تقنيات #تنقيب_البيانات
٤. تحليل شجرة القرار
واحدة من أكثر التقنيات البصرية المستخدمة في عمليات التنقيب عن البيانات، وهي طريقة شائعة لاتخاذ القرارات الهامة.
تسمى شجرة القرارات الأخرى الانحدار، الذي يستخدم عندما يكون القرار المستهدف قيمة رقمية. مثلا: يمكن استخدام الانحدار عند تحديد قيمة المنزل. يمكن تشغيل كل من أشجار القرار من خلال برامج التعلم الآلي أ��ضًا.
هناك نوعان من تحليلات شجرة القرارات. واحد منهم يسمى التصنيف ، وهو ما تراه في المثال أعلاه لتحديد ما إذا كان الراكب قد نجا على تايتانيك أم لا. التصنيف يعتمد على المنطق، ويستخدم مجموعة متنوعة من الشروط إذا / أو، أو نعم / لا ، حتى يتم تحديد جميع البيانات ذات الصلة.
تقنيات #تنقيب_البيانات
۳. تحليل الإنحدار
تسمى هذه الصورة بتحليل الانحدار الخطي، والتي تعني في الأساس أنه يمكن رسم خط مستقيم لإظهار كيفية ارتباط كل متغير ببعضه البعض. في هذه الحالة، نرى أنه كلما زاد إجمالي اللبن الزبادي المجمد، ارتفعت درجة الحرارة والعكس صحيح.
إذا كان النشاط التجاري يهدف إلى إجراء تنبؤ استنادًا إلى تأثير أحد المتغيرات على الآخرين، فقد يشير إلى ما يسمى تحليل الانحدار التي تندرج أسفل تقنية التنقيب عن البيانات. يتم استخدامها عبر العديد من الصناعات لتخطيط الأعمال والتسويق، والتنبؤ المالي، والنمذجة البيئية وتحليل الاتجاهات.
الانحدار هو تقنية ا��تنقيب عن البيانات المستخدمة للتنبؤ بمجموعة من القيم العددية(القيم المستمرة)، مع إعطاء مجموعة بيانات معينة.
على سبيل المثال، يمكن استخدام الانحدار للتنبؤ بتكلفة منتج أو خدمة ، مع الأخذ في الاعتبار المتغيرات الأخرى.
تقنيات #تنقيب_البيانات
2. Association Rule Analysis
عندما يشتري أحد العملاء اثنتي عشرة بيضة، فمن المرجح أن يشتري الحليب بنسبة 80٪. إذا اقترحت من قب�� منتجات على موقع تجارة إلكترونية استنادًا إلى ما يوجد في سلة تسوقك، فسترى عندئذٍ عملية التنقيب الخاصة والمرتبطة بما قمت به من عمل
طبق وول مارت تقنية التنقيب عن البيانات بطريقة فريدة عام 2004 أثناء إعصار فرانسيس. من خلال معاملات التنقيب وبيانات المخزون، اكتشف المحللون أن مبيعات الفراولة البوب تارت كانت في الواقع أعلى بسبعة أضعاف قبل أن يضرب الإعصار. كما تم الكشف عن البيرة باعتبارها البند الأعلى مبيعا.
تقنيات #تنقيب_البيانات
۱. تحليل عنقودي
تحليل المجموعات مثل K-means ، يجمع في الأساس كميات كبيرة من البيانات معًا اعتمادًا على أوجه التشابه في المجموعات أو ما يسمى العنقودية. توضح الصورة أدناه ما قد يبدو عليه التحليل العنقودي. 1/2
تقنيات #تنقيب_البيانات
فيما تستخدم؟
هناك عدة طرق لاستخلاص المعرفة من التحليلات العنقودية. مثلا في التسويق لأغراض مختلفة. يستخدم تقسيم المستهلكين في التحليل العنقودي على أساس الفوائد المطلوبة من شراء المنتج.
٦. النشر Deployment
هنا نحتاج إلى تحديد كيفية استخدام النتائج. يجب تنظيم المعرفة المكتسبة وعرضها بطريقة يمكن لأصحاب المصلحة استخدامها. ووفقًا للمتطلبات، مرحلة النشر يمكن أن تكون بسيطة مثل إنشاء تقرير، أو معقدة مثل تنفيذ عملية تنقيب في البيانات القابلة للتكرار عبر المؤسسة.
٥. التقييم
في هذه المرحلة يتم تقييم النتيجة في سياق أهداف العمل. الهدف في هذه المرحلة هو تحديد ما إذا كان هناك أي قضية تجارية مهمة لم يتم النظر فيها بشكل كافٍ. في نهاية هذه المرحلة، يجب اتخاذ قرار الانتقال أو عدم الانتقال إلى مرحلة النشر Deployment.
في هذه المرحلة، عليك تحديد:
من أين جاءت البيانات؟
مْن الذي جمعها وهل كان جمعها يتبع الوسائل القياسية؟
ماذا تعني الأعمدة والصفوف المختلفة للبيانات؟
هل هناك أي ا��تصارات غير معروفة أو غير واضحة؟
وصف البيانات والتحقق من حجمها.
إمكانية الوصول وتوافر السمات.
تاريخ #تنقيب_البيانات
في بعض الأحيان يشار إليها باسم "اكتشاف المعرفة"، فمصطلح " التنقيب عن البيانات" لم يتم صياغته حتى التسعينات. لكن تأسيسه تداخل فيه عدة تخصصات علمية وهي: الإحصاءات، الذكاء الاصطناعي، التعلم الآلي، والنطاق المعرفي للأعمال ال��جارية. 3/4
تاريخ #تنقيب_البيانات
ونتيجة للنمو في هذا المجال، في 1999 عام بدأت عدة شركات كبيرة العمل معًا من أجل تأسيس المعايير والأشكال الرسمية لمنهج التنقيب في البيانات. وكانت نتيجة عملهم CRISP-DM التي ترمز إلى العملية القياسية عبر الصناعة للتنقيب في البيانات. 4/4
#تنقيب_البيانات
عندما تفكر في التعدين فأول ما يأتي ببالك هو استخراج الذهب أو الفضة أو أي معادن قيمة آخرى. في عالم البيانات الأمر لا يختلف كثيرًا. يمكنك استخراج البيانات لاكتشاف واستخراج الموارد المخفية والقيمة (الرؤى والمعرفة) والتي تعتبر واحدة من أهم الأصول القيمة لعملك.
التنقيب في البيانات بمثابة إيجاد إبرة في كومة قش.
تخيل أن لديك Petabyte كامل من البيانات التي تعتبر منجمك من الرؤى والمعر��ة، ما تبحث عنه بداخلها هي البيانات الثمينة بينما الباقي فهو مجرد نفايات لا فائدة منها.
#تنقيب_البيانات