1st New World, Dhaka 15538087991 [email protected]
التنقيب عن البيانات يمكن أن يمنح مؤسستك ميزة تنافسية من خلال تزويدك بالرؤى التي يمكن أن تقود عملية صنع القرار. دعنا نستكشف ما هو استخراج البيانات وكيف يمكن لمؤسستك الاستفادة منه. ما هو استخراج البيانات؟ التنقيب عن البيانات هو عملية تحليل مجموعات كبيرة من البيانات واستنتاج نتائج مفيدة منها.
إذاً ما هو التنقيب في البيانات – Data mining ؟. هي عملية دمج الطرق التقليدية لتحليل البيانات مع خوارزميات معقدة من أجل استخلاص معلومات دقيقة، مفيدة من بين كم هائل من البيانات غير المستخدمة، قد ...
مارس 5, 2022 من المصطلحات الشائعة جدًا التي سمعناها هي التنقيب في البيانات. قد يأتي للجميع على أنه شيء فريد أو مبتكر. ومع ذلك، فإن مفهوم التنقيب في البيانات لم يكن شيئًا حديثًا، ولكن هناك تاريخ وراءه. يمكن القول بسهولة أن مفهوم التنقيب في البيانات موجود منذ أكثر من قرن. ومع ذلك، فقد ظهر في دائرة الضوء فقط في الثلاثينيات.
التنقيب في البيانات هو فرع من فروع تحليلات البيانات أو جزء من إستراتيجية تحليلات تُستخدم للعثور على الأنماط المخفية أو التي لم يسبق معرفتها في البيانات. ما سبب أهمية التنقيب في البيانات؟ يُعد التنقيب في البيانات جزءًا مهمًا من أي مبادرة تحليلية ناجحة.
طرق عملية التنقيب عن البيانات المختلفة 1. الطرق المنظمة Association يتم استخدامه لإيجاد ارتباط بين عنصرين أو أكثر من خلال تحديد النمط المخفي في مجموعة البيانات ، وبالتالي يسمى أيضًا “تحليل العلاقة” وتستخدم هذه الطريقة في تحليل سلة السوق للتنبؤ بسلوك العميل، هناك نوعان من قواعد الرابطة:
إن علم تنقيب البيانات يعتبر من العلوم الحديثة نسبيًا، وهو يشكل امتدادًا لعلم التحليل الإحصائي والعصب الرئيسي لعلوم ذكاء الأعمال أو استخبارات الأعمال بكافة أشكالها والمستخدمة بشكل أساسي في مجال الأعمال.
التنقيب في البيانات هي عملية بحث محوسب ويدوي عن معرفة من البيانات دون فرضيات مسبقة عما يمكن أن تكون هذه المعرفة. كما ويعرف التنقيب في البيانات على أنه عملية تحليل كمية بيانات ، لإيجاد علاقة منطقية تلخص البيانات بطريقة جديدة تكون مفهومة ومفيدة لصاحب البيانات.
ويعتبر التنقيب في البيانات ضروريًا لكل من علم البيانات وذكاء الأعمال، ويدور بشكل أساسي حول الأنماط. بمجرد جمع البيانات وتخزينها، فإن الخطوة التالية هي فهمها - وإلا فلا معنى لها. ويتم إجراء تحليل البيانات بعدة طرق، من بينها استخدام مفاهيم مثل التعلم الآلي، حيث تُستخدم خوارزميات معقدة قابلة للتكيف لتحليل البيانات بشكل اصطناعي.
