علم البيانات وتخزينها أصبح أكثر أهمية مع دخول العالم عصر البيانات الضخمة. لسنوات عديدة ، كان تطوير حلول تخزين البيانات أولوية ومشكلة قصوى للمؤسسة. ومع ذلك ، فإن معالجة البيانات هي الآن محور التركيز الرئيسي ، وعلوم البيانات هي مفتاح معالجة البيانات الآن بعد أن عالجت Hadoop والأطر الأخرى مشكلة التخزين بشكل فعال. لهذا السبب، فإن فهم علم البيانات وكيف يمكن أن يدعم الشركات في تنفيذ استراتيجيات فعالة أمر بالغ الأهمية.
هل تعلم أن علم البيانات هو واحد من أكثر المجالات إثارة للاهتمام في العصر الحديث؟ فهل فكرت يومًا في كيفية استخدام البيانات لاكتشاف التحليلات واتخاذ القرارات الذكية؟ يُعد علم البيانات فرصة فريدة لفهم العالم من حولنا بشكل أفضل، ولديه القدرة على تحويل البيانات إلى قصص واقعية تعني الكثير لنا.
بعد النظرة الأولى، يمكن أن يكون علم البيانات معقدًا وغامضًا، ولكن الحقيقة هي أنه يمكن لأي شخص تعلم أساسياته واستخدامها في مجاله الخاص. بمجرد تحويل البيانات المبعثرة إلى معلومات قيمة، يمكننا اتخاذ قرارات استراتيجية وتحقيق تحسينات كبيرة في الأعمال والحياة اليومية.
ولكن هذه المقالة ليست مجرد مقدمة تعريفية لعلم البيانات، إنها رحلة إلى العالم الشيق والمدهش للتحليل البياني واستخدام البيانات لتحقيق النجاح. فسنستكشف أحدث التقنيات والأدوات المستخدمة ونلقي نظرة على دراسات الحالة الحقيقية التي أحدثت ثورة في مجالات متعددة. فلنتوغل في عالم البيانات المذهل ونكتشف سحره وفوائده الكبيرة.
فهرس المقالة:
- تعريف علم البيانات.
- ما أسباب أهمية علم البيانات؟
- ماذا يقوم عالم البيانات بفعله ومن هو؟
- ما الذي يميز علم البيانات عن ذكاء الأعمال؟
- دورة حياة علم البيانات
- دراسة حالة عملية مثالية لعلم البيانات
- ما يجعل عالم البيانات فريدًا ومتميزا؟
ما هو علم البيانات (Data science)؟
علم البيانات (Data science) هو مجموعة من الأنشطة التي يتم تنظيمها معًا. يبدأ بجمع البيانات ثم تخزينها في أطر. ثم يتبع ذلك تنظيف البيانات لإزالة الأجزاء غير المرغوب فيها والمكررة وأيضًا تصحيح البتات الخاطئة وإكمال البيانات غير المكتملة.بعد الانتهاء من كل عملية التقليم، يتبع ذلك تحليل البيانات باستخدام العديد من النماذج الإحصائية والرياضية. هذه المرحلة هي فهم الأنماط المخفية في البيانات. يتم اتباع كل هذا أخيرًا من خلال توصيل كل شيء للإدارة العليا حتى يتمكنوا من اتخاذ القرارات المتعلقة بالمنتجات الجديدة أو المنتجات الحالية.
يجمع علم البيانات بين عناصر الرياضيات والإحصاء وعلوم الكمبيوتر وخبرة المجال لتحليل كميات كبيرة من البيانات وكشف الأنماط والاتجاهات والارتباطات. يستخدم علماء البيانات أدوات وتقنيات وخوارزميات مختلفة لمعالجة البيانات وتفسيرها، بهدف نهائي هو اتخاذ قرارات مستنيرة وحل المشكلات المعقدة.
يمكن أن تستفيد جميع أنواع تحديات الأعمال من منهجيات علوم البيانات والخوارزميات والأدوات. يمكن استخدام البيانات لتحسين مسارات المبيعات، واكتشاف مجموعات العملاء التي تفضل عناصر معينة، واكتشاف أنواع الخصومات التي يقدّرها المستهلكون أكثر، وما إلى ذلك. يمكن أيضًا تطبيق علم البيانات على العمليات الداخلية للشركة لزيادة الإنتاجية.
يجب أن نعلم بإن علم البيانات في جوهره يدور حول فهم البيانات وطرح الأسئلة الصحيحة واستخدام المهارات التحليلية لاشتقاق معلومات مفيدة. ويشمل جمع البيانات وتنظيفها ومعالجتها مسبقًا وتحليل البيانات الاستكشافية والنمذجة الإحصائية والتعلم الآلي وتصور البيانات.
من خلال الاستفادة من تقنيات علوم البيانات، يمكن للمؤسسات اكتساب رؤى قيمة يمكنها دفع نمو الأعمال وتحسين العمليات وتحسين عملية صنع القرار وتعزيز تجارب العملاء.
أسباب أهمية علم البيانات؟
اعتادت معظم البيانات أن تكون صغيرة ومنظمة. وبالتالي ، يمكن استخدام تقنيات ذكاء الأعمال لفحصها. لكن معظم البيانات في الوقت الحاضر إما شبه منظمة أو غير منظمة. مصادر عديدة، بما في ذلك السجلات المالية، ملفات نصية، أشكال الوسائط المتعددة، أجهزة الاستشعار، هي مصدر هذه البيانات.لا يمكن معالجة هذا التنوع الهائل وحجم البيانات بواسطة أنظمة ذكاء الأعمال الأساسية. لهذا السبب، من أجل التعامل مع البيانات وتقييمها، نحتاج إلى أدوات وخوارزميات تحليلية أكثر تعقيدا وقوة، مثل لغة بايثون - Python يمكنك استخدامها فى مجال تحليل البيانات.
في طبيعة الحال، هناك عوامل أخرى تجعل علم البيانات مهما.فيما يلي بعض الأمثلة على تطبيقات علوم البيانات في العديد من المجالات:تمتلك الشركات بالتأكيد معلومات عن عمر عملائها ودخلهم وعمليات البحث والمشتريات السابقة عبر الإنترنت. باستخدام هذه البيانات ، قد يتم تعليم النماذج لفهم رغبات المستهلك وتقديم توصيات أكثر عمقًا للمنتج لهم.
حالياً، يتم استخدام أجهزة الاستشعار و الرادارات والكاميرات والليزر بواسطة السيارات المستقلة لرسم خريطة لبيئتها. ثم يحددون متى يتم الإسراع، ومتى يتم الإبطاء، ومتى يتم المرور، ومتى يتم المرور باستخدام هذه البيانات و خوارزميات التعلم الآلي المتطورة.
لإنشاء نماذج، يمكن جمع وفحص البيانات من الأقمار الصناعية والطائرات والسفن والرادارات. تساعد هذه النماذج في التنبؤ بالكوارث الطبيعية المحتملة بالإضافة إلى الطقس. لذلك، يمكن اتخاذ الإجراءات المناسبة لإنقاذ الأرواح باستخدام علم البيانات.
يتم تطبيق التعلم الآلي في العديد من المجالات، كما توضح الصورة أدناه.
 |
| تطبيق التعلم الآلي في العديد من المجالات |
ماذا يفعل عالم البيانات ومن هو؟
يستخدم علماء البيانات معرفتهم الواسعة في مجموعة متنوعة من المجالاتlمثل علم البرمجة، وتحليل البيانات لمواجهة تحديات البيانات الصعبة. لتحليل البيانات بشكل صحيح ، يجب أن يكون لديهم خلفية في عدد من التخصصات المتعلقة بالرياضيات والاحصاء وعلوم الكمبيوتر وتكنولوجيا المعلومات (على الرغم من أنهم قد لا يكونون متخصصين في جميع هذه المجالات.
إنهم يحلون المشكلات ويقدمون نتائج ضرورية لتوسيع المؤسسة وتطويرها من خلال استخدام أحدث التقنيات. بالمقارنة مع البيانات الخام ، فإن البيانات التي يقدمها علماء البيانات أكثر قيمة بكثير.
ما يميز علم البيانات من ذكاء الأعمال؟
يتم خلط علم البيانات وذكاء الأعمال في بعض الأحيان في بيئة الأعمال (ثنائية). ما يميز هذين عن بعضهما البعض؟ تقوم كل من العمليات التي تركز على البيانات وذكاء الأعمال وعلوم البيانات بتحويل البيانات إلى معلومات مفيدة لصنع القرارات. ومع ذلك، هناك بعض الاختلافات الطفيفة بين الاستراتيجيتين.
بشكل عام ، يسعى علم البيانات إلى التنبؤ بالأنماط المستقبلية، بينما يركز ذكاء الأعمال على فحص البيانات التاريخية.
الفرق بين علم البيانات وذكاء الأعمال؟
فيما يلي الفروق الرئيسية بين علم البيانات وذكاء الأعمال:
علم البيانات المستهدفة
يركز على التعرف على الأنماط التاريخية ويقدم حلولا للاستعلامات مثل: ما حدث خلال الفترة السابقة ؟أو ما هي الاتجاهات الناشئة ؟
هدفها الرئيسي هو الحصول على المعلومات من مجموعات البيانات وتوليد التنبؤات باستخدام تلك المعرفة.
يوفر علم البيانات حلولا للاستعلامات مثل" ماذا سيحدث " أو ما هي النتيجة الأكثر احتمالا؟.
المهارات المطلوبة
توجد عدة مهارات يجب ان تكون عند عالم البيانات وهي كالتالي:
مصممة للتعامل مع كميات هائلة من البيانات الديناميكية غير المنظمة.
يشمل قدرات تقنية إضافية مثل الترميز واستخراج البيانات.
- قدرات تقنية إضافية مثل الترميز واستخراج البيانات.
- فهم أكثر تقدمًا للإحصاءات والقطاع ذي الصلة.
- معرفة أساسية بالأعمال والإحصاءات.
- مهارات ترجمة البيانات وتصورها.
جمع وإدارة البيانات
مصممة للتعامل مع البيانات التي هي منظمة تنظيمًا جيدًا.مصممة للتعامل مع كميات هائلة من البيانات الديناميكية غير المنظمة.
القدرة على التصور
يتطلب فهمًا أكثر تطورًا للإحصاءات والموضوع ذي الصلة.يشمل قدرات تقنية إضافية مثل الترميز واستخراج البيانات.
التعقيد
يستخدم عددًا أقل من الأموال والموارد وهو أكثر فائدة لإدارة العمليات اليومية في الشركات.
التعامل مع البيانات الديناميكية ومتطلبات القدرات المتقدمة أكثر صعوبة من حيث القدرة التنبؤية.
دورة حياة علوم البيانات
يعد التسرع في جمع البيانات وتحليلها دون معرفة الاحتياجات أو حتى الإطار الصحيح لتحدي الأعمال خطأ نموذجيا ينشأ كثيرا في مبادرات علوم البيانات. لضمان تشغيل المشروع بشكل جيد ، من الأهمية بمكان الالتزام بكل مرحلة من مراحل إجراء تحليل البيانات. يتم تلخيص المراحل الرئيسية لدورة حياة علم البيانات بإيجاز هنا. |
| المراحل الرئيسية لدورة حياة علم البيانات |
الخطوة 1: البحث: قبل البدء في المشروع ، من الأهمية بمكان التحقق من الاحتياجات والأولويات والميزانية. القدرة على طرح الأسئلة المناسبة أمر لا بد منه. في هذه المرحلة ، يجب عليك تحديد ما إذا كان لديك ما يكفي من الموظفين والتكنولوجيا والوقت والبيانات لإكمال المشروع. من الضروري أيضا تطوير الافتراضات الأساسية وتحديد تحدي الأعمال.
الخطوة 2: إعداد البيانات يدعو إلى الجمع التحليلي الذي يسمح لك أن تفعل تحليل البيانات الجارية على المشروع. بالإضافة إلى ذلك ، يجب عليك التحقق من البيانات ومعالجتها مسبقا قبل النمذجة. يمكن تنظيف البيانات وتحويلها وتصورها باستخدام مجموعة متنوعة من التقنيات والموارد. سيساعدك هذا في تحديد عوامل التشتيت وتحديد كيفية ارتباط المتغيرات ببعضها البعض.
الخطوة 3: التخطيط للنموذج حان الوقت لإجراء دراسة استكشافية على البيانات باستخدام الأساليب الإحصائية وأدوات التصور الأخرى بعد أن تم تطهيرها وإعدادها. في هذه المرحلة ، يمكنك اختيار النهج والاستراتيجيات للتوظيف من أجل توضيح الروابط بين المتغيرات. سيتم بناء تنفيذ الخطوة التالية للخوارزميات على هذه العلاقات. وتشمل أدوات تخطيط نموذج R, SQL Analysis services, SAS/ACCESS..
المرحلة 4: النمذجة: لتدريب النموذج واختباره ، يجب عليك إنشاء مجموعات بيانات في هذه المرحلة. في هذه المرحلة ، يجب عليك تحديد ما إذا كان يمكن تنفيذ النماذج باستخدام أداتك الحالية أو ما إذا كانت هناك حاجة إلى بيئة أكثر قوة للمعالجة السريعة والمتزامنة.
من أجل بناء النموذج ، ستقوم أيضا بالتحقيق في طرق أخرى بما في ذلك التصنيف وقواعد الارتباط والتجميع. ويمكن بناء نماذج باستخدام برامج مثل:
- SAS Enterprise Miner
- WEKA
- SPCS Modeler
- Matlab
- Alpine Miner
- Statica can be used to build models
مثال دراسة حالة
دعنا نستخدم مجموعة بيانات افتراضية ونتجول في دورة حياة علم البيانات الكاملة خطوة بخطوة للتنبؤ بفرصة الإصابة بمرض السكري الآن بعد أن فهمنا ماهية علم البيانات والمراحل التي تنطوي عليها عمليات تحليل البيانات:الخطوة الأولى:
في البداية ، نقوم بجمع المعلومات من التاريخ الطبي للمرضى:
كما ترى، تتضمن مجموعة البيانات هذه مجموعة متنوعة من المؤشرات المفصلة أدناه:
- الأعراض
- عدد الحوامل
- الجلوكوز
- تركيز الجلوكوز في البلازما
- ضغط الدم
- الجلد
- الدهون
- مؤشر كتلة الجسم
- تاريخ عائلي من مرض السكري
- العمر
- الدخل.
لتسهيل تحضيرها وترتيبها ، قمنا بإدخال البيانات في جدول.
يجب تنظيف البيانات وإعدادها الآن. هناك العديد من التناقضات في هذه البيانات ، بما في ذلك البيانات المفقودة والأعمدة الفارغة والقيم غير المتوقعة وغير الدقيقة والتنسيقات غير الصحيحة التي تحتاج إلى إصلاح. لتسهيل تحضيرها وترتيبها، قمنا بإدخال البيانات في جدول.
تتم كتابة إحدى نقاط البيانات في عمود نبريغ بتنسيق وورد، على الرغم من أنه يجب أن يكون رقميا.
وهي واحدة من القيم 6600 في العمود بب التي هي على الأقل غير قابلة للتحقيق من قبل البشر، و بب غير قادر على تحقيق مثل هذه القيمة.
كما ترون ، فإن عمود الدخل لا معنى له في التنبؤ بمرض السكري وهو فارغ. لذلك فإن إدراجه هنا غير ضروري ، ويجب تحديث الجدول وفقا لذلك.
المرحلة الثالثة:
نقوم الآن باستيراد البيانات إلى صندوق الحماية التحليلي ومعالجتها باستخدام تقنيات إحصائية مختلفة. ص ، على سبيل المثال ، لديه وظائف مثل الوصف التي تسمح لنا بالحصول على عدد العناصر الفريدة والبيانات المفقودة. وظيفة الملخص هي أداة أخرى تحت تصرفنا للحصول على البيانات الإحصائية ، بما في ذلك المتوسط والوسيط والمدى الأدنى والحد الأقصى. بعد ذلك ، نستخدم تقنيات التصور للحصول على فهم دقيق لتوزيع البيانات.
المرحلة الرابعة:
وسوف نستخدم نهج التعلم تحت إشراف لبناء نموذج لأننا نعرف بالفعل المؤشرات الأولية ، مثل نبريغ ، مؤشر كتلة الجسم ، واحد. علاوة على ذلك ، نظرا لأن جميع المؤشرات لها علاقات خطية وغير خطية ، فإننا نستخدم أيضا طريقة شجرة القرار.
نظرا لأننا قد نجمع بين العديد من المؤشرات لإنشاء أشجار مختلفة والاستفادة في النهاية من نموذج بكفاءة مثالية ، فإن نموذج شجرة القرار قوية بشكل لا يصدق. الآن دعونا نفحص شجرة قرارنا:
هذه هي عقدة الجذر ، وهي أهم مقياس لمستوى الجلوكوز. يتم الآن تحديد المعلمة الحاسمة التالية من خلال قيمة العقدة الحالية. سيستمر هذا حتى نتلقى نتيجة" نقاط البيع "أو" نج". تشير نقاط البيع إلى قابلية الشخص للإصابة بمرض السكري، بينما تشير نقاط البيع إلى احتمال عدم إصابة الشخص بالمرض أبدا.
المرحلة الخامسة:
سنقوم الآن بإجراء دراسة تجريبية موجزة لمعرفة ما إذا كانت النتائج التي توصلنا إليها مناسبة. سنبحث أيضا عن أي مشكلات في الأداء مع النموذج. يجب علينا برمجة وبناء النموذج إذا كانت النتائج غير دقيقة.
الخطوة السادسة:
سوف نقدم النتيجة للنشر الكامل عندما يتم تنفيذ المشروع بنجاح.
ما الذي يجعل عالم البيانات مميزا؟
تم تغيير وجهة نظرنا للعالم المليء بالبيانات الذي نعيش فيه بواسطة علم البيانات. وبالتالي ، لن يكون من الخطأ القول بأن علماء البيانات سيلعبون دورا رئيسيا في المستقبل. يحتاج عالم البيانات بشكل أساسي إلى قدرات في ثلاثة مجالات أساسية: علوم الكمبيوتر والرياضيات والمجال الذي يعمل فيه .وفي النهاية، يجب علي عالم البيانات التقاط مجموعة متنوعة من المواهب الصلبة والناعمة. مطلوب الفهم الرياضي والإحصائي من أجل تقييم وتصور البيانات. وغني عن القول أن التعلم الآلي هو في صميم علم البيانات. يجب أن تكون مختصا في البرمجة من أجل تطبيق تقنيات مختلفة كعالم بيانات. بالإضافة إلى ذلك ، من أجل توقع تطور الشركة في السنوات القادمة ، وفهم الصعوبات التجارية بشكل صحيح ، وتقديم خطط تعتمد على البيانات ، يجب أن تمتلك وعيا عميقا بالمجال الذي تعمل فيه. بالإضافة إلى ذلك ، تتطلب المشاركة الفعالة مع الشركات والمساهمين مهارات اتصال قوية.