يوفر البرنامج التعليمي لاستخراج البيانات المفاهيم الأساسية والمتقدمة لاستخراج البيانات. تم تصميم برنامجنا التعليمي لاستخراج البيانات للمتعلمين والخبراء.
يعد التنقيب عن البيانات أحد أكثر التقنيات المفيدة التي تساعد رواد الأعمال والباحثين والأفراد على استخلاص معلومات قيمة من مجموعات ضخمة من البيانات. ويسمى أيضا استخراج البيانات اكتشاف المعرفة في قاعدة البيانات (KDD) . تتضمن عملية اكتشاف المعرفة تنظيف البيانات، وتكامل البيانات، واختيار البيانات، وتحويل البيانات، واستخراج البيانات، وتقييم الأنماط، وعرض المعرفة.
يتضمن برنامجنا التعليمي لاستخراج البيانات جميع موضوعات استخراج البيانات مثل التطبيقات، واستخراج البيانات مقابل التعلم الآلي، وأدوات استخراج البيانات، واستخراج بيانات الوسائط الاجتماعية، وتقنيات استخراج البيانات، والتجميع في استخراج البيانات، والتحديات في استخراج البيانات، وما إلى ذلك.
ما هو استخراج البيانات؟
عملية استخراج المعلومات لتحديد الأنماط والاتجاهات والبيانات المفيدة التي من شأنها أن تسمح للشركة باتخاذ القرار القائم على البيانات من مجموعات ضخمة من البيانات تسمى 'تنقيب البيانات'.
بمعنى آخر، يمكننا القول أن التنقيب عن البيانات هو عملية التحقيق في الأنماط المخفية للمعلومات لوجهات نظر مختلفة لتصنيفها إلى بيانات مفيدة، والتي يتم جمعها وتجميعها في مناطق معينة مثل مستودعات البيانات، والتحليل الفعال، وخوارزمية التنقيب عن البيانات، والمساعدة في اتخاذ القرار. صنع ومتطلبات البيانات الأخرى لخفض التكاليف وتوليد الإيرادات في نهاية المطاف.
استخراج البيانات هو عملية البحث تلقائيًا عن مخازن كبيرة من المعلومات للعثور على الاتجاهات والأنماط التي تتجاوز إجراءات التحليل البسيطة. يستخدم استخراج البيانات خوارزميات رياضية معقدة لقطاعات البيانات ويقيم احتمالية الأحداث المستقبلية. يُطلق على التنقيب عن البيانات أيضًا اسم اكتشاف المعرفة للبيانات (KDD).
تعد عملية التنقيب عن البيانات عملية تستخدمها المؤسسات لاستخراج بيانات محددة من قواعد بيانات ضخمة لحل مشكلات العمل. فهو يحول في المقام الأول البيانات الأولية إلى معلومات مفيدة.
إن التنقيب في البيانات يشبه علم البيانات الذي يقوم به شخص ما، في موقف معين، على مجموعة بيانات معينة، بهدف. تتضمن هذه العملية أنواعًا مختلفة من الخدمات مثل التنقيب عن النصوص، والتنقيب عن الويب، والتنقيب عن الصوت والفيديو، والتنقيب عن البيانات المصورة، والتنقيب عن وسائل التواصل الاجتماعي. ويتم ذلك من خلال برامج بسيطة أو محددة للغاية. ومن خلال الاستعانة بمصادر خارجية لاستخراج البيانات، يمكن إنجاز جميع الأعمال بشكل أسرع وبتكاليف تشغيل منخفضة. ويمكن للشركات المتخصصة أيضًا استخدام التقنيات الجديدة لجمع البيانات التي يستحيل تحديد موقعها يدويًا. هناك الكثير من المعلومات المتاحة على منصات مختلفة، ولكن القليل جدًا من المعرفة يمكن الوصول إليه. التحدي الأكبر هو تحليل البيانات لاستخراج معلومات مهمة يمكن استخدامها لحل مشكلة ما أو لتطوير الشركة. هناك العديد من الأدوات والتقنيات القوية المتاحة لاستخراج البيانات والحصول على رؤية أفضل منها.
أنواع استخراج البيانات
يمكن إجراء التنقيب عن البيانات على أنواع البيانات التالية:
قاعدة البيانات العلائقية:
قاعدة البيانات العلائقية عبارة عن مجموعة من مجموعات البيانات المتعددة المنظمة رسميًا بواسطة الجداول والسجلات والأعمدة التي يمكن الوصول إلى البيانات منها بطرق مختلفة دون الحاجة إلى التعرف على جداول قاعدة البيانات. تقوم الجداول بنقل المعلومات ومشاركتها، مما يسهل إمكانية البحث في البيانات وإعداد التقارير والتنظيم.
فرق تاريخ التفوق
مستودعات البيانات:
مستودع البيانات هو التكنولوجيا التي تجمع البيانات من مصادر مختلفة داخل المؤسسة لتوفير رؤى تجارية مفيدة. تأتي الكمية الهائلة من البيانات من أماكن متعددة مثل التسويق والتمويل. يتم استخدام البيانات المستخرجة لأغراض تحليلية وتساعد في اتخاذ القرار لمؤسسة الأعمال. تم تصميم مستودع البيانات لتحليل البيانات بدلاً من معالجة المعاملات.
مستودعات البيانات:
يشير مستودع البيانات عمومًا إلى وجهة لتخزين البيانات. ومع ذلك، يستخدم العديد من متخصصي تكنولوجيا المعلومات هذا المصطلح بشكل أكثر وضوحًا للإشارة إلى نوع معين من الإعداد داخل بنية تكنولوجيا المعلومات. على سبيل المثال، مجموعة من قواعد البيانات، حيث تحتفظ المنظمة بأنواع مختلفة من المعلومات.
قاعدة بيانات الكائنات العلائقية:
يُطلق على مزيج من نموذج قاعدة البيانات الموجهة للكائنات ونموذج قاعدة البيانات العلائقية اسم النموذج العلائقي للكائنات. وهو يدعم الفئات والكائنات والميراث وما إلى ذلك.
أحد الأهداف الأساسية لنموذج البيانات العلائقية للكائنات هو سد الفجوة بين قاعدة البيانات العلائقية وممارسات النماذج الموجهة للكائنات المستخدمة بشكل متكرر في العديد من لغات البرمجة، على سبيل المثال، C++، Java، C#، وما إلى ذلك.
قاعدة بيانات المعاملات:
تشير قاعدة بيانات المعاملات إلى نظام إدارة قاعدة البيانات (DBMS) الذي لديه القدرة على التراجع عن معاملة قاعدة البيانات إذا لم يتم تنفيذها بشكل مناسب. على الرغم من أن هذه كانت قدرة فريدة منذ فترة طويلة جدًا، إلا أن معظم أنظمة قواعد البيانات العلائقية تدعم اليوم أنشطة قاعدة بيانات المعاملات.
مزايا استخراج البيانات
- تتيح تقنية استخراج البيانات للمؤسسات الحصول على البيانات القائمة على المعرفة.
- يمكّن استخراج البيانات المؤسسات من إجراء تعديلات مربحة في التشغيل والإنتاج.
- بالمقارنة مع تطبيقات البيانات الإحصائية الأخرى، يعد استخراج البيانات فعالا من حيث التكلفة.
- يساعد استخراج البيانات في عملية صنع القرار في المنظمة.
- فهو يسهل الاكتشاف الآلي للأنماط المخفية وكذلك التنبؤ بالاتجاهات والسلوكيات.
- يمكن إحداثه في النظام الجديد بالإضافة إلى الأنظمة الأساسية الحالية.
- إنها عملية سريعة تسهل على المستخدمين الجدد تحليل كميات هائلة من البيانات في وقت قصير.
عيوب التنقيب عن البيانات
- هناك احتمال أن تقوم المنظمات ببيع بيانات مفيدة للعملاء إلى مؤسسات أخرى مقابل المال. وفقًا للتقرير، باعت أمريكان إكسبريس مشتريات بطاقات الائتمان لعملائها إلى مؤسسات أخرى.
- يصعب تشغيل العديد من برامج تحليلات استخراج البيانات وتحتاج إلى تدريب مسبق للعمل عليها.
- تعمل أدوات استخراج البيانات المختلفة بطرق مختلفة بسبب الخوارزميات المختلفة المستخدمة في تصميمها. ولذلك، فإن اختيار أدوات استخراج البيانات المناسبة يعد مهمة صعبة للغاية.
- تقنيات التنقيب عن البيانات ليست دقيقة، مما قد يؤدي إلى عواقب وخيمة في ظروف معينة.
تطبيقات استخراج البيانات
يتم استخدام التنقيب في البيانات في المقام الأول من قبل المؤسسات ذات طلبات المستهلكين المكثفة - البيع بالتجزئة، والاتصالات، والمالية، وشركة التسويق، وتحديد السعر، وتفضيلات المستهلك، وتحديد موضع المنتج، والتأثير على المبيعات، ورضا العملاء، وأرباح الشركات. يمكّن استخراج البيانات بائع التجزئة من استخدام سجلات نقاط البيع لمشتريات العملاء لتطوير المنتجات والعروض الترويجية التي تساعد المؤسسة على جذب العميل.
هذه هي المجالات التالية حيث يتم استخدام استخراج البيانات على نطاق واسع:
استخراج البيانات في الرعاية الصحية:
إن استخراج البيانات في مجال الرعاية الصحية لديه إمكانات ممتازة لتحسين النظام الصحي. ويستخدم البيانات والتحليلات للحصول على رؤى أفضل وتحديد أفضل الممارسات التي من شأنها تعزيز خدمات الرعاية الصحية وخفض التكاليف. يستخدم المحللون أساليب استخراج البيانات مثل التعلم الآلي، وقاعدة البيانات متعددة الأبعاد، وتصور البيانات، والحوسبة الناعمة، والإحصاءات. يمكن استخدام استخراج البيانات للتنبؤ بالمرضى في كل فئة. تضمن الإجراءات حصول المرضى على العناية المركزة في المكان المناسب وفي الوقت المناسب. يتيح استخراج البيانات أيضًا لشركات تأمين الرعاية الصحية التعرف على الاحتيال وسوء الاستخدام.
استخراج البيانات في تحليل سلة السوق:
تحليل سلة السوق هو أسلوب نمذجة يعتمد على الفرضية. إذا قمت بشراء مجموعة معينة من المنتجات، فمن المرجح أن تشتري مجموعة أخرى من المنتجات. قد تمكن هذه التقنية بائع التجزئة من فهم سلوك الشراء للمشتري. قد تساعد هذه البيانات بائع التجزئة في فهم متطلبات المشتري وتغيير تصميم المتجر وفقًا لذلك. يمكن استخدام مقارنة تحليلية مختلفة للنتائج بين المتاجر المختلفة، وبين العملاء في مجموعات ديموغرافية مختلفة.
للحلقات جافا
استخراج البيانات في التعليم:
يعد التنقيب عن البيانات التعليمية مجالًا ناشئًا حديثًا، يهتم بتطوير التقنيات التي تستكشف المعرفة من البيانات الناتجة عن البيئات التعليمية. يتم التعرف على أهداف EDM على أنها تؤكد سلوك التعلم المستقبلي للطالب، ودراسة تأثير الدعم التعليمي، وتعزيز تعلم العلوم. يمكن للمؤسسة استخدام استخراج البيانات لاتخاذ قرارات دقيقة وكذلك للتنبؤ بنتائج الطالب. ومع النتائج، يمكن للمؤسسة التركيز على ما يجب تدريسه وكيفية تدريسه.
استخراج البيانات في هندسة التصنيع:
المعرفة هي أفضل الأصول التي تمتلكها شركة التصنيع. يمكن أن تكون أدوات استخراج البيانات مفيدة للعثور على الأنماط في عملية التصنيع المعقدة. يمكن استخدام استخراج البيانات في التصميم على مستوى النظام للحصول على العلاقات بين بنية المنتج ومحفظة المنتجات واحتياجات العملاء من البيانات. ويمكن استخدامه أيضًا للتنبؤ بفترة تطوير المنتج والتكلفة والتوقعات من بين المهام الأخرى.
التنقيب في البيانات في CRM (إدارة علاقات العملاء):
تدور إدارة علاقات العملاء (CRM) حول الحصول على العملاء والاحتفاظ بهم، وكذلك تعزيز ولاء العملاء وتنفيذ الاستراتيجيات الموجهة نحو العملاء. للحصول على علاقة لائقة مع العملاء، تحتاج منظمة الأعمال إلى جمع البيانات وتحليل البيانات. مع تقنيات استخراج البيانات، يمكن استخدام البيانات المجمعة للتحليلات.
التنقيب في البيانات في الكشف عن الاحتيال:
يتم فقدان مليارات الدولارات بسبب عمليات الاحتيال. تستغرق الطرق التقليدية للكشف عن الاحتيال وقتًا طويلاً ومعقدة بعض الشيء. يوفر استخراج البيانات أنماطًا ذات معنى وتحويل البيانات إلى معلومات. يجب أن يحمي النظام المثالي لكشف الاحتيال بيانات جميع المستخدمين. تتكون الأساليب الخاضعة للإشراف من مجموعة من سجلات العينات، ويتم تصنيف هذه السجلات على أنها احتيالية أو غير احتيالية. يتم إنشاء نموذج باستخدام هذه البيانات، ويتم استخدام التقنية لتحديد ما إذا كانت الوثيقة مزورة أم لا.
التنقيب عن البيانات في كشف الكذب:
إن القبض على مجرم ليس بالأمر الكبير، ولكن كشف الحقيقة منه مهمة صعبة للغاية. قد يستخدم تطبيق القانون تقنيات التنقيب عن البيانات للتحقيق في الجرائم، ومراقبة الاتصالات الإرهابية المشتبه بها، وما إلى ذلك. وتشمل هذه التقنية التنقيب عن النصوص أيضًا، وتبحث عن أنماط ذات معنى في البيانات، والتي عادة ما تكون نصًا غير منظم. وتمت مقارنة المعلومات التي تم جمعها من التحقيقات السابقة، وتم بناء نموذج لكشف الكذب.
التنقيب في البيانات الخدمات المصرفية المالية:
من المفترض أن تؤدي رقمنة النظام المصرفي إلى توليد كمية هائلة من البيانات مع كل معاملة جديدة. يمكن أن تساعد تقنية استخراج البيانات المصرفيين من خلال حل المشكلات المتعلقة بالأعمال التجارية في مجال الخدمات المصرفية والمالية من خلال تحديد الاتجاهات والإصابات والارتباطات في معلومات الأعمال وتكاليف السوق التي لا تكون واضحة على الفور للمديرين أو المديرين التنفيذيين لأن حجم البيانات كبير جدًا أو يتم إنتاجها بسرعة كبيرة على الشاشة من قبل الخبراء. قد يجد المدير هذه البيانات لتحسين استهداف العملاء واكتسابهم والاحتفاظ بهم وتقسيمهم والحفاظ عليهم.
تحديات التنفيذ في استخراج البيانات
على الرغم من أن استخراج البيانات قوي جدًا، إلا أنه يواجه العديد من التحديات أثناء تنفيذه. يمكن أن تتعلق التحديات المختلفة بالأداء والبيانات والأساليب والتقنيات، وما إلى ذلك. وتصبح عملية استخراج البيانات فعالة عندما يتم التعرف على التحديات أو المشكلات بشكل صحيح وحلها بشكل مناسب.
بيانات غير كاملة وصاخبة:
عملية استخراج البيانات المفيدة من كميات كبيرة من البيانات هي عملية استخراج البيانات. البيانات في العالم الحقيقي غير متجانسة وغير مكتملة وصاخبة. عادةً ما تكون البيانات بكميات ضخمة غير دقيقة أو غير موثوقة. قد تحدث هذه المشاكل بسبب أداة قياس البيانات أو بسبب أخطاء بشرية. لنفترض أن سلسلة بيع بالتجزئة تجمع أرقام هواتف العملاء الذين ينفقون أكثر من 500 دولار، ويقوم موظفو المحاسبة بوضع المعلومات في نظامهم. قد يرتكب الشخص خطأً في الأرقام عند إدخال رقم الهاتف، مما يؤدي إلى ظهور بيانات غير صحيحة. حتى أن بعض العملاء قد لا يرغبون في الكشف عن أرقام هواتفهم، مما يؤدي إلى عدم اكتمال البيانات. يمكن أن تتغير البيانات بسبب خطأ بشري أو خطأ في النظام. كل هذه العواقب (البيانات الصاخبة وغير الكاملة) تجعل عملية استخراج البيانات صعبة.
توزيع البيانات:
عادةً ما يتم تخزين بيانات العالم الحقيقي على منصات مختلفة في بيئة حوسبة موزعة. قد يكون في قاعدة بيانات، أو أنظمة فردية، أو حتى على الإنترنت. من الناحية العملية، يعد نقل جميع البيانات إلى مستودع بيانات مركزي مهمة صعبة للغاية، ويرجع ذلك أساسًا إلى المخاوف التنظيمية والتقنية. على سبيل المثال، قد يكون لدى المكاتب الإقليمية المختلفة خوادمها لتخزين بياناتها. ليس من الممكن تخزين جميع البيانات من جميع المكاتب على خادم مركزي. لذلك، يتطلب التنقيب عن البيانات تطوير الأدوات والخوارزميات التي تسمح بالتنقيب عن البيانات الموزعة.
البيانات المعقدة:
بيانات العالم الحقيقي غير متجانسة، ويمكن أن تكون بيانات الوسائط المتعددة، بما في ذلك الصوت والفيديو والصور والبيانات المعقدة والبيانات المكانية والسلاسل الزمنية وما إلى ذلك. تعد إدارة هذه الأنواع المختلفة من البيانات واستخراج المعلومات المفيدة مهمة صعبة. في معظم الأحيان، يجب تحسين التقنيات الجديدة والأدوات والمنهجيات الجديدة للحصول على معلومات محددة.
أداء:
يعتمد أداء نظام استخراج البيانات بشكل أساسي على كفاءة الخوارزميات والتقنيات المستخدمة. إذا كانت الخوارزمية والتقنيات المصممة لا ترقى إلى المستوى المطلوب، فسوف تتأثر كفاءة عملية استخراج البيانات بشكل سلبي.
خصوصية البيانات وأمنها:
جافا إذا بيان آخر
عادةً ما يؤدي استخراج البيانات إلى مشكلات خطيرة فيما يتعلق بأمن البيانات والحوكمة والخصوصية. على سبيل المثال، إذا قام بائع تجزئة بتحليل تفاصيل العناصر المشتراة، فإنه يكشف عن بيانات حول عادات الشراء وتفضيلات العملاء دون إذنهم.
عرض مرئي للمعلومات:
في استخراج البيانات، يعد تصور البيانات عملية مهمة للغاية لأنها الطريقة الأساسية التي تظهر المخرجات للمستخدم بطريقة قابلة للعرض. يجب أن تنقل البيانات المستخرجة المعنى الدقيق لما تنوي التعبير عنه. ولكن في كثير من الأحيان، يكون من الصعب تقديم المعلومات إلى المستخدم النهائي بطريقة دقيقة وسهلة. نظرًا لأن بيانات الإدخال ومعلومات الإخراج معقدة وفعالة للغاية، فيجب تنفيذ عمليات تصور البيانات الناجحة لإنجاحها.
هناك العديد من التحديات في استخراج البيانات بالإضافة إلى المشاكل المذكورة أعلاه. ويتم الكشف عن المزيد من المشاكل مع بدء عملية التنقيب عن البيانات فعلياً، ويعتمد نجاح التنقيب عن البيانات على التخلص من كل هذه الصعوبات.
المتطلبات الأساسية
قبل تعلم مفاهيم التنقيب عن البيانات، يجب أن يكون لديك فهم أساسي للإحصائيات ومعرفة قواعد البيانات ولغة البرمجة الأساسية.
جمهور
تم إعداد برنامجنا التعليمي لاستخراج البيانات لجميع المبتدئين أو خريجي علوم الكمبيوتر لمساعدتهم على تعلم أساسيات التقنيات المتقدمة المتعلقة باستخراج البيانات.
مشاكل
نؤكد لك أنك لن تجد أي صعوبة أثناء تعلم البرنامج التعليمي الخاص بالتنقيب عن البيانات. ولكن إذا كان هناك أي خطأ في هذا البرنامج التعليمي، يرجى نشر المشكلة أو الخطأ في نموذج الاتصال حتى نتمكن من تحسينه.