أفضل 10 تقنيات لاستخراج البيانات

التنقيب عن البيانات يتم تطبيقه في العديد من مجالات الأعمال ، بما في ذلك العمليات والتمويل والمبيعات والتسويق وسلسلة التوريد والمزيد. عندما يتم إجراؤه بشكل صحيح ، فإنه يوفر ثروة من المعلومات التي تمنحك ميزة تنافسية من خلال مساعدتك على تطوير قرارات إستراتيجية أفضل.

ما هو التنقيب في البيانات وأهمية التنقيب في البيانات

التنقيب عن البيانات هو تقنية تُستخدم لمعالجة البيانات واستكشاف الأنماط في مجموعات البيانات الكبيرة لتطوير رؤى عملية وقائمة على البيانات. تشمل الجوانب الحيوية لاستخراج البيانات تنظيف البيانات وتحويلها وتكامل البيانات.

التنقيب في البيانات لتحليلات الأعمال

يتضمن التنقيب عن البيانات استقراء الاتجاهات والمعلومات الجديدة من البيانات المعروفة لكشف ذكاء الأعمال والتحليلات. يساعد الشركات على حل المشكلات وتقليل المخاطر واستكشاف إمكانيات جديدة على مدار فترة زمنية.

لقد قمنا بتدوين أفضل 10 تقنيات لاستخراج البيانات يستفيد منها علماء البيانات لاستخراج بيانات ذات صلة وقابلة للتنفيذ لاتخاذ القرار.

أفضل 10 تقنيات لاستخراج البيانات

1)   تتبع النمط

تتبع الأنماط هي إحدى تقنيات التنقيب عن البيانات الأساسية. يستلزم التعرف على الاتجاهات ومراقبتها في مجموعات من البيانات لإجراء تحليلات ذكية فيما يتعلق بنتائج الأعمال. بالنسبة للأعمال التجارية ، يمكن أن تتعلق هذه العملية بأي شيء بدءًا من تحديد الخصائص الديموغرافية الأفضل أداءً أو فهم الاختلافات الموسمية في سلوك الشراء لدى العميل.

على سبيل المثال ، قد يُظهر النمط في بيانات المبيعات أن منتجًا معينًا أكثر شيوعًا بين فئات سكانية معينة أو انخفاض في إجمالي حجم المبيعات بعد موسم العطلات. يمكن للشركة بعد ذلك استخدام هذه المعلومات لاستهداف أسواق محددة وتحسين سلسلة التوريد.

2)   جمعية

مثل تتبع الأنماط ، تتضمن تقنية الاقتران البحث عن أحداث معينة بسمات متصلة. الفكرة هي البحث عن المتغيرات المرتبطة اعتمادًا على سمات أو أحداث معينة. يمكن أن تكون قواعد الارتباط مفيدة بشكل خاص لدراسة سلوك المستهلك.

على سبيل المثال ، قد يتعلم أحد المتاجر عبر الإنترنت أن العملاء الذين يشترون منتجًا معينًا سيشترون على الأرجح عنصرًا تكميليًا. باستخدام هذه البصيرة ، يمكنهم تقديم توصيات أفضل لزيادة عائدات المبيعات. يمكن استخدام هذه التقنية أيضًا في تصميم الكتالوج ، وتجميع المنتجات ، وتصميم التخطيط ، وما إلى ذلك.

3)   تصنيف

إنها تقنية مفيدة للتنقيب عن البيانات تُستخدم لاستخلاص البيانات ذات الصلة و البيانات الوصفية استنادًا إلى سمة محددة ، على سبيل المثال ، نوع مصادر البيانات ووظائف استخراج البيانات والمزيد. في الأساس ، إنها عملية تقسيم مجموعات البيانات الكبيرة إلى فئات مستهدفة. يتم تحديد هذا التصنيف أيضًا من خلال إطار عمل البيانات ، على سبيل المثال ، قاعدة البيانات العلائقية ، وقاعدة البيانات الموجهة للكائنات ، وما إلى ذلك ، وهو يأتي في نطاق إعداد البيانات.

افترض أن شركتك تريد توقع التغيير في الإيرادات للعملاء الذين حصلوا على عضوية ولاء. يمكنك إنشاء فئة تحتوي على بيانات ديموغرافية للعملاء مع عضوية ولاء لتصميم نموذج تصنيف ثنائي للتنبؤ بزيادة الإنفاق أو انخفاضه.

4)   كشف خارجي

هناك حالات لا يوفر فيها نمط البيانات فهماً واضحاً للبيانات. في مثل هذه الحالات ، تكون تقنية الكشف الخارجة في متناول اليد. يتضمن تحديد الانحرافات أو "القيم المتطرفة" في مجموعة البيانات الخاصة بك لفهم أسباب محددة أو استنباط تنبؤات أكثر دقة.

هنا مثال. افترض أن مبيعاتك تتراوح دائمًا بين 7,000 دولار و 10,000 دولار في الأسبوع. لكن في أحد الأسابيع ، تجاوزت عائدات المبيعات 40,000 ألف دولار ، دون أي عوامل موسمية واضحة. سترغب في فهم السبب وراء زيادة المبيعات حتى تتمكن من تكرارها واكتساب فهم أفضل لقاعدة عملائك.

5)   التكتل

مثل التصنيف ، فإن التجميع هو تقنية لاستخراج البيانات تتضمن تجميع البيانات بناءً على أوجه التشابه. يساعد في اكتشاف المعرفة ، واكتشاف الشذوذ ، واكتساب نظرة ثاقبة على البنية الداخلية للبيانات.

على سبيل المثال ، يمكنك تجميع الجماهير من مناطق مختلفة في حزم بناءً على فئتهم العمرية والجنس والدخل المتاح ، حتى تتمكن من تصميم حملتك التسويقية لزيادة مدى وصولك إلى الحد الأقصى.

تظهر نتائج تحليل البيانات العنقودية عادةً باستخدام الرسوم البيانية لمساعدة المستخدمين على تصور توزيع البيانات وتحديد الاتجاهات في مجموعات البيانات الخاصة بهم.

6)   الأنماط المتسلسلة

كما يوحي الاسم ، هذه تقنية تعدين تركز على اكتشاف الأنماط أو سلسلة من الأحداث التي تحدث في تسلسل. يتم استخدامه على نطاق واسع في التنقيب عن بيانات المعاملات ولكن له العديد من التطبيقات. على سبيل المثال ، يمكن أن تساعد الشركات على التوصية بالعناصر ذات الصلة للعملاء لزيادة المبيعات.

مثال على ذلك هو الاتجاه التسلسلي الذي تم تحديده في متجر للإلكترونيات حيث من المرجح أن يشتري العملاء الذين يشترون iPhone جهاز MacBook في غضون ستة أشهر. يمكن لبائع التجزئة استخدام هذه المعلومات لإنشاء حملات تسويقية مستهدفة لبيع مشتري iPhone. على سبيل المثال ، عرض حزمة من منتجات Apple لزيادة حجم المبيعات إلى أقصى حد.

7)   شجرة القرار

شجرة القرار هي تقنية لاستخراج البيانات في التعلم الآلي (ML) تركز على علاقات نمذجة المدخلات والمخرجات باستخدام قواعد if / then. باستخدام هذا النهج ، يمكنك معرفة كيفية تأثير مدخلات البيانات على المخرجات. يتم تصميم الأشجار عادةً في شكل مخطط انسيابي من أعلى إلى أسفل.

فمثلا:

• إذا كانت قيمة عربة التسوق أقل من 500 دولار ، فهذا يعني أنه عميل منتظم (بدون خصم)
• إذا كانت قيمة عربة التسوق أكبر من 500 دولار و 2,000 دولار ، فهذا يعني أنها عميل مميز (خصم 10 بالمائة)
• إذا كانت قيمة عربة التسوق أكبر من 2,000 دولار ، فهذا يعني أنه عميل حصري (خصم 20 في المائة و 10 في المائة من قيمة المعاملة تم تحويلها إلى نقاط ولاء)

شجرة القرار هذه هي مثال مبسط. يسهل نموذج التحليلات التنبؤية مع العديد من نماذج شجرة القرار تحليلات البيانات الأكثر تعقيدًا.

تُستخدم أشجار القرار بشكل أساسي في نماذج التصنيف والانحدار.

8)   تحليل الانحدار

إنها واحدة من أكثر تقنيات التنقيب عن البيانات شيوعًا في التعلم الآلي والتي تستخدم العلاقة الخطية بين المتغيرات. يساعدك على التنبؤ بالقيمة المستقبلية للمتغيرات. لهذه التقنية تطبيقات عديدة في التنبؤ المالي وتخطيط الموارد واتخاذ القرارات الاستراتيجية والمزيد.

على سبيل المثال ، يمكنك استخدام تحليل الانحدار لفهم العلاقة بين التعليم والدخل وعادات الإنفاق. يزداد تعقيد التنبؤ كلما أضفت المزيد من المتغيرات. تتضمن الأساليب الشائعة الانحدار القياسي المتعدد والتدريجي والتسلسل الهرمي.

9)   معالجة الذاكرة طويلة المدى

تعد معالجة الذاكرة طويلة المدى إحدى تقنيات التنقيب عن البيانات في التعلم الآلي المستخدمة لتحليل البيانات على مدى فترات طويلة. يسمح لك بتحديد أنماط البيانات المستندة إلى الوقت ، مثل بيانات المناخ ، بشكل أكثر فعالية. الغرض منه هو قياس البيانات في ذاكرة النظام واستخدام معلومات إضافية في التحليل.

على سبيل المثال ، يمكنك تصميم نموذج تنبؤي لتحديد المعاملات الاحتيالية من خلال تعيين الاحتمالات. يمكنك استخدام هذا النموذج للمعاملات الحالية ، ثم بعد مرور بعض الوقت ، تحديث النموذج بالبيانات المستمدة من المعاملات الجديدة ، مما يؤدي إلى تحسين عملية اتخاذ القرار.

10) الشبكات العصبية

تعد الشبكة العصبية أيضًا واحدة من تقنيات التنقيب عن البيانات الشائعة في نماذج التعلم الآلي المستخدمة مع الذكاء الاصطناعي (AI). مثل الخلايا العصبية في الدماغ ، يسعى إلى تحديد العلاقات في البيانات. تحتوي الشبكات العصبية على طبقات مختلفة تعمل معًا لإنتاج نتائج تحليلات البيانات بدقة كبيرة.

تبحث هذه النماذج عن أنماط في كمية كبيرة من البيانات. في حين أنها قد تكون معقدة للغاية نتيجة لذلك ، يمكن أن يوفر الناتج الناتج رؤى قيمة للغاية للمؤسسات.

التنقيب في البيانات مقابل. تعلم الآلة: الفرق الرئيسي

تعلم الآلة هي عملية أنظمة التدريب للتعلم وتصبح أكثر دقة في توقع النتائج من خلال التجربة. في ML ، تم تصميم الخوارزميات والنماذج للتكيف مع البيانات الجديدة بشكل مستقل ومن خلال التكرارات - دون تدخل بشري.

يقع التنقيب عن البيانات والتعلم الآلي تحت مظلة علم البيانات ، لكنهما مختلفان إلى حد كبير. يتم استخدام التنقيب عن البيانات لتحديد النتائج بناءً على البيانات التاريخية ، بينما يستخدم ML البيانات المحصودة والخبرة لجعل النظام أكثر ذكاءً. بينما يعتمد الأول على البيانات الضخمة ، فإن الأخير يعمل مع الخوارزميات.

ما هي أفضل تقنيات التنقيب عن البيانات في التعلم الآلي؟

هذا يعتمد. لا توجد تقنية واحدة مناسبة لكل حالة استخدام لتحليلات التنقيب عن البيانات. يجب أن تجرب تطبيقات مختلفة لاستخراج البيانات وتجري التجربة والخطأ للحصول على رؤى ذات صلة قائمة على البيانات لعملك.

الشروع في التنقيب عن البيانات

يمكن لمؤسستك البدء في التنقيب عن البيانات من خلال الاستفادة من أدوات إدارة البيانات الصحيحة. من الأهمية بمكان أن يكون لديك نظام يسمح بالتدفق السلس للبيانات إلى أنظمة التحليلات لتسهيل التحليل المتقدم. يعد تخزين البيانات الحديث مفيدًا بشكل خاص لأنه يعمل كمستودع مركزي للبيانات النظيفة والمحولة الجاهزة لتطبيقات التنقيب عن البيانات.

يمكنك الحصول على أفضل أداة لاستخراج البيانات ، ولكن بدون دقة و منظم البيانات ، فلن تحصل على أفضل النتائج. ذلك لأن البيانات يجب أن تكون دقيقة وكاملة ومتسقة للبرمجيات لإنتاج رؤى موثوقة وجديرة بالثقة. لذلك ، يجب تنظيف البيانات الخام الواردة من مصادر مختلفة وإعدادها قبل تطبيق تقنيات التنقيب عن البيانات عليها.

علاوة على ذلك ، قد تتضمن العملية جوانب مختلفة لاستخراج البيانات وترحيل البيانات وتكامل البيانات والمزيد. هذه الخطوات ضرورية لضمان جودة البيانات. بدون تنظيف البيانات وإعدادها ، لا يمكن للمؤسسات أن تثق في نتائج التحليلات والاستنتاجات المستخلصة من الرؤى.

نظرًا لأن معظم بيانات المؤسسة متاحة بتنسيق غير منظم ، فإن الخطوة الأولى هي استخراج البيانات. يتضمن استخدام حل موثوق لاستخراج البيانات لسحب البيانات منه مستندات عمل PDF والأنظمة وتحويلها إلى تنسيق يمكن قراءته آليًا.

لذلك ، كموفر شامل لحلول إدارة البيانات ، Astera Software يفهم تعقيدات استخراج البيانات وإعدادها لاشتقاق قيمة الأعمال. محاولة Astera ReportMiner اليوم لنرى كيف يمكن أن يساعدك في استخراج البيانات بسلاسة وتحسين عملية استخراج البيانات الخاصة بك.