دليل سريع لتعدين البيانات

By |2021-04-07T13:31:55+00:007 أبريل، 2021|

تشرح هذه المدونة عملية التنقيب عن البيانات بأمثلة ، وأهمية التنقيب في البيانات. أخيرًا ، يناقش تقنيات التنقيب عن البيانات المختلفة وأدلة حول كيفية اختيار أفضل أدوات استخراج البيانات لعملك.

ما هو التنقيب عن البيانات بالأمثلة؟

التنقيب عن البيانات هو عملية تحليل مجموعات كبيرة من البيانات واستنتاج نتائج مفيدة منها. مع نمو العمليات وتصبح الأعمال أكثر تعقيدًا ، يصبح من الصعب على المؤسسات الكبيرة استنتاج معلومات مفيدة من مجموعات البيانات الكبيرة. أدى هذا التعقيد في التعامل مع البيانات الضخمة إلى شعبية التنقيب عن البيانات. للتعامل مع هذا التعقيد ، هناك العديد من أدوات وتقنيات التنقيب عن البيانات ، والتي سيتم مناقشتها بمزيد من التفصيل. من أمثلة استخراج بيانات الحياة اليومية الشائعة تحليل سوق الأسهم ، والتسوق عبر الإنترنت ، واكتشاف الاحتيال ، والخدمات المصرفية المالية.

تستخدم عملية التنقيب عن البيانات خوارزميات التعدين على البيانات المجمعة في مستودعات البيانات لتحديد الأنماط المخفية والكشف عن النتائج القيمة. أصبح التنقيب عن البيانات جزءًا لا يتجزأ من علوم البيانات ويفيد الشركات ، حيث تستثمر المؤسسات المزيد من الوقت والمال في اختيار واستخدام مختلف الأدوات المستخدمة في استخراج البيانات.

تقنيات استخراج البيانات

المصدر: Eduonix

فهم الفرق بين التنقيب في البيانات وتكامل البيانات

من المهم إجراء تمييز مفاهيمي بين مفهوم أساليب تكامل البيانات واستخراج البيانات. تكامل البيانات هو عملية الجمع بين البيانات وتنظيفها وتقديمها في تنسيق موحد. يتضمن ذلك توحيد البيانات من أنظمة مصادر متعددة ومختلفة بتنسيقات متباينة ، وإزالة التكرارات ، وتنظيف البيانات وفقًا لقواعد العمل ، وتحويلها إلى التنسيق المطلوب.

من ناحية أخرى ، فإن الغرض من التنقيب في البيانات هو التركيز على إيجاد أنماط وعلاقات مخفية في مجموعات البيانات الكبيرة يتطلب تطوير مشاريع التنقيب عن البيانات معرفة الإحصاء وخوارزميات التعلم الآلي وأنظمة قواعد البيانات. الهدف من استخراج البيانات هو استخدام التحليلات المتقدمة وخوارزميات التنقيب عن البيانات ، بمساعدة أدوات التنقيب عن البيانات ، لجعل البيانات قابلة للاستخدام.

كيف يعمل التنقيب عن البيانات؟ لماذا نستخدم التنقيب عن البيانات؟

يتيح التنقيب عن البيانات للشركات الحصول على رؤى واضحة من بياناتها ، سواء كانت بيانات مفتوحة المصدر أم لا. ومع ذلك ، فإن عملية التنقيب عن البيانات عملية واسعة النطاق ، وتتطلب مزيجًا من عدد من الخطوات. تختلف عملية التنقيب عن البيانات من حالة الاستخدام إلى حالة الاستخدام ومن شركة إلى أخرى ، لكن دليل استخراج البيانات هذا سيشرح العملية بطريقة بسيطة وأساسية. ومع ذلك ، فإن الإجابة على السؤال الشائع "كم عدد الخطوات في التنقيب عن البيانات" هي أن هناك سبع خطوات رئيسية في التنقيب عن البيانات. تساعد الخطوات التالية المستخدمين على اكتساب الوضوح حول كيفية بدء التنقيب عن البيانات.

اختيار البيانات

تتمثل الخطوة الأولى في عملية تحليل التنقيب عن البيانات في تحديد مصادر البيانات التي يمكن استخدامها للتعدين والحصول على معلومات قيمة.

استخراج البيانات

الخطوة التالية في عملية استخراج البيانات هي جمع البيانات واستخراجها. يقوم عالم البيانات بتحديد مصادر البيانات وتحليل المصادر واستخدام تدفق التكامل لدمج البيانات المفيدة.

تحويل البيانات

بمجرد جمعها ، يجب تحويل البيانات من مصادر مختلفة وتنسيقات مختلفة إلى تنسيق مشترك لتكون قابلة للاستخدام.

بيانات التطهير

بعد تحويل البيانات إلى تنسيق مشترك ، يجب تنظيفها للتأكد من أن البيانات خالية من الأخطاء ومتسقة وفريدة من نوعها. يتضمن تطهير البيانات التقليل إلى أدنى حد من تكرار البيانات ، ومعالجة البيانات ، وتنظيم البيانات ، وتطبيق سياسات الحوكمة لجعل البيانات تلبي معايير الامتثال.

تخزين وإدارة البيانات

تتمثل الخطوة التالية في تخزين البيانات وإدارتها عبر مستودعات البيانات المختلفة وفقًا لنوع البيانات. يمكن أن تكون البيانات إما معاملات أو غير تشغيلية أو بيانات تعريف.

يتم تخزين بيانات المعاملات ، التي تتضمن العمليات اليومية ، في موقع منفصل عن البيانات غير التشغيلية. تهتم البيانات الوصفية بتصميم قاعدة البيانات المنطقية ويتم التعامل معها أيضًا بشكل منفصل. يتم بعد ذلك إتاحة البيانات المخزنة لمحللي الأعمال باستخدام البرامج التطبيقية.

تحليل البيانات والتعدين

بعد أن يتم جمع البيانات وتحميلها إلى مستودع البيانات ، تبدأ عملية استخراج البيانات الفعلية. يتطلب التعدين والتحليل مجموعة من خوارزميات ذكاء الأعمال واستخراج البيانات. يسهل فهم الأعمال على علماء البيانات إنتاج نموذج استخراج البيانات لتحليل البيانات.

تتضمن كل خوارزمية استخراج البيانات عملية تحديد الاتجاهات في مجموعة من البيانات واستخدام المخرجات التي تم الحصول عليها لتحديد المعلمات. تُستخدم هذه المعلمات بعد ذلك لإجراء تحليلات وصفية أو تحليلات تشخيصية أو تحليلات وصفية أو إدارة مخاطر أو تحليلات تنبؤية.

تصور البيانات

بعد الحصول على النتائج من عملية استخراج البيانات ، من الضروري التأكد من تمثيل البيانات بشكل مرئي في شكل مفهوم. يتيح تصور البيانات للشركات عرض النتائج التي تم إنشاؤها باستخدام خوارزميات استخراج البيانات باستخدام الرسوم البيانية أو الرسوم البيانية.

تطبيقات التنقيب عن البيانات

استخراج البيانات له تطبيقات مفيدة في صناعات مختلفة ، مثل:

  • الرعاىة الصحية: يمكن استخدام التنقيب عن البيانات في صناعة الرعاية الصحية لتقليل التكاليف واكتشاف الأنشطة الاحتيالية وتحسين نتائج المرضى.
  • التعليم: يمكن أن يساعد استخدام أدوات التنقيب عن البيانات في التعليم جوانب مختلفة في صناعة التعليم ، مثل تحديد كيفية تشجيع احتياجات الطلاب ، والتنبؤ بكيفية أداء بعض الطلاب في الاختبارات ، واتخاذ قرارات تشغيلية فعالة.
  • إدارة علاقات العملاء (CRM): يمكن أن يساعد التنقيب عن البيانات في تحليل بيانات العملاء من أجل مساعدة الشركة على اتخاذ استراتيجيات تتمحور حول العميل وبناء علاقات ناجحة ومخلصة وطويلة الأمد مع عملائها أو عملائها.

أفضل تقنيات التنقيب عن البيانات مع الأمثلة

اعتمادًا على احتياجات التنقيب في البيانات للأعمال التجارية ، يتم وضع بعض خطوات استخراج البيانات الشائعة قيد الاستخدام. فيما يلي أهم تقنيات التنقيب عن البيانات مع أمثلة:

جمعية

يعد الاقتران من أكثر مهام استخراج البيانات استخدامًا. وهي تتعلق بتتبع الأنماط والعلاقات بين المتغيرات المرتبطة بشكل مستقل. ومن ثم يبحث الاقتران عن أحداث أو سمات محددة مرتبطة بحدث أو سمة أخرى. على سبيل المثال ، عندما يشتري العملاء عنصرًا معينًا ، قد تلاحظ الشركات أن المستخدمين يميلون إلى شراء عنصر ثان أو ثالث مرتبط.

تصنيف

التصنيف هو تقنية أخرى لاستخراج البيانات تتطلب من المؤسسات جمع سمات متنوعة في فئات يمكن تمييزها. على سبيل المثال ، يمكن أن يساعد استخراج البيانات في تصنيف العملاء في فئة مخاطر الائتمان "منخفضة" أو "متوسطة" أو "عالية" من خلال تحليل سجل الشراء والخلفية المالية.

أنماط التتبع

تعد أنماط التتبع إحدى تقنيات التنقيب عن البيانات الأساسية. يتضمن بشكل عام التعرف على بعض مجموعات البيانات التي تحدث على فترات منتظمة. على سبيل المثال ، يمكن أن تلاحظ الشركة أن منتجًا معينًا يتم بيعه أكثر قبل مهرجان معين.

كشف خارجي

تقنية أخرى لاستخراج البيانات تتضمن الكشف عن الحالات الشاذة. لا يمكن أن تكون أنماط التتبع أو تصنيف البيانات كافية دائمًا لفهم مجموعة البيانات الخاصة بك. على سبيل المثال ، يمكن أن تلاحظ الأعمال ارتفاعًا غريبًا في العملاء الإناث في عنصر بيع يهيمن عليه الذكور. إن التحقيق في الارتفاع والسبب وراء ذلك هو عملية كشف غير متوقعة تجعل الشركات تفهم عملائها بشكل أفضل.

تراجع

الانحدار هو طريقة تُستخدم لتحديد العلاقة الدقيقة بين متغيرين أو أكثر لمجموعة بيانات. على سبيل المثال ، يمكنك استخدام تقنية الانحدار لتعيين سعر سلعة معينة ، بناءً على طلب العميل وتوافره وتنافسه.

التكتل

يُعد التجميع مشابهًا للتصنيف ، ولكنه ينطوي على قطع البيانات بناءً على أوجه التشابه بين مجموعات البيانات. على سبيل المثال ، يمكن للأعمال تجزئة الديموغرافيات المختلفة لجمهورها إلى حزم مختلفة حسب دخلها.

تنبؤ

يعد التنبؤ أحد أكثر تقنيات استخراج البيانات قيمة والذي يسمح لك بإسقاط أنواع البيانات التي قد تراها في المستقبل من خلال النمذجة التنبؤية. على سبيل المثال ، يسمح لك بالتنبؤ ببيع العميل بناءً على مشترياته السابقة وتاريخ الائتمان والحالة المالية.

إرشادات لاختيار أفضل أداة لاستخراج البيانات

أدوات استخراج البيانات

المصدر: javatpoint

تعتمد أداة استخراج البيانات التي تحتاجها على نوع عملك ، وطريقة استخراج البيانات أو تقنية استخراج البيانات التي تريد تنفيذها ، وحجم بيانات العينة. تستخدم بعض أدوات التنقيب عن البيانات آليات البرمجة المرئية والتعلم الآلي لإعطاء نتائج مرغوبة.

 

 

 

 

هناك عدد من أدوات التنقيب عن البيانات الشائعة التي يمكنك استخدامها لتلبية احتياجات استخراج البيانات الخاصة بك. ومع ذلك ، من المهم مراعاة الاعتبارات التالية لخصائص أدوات التنقيب عن البيانات ، مثل:

كمية البيانات

يجب أن تكون أدوات التنقيب عن البيانات التي تحددها قادرة على التعامل مع كمية البيانات التي تديرها على أساس يومي. إذا قمت بمعالجة كمية هائلة من بيانات المعاملات ، فمن المنطقي شراء أداة تعدين بيانات عالية الأداء. إذا لم تكن مجموعة البيانات الخاصة بك ضخمة ، يمكن أن يكون حل استخراج البيانات المجاني خيارًا مناسبًا لتلبية متطلبات استخراج البيانات الخاصة بك.

الموارد البشرية

يعتمد استخدام أدوات التنقيب عن البيانات أيضًا بشكل كبير على الموارد المتوفرة لديك. إذا كان لديك خبراء في تحليلات البيانات والتعدين في فريقك ، فقد يكون من المنطقي التخلي عن فكرة استخدام أدوات التنقيب عن البيانات بالكامل. من ناحية أخرى ، إذا كان فريقك يفتقر إلى الخبرة الفنية ، فمن المنطقي الاستثمار في أداة جيدة لاستخراج البيانات يمكن أن تساعد في أتمتة العملية بأكملها.

النتائج

ما النتائج التي تحتاجها من أنشطة استخراج البيانات الخاصة بك؟ هل ترغب في التنبؤ بالنتائج المستقبلية ، أو الكشف عن الحالات الشاذة ، أو تصنيف البيانات ، أو تتبع الأنماط؟ تعتمد أداة استخراج البيانات التي تحددها أيضًا على النتائج التي تريدها ونوع المنظمة التي أنت عليها.

تقوم أدوات تحليل البيانات المختلفة باستخراج البيانات بشكل مختلف. من الضروري اختيار أداة استخراج البيانات المناسبة وفقًا للنتائج التي تطلبها.

السعر

السعر هو اعتبار مهم آخر يمكن أن يساعدك في اختيار أداة مناسبة لاستخراج البيانات. اختر أداة مجانية لاستخراج البيانات تتطلب منك الدفع بعد الفترة التجريبية. أيضًا ، اختر نموذج تسعير يلبي احتياجاتك التنظيمية.

الدعم

اختر أداة استخراج البيانات التي توفر دعمًا على مدار 24 ساعة طوال أيام الأسبوع ووثائق مناسبة وسهلة المتابعة.

الرسومات

أداة استخراج البيانات التي تقوم بعمليات حسابية ضخمة ولكن لا يمكنها تصور النتائج ليست مناسبة لأي عمل. اختر أداة استخراج البيانات مع الرسوم التوضيحية الرسومية الممتازة.

سهولة الاستخدام والترقية

اختر الأدوات المستخدمة في استخراج البيانات التي تكون سهلة الاستخدام ولها منحنى تعليمي طبيعي وتقدم ترقيات منتظمة. يقوم موفر برمجيات التنقيب عن البيانات الجيد بترقية منتجاته بانتظام مع احتياجات العمل المتغيرة.

إمكانية العمل على السحابة

اعتمادًا على حجم مؤسستك ، فإن إمكانية العمل على السحابة هي ميزة إضافية أخرى مهمة لا محالة عندما يتعلق الأمر بالوصول إلى البيانات من مصادر البيانات عبر الإنترنت.

في بعض الحالات ، قد تحتاج إلى مجموعة من أكثر من أداة للتنقيب عن البيانات ، واحدة لأغراض التصور والأخرى لجمع البيانات وتنفيذ العمليات الحسابية.