أساسيات علم تحليل البيانات هو عملية تحويل البيانات الأولية إلى رؤى قابلة للتنفيذ، ومن أجل القيام بذلك، تحتاج إلى فهم قوي للإحصاءات والتعلم الآلي.
وسوف يقودك هذا الدليل إلى أساسيات علم تحليل البيانات، بما في ذلك كيفية جمع البيانات وإجراء التحليل وإجراء التنبؤات.
التجهيز المسبق للبيانات
تعد المعالجة المسبقة في أساسيات علم تحليل البيانات الخطوة الأولى في علم البيانات، والهدف من المعالجة المسبقة هو تنظيف وتنظيم البيانات بحيث تكون جاهزة للتحليل ، ويمكن أن تستغرق هذه العملية وقتًا طويلاً، ولكن من المهم التأكد من أن البيانات دقيقة وموثوقة.
ويمكن أن تشمل المعالجة المسبقة عدة مهام مثل :
- إزالة الضوضاء
- توحيد البيانات
- تحويل المتغيرات
وبمجرد معالجة البيانات مسبقًا، يمكن تحليلها باستخدام مجموعة متنوعة من التقنيات.
استكشاف علم تحليل البيانات
من أجل تحقيق أقصى استفادة من بياناتك، تحتاج إلى فهمها واستكشاف البيانات هو عملية التعرف على بياناتك.
وهذا يشمل فهم توزيع البيانات، وتحديد أي الأنماط أو العلاقات، وكذلك التحقق من القيم المتطرفة.
ويمكن استكشاف البيانات يدويا أو باستخدام أدوات برمجية ، وبمجرد أن يكون لديك فهم شامل لبياناتك، يمكنك البدء في صياغة الفرضيات واختبارها مقابل البيانات.
وهذه هي عملية اختبار الفرضية ، ويتطلب اختبار الفرضية وقتًا وجهدًا، خاصةً إذا كان شيئًا جديدًا أو غير مثبت.
نمذجة البيانات
تعتبر الأنماط من حولنا، بعضها واضح وبعضها مخفي إذ يبحث محللو أساسيات علم البيانات وعلماء البيانات عن أنماط في البيانات لمساعدتهم على فهم ما يحدث والتنبؤ بالأحداث المستقبلية ، وهناك العديد من التقنيات التي يمكن استخدامها للعثور على أنماط في البيانات، بما في ذلك نمذجة البيانات واستخراج البيانات.
نمذجة البيانات : هي عملية إنشاء نموذج للبيانات يمكن استخدامه لفهم سلوك البيانات والتنبؤ به.
التنقيب عن البيانات : هي عملية إيجاد أنماط في البيانات باستخدام مجموعة متنوعة من التقنيات، مثل خوارزميات التعلم الآلي، وبمجرد العثور على هذه الأنماط، يمكن استخدامها لعمل تنبؤات حول الأحداث المستقبلية أو لتحسين قرارات العمل.
نشر النماذج
يعد نشر النماذج جزءًا مهمًا من تحليل أساسيات علم البيانات، ومن أجل استخدام النموذج، يجب أن يكون في تنسيق حتى يتمكن أن يستخدمه البرنامج.
بشكل عام، هذا يعني أن النموذج يجب أن يكون في شكل رياضي بعد إنشاء النموذج، يجب اختباره للتأكد من أنه يعمل بشكل صحيح.
بمجرد اختباره، يمكن استخدامه في البرنامج.
هناك طريقتان أساسيتان لنشر النماذج.
- الطريقة الأولى هي استخدام النموذج مباشرة في البرنامج.
على سبيل المثال، إذا تم إنشاء نموذج في برنامج جدول بيانات وتم تخزينه كجدول بيانات، فيمكن استخدامه مباشرة في البرنامج.
- الطريقة الثانية لاستخدام النماذج هي الحصول على برنامج كمبيوتر يعرف كيفية استخدام النموذج.
بعد ذلك، يمكن لبرنامج الكمبيوتر استخدام النموذج واختباره ، وهذا يسمح بمزيد من المرونة في تحليل البيانات حيث يمكن للمستخدم اختيار نوع التنسيق لاستخدامه.
التنبؤ
في أي مجال، من المجالات تعد البيانات ضرورية لاتخاذ قرارات سليمة.
ويمكن استخدام البيانات للتنبؤ بالأحداث المستقبلية من خلال تحليل الأنماط في الماضي.
وفي مجال الأعمال، على سبيل المثال، يمكن استخدام تحليل البيانات للتنبؤ باتجاهات المبيعات والتخطيط لاحتياجات المخزون.
وفي السياسة، يمكن استخدام البيانات للتنبؤ بأنماط التصويت ووضع استراتيجية لجهود الحملة.
ويمكن أيضًا استخدام تحليل البيانات للبحث العلمي للتنبؤ بنتائج التجارب واختبار نظريات جديدة.
فالمفتاح لاستخدام البيانات بشكل فعال للتنبؤات هو فهم الأنماط الأساسية في البيانات.
ومن خلال تحديد هذه الأنماط، يمكن للمحللين إجراء تنبؤات دقيقة حول ما سيحدث في المستقبل.
وفي الختام، يعد علم البيانات أداة أساسية لفهم واتخاذ القرارات في العالم الحديث.
ومن خلال فهم أساسيات علم البيانات، يمكنك البدء في الاستفادة من هذه الأداة القوية في حياتك وعملك.
اترك تعليقك عن مدى رضاك بموقعنا