استكشاف البيانات: دليل شامل 

إن الفهم الواضح لسلامة البيانات يعزز جودة البيانات وموثوقيتها. وهنا يأتي دور استكشاف البيانات. 

يوفر استكشاف البيانات رؤى شاملة حول خصائص بياناتك. يمكنك الكشف عن حالات الشذوذ في البيانات ومعرفة كيفية معالجتها من خلال التعمق في الأمر. سواء كان تحديد القيم المتطرفة، أو فهم الارتباطات، أو تحسين اختيار الميزات، فإن استكشاف البيانات يمكّنك من اتخاذ قرارات مستنيرة. 

ما هو استكشاف البيانات؟ 

يعد استكشاف البيانات الخطوة الأولى في إعداد البيانات وتحليلها باستخدام أدوات تصور البيانات والتقنيات الإحصائية للكشف عن الأنماط والعلاقات داخل مجموعة البيانات. فهو يساعد على تحديد القيم المتطرفة، واكتشاف العلاقات بين المتغيرات، وفهم طبيعة البيانات. 

استكشاف البيانات مقابل تصور البيانات 

غالبًا ما يتضمن استكشاف البيانات تصورًا للبيانات لمساعدتك على فهم بنية مجموعة البيانات، ووجود القيم المتطرفة، وتوزيع قيم البيانات. من ناحية أخرى، تعد أدوات تصور البيانات، مثل المخططات الشريطية والمؤامرات المبعثرة، ذات قيمة في استكشاف البيانات المرئية، مما يوفر تمثيلاً مرئيًا للبيانات التي يمكن أن تساعد في تحديد الأنماط والعلاقات.  

استكشاف البيانات مقابل استخراج البيانات 

يقوم استكشاف البيانات بغربلة البيانات يدويًا لفهم خصائصها وبنيتها. على سبيل المثال، قد يستخدم محلل البيانات مخططًا مبعثرًا لتحديد القيم المتطرفة أو فهم توزيع نقاط البيانات. 

ومن ناحية أخرى، يعد استخراج البيانات عملية آلية تهدف إلى استخراج معلومات وأنماط مفيدة من مجموعات البيانات الكبيرة. ويستخدم خوارزميات معقدة لاكتشاف الأنماط التي لا تظهر على الفور. غالبًا ما يُستخدم التنقيب في البيانات للتحليل التنبؤي، مثل التنبؤ بالاتجاهات أو السلوكيات المستقبلية بناءً على البيانات التاريخية. 

استكشاف البيانات مقابل اكتشاف البيانات 

إن استكشاف البيانات واكتشاف البيانات هما مفهومان مرتبطان ولكنهما مختلفان. يقوم اكتشاف البيانات بفهرسة أصول البيانات، مما يسهل على المستخدمين البحث وفهم البيانات المتاحة. من ناحية أخرى، يقوم استكشاف البيانات باستكشاف البيانات وتصورها للكشف عن الرؤى وتحديد المجالات أو الأنماط التي يجب التعمق فيها. 

لماذا يعد استكشاف البيانات مهمًا للشركات؟ 

يكشف استكشاف البيانات عن الأنماط والعلاقات بين المتغيرات. تثبت هذه الأفكار أنها لا تقدر بثمن بالنسبة للشركات التي تهدف إلى فهم سلوك العملاء، وتحسين العمليات، والتفوق على المنافسين. فيما يلي بعض الفوائد الرئيسية لاستكشاف البيانات: 

تحديد الأنماط والاتجاهات 

يعد استكشاف البيانات جزءًا لا يتجزأ من تحليل البيانات الاستكشافية (EDA). فهو يقوم بتحليل البيانات وتصورها إحصائيًا، ويكشف عن الاتجاهات التي، بمجرد تأكيدها، يمكن أن تساعدك في تطوير استراتيجيات عمل أكثر فعالية.  

تحسين الكفاءة التشغيلية 

وفقًا ماكينزييمكن لسير العمل المبني على البيانات أن يساعد المؤسسات على توفير 42% من الوقت المستغرق في العمليات الداخلية، وبالتالي تحسين الكفاءة التشغيلية. يعد استكشاف البيانات بمثابة نقطة انطلاق قيمة للكشف عن مجالات التحسين المحتملة.  

محرك النمو 

يضع استكشاف البيانات الأساس لتحليلات أكثر تعقيدًا تدفع نمو الأعمال. ويمكن أن تساعدك على تحديد الفرص والقطاعات أو الأسواق الجديدة لاستهدافها. اكسنتشر وجدت أن الشركات التي تستخدم تحليلات البيانات لتحديد الفرص والأسواق الجديدة تزيد احتمالية نمو إيراداتها بنسبة 23%. من خلال استكشاف البيانات، يمكنك الحصول على رؤى لصياغة الاستراتيجيات التي تدفع النمو وتضع أساسًا متينًا لذكاء الأعمال المستقبلي. 

 كيفية استكشاف البيانات في 10 خطوات سهلة 

الخطوة 1: تحديد مجال البيانات 

إن تعلم المجال والتعرف على بنيته ومحتواه سيسمح لك بالحصول على أقصى قيمة من بياناتك. سيوفر فهم السياق فهمًا أفضل لمعنى البيانات وأهميتها والغرض منها. على سبيل المثال، تعد بيانات السجلات الصحية الإلكترونية (EHR) معقدة وتتطلب معرفة عميقة بالمصطلحات الطبية وسير العمل السريري وتكنولوجيا المعلومات الصحية. وبدون هذه المعرفة، لن يتمكن المستخدمون من استخدام هذه البيانات بشكل فعال. 

يجب عليك أيضًا أن تفهم سبب استخدامك لمجموعة البيانات هذه. ستساعدك معرفة أهدافك على تحديد الأهداف الصحيحة لاستكشاف البيانات. هل تحاول تحديد الأنماط أو القيم المتطرفة؟ أم تريد اكتشاف الأخطاء أو فهم توزيع بياناتك؟ ومن خلال فهم أهدافك، يمكنك إنشاء ملف تعريف لبياناتك بشكل أكثر فعالية. 

الخطوة 2: جمع البيانات ذات الصلة 

يجب عليك دمج البيانات من مصادر مختلفة أو دمجها أو دمجها بناءً على متطلباتك. يمكن أن تكون هذه المصادر جداول قاعدة بيانات أو تنسيقات أخرى تخزن البيانات ذات الصلة. ومع ذلك، ليست كل المصادر متوافقة مع بعضها البعض. غالبًا ما تحتاج إلى العثور على حقل أو مفتاح مشترك لربطهما. 

على سبيل المثال، إذا كنت تتعامل مع بيانات السجل الصحي الإلكتروني، فيمكنك استخدام معرف المريض كمفتاح مشترك لربط البيانات من جداول مثل التركيبة السكانية للمريض، والتاريخ الطبي، وطلبات الأدوية، ونتائج المختبر، وما إلى ذلك. وبهذه الطريقة، يمكنك الحصول على المزيد الفهم الشامل للمعلومات. 

الخطوة 3: تعرف على بياناتك 

قبل أن تبدأ في تحليل بياناتك، يجب أن تتعرف عليها. يجب عليك التحقق من جودة وملاءمة بياناتك لأهداف التحليل الخاصة بك. 

على سبيل المثال، إذا كانت لديك مجموعة بيانات لمعاملات العملاء، فيمكنك استكشاف الجوانب التالية من بياناتك: 

• التوزيع: كيف يتم توزيع مبالغ المعاملات عبر نطاقات مختلفة؟ ما هو المتوسط ​​والتباين والانحراف المعياري لمبالغ المعاملة؟ 
• تكرار المعاملات لكل عميل: ما هو عدد المرات التي يقوم فيها العملاء بإجراء المعاملات؟ ما هو المتوسط ​​والوسيط وطريقة عدد المعاملات لكل عميل؟ هل هناك أي عملاء يقومون بمعاملات قليلة جدًا أو كثيرة جدًا؟ 
• أي أنماط غير عادية في البيانات: هل هناك أي اتجاهات أو دورات أو موسمية في البيانات؟؟ هل هناك أي قيم مفقودة أو غير صحيحة في البيانات؟ 

الخطوة 4: تقييم مدى ملاءمة بياناتك 

يجب عليك التأكد من أن بياناتك مناسبة لأهداف التحليل الخاصة بك. ولذلك، فإن تقييم أهميتها وتوقيتها ومدى تمثيلها أمر ضروري. الملاءمة تعني مدى ارتباط بياناتك بالأسئلة التي تريد الإجابة عليها. 

التوقيت يعني مدى حداثة بياناتك وما إذا كانت تعكس الوضع الحالي. التمثيل يعني مدى تغطية بياناتك للسكان أو الظاهرة التي تهتم بها. ومن خلال تقييم هذه الجوانب، يمكنك أن تقرر ما إذا كانت بياناتك كافية أو ما إذا كنت بحاجة إلى جمع المزيد من البيانات. 

إذا كنت ترغب في تحليل الاتجاهات طويلة المدى في سلوك العملاء لمتجر عبر الإنترنت. إذا كانت لديك فقط مجموعة بيانات لمعاملات العملاء من العام الماضي، فقد تحتاج بياناتك إلى أن تكون أكثر صلة بالموضوع وفي الوقت المناسب وتمثيلاً. قد تحتاج إلى جمع المزيد من البيانات التاريخية من السنوات السابقة لالتقاط التغييرات والأنماط في سلوك العملاء بمرور الوقت.  

الخطوة 5: تحديد أنواع البيانات وتنسيقاتها وبنيتها 

الخطوة التالية هي تحديد أنواع البيانات وتنسيقاتها وهياكل بياناتك. يمكن أن تكون بياناتك تاريخًا، أو رقمية، أو منطقية، أو فئوية، أو سلسلة، وما إلى ذلك. ويجب عليك مراجعة كل عمود من بياناتك وتحديد نوع البيانات الخاص به. سيساعدك هذا على فهم كيفية تنظيم بياناتك، وما يعنيه كل متغير، والقيم التي يمكن أن يحملها. 

من الضروري أيضًا مراجعة بنية بياناتك على مستوى تفصيلي. سيساعدك هذا على اختيار الأساليب الإحصائية المناسبة لتحليلك. يمكنك معرفة المزيد حول بياناتك من خلال مراجعة قاموس البيانات أو كتاب الرموز أو بيانات التعريف التي تأتي مع بياناتك. يمكن أن تساعدك هذه الموارد في تفسير بياناتك واتخاذ قرارات أفضل حول كيفية تحليلها. 

الخطوة 6: ابحث عن القيم الخالية أو المفقودة 

تعد القيم المفقودة أو الخالية مشكلة شائعة في البيانات. وهي تحدث في البيانات لأسباب مختلفة، مثل الأخطاء في جمع البيانات أو إدخالها أو مخاوف تتعلق بالخصوصية. تؤثر القيم المفقودة على جودة التحليل وموثوقيته. 

سيساعدك تصنيف البيانات في الكشف عن تكرار القيم المفقودة في كل حقل. يمكن أن تساعدك المرئيات مثل الخرائط الحرارية أو المخططات الشريطية في دراسة مدى القيم المفقودة في مجموعة البيانات وتوزيعها عبر متغيرات مختلفة. سيساعدك القيام بذلك في العثور على الأنماط والاتجاهات في البيانات وتحديد كيفية التعامل مع القيم المفقودة.

 

 الخطوة 7: اكتشاف التكرارات 

تشير البيانات المكررة إلى صفوف البيانات التي تحتوي على محتوى متطابق أو مشابه. يمكن أن تؤثر هذه البيانات المتكررة على جودة وموثوقية تحليلك، بالإضافة إلى مساحة تخزين النظام وأدائه. ولذلك، يقوم خبراء البيانات في كثير من الأحيان بإزالة السجلات المكررة والاحتفاظ بمثيل واحد فقط لكل سجل فريد.  

ومع ذلك، قبل حذف السجلات المكررة، يجب عليك مراعاة المثيل الذي يجب الاحتفاظ به والمثيل الذي يجب التخلص منه. في بعض الأحيان، قد تحتوي السجلات المكررة على اختلافات طفيفة ذات صلة بتحليلك. إذا كانت لديك مجموعة بيانات لطلبات العملاء، ولكن بعض السجلات تحتوي على أخطاء أو معلومات مفقودة. في هذه الحالة، يمكنك استخدام السجلات المكررة لملء الفجوات أو تصحيح الأخطاء. 

وفي حالات أخرى، قد تحتاج إلى دمج السجلات المكررة في سجل واحد. على سبيل المثال، عندما يكون لدى العميل حسابان بمعلومات مختلفة، قد تحتاج إلى دمج المعلومات من كلا الحسابين في سجل واحد لتجنب الارتباك وعدم الاتساق. 

الخطوة 8: تحديد التناقضات 

غالبًا ما تحتوي مجموعات البيانات على تناقضات يمكن أن تؤدي إلى تحليل غير دقيق. تنبع حالات عدم الاتساق هذه من الحاجة إلى تنسيق أو معايير أكثر وضوحًا أثناء إدخال البيانات وجمعها. يمكن أن يساعد التحقق من صحة بياناتك بحثًا عن الأخطاء في تحديد هذه التناقضات والإبلاغ عنها. 

 

فيما يلي بعض التناقضات الأكثر شيوعًا في مجموعات البيانات. 

الأخطاء المطبعية في جميع حقول البيانات	التناقضات في وحدات القياس
الاختلافات في اصطلاحات التسمية	الحقول التي تحتوي على أرقام هواتف غير صالحة
الاستخدام غير المتسق للاختصارات	الحقول التي تحتوي على أحرف غير مرغوب فيها
عناوين غير صحيحة	الحقول ذات الأحرف غير القابلة للطباعة
الاختلافات في التنسيق أو أنواع البيانات	الحقول التي تحتوي على مسافات بادئة وزائدة ومكررة

الخطوة 9: تسليط الضوء على القيم المتطرفة 

القيم المتطرفة هي نقاط بيانات تختلف تمامًا عن بقية البيانات. وهي تنتج عن عوامل مختلفة، مثل أخطاء القياس، أو أخطاء إدخال البيانات، أو التغيرات الطبيعية في البيانات. يمكن للقيم المتطرفة أن تشوه النتائج الإجمالية للتحليل الإحصائي، لذلك من الضروري تحديدها وإزالتها. 

تتمثل إحدى الطرق المباشرة للعثور على القيم المتطرفة في مجموعة بيانات في رسم البيانات على رسم بياني، مثل المخطط المبعثر، والبحث عن نقاط بعيدة عن المجموعة الرئيسية. ومع ذلك، يمكن أن تكون هذه الطريقة ذاتية وغير دقيقة. 

الطريقة الأكثر موثوقية هي استخدام المقاييس الإحصائية، مثل درجة z، التي توضح عدد الانحرافات المعيارية لنقطة البيانات عن المتوسط. القاعدة الشائعة هي أن نقطة البيانات التي لها درجة z أكثر أهمية من 3 أو أقل من -3 تعتبر نقطة متطرفة. 

ومع ذلك، نادرًا ما يكون تحديد القيم المتطرفة أمرًا سهلاً. اعتمادًا على السياق والغرض من التحليل، قد تكون بعض القيم المتطرفة أكثر أهمية من غيرها. معرفة المجال والأساليب الإحصائية المستخدمة لتحديد القيم المتطرفة يمكن أن تؤثر أيضًا على النتيجة. ولذلك، فمن الضروري أن نفهم طبيعة ومصدر القيم المتطرفة قبل اتخاذ قرار بشأن كيفية التعامل معها. 

على سبيل المثال، إذا كنت تقوم بتحليل توزيع الدخل في إحدى المدن، فسوف تقوم بجمع عينة من 100 شخص وحساب دخلهم السنوي. ويظهر البحث أن معظم الناس يكسبون ما بين 15,000 ألف دولار و120,000 ألف دولار سنويا، ولكن اثنين منهم يكسبون مليون دولار و1 ملايين دولار سنويا. هؤلاء الأشخاص هم من القيم المتطرفة لأنهم مختلفون تمامًا عن بقية العينة. 

ومع ذلك، قد لا تكون أخطاء أو حالات شاذة. قد يمثلون مجموعة صغيرة ولكن مهمة من الأثرياء في البلاد. إذا قمت بإزالتها من التحليل، فقد تقلل من تقدير عدم المساواة في الدخل في البلاد. ومن ناحية أخرى، إذا احتفظت بها في التحليل، فقد تبالغ في تقدير متوسط ​​الدخل في البلاد. ولذلك، عليك أن تأخذ في الاعتبار سياق التحليل الخاص بك وهدفه قبل أن تقرر كيفية التعامل مع هذه القيم المتطرفة. 

الخطوة 10: تلخيص وعرض بياناتك 

بعد قيامك بجمع بياناتك، تحتاج إلى تلخيصها وعرضها باستخدام الإحصائيات الوصفية والمرئيات. يمكن أن تساعدك هذه الأدوات على فهم العلاقات بين المتغيرات في بياناتك بشكل أفضل. 

تخيل أن لديك مجموعة بيانات لمعاملات العملاء من متجر عبر الإنترنت. استخدم الإحصائيات الوصفية لحساب متوسط ​​مبلغ المعاملة، ونطاق مبالغ المعاملة، وتباين مبالغ المعاملة. 

قد ترغب أيضًا في استخدام الرسوم المرئية لإظهار كيفية توزيع مبالغ المعاملات، وكيف تختلف حسب عمر العميل، وكيف تؤثر عليها عوامل أخرى، مثل فئة المنتج أو الموسم. يمكن أن يؤدي تلخيص بياناتك وعرضها إلى الحصول على رؤى قيمة حول سلوك العملاء وتفضيلاتهم. 

استكشاف البيانات في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي 

يعد استكشاف البيانات أمرًا محوريًا في الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) لأنه يساعد في جعل النماذج التنبؤية أكثر دقة. تعتبر خوارزمية التعلم الآلي جيدة مثل البيانات التي تغذيها بها. 

يساعدك استكشاف بياناتك على فهم كيفية ارتباط بعض المتغيرات وتفاعلها مع بعضها البعض أثناء تحليل تأثيرها على نتائج النماذج التنبؤية. 

على سبيل المثال، سيساعدك فهم كيفية ارتباط هذه الميزات في مجموعة بيانات بمتغيرات مثل العمر والدخل ومستوى التعليم في جعل نماذج تعلم الآلة أكثر دقة.  

غالبًا ما يستفيد علماء البيانات من استكشاف البيانات لتمييز الأنماط والعلاقات والقيم المتطرفة ضمن مجموعات البيانات الكبيرة. تسمح لك هذه العملية بتحديد المعلومات غير الدقيقة أو غير ذات الصلة وتصورها لتوضيح العلاقات المعقدة بيانيًا. 

يمكن أن يساعدك استكشاف البيانات أيضًا في إجراء اختيار الميزة، وهي عملية تحديد المتغيرات الأكثر صلة التي تساهم في القدرة التنبؤية للنموذج. 

علاوة على ذلك، يمكن أن يساعدك في تقييم أداء النموذج من خلال الكشف عن هياكل البيانات الأساسية التي يمكن أن تؤثر على التنبؤات. من خلال الاستكشاف التكراري، يمكنك تحسين نماذجهم وتعزيز الدقة وضمان المتانة ضد التجاوز. 

أدوات استكشاف البيانات 

يعتبر النهج اليدوي التقليدي لاستكشاف البيانات كثيف العمالة وعرضة للخطأ البشري. لقد انجذب علماء البيانات نحو أدوات استكشاف البيانات الآلية استجابة لهذه التحديات. تستفيد هذه الأدوات المتطورة من الخوارزميات وتقنيات التعلم الآلي لفحص البيانات بشكل أكثر دقة وكفاءة. يمكنهم إدارة مجموعات بيانات واسعة النطاق واكتشاف الرؤى التي قد تستعصي على التحليل اليدوي. 

أدوات استكشاف البيانات البارزة مثل Astera لقد أحدثت ثورة في عملية الاستكشاف.  Astera عبارة عن منصة شاملة لإدارة البيانات بدون تعليمات برمجية مصممة لتبسيط رحلة البيانات بأكملها. بدءًا من عمليات الاستخراج المعقدة عبر بيئات البيانات المتنوعة وحتى إعداد البيانات وتكاملها بدقة، Astera يوفر الأدوات اللازمة لتحويل البيانات الأولية إلى رؤى قابلة للتنفيذ.

 

بينما Astera يركز على إدارة البيانات الشاملة، كما أنه يكمل أدوات التصور مثل Power BI وTableau للتصور وإعداد التقارير. فهو يضمن أن تكون البيانات نظيفة وجيدة التنظيم، وهو أمر ضروري لإنشاء تصورات مقنعة. يمكنك استخدام Astera لإعداد البيانات ثم استخدام Power BI أو Tableau للتحليل المرئي التفصيلي. يتيح هذا المزيج اتباع نهج شامل لاستكشاف البيانات، مما يؤدي إلى اتخاذ قرارات واستراتيجيات عمل أكثر استنارة. 

تعمل هذه الأدوات على تسريع عملية استكشاف البيانات وتعزيز دقتها. ستسمح لك أتمتة المهام المتكررة بالتركيز على التحليل الاستراتيجي واتخاذ القرار. ومع تطور مجال علم البيانات، ستستمر هذه الأدوات في لعب دور حاسم في إطلاق الإمكانات الكاملة لاستكشاف البيانات. 

أتمتة استكشاف البيانات مع Astera 

يساعدك استكشاف البيانات على فتح رؤى متنوعة داخل مجموعة البيانات. ومع ذلك، فإن الأدوات الصحيحة تجعل العملية أكثر كفاءة وفعالية بشكل ملحوظ. 

تعتبر أداة استكشاف البيانات المجهزة بتصميم يركز على المعاينة في الوقت الفعلي هي البوصلة الحديثة للتنقل بين مجموعات البيانات المعقدة. فهو يعمل على تبسيط العملية من خلال توفير الوصول الفوري إلى معاينات البيانات، مما يسهل فهم بنية مجموعة البيانات، ولكنه يساعد أيضًا في مراقبة سلامة البيانات. 

Astera تقدم: 

• شبكة البيانات التفاعلية: إمكانات التصحيح الرشيقة التي تتيح التدريب العملي على تنقية البيانات وتعديلها بشكل فوري. 
• ضمان جودة البيانات: تنفيذ فحوصات وقواعد شاملة للحفاظ على دقة البيانات واتساقها. 
• تحويلات البيانات الغنية: مجموعة واسعة من التحويلات لتشكيل بياناتك وتحسينها لتلبية متطلبات التحليل. 
• واجهة بدون كود: بيئة سهلة الاستخدام تعمل بالتوجيه والنقر والتي تعمل على إضفاء الطابع الديمقراطي على إعداد البيانات، مما يجعلها في متناول المستخدمين من جميع مستويات المهارة. 
• موصلات لمصادر البيانات المتنوعة: التكامل السلس مع مختلف المصادر المحلية والسحابية، مما يضمن استخراج البيانات وتوحيدها بسلاسة. 
• أتمتة سير العمل: تبسيط عملية إعداد البيانات بأكملها، بدءًا من التكامل وحتى التحويل، مما يوفر الوقت والموارد الثمينة. 

Astera يسد الفجوة بين البيانات الأولية والرؤى القابلة للتنفيذ، وتسهيل اتخاذ القرارات بشكل أسرع، والنمذجة التنبؤية، وفي نهاية المطاف نتائج أعمال أفضل.  

تجربة مباشرة كيف Asteraيمكن أن يؤدي استخراج البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي وإعداد البيانات المتطورة إلى إحداث ثورة في خطوط أنابيب البيانات الخاصة بك. انضم إلينا للحصول على عرض حي وابدأ رحلتك نحو إدارة بيانات سلسة ومؤتمتة ومفيدة اليوم!