-->
U3F1ZWV6ZTE5ODk4OTMyOTg0X0FjdGl2YXRpb24yMjU0Mjc0NTc5MzM=
recent
أخبار ساخنة

علم البيانات Data Science ومراحل العمل مع البيانات

علم البيانات Data Science ومراحل العمل مع البيانات

أصبح العالم الآن يتجه نحو التحول الرقمي بحيث أكثر من 90 % من البيانات في جميع الأجهزة والنظم المميكنة في العالم اليوم تم إنشاؤها ببساطة في آخر عامين وهذه الكميات المهولة من البيانات التي تسمى الآن بالبيانات الكبيرة Big Data.

تعد هذه الكميات الكبيرة من البيانات Big Data كنز كبير للشركات العملاقة  التي تريد معرفة سلوك مستخدميها وعلي استعداد تام لدفع الكثير من الأموال مقابل ذلك.

من هنا بدأت الحاجة لتحليل و معرفة الكمية الكبيرة من البيانات Big Data واستنتاج الكثير من خلالها لتطوير سياسة الشركات و البنوك و المنظمات و غيرها.

علم البيانات Data Science ومراحل العمل مع البيانات

ما هو علم البيانات Data Science

علم البيانات Data Science هو كل شيء يختص بتحليل البيانات واستنباط ما تدل عليه هذه البيانات وكيفية الحصول على رؤى واتجاهات بواسطة تحليل مجموعات البيانات المتنوعة التي تعطي ميزة تنافسية للشركات ويعد علم البيانات مزيج من علم الرياضيات وعلم الإحصاء والعلوم التطبيقية.

لماذا تحتاج علم البيانات Data Science

تحتاج الشركات إلى استخدام البيانات لتشغيل وتنمية أعمالها و الهدف الأساسي من علم البيانات هو مساعدة الشركات على اتخاذ قرارات تجارية سريعة التي يمكن أن تمكنها من الحصول على حصة أفضل في السوق وقيادة الصناعة التي تتواجد بها لتكون قادرة على المنافسة  في جميع الحالات .

فعلي سبيل المثال تقوم شركة Netflix العملاقة حاليا في مجال صناعه الأفلام و المسلسلات بتحليل المشاهدات  لفهم ما الذي يدفع اهتمام المستخدمين وتستخدم المعلومات لاتخاذ قرارات بشأن سلسلة الإنتاج.

كيف يتم الحصول علي البيانات

الحصول على البيانات أو جمع البيانات هو الخطوة الأولى في أي مشروع من مشاريع  علم البيانات لا يتم العثور على المجموعة الكاملة من البيانات المطلوبة في مكان واحد حيث يتم توزيعها عبر تطبيقات وأنظمة لخطوط العمل.

إدخال البيانات: يمكن إدخال البيانات بقيم بيانات جديدة للمؤسسة بواسطة الحاسوب أو عن طريق أشخاص وهذه العملية تستغرق وقتا طويلا ولكنها مطلوبة في بعض الحالات.

استقبال الإشارة: مصدر آخر لجمع البيانات بواسطة أجهزة البيانات وعادة ما تكون مستخدمة في أنظمة التحكم ولكنها الآن أكثر أهمية لنظم المعلومات مع وجود إنترنت الأشياء Internet of Things.

استخراج البيانات: استخراج البيانات هي عملية تعتمد على استرجاع البيانات من مصادر مختلفة يمكن أن تكون خوادم الويب web servers وقواعد البيانات databases والسجلات وغيرها.

ماذا يحدث للبيانات المجمعة سابقا

تخزين البيانات: يعطي  تخزين البيانات تأكيد على جمع وتخزين البيانات من مصادر مختلفة للوصول إليها وتحليلها وهو مستودع لجميع البيانات التي جمعتها المنظمة سابقا.

تنقية البيانات: تنظيف البيانات هي عملية تحديد وإزالة أو تصحيح السجلات غير الدقيقة من مجموعة البيانات أو الجداول أو قواعد البيانات ويشير إلى التعرف على القيم غير المكتملة أو غير الموثوق بها أو غير الدقيقة  أو القيم المكررة أو الأجزاء التي ليس لها صلة بالبيانات ومن ثم يتم إستعادة أو إزالة البيانات.


معالجة البيانات: خلال هذه المرحلة تتم معالجة البيانات باستخدام خوارزميات تعلم الآلة machine learning مع أن العملية نفسها قد تختلف قليلا اعتمادا على مصدر البيانات التي يتم معالجتها سواء كانت مجمعه بواسطة شبكات التواصل  الاجتماعية أوأجهزة التحكم المتصلة أو غيرها من المصادر.

هندسة البيانات: هذه الخطوة عبارة عن إطار مصمم لنقل البيانات من موقع إلى آخر وهي مليئة بالنماذج والقواعد التي تتحكم في ما البيانات التي سيتم جمعها كما أنها تتحكم في كيفية تخزين البيانات المجمعة وترتيبها وإدماجها واستخدامها في نظم البيانات.

ماذا تفعل بالبيانات النظيفة

الآن بعد أن يتم جمع البيانات وتخزينها يمكننا الانتقال إلى الخطوة التالية من معالجة البيانات.

استخراج البيانات: تعدين البيانات هو استخراج البيانات الصالحة لتتمكن الشركة أو المنظمة استخدامها في اتخاذ و صنع القرار.

التجميع والتصنيف: التجميع هو تقسيم أو تصنيف  البيانات إلى مجموعات بحيث تكون البيانات في نفس المجموعات أكثر تشابها مع البيانات الأخرى في نفس المجموعة والهدف من تلك المرحلة هو فصل المجموعات ذات السمات المماثلة وتعيينها في مجموعات مستقلة.

غالبا ما يقع فحص البيانات في مرحلتين: التحليل الاستكشافي والتحليل المؤكد يعمل الاثنان بشكل أكثر فعالية جنبا إلى جنب في بعض الأحيان يقارن تحليل البيانات الاستكشافية لعمل الأبحاث وهي عملية لجمع الأدلة والتحليل المؤكد هو عملية تقييم الأدلة.

التحليل التنبؤي

التحليلات التنبؤية هي عملية استخدام تحليلات البيانات لإجراء تنبؤات تستند إلى هذه البيانات وتستخدم هذه العملية البيانات إلى جانب التحليل والإحصاءات وتقنيات تعلم الآلة لإنشاء نموذج تنبؤي لاستنتاج أحداث المستقبل.

يتم استخدام التحليلات التنبؤية لتحديد استجابات العملاء أو مشترياتهم بالإضافة إلى تعزيز فرص البيع المتبادل وتساعد النماذج التنبؤية الشركات على جذب عملائها الأكثر ربحية والاحتفاظ بهم و تستخدم العديد من الشركات نماذج تنبؤية للتنبؤ بالمخزون وإدارة الموارد.

التحليل النوعي للبيانات

ببساطة هو عملية دراسة البيانات النوعية لتفسير ظاهرة محددة ويمنحك تحليل البيانات النوعي فهما لهدف البحث الخاص بك بواسطة الكشف عن الأنماط والموضوعات في بياناتك ويمكن لعلماء البيانات ونماذجهم أن يستفيدوا إلى حد بعيد من الأساليب النوعية.

كيف تعرض نتائجك

الإبلاغ عن البيانات: تنقل تقارير المعلومات التي جمعت نتيجة للبحث وتحليل البيانات  ويمكن أن تغطي التقارير مجموعة واسعة من الموضوعات ولكنها تركز عادة على نقل المعلومات بهدف واضح إلى جمهور محدد والتقارير الجيدة هي وثائق دقيقة وموضوعية وكاملة.

تصور البيانات: تصور البيانات هو تمثيل رسومي للمعلومات والبيانات باستخدام العناصر المرئية مثل الرسوم البيانية والخرائط وتوفر أدوات تصور البيانات طريقة يمكن الوصول إليها لرؤية وفهم الاتجاهات والقيم المتطرفة وأنماط البيانات.


صنع القرار: تكمن أهمية البيانات في اتخاذ القرار والنمو المستمر فهو يمكن للشركات من خلق فرص عمل جديدة وتوليد المزيد من الإيرادات، والتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية وتحسين الجهود التشغيلية وإنتاج رؤى قابلة للتنفيذ.

مواضيع ذات صلة

الاسمبريد إلكترونيرسالة