التنقيب عن البيانات أو Data Mining ما هو؟

التنقيب عن البيانات (Data Mining) ، المعروف أيضًا باسم اكتشاف المعرفة في قواعد البيانات ، هو في الواقع عملية تحديد أنماط وعلاقات مثيرة للاهتمام وذات مغزى في كمية كبيرة من البيانات. في هذا المجال ، باستخدام العديد من أدوات الذكاء الإحصائي والاصطناعي (مثل الشبكات العصبية والتعلم الآلي ) ودمجها مع حلول إدارة قواعد البيانات ، يقومون بتحليل مجموعات كبيرة من البيانات المعروفة باسم Data Set مجموعة البيانات.

يستخدم التنقيب عن البيانات على نطاق واسع في الأعمال (التأمين ، البنوك ، البيع بالتجزئة) ، البحث العلمي (علم الفلك ، الطب) والأمن القومي (التعرف السريع على المجرمين والإرهابيين).

الخصائص الرئيسية للتنقيب في البيانات هي:

  • التعرف التلقائي على الأنماط
  • تقدير المخرجات الممكنة
  • توليد معلومات قابلة للتنفيذ
  • ركز على مجموعات البيانات الكبيرة وقواعد البيانات

يمكن أن يجيب التنقيب عن البيانات على الأسئلة غير الممكنة من خلال تقنيات الاستعلام وإعداد التقارير البسيطة.

نموذج التنقيب عن البيانات

في عملية استخراج البيانات الكاملة ، هناك خطوات مختلفة ، من فهم أهداف المشروع والبيانات المتاحة إلى تنفيذ التغييرات اللازمة في العملية وفقًا للتحليل النهائي. تتضمن خطوات المعالجة الرئيسية الثلاث في استخراج البيانات تعلم النموذج ، وتقييم النموذج ، واستخدام النموذج.

يعتبر هذا القسم من أنظف أقسام التنقيب عن البيانات حسب تصنيف البيانات. يحدث تعلم النموذج عندما يتم تطبيق خوارزمية على مجموعة أو فئة من البيانات التي تحتوي على معلمة مصنف ، أو يتم تحديد خوارزمية جديدة من خلال فحص البيانات.

يتم بعد ذلك اختبار معلمة المصنف باستخدام مجموعة مستقلة من البيانات التي لها الخصائص المطلوبة. كلما زادت درجة توافق معلمة مصنف النموذج مع خصائص مجموعة بيانات الاختبار ، زادت الدقة المتوقعة للنموذج. إذا كان النموذج دقيقًا بدرجة كافية ، فيمكن استخدامه لتصنيف مجموعات البيانات ذات الخصائص غير المؤكدة.

نهج نموذج استخراج البيانات

هناك أنواع مختلفة من التنقيب عن البيانات ، والتي يتم تقسيمها بشكل عام بناءً على نوع المعلومات (الميزات) المعروفة مسبقًا والمعرفة التي نتوقعها من نموذج التنقيب عن البيانات.

النموذج التنبؤية

تستخدم النمذجة التنبؤية عندما يكون الهدف هو تقدير قيمة خاصية مستهدفة محددة. في هذا النهج ، يجب أن تتوفر مجموعة بيانات نموذجية تتضمن الميزة المذكورة لتدريب الخوارزمية.

على سبيل المثال ، ضع في اعتبارك مجموعة من المعلومات مقسمة بالفعل إلى مجموعات مختلفة. باستخدام هذه التقنية ، من الممكن فحص البيانات في هذه المجموعة للعثور على أنماط مميزة بين المجموعات. يمكن استخدام الأنماط المحددة لتصنيف البيانات غير الواضحة إلى المجموعة التي تنتمي إليها.

على سبيل المثال ، ضع في اعتبارك مصنعًا طور نموذجًا تنبؤيًا يمكنه تمييز الأجزاء الحساسة للحرارة الشديدة أو البرودة والظروف الخاصة الأخرى. بهذه الطريقة ، يمكن للمصنع تصنيف الأجزاء بناءً على التطبيق الذي يمكنهم الحصول عليه.

تقنية أخرى مستخدمة في النمذجة التنبؤية هي تحليل الانحدار. تُستخدم هذه التقنية عندما تكون السمة المستهدفة عبارة عن قيمة عددية والهدف هو تقدير هذه القيمة في مجموعة البيانات الجديدة.

النمذجة الوصفية

النمذجة الوصفية أو التجميع هو أيضًا أسلوب يقسم البيانات إلى مجموعات مختلفة. في هذه التقنية ، المجموعات المقابلة للبيانات الجديدة غير معروفة منذ البداية. في الواقع ، تُستخدم الأنماط المحددة بواسطة تحليل البيانات للعثور على المجموعات المناسبة.

على سبيل المثال ، يمكن للمعلن تقسيم العملاء المحتملين إلى مجموعات مختلفة عن طريق تحليل مجموعة سكانية معينة ثم تصميم حملات إعلانية تستهدف هذه المجموعات بشكل منفصل. تستخدم هذه التقنية أيضًا في اكتشاف الاحتيال. في هذه الطريقة ، عن طريق التجميع ، يتم وضع العملاء الذين لديهم أنماط شراء مماثلة في مجموعة.

تعدين الأنماط

يركز التنقيب عن الأنماط أو Pattern Mining على تحديد القواعد التي تصف أنماطًا معينة في مجموعة البيانات. كان تحليل سلة السوق ، الذي يحدد المنتجات التي يتم شراؤها عادةً معًا ، أحد التطبيقات الأولى لاستخراج البيانات. على سبيل المثال ، تستخدم محلات السوبر ماركت هذا التحليل لتحديد العناصر التي يتم شراؤها معًا.

على سبيل المثال ، يبيع المتجر الذي يبيع الأسماك أيضًا صلصة التارتار أو توابل أخرى لطهي الأسماك. على الرغم من أن اختبار وتشخيص مثل هذه العلاقات كان ممكنًا في الماضي البعيد نسبيًا ويبدو بسيطًا في مجموعات البيانات الصغيرة ، إلا أن التنقيب الحديث عن البيانات جعل من الممكن تحديد الأنماط والعلاقات الدقيقة في مجموعات كبيرة من البيانات المختلفة.  

أحد أكثر تطبيقات التنقيب عن الأنماط شيوعًا هو تحديد العلاقات غير المتوقعة بين مجموعات البيانات المختلفة التي يمكن أن تقدم في النهاية طرقًا جديدة للتسويق أو البحث. تطبيق مهم آخر لتعدين الأنماط هو تحديد الأنماط المتسلسلة أو التعدين المتسلسل.

على سبيل المثال ، يمكن استخدام تسلسل الأخطاء والتحذيرات التي تحدث قبل تعطل المعدات للتخطيط بشكل أفضل لصيانة تلك المعدات أو تزويدنا بمعلومات قيمة حول عيوب التصميم.

كشف الشذوذ

يمكن اعتبار اكتشاف الشذوذ هو عكس التجميع ، الذي يجد عينات بيانات غير طبيعية لا تتناسب مع أي نمط محدد. يعد اكتشاف الاحتيال مثالاً رائعًا لاكتشاف الشذوذ.

على الرغم من أنه للوهلة الأولى ، يمكن اعتبار اكتشاف الاحتيال مشكلة في النمذجة التنبؤية ، إلا أن قلة عدد المعاملات المزيفة وسرعة المجرمين في تصميم أساليب جديدة تجعل دقة النموذج التنبئي أقل.

لهذا السبب ، يركز اكتشاف الشذوذ على نمذجة السلوك الطبيعي لتحديد المعاملات غير العادية في أسرع وقت ممكن. يتم استخدام كشف الشذوذ أيضًا في أنظمة المراقبة المختلفة مثل اكتشاف التسلل.

تطبيق التنقيب عن البيانات في الصناعات المختلفة

في أي صناعة أو نظام يتم فيه عمل تحليلي ، يعتبر التنقيب عن البيانات هو الأساس.

الاتصالات والإعلام والتكنولوجيا

نظرًا للمنافسة الشرسة اليوم ، تكمن الإجابة على أسئلتك غالبًا في بيانات العملاء. يمكن للشركات النشطة في مجال الاتصالات والإعلام والتكنولوجيا إيجاد علاقات ذات مغزى في حجم كبير من بيانات العملاء باستخدام النماذج التحليلية. باستخدام هذه الأنماط ، يمكنك التنبؤ بسلوك العميل وتصميم حملات مناسبة باستهداف دقيق.

التنقيب عن البيانات في صناعة التأمين

تساعد التحليلات شركات التأمين في حل المشكلات المعقدة المتعلقة بالاحتيال والامتثال وإدارة المخاطر وإرهاق العملاء. باستخدام تقنيات استخراج البيانات ، يمكن للشركات تحديد أسعار المنتجات بشكل أكثر فعالية وإيجاد طرق جديدة لتقديم منتجات تنافسية لعملائها.

تطبيق التنقيب عن البيانات في صناعة التعليم

من خلال مراقبة تقدم الطلاب بطريقة متكاملة وقائمة على البيانات ، يمكن للمعلمين التنبؤ بأداء الطلاب قبل دخول الفصل الدراسي. بهذه الطريقة ، نفذت Mish استراتيجيات لزيادة مستوى تفاعل الطلاب.

يساعد التنقيب في البيانات المعلمين على الوصول إلى معلومات الطلاب والتنبؤ بمستويات الإنجاز وتحديد الطلاب أو مجموعات الطلاب الذين يحتاجون إلى مزيد من الاهتمام.

Data Mining في الصناعة التحويلية

تعد المواءمة بين جداول العرض والطلب المتوقع أمرًا ضروريًا لأي مصنع. بالإضافة إلى ذلك ، فإن الاكتشاف المبكر للمشاكل وضمان الجودة والاستثمار في إنشاء قيمة العلامة التجارية هي أمور لا تقل أهمية. يمكن للمصانع تحسين عمليات الصيانة من خلال توقع استهلاك المعدات وبالتالي زيادة كفاءة خط الإنتاج.

الخدمات المصرفية

تساعد الخوارزميات التلقائية البنوك على فهم سلوك العملاء بشكل أفضل والتحكم في مليارات معاملات الدولار في النظام المالي. يساعد التنقيب عن البيانات الشركات النشطة في مجال الخدمات المالية على الحصول على رؤية أفضل لمخاطر السوق ، واكتشاف عمليات الاحتيال بشكل أسرع وإدارة الامتثال للقوانين والأطر بشكل أفضل. كل هذا يجعلهم يؤدون أداءً أفضل في إدارة أموالهم الخاصة.

بيع بالتجزئة

غالبًا ما تخفي قواعد بيانات العملاء الكبيرة رؤى قيمة يمكن أن تساعد في تحسين علاقاتك ، وتحسين الحملات التسويقية ، وتوقع المبيعات. من خلال نماذج بيانات أكثر دقة ، يمكن لشركات البيع بالتجزئة إجراء المزيد من الحملات المستهدفة والعثور على عروض فعالة لعملائها.

التنقيب عن البيانات والشبكة الاجتماعية

يعد تطبيق التنقيب عن البيانات في الشبكات الاجتماعية أحد أكثر تطبيقاتها ربحية. تحدد المنصات مثل Facebook و TikTok و Instagram و Twitter اهتمامات المستخدمين باستخدام معلوماتهم وبالتالي يمكنها عرض الإعلانات المستهدفة وذات الصلة.

تُستخدم هذه المعلومات أيضًا للتأثير على سلوك المستخدم وتغيير تفضيلاته ، ويمكن رؤية مثال على ذلك في الإعلان عن منتج معين أو لفت الانتباه إلى مرشح انتخابي. بالطبع ، أصبح التنقيب عن البيانات في الشبكات الاجتماعية مصدر قلق كبير. تُظهر التقارير البحثية والكشوفات المختلفة أن التنقيب عن بيانات معلومات المستخدمين يمكن أن يكون أمرًا شريرًا.

التنقيب عن البيانات: تخصص المستقبل

اليوم ، تعد الأبحاث والتحليل وإدارة البيانات من الأسواق الناشئة تقريبًا التي وفرت العديد من فرص العمل الرائعة. يستخدم المتخصصون في استخراج البيانات قواعد البيانات لتقييم المعلومات وعزل المعلومات غير المفيدة أو غير الصالحة. يتطلب هذا العمل معرفة (Big Data) البيانات الضخمة ومعالجة المعلومات وتحليلها ، ويجب أن يكون المستخدم قادرًا على العمل مع برامج مختلفة.

وفقًا لتقرير الوظائف الناشئة لـ LinkedIn لعام 2017 ، ترتبط ثلاث من الوظائف الأكثر طلبًا في الولايات المتحدة بالبيانات الضخمة. تظهر توقعات IBM أيضًا أن الطلب على هؤلاء المتخصصين سيزداد بنسبة 28 ٪ بحلول عام 2020.

أسئلة مكررة

التنقيب عن البيانات هو في الواقع عملية تستخدم البرامج المتخصصة وتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي للعثور على اتصالات واضحة ومخفية بين البيانات المختلفة. عادة ما يكون تحديد هذه الروابط صعبًا جدًا أو مستحيلًا تمامًا.

من خلال اكتشاف العلاقة بين مجموعات البيانات المختلفة ، يمكن لأي شركة أن تفهم بشكل أفضل سلوك مستخدميها وأداء المنتجات المماثلة واستخدام المعلومات التي تم الحصول عليها للحصول على تسويق أكثر فعالية.

الجواب العام على هذا السؤال هو نعم. ينقسم استخراج البيانات إلى فئات مختلفة بناءً على المعلومات التي نعرفها بالفعل وتحديد الهوية وأيضًا الإجابة التي سنصل إليها من خلال خوارزميات التنقيب في البيانات.

أحدث أقدم