تلعب تصفية البيانات دورًا أساسيًا في تقليل الوقت الحسابي وتعزيز دقة نماذج الذكاء الاصطناعي. نظرًا للحاجة المتزايدة للمؤسسات لإدارة كميات كبيرة من البيانات، أصبح الاستفادة من تصفية البيانات أمرًا لا غنى عنه. 

ما هي تصفية البيانات؟

تصفية البيانات هي عملية تضييق نطاق المعلومات الأكثر صلة من مجموعة بيانات كبيرة باستخدام شروط أو معايير محددة. يجعل التحليل أكثر تركيزا وكفاءة.

تتيح لك تصفية البيانات تحليل البيانات ذات الصلة بسرعة دون غربلة مجموعة البيانات بأكملها. يمكنك تصفية البيانات بغض النظر عن نوعها، بما في ذلك الأرقام والفئات والنصوص وبيانات السلاسل الزمنية المعقدة.

تصفية البيانات مقابل فرز البيانات مقابل أخذ عينات البيانات

على الرغم من أن تصفية البيانات تساعد في معالجة كميات كبيرة من البيانات، إلا أنها ليست الطريقة الوحيدة. يمكن أن يساعد أخذ عينات البيانات وفرزها أيضًا في استخلاص الرؤى من مجموعة بيانات كبيرة. فيما يلي نظرة عامة مختصرة ومقارنة:

• تصفية البيانات: تحديد مجموعة فرعية من البيانات بناءً على معايير محددة.
• فرز البيانات: ترتيب البيانات ترتيبًا محددًا، إما تصاعديًا أو تنازليًا.
• أخذ عينات البيانات: يختار مجموعة فرعية تمثيلية من مجموعة بيانات أكبر للتحليل.

يمكن استخدام كل طريقة بمفردها أو مجتمعة لاستخلاص الرؤى من كميات كبيرة من البيانات.

ما هو استخدام تصفية البيانات؟

• تقييم مجموعة البيانات: تصفية المساعدات في تحليل البيانات استكشافية من خلال المساعدة في تحديد الأنماط أو الاتجاهات أو الحالات الشاذة داخل مجموعة البيانات.  
• معالجة السجلات: تعمل تصفية البيانات على تبسيط سير العمل عن طريق معالجة السجلات بناءً على معايير محددة مسبقًا.  
• إزالة البيانات غير ذات الصلة: يمكن أن تساعد البيانات التي تمت تصفيتها في إزالة البيانات غير ذات الصلة قبل إعادة الهيكلة عبر المحورية أو التجميع/التجميع أو وسائل أخرى.  

فوائد استخدام تصفية البيانات

إن المنظمات التي تعطي الأولوية لتصفية البيانات هي في وضع أفضل لاستخلاص رؤى قيمة من بياناتها. إليك كيف يمكن أن تساعدك تصفية البيانات في الحصول على ميزة تنافسية.

• يعزز التركيز: تسمح لك تصفية البيانات بتجاهل البيانات غير ذات الصلة، مما يتيح التركيز بشكل أكبر على المعلومات التي تتوافق مع أهدافها، مما قد يؤدي إلى تحسين جودة الرؤى.
• يزيد الدقة: تساهم تصفية القيم المتطرفة والسجلات الخاطئة في عملية تحليل بيانات أكثر موثوقية وتحسين دقة النتائج.
• يحسن استخدام الموارد: يمكن أن يؤدي العمل باستخدام مجموعات بيانات أصغر حجمًا ومفلترة إلى تقليل الموارد اللازمة للتحليل، مما يؤدي إلى توفير محتمل في التكاليف.
• يدعم التحليل المخصص: تصفية البيانات تلبي الاحتياجات التحليلية الفريدة عبر مختلف المشاريع أو الأقسام من خلال إنشاء مجموعات بيانات مصممة خصيصًا لمعايير محددة.

أنواع تقنيات تصفية البيانات

يمكن أن تساعدك تقنيات تصفية البيانات في الوصول بسرعة إلى البيانات التي تحتاجها.

طرق التصفية الأساسية

تصفية اساسية يتضمن تقنيات بسيطة مثل النطاق أو العضوية المحددة. على سبيل المثال، في قاعدة بيانات درجات الحرارة المسجلة على مدار العام، أ مرشح النطاق يمكن استخدامها لاختيار كافة السجلات حيث كانت درجة الحرارة بين 20 درجة مئوية و 30 درجة مئوية. وبالمثل، أ تعيين مرشح العضوية يمكن تحديد سجلات لأشهر محددة، مثل يونيو ويوليو وأغسطس.

التصفية حسب المعايير

التصفية حسب المعايير يتضمن تصفية أكثر تقدمًا بناءً على معايير أو شروط متعددة. على سبيل المثال، قد تقوم شركة التجارة الإلكترونية بتصفية بيانات العملاء لاستهداف حملة تسويقية. ويمكنهم استخدام معايير متعددة، مثل العملاء الذين اشتروا أكثر من 100 دولار في الشهر الماضي، والذين تتراوح أعمارهم بين 25 و35 عامًا، وقد سبق لهم شراء منتجات إلكترونية.

التصفية حسب النطاق الزمني

مرشحات زمنية العمل عن طريق اختيار البيانات ضمن إطار زمني محدد. قد يستخدم المحلل المالي أ مرشح النطاق الزمني لتحليل اتجاهات سوق الأوراق المالية عن طريق تصفية بيانات المعاملات لتشمل فقط تلك التي حدثت في الربع الأخير. ويساعد ذلك في التركيز على سلوكيات السوق الأخيرة والتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية.

تصفية النص

تصفية النص يتضمن تقنيات لتصفية البيانات النصية، مثل مطابقة الأنماط. على سبيل المثال، قد تقوم إحدى منصات الوسائط الاجتماعية بتصفية المنشورات التي تحتوي على كلمات رئيسية أو عبارات محددة لمراقبة المحتوى المتعلق بحدث أو موضوع معين. وباستخدام مطابقة الأنماط، يمكنهم تصفية جميع المشاركات باستخدام الهاشتاج #EarthDay.

التصفية الرقمية

التصفية الرقمية يتضمن طرقًا لتصفية البيانات الرقمية بناءً على عتبات القيمة. يمكن تصفية قاعدة بيانات الرعاية الصحية لتحديد المرضى الذين يعانون من ارتفاع ضغط الدم عن طريق تعيين مرشح رقمي ليشمل جميع السجلات التي يكون فيها الضغط الانقباضي أعلى من 140 ملم زئبق والضغط الانبساطي أعلى من 90 ملم زئبق.

التصفية المخصصة

تصفية مخصصة يشير إلى المرشحات المحددة من قبل المستخدم لتلبية الاحتياجات المتخصصة. قد يقوم عالم الأحياء الذي يدرس النمو السكاني لأحد الأنواع بإنشاء مرشح مخصص ليشمل نقاط البيانات التي تتطابق مع مجموعة معقدة من الظروف، مثل العلامات الجينية المحددة، وأنواع الموائل، والسلوكيات الملحوظة، لدراسة العوامل التي تؤثر على التغيرات السكانية.

ويمكن تطبيق هذه التقنيات لاستخراج معلومات ذات معنى من مجموعات البيانات الكبيرة، مما يساعد في عمليات التحليل وصنع القرار.

أدوات وبرامج تصفية البيانات

يمكن إجراء تصفية البيانات عبر البرمجة النصية اليدوية أو الحلول بدون تعليمات برمجية. وفيما يلي نظرة عامة على هذه الأساليب:

تصفية البيانات يدويًا

غالبًا ما تتضمن تصفية البيانات اليدوية كتابة نصوص برمجية مخصصة بلغات البرمجة مثل R أو Python. توفر هذه اللغات مكتبات ووظائف قوية لمعالجة البيانات.

مثال: في بايثون، تُستخدم مكتبة الباندا بشكل شائع لمهام تحليل البيانات. قد يكتب عالم البيانات برنامجًا نصيًا باستخدام الباندا لتصفية مجموعة بيانات من تعليقات العملاء، مع تحديد الإدخالات التي تحتوي فقط على كلمات رئيسية معينة تتعلق بميزة منتج محل اهتمام. يمكن أن يبدو البرنامج النصي كما يلي:

Python 

استيراد الباندا كما pd 

# تحميل مجموعة البيانات 

df = pd.read_csv('customer_feedback.csv') 

# تحديد الكلمات الرئيسية ذات الاهتمام 

الكلمات الرئيسية = ["عمر البطارية"، "الشاشة"، "الكاميرا"] 

# قم بتصفية مجموعة البيانات للتعليقات التي تحتوي على الكلمات الرئيسية 

filtered_df = df[df['feedback'].str.contains('|'.join(keywords))] 

استخدام برنامج تصفية البيانات بدون كود

يسمح لك برنامج تصفية البيانات بدون تعليمات برمجية بتصفية البيانات من خلال واجهة المستخدم الرسومية (GUI) دون كتابة التعليمات البرمجية. تم تصميم هذه الأدوات لتكون سهلة الاستخدام ويمكن للأشخاص ذوي الخبرة القليلة في البرمجة الوصول إليها. باستخدام إمكانيات التعبيرات العادية، لديك المرونة اللازمة لكتابة تعبيرات التصفية المخصصة.

مثال: يريد قسم التسويق في أحد البنوك تحليل بيانات معاملات العملاء لتحديد العملاء المحتملين لمنتج استثماري جديد. تتضمن البيانات أنواع المعاملات المختلفة والمبالغ والأوصاف. يهتم الفريق بشكل خاص بالعملاء الذين أجروا معاملات كبيرة في العام الماضي والتي قد تشير إلى اهتمامهم بفرص الاستثمار.

باستخدام أداة تصفية البيانات بدون تعليمات برمجية، يمكن لفريق التسويق تصفية السجلات التي تحتوي على مصطلحات مثل "شراء الأسهم" أو "استثمار السندات" أو "صندوق الاستثمار المشترك" في حقل وصف المعاملة. كما يقومون أيضًا بتعيين مرشح رقمي لتضمين المعاملات التي تزيد عن مبلغ معين. تتيح لهم واجهة المستخدم الرسومية للأداة إدخال هذه المعلمات بسهولة دون كتابة تعليمات برمجية معقدة.

والنتيجة هي قائمة تمت تصفيتها بالعملاء الذين يستوفون المعايير، والتي يمكن للبنك استخدامها بعد ذلك لاستهداف حملتهم التسويقية للمنتج الاستثماري الجديد.

أفضل الممارسات لتصفية البيانات بشكل فعال

من الضروري اتباع أفضل الممارسات الموضحة أدناه للتأكد من أن تصفية البيانات تتسم بالفعالية والكفاءة قدر الإمكان:

تحديد أهداف واضحة

وجود أهداف واضحة لما تريد تحقيقه من خلال تصفية البيانات. قبل أن تبدأ، اسأل نفسك:

• ما هي الرؤى المحددة التي أحاول الحصول عليها؟
• ما هي البيانات ذات الصلة بتحليلي؟
• كيف سيتم استخدام البيانات التي تمت تصفيتها؟

تعمل الأهداف الواضحة على توجيه عملية التصفية، مما يضمن توافق النتائج مع أهدافك التحليلية أو التشغيلية.

فهم بنية البيانات وتنسيقها

يعد الفهم الشامل لبنية البيانات وتنسيقها أمرًا ضروريًا. خذ بعين الاعتبار ما يلي:

• هل البيانات منظمة أم شبه منظمة أم غير منظمة؟
• ما هي أنواع بيانات الأعمدة التي أهتم بها؟
• هل هناك أي علاقات بين نقاط البيانات التي يجب الحفاظ عليها؟

يساعد فهم هذه الجوانب في تطبيق عوامل التصفية الأكثر ملاءمة ويمنع المشكلات المحتملة مثل فقدان البيانات أو سوء تفسيرها.

استخدم مرشحات متعددة للتحليل المعقد

بالنسبة للتحليل المعقد، قد لا يكون مرشح واحد كافيًا. بدلاً من ذلك، استخدم مجموعة من المرشحات للتعمق في البيانات:

• قم بتطبيق مرشح نطاق متبوعًا بمرشح فئوي لتضييق مجموعة البيانات الخاصة بك.
• استخدم مرشحات النص مع المرشحات الرقمية لتقسيم البيانات بشكل أكبر.

يمكن أن توفر عوامل التصفية المتعددة عرضًا أكثر دقة للبيانات، مما يكشف عن رؤى أعمق.

التحقق من صحة النتائج وضبط المرشحات حسب الحاجة

التحقق المنتظم من نتائج التصفية ضروري لضمان الدقة. بعد تطبيق المرشحات، تحقق مما يلي:

• النتائج تلبي أهدافك الأولية.
• البيانات التي تمت تصفيتها منطقية في سياق أهدافك.
• أي حالات شاذة أو نتائج غير متوقعة تحتاج إلى التحقيق.

إذا لم تكن النتائج مرضية، فاضبط عوامل التصفية وأعد التحقق من صحتها. تساعد هذه العملية التكرارية على تحسين استراتيجية التصفية للحصول على أفضل النتائج الممكنة.

يساعد الالتزام بأفضل الممارسات هذه على زيادة فعالية تصفية البيانات، مما يؤدي إلى رؤى أكثر موثوقية وقابلة للتنفيذ.

تعمل تصفية البيانات على تحسين الكفاءة الحسابية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل كبير، مما يؤدي إلى تحسين دقتها. وقد أدى ظهور أدوات تصفية البيانات بدون تعليمات برمجية إلى تبسيط هذه العملية، مما يتيح لك تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي التي ليست فقط أكثر دقة ولكنها أيضًا أكثر كفاءة.

كيفية Asteraتوفر تصفية البيانات بدون كود 80% من وقتك

Astera Dataprep هي أداة لتصفية البيانات بدون تعليمات برمجية تلغي الحاجة إلى الترميز المعقد، وتبسط المهام المتكررة، وتضمن الاتساق عبر المشاريع، وتقدم رؤى فورية حول صحة البيانات، مما يوفر بشكل جماعي ما يصل إلى 80% من الوقت الذي يتم إنفاقه عادةً في إعداد البيانات. فإنه يوفر: 

• واجهة السحب والإفلات يستخدم حقول الإشارة والنقر لتصفية البيانات، وتبسيط إعداد البيانات. 
• وصفات إعداد البيانات توحيد إعداد البيانات عبر مجموعات بيانات متعددة، مما يقلل بشكل كبير من الوقت والجهد. 
• مرئيات صحة البيانات تقديم تعليقات مرئية فورية حول جودة بياناتك، مما يسمح لك بتحديد المشكلات ومعالجتها بسرعة مثل التناقضات أو القيم المفقودة. 
• الشبكة في الوقت الحقيقي يوفر إطار بيانات ديناميكيًا يتم تحديثه في الوقت الفعلي أثناء تحويل البيانات داخل النظام الأساسي، مما يمنحك عرضًا تفاعليًا للبيانات ويوضح التأثيرات المباشرة لمعالجة البيانات. 
• تدفقات البيانات الآلية: تقليل الحاجة إلى التدخل اليدوي. 
• تعبيرات تصفية بديهية إجراء مطابقة أنماط معقدة من خلال واجهة سهلة الاستخدام، مما يوفر الوقت في كتابة التعليمات البرمجية وتصحيح الأخطاء. 
• موصلات مسبقة الصنع تمكين التكامل السريع مع مصادر البيانات المختلفة. 
• التحقق المتقدم من صحة البيانات وتنميطها ضمان دقة البيانات واتساقها، مما يسمح لك بالتحقق من صحة البيانات مقابل القواعد المحددة مسبقًا وبيانات الملف الشخصي لتحليل الجودة. 

هل أنت مستعد لتحويل إدارة البيانات وتوفير الوقت الثمين؟ يحاول Astera داتابريب، أداة إعداد البيانات الشاملة التي تعمل على تبسيط تصفية البيانات وتكاملها وتحويلها. 

ابدأ رحلتك مع Astera إعداد البيانات اليوم وإحداث ثورة في كيفية التعامل مع البيانات!