاء على قمة السلوكيات المستقبلية في علم البيانات.
اليوم ، تتطلع معظم المؤسسات - بغض النظر عن مجالها - إلى الاستفادة من بياناتها الضخمة ومن ثم فهي تستخدم طرقًا تحليلية متطورة. مع نمو استهلاك البيانات الضخمة ، زادت الحاجة إلى التنقيب في البيانات. اليوم ، يمكننا أن نرى أمثلة على التنقيب عن البيانات في كل مكان حولنا.

لنلقِ نظرة على بعض الأمثلة على التنقيب في البيانات التي تصادفها كثيرًا في حياتك اليومية:

1. الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة

يكتسب كل من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي أهمية كبيرة في العالم اليوم ، والفضل يعود إلى التنقيب في البيانات. وإلا كيف يمكنك جعل النظام "ذكيًا بشكل مصطنع" دون تزويده بالبيانات والأنماط ذات الصلة؟ وكيف يمكنك استخراج الأنماط ذات الصلة إن لم يكن عن طريق التنقيب عن البيانات؟
من أكثر الأمثلة شيوعًا على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي التي من المرجح أن تصادفها كل يوم هي أنظمة التوصية المحببة. هل حدث أنه بعد شراء منتج من أمازون ، تظهر لك قائمة بالمنتجات الموصى بها ، وينتهي بك الأمر بشراء واحدة من تلك المنتجات في غمضة عين؟ كيف أنجزت أمازون هذا؟ من خلال دراسة وتحليل شامل لبياناتك وسلوكياتك السابقة. باستخدام اتجاهاتك السلوكية ، يمكن لأمازون تصنيف المنتجات اعتمادًا على احتمالية شرائك للمنتج. بينما تستخدم أمازون ومواقع التجارة الإلكترونية الأخرى الذكاء الاصطناعي لعرض توصيات المنتجات ، فإن منصات دفق الفيديو والموسيقى مثل Spotify و Netflix تستخدم نفس الشيء لتنظيم قوائم التشغيل الخاصة بك بشكل أفضل.

تستخدم الأمثلة المذكورة أعلاه الذكاء الاصطناعي فوق البيانات الملغومة. ومع ذلك ، فإن الاستخدام العكسي ممكن أيضًا ، على سبيل المثال ، يمكنك تطوير النظريات ثم استخدام التنقيب في البيانات لتقوية نظريتك. على سبيل المثال ، إذا رأت سيارة ذاتية القيادة أن سيارة ماروتي حمراء تجاوزت السرعة بمقدار ضعف الحد الأقصى للسرعة ، فقد تطور نظرية مفادها أن جميع سيارات ماروتيس الحمراء تتجاوز السرعة. يمكن لهذا الذكاء الاصطناعي بعد ذلك استخدام أساليب التنقيب في البيانات لتقوية النظرية أو إضعافها.
من هو عالم البيانات ومحلل البيانات ومهندس البيانات؟

2. مقدمي الخدمة

يستخدم مقدمو الخدمات تعدين البيانات للاحتفاظ بالعملاء لفترة طويلة جدًا الآن. يسمح استخدام تقنيات ذكاء الأعمال والتنقيب في البيانات لمقدمي الخدمات هؤلاء بالتنبؤ بـ "الاضطراب" - وهو مصطلح يُستخدم عندما يتركهم العميل لمزود خدمة آخر.
اليوم ، كل مزود خدمة لديه تيرابايت من البيانات عن عملائه. تتضمن هذه البيانات أشياء مثل معلومات الفوترة وتفاعلات خدمات العملاء وزيارات موقع الويب وما إلى ذلك. باستخدام التنقيب عن هذه البيانات وتحليلها ، يقوم مقدمو الخدمة بتعيين درجة احتمالية لكل عميل. درجة الاحتمال هذه هي انعكاس لمدى احتمالية تبديل البائعين. بعد ذلك ، تستهدف هذه الشركات الأشخاص المعرضين لمخاطر أعلى من خلال توفير الحوافز والاهتمام الشخصي للاحتفاظ بالعملاء.
المفاهيم الأساسية لتخزين البيانات: نظرة عامة

3. محلات السوبر ماركت ومحلات البيع بالتجزئة

يسمح التنقيب عن البيانات لأصحاب السوبر ماركت بمعرفة اختياراتك وتفضيلاتك بشكل أفضل منك. إذا كنت لا تصدقنا ، فسوف تندهش مما فعله تارجت قبل بضع سنوات.
بعد تاريخ الشراء وسلوكيات إحدى عملائها ، خلصت تارغيت بشكل صحيح إلى أنها حامل. أوه ، ودعنا نخبرك - كان هذا حتى قبل أن تعرف المرأة نفسها. هذه هي قوة البيانات والأنماط والتحليل.

قراءة: مشاريع التنقيب عن البيانات في الهند

بشكل عام ، تقسم متاجر البيع بالتجزئة العملاء إلى ما يسمونه مجموعات "الحداثة ، والتكرار ، والنقدية" (RFM) ومجموعات محددة بحملات واستراتيجيات مختلفة. لذلك ، العميل الذي ينفق كثيرًا ولكن بشكل غير متكرر سيتم التعامل معه بشكل مختلف عن العميل الذي ينفق القليل ولكن كثيرًا. قد يتلقى النوع الأخير عروض الولاء ، أو البيع ، أو البيع المتقاطع ، في حين قد يتم تقديم صفقة الاسترداد ، على سبيل المثال فقط.
تصور البيانات: ماذا ولماذا وكيف!

4. العلوم والهندسة والتعليم:

شهدت مجالات العلوم والهندسة إصلاحًا شاملاً منذ تطبيق تقنيات التنقيب عن البيانات. لنلقِ نظرة على بعض الحقول المحددة التي تستخدم تقنيات التنقيب في البيانات:

• • يجد التعدين التسلسلي استخدامًا مكثفًا في دراسة علم الوراثة البشرية. يساعد في فهم العلاقة بين الاختلافات في تسلسل الحمض النووي والتنوع في القابلية للإصابة بالأمراض. ببساطة ، تهدف إلى معرفة كيف تتوافق التغييرات في الحمض النووي مع خطر الإصابة بأمراض شائعة ، مما سيساعد بشكل كبير في تحسين طرق تشخيص هذه الأمراض والوقاية منها وعلاجها.

• • يستخدم التنقيب عن البيانات في مجال البحث التربوي لفهم العوامل التي تدفع الطلاب إلى الانخراط في السلوكيات التي تقلل من تعلمهم وكفاءتهم.

• في مجال هندسة الطاقة الكهربائية ، تم استخدام طرق استخراج البيانات على نطاق واسع لإجراء مراقبة الحالة على المعدات الكهربائية ذات الجهد العالي. الهدف من ذلك هو الحصول على معلومات قيمة حول مختلف المعايير المتعلقة بالسلامة مثل حالة العزل ، وما إلى ذلك ، لتجنب أي حوادث مؤسفة.

5. وكالات منع الجريمة:

لا يقتصر استخدام التنقيب عن البيانات والتحليلات على تطبيقات الشركات أو التعليم والتكنولوجيا فقط ، والمثال الأخير في هذه القائمة يثبت نفسه. بعيدًا عن مؤسسات الشركات ، تستخدم وكالات منع الجريمة أيضًا تحليلات البيانات لتحديد الاتجاهات عبر عدد لا يحصى من البيانات. تتضمن هذه البيانات معلومات بما في ذلك تفاصيل جميع الأنشطة الإجرامية الرئيسية التي حدثت.
يسمح التنقيب عن هذه البيانات والدراسة الشاملة وفهم الأنماط والاتجاهات لوكالات منع الجريمة هذه بالتنبؤ بالأحداث المستقبلية بدقة أفضل. بمساعدة التنقيب عن البيانات والتحليلات ، يمكن لهذه الوكالات معرفة كل شيء بدءًا من مكان نشر أقصى قدر من القوة العاملة للشرطة (أين هي الجريمة التالية التي من المرجح أن تحدث ومتى؟) ، من الذي يبحث عند معبر حدودي (بناءً على النوع أو العمر للمركبة أو عدد الركاب أو عمرهم أو تاريخ عبور الحدود) ، حتى المعلومات الاستخباراتية التي يجب أخذها على محمل الجد في أنشطة مكافحة الإرهاب.

معالجة البيانات: كيف يمكنك تحديد أكاذيب البيانات؟

ما ناقشناه أعلاه ليس سوى عدد قليل من الأمثلة العديدة للتنقيب في البيانات. إذا تركتك هذه المقالة مفتونًا وتريد المزيد ، فننصحك بالتعمق في مفاهيم مثل التنقيب عن البيانات وتحليلات البيانات وذكاء الأعمال والذكاء الاصطناعي. سيؤدي ذلك إلى توسيع قاعدة معارفك ، ويساعدك أيضًا على اتخاذ قرار مهني أكثر استنارة - إذا كنت تتطلع إلى الانتقال إلى البيانات.
ذكاء الأعمال هو الحاضر والمستقبل ويشكل التنقيب في البيانات قاعدة كل شيء إلى حد كبير. لذا ، تأكد من أنك شامل مع الأساسيات الخاصة بك إذا كنت تبحث عن وظيفة مجزية ومرضية!

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.