تعريف تحليل البيانات وانواعها

تعريف تحليل البيانات وانواعها التحليلات التنبؤية والتوجيهية أكثر تعقيدا من التحليلات الوصفية والتشخيصية، لكنها توفر المزيد من القيمة المضافة والفهم الأعمق لكل مشروع درس تحليل البيانات ثاني ثانوي مسارات. لذلك سوف نعرض لكم بحث عن مجالات أنواع تحليل البيانات الاستكشافي المنهج المتبع في تحليل مجموعة من علم البيانات لتلخيص خصائصها الرئيسة، وغالبا تتم باستخدام الطرائق البصرية. من خلال موقع علمك يمكنك التعرف على مفهوم تحليل البيانات وانواعها.

تعريف تحليل البيانات

مفهوم تحليل البيانات What is Data Analysis أنت تحلل كل شيء في حياتك اليومية، فعلى سبيل المثال، عند التفكير فيما حدث في المرة الأخيرة التي فعلت فيها شيئًا وماذا سيحدث إذا اتخذت هذا القرار مرة أخرى. وما هذا إلا تحليل الماضيك أو لمستقبلك واتخاذ قراراتك بناء على ذلك التحليل.

يُعرف تحليل البيانات بأنه عملية فحص البيانات وتنظيفها وتحويلها ونمذجتها لاستخلاص المعلومات المفيدة، وإثراء الاستنتاجات ودعم عملية اتخاذ القرارات.

أنواع تحليل البيانات

أنماط تحليل البيانات Types of Data Analysis بناء على رغبتك في تحليل البيانات والمشكلة المحددة التي تحاول حلها، فقد تقوم بإجراء أنواع مختلفة من التحليلات:

  1. التحليل التوجيهي (Prescriptive Analysis).
  2. التحليل التشخيصي (Diagnostic Analysis).
  3. التحليل التنبؤي (Predictive Analysis).
  4. التحليل الوصفي (Descriptive Analysis).

التحليل الوصفي Descriptive Analysis

يهتم التحليل الوصفي بما حدث في الماضي، ويُعرف غالبا باسم التحليلات الوصفية أو الإحصاءات الوصفية وهو وصف مجموعة من البيانات أو تلخيصها باستخدام التقنيات الإحصائية. وتبرز أهمية التحليل الوصفي كأحد أهم أنماط تحليل البيانات، نظرا لقدرته على تحليل البيانات التي لم يتم تحليلها بعد. إلا أن التحليلات الوصفية لا تقدم تنبؤات حول المستقبل.

التحليل التشخيصي Diagnostic Analysis

يهتم تحليل البيانات التشخيصي بأسباب حدوث شيء ما. ويقوم التحليل التشخيصي على التحليل الوصفي، ويسعى المختصون من خلاله إلى فهم سبب التوجهات والأنماط التي تمت ملاحظتها.

التحليل التنبؤي Predictive Analysis

يهتم تحليل البيانات التنبؤي بمحاولة التنبؤ بالنتائج المستقبلية بناءً على الاتجاهات المكتشفة سابقاً والبيانات التاريخية باستخدام تقنيات النمذجة والإحصاءات ويستخدم التحليل التنبؤي في العديد من الحالات المختلفة، مثل التنبؤ بالطقس وسياسات التأمين وغير ذلك.

التحليل التوجيهي Prescriptive Analysis

وتتمثل المرحلة الأخيرة من تحليل البيانات في التحليل التوجيهي الذي يهتم بمحاولة إيجاد مسار العمل الأمثل، بناء على اكتشافات مراحل التحليل السابقة، فإن الهدف من التحليلات التوجيهية هو تقديم توصيات للخطوات المستقبلية. وهذا النوع من التحليل مفيد بشكل خاص في القطاع الصحي، وذلك للحاجة إلى توصيات طبية آمنة.

عملية تحليل البيانات

تتضمن عملية تحليل البيانات Data Analysis Process جمع المعلومات ومعالجتها وفحص البيانات. وبناءً على نتائج المعالجة، يمكنك اتخاذ القرارات أو استخلاص النتائج. خطوات عملية تحليل البيانات هي كالاتي:

  • إعداد البيانات وتنظيفها من خلال هذه العملية تزال المسافات البيضاء الزائدة والسجلات المكررة وأخطاء البيانات الأساسية، فتنظيف البيانات إلزامي قبل إرسال المعلومات لتحليلها.
  • التحليل الاستكشافي للبيانات، وفي هذه الخطوة تبدأ في استخدام برامج تحليل البيانات وأدوات أخرى لمساعدتك على تفسير البيانات وفهمها والتوصل إلى استنتاجات.
  • تصوير البيانات وفي هذه الخطوة تستطيع أن تقوم بتصوير البيانات من خلال الرسم البياني لمجموعة من المعلومات أو البيانات. ويسهل تصوير البيانات عملية فهمها وتحليلها. فباستخدام العناصر المرئية مثل المخططات والرسوم البيانية والخرائط، يصبح تصور البيانات أكثر سهولة وفهما وقابلية للاستخدام.

شاهد ايضاً: تجميع المترادفات والمتضادات القدرة المعرفية

مفهوم التحليل الاستكشافي للبيانات

تعريف التحليل الاستكشافي للبيانات What is Exploratory Data Analysis بشكل عام، يجدر بك محاولة فهم البيانات وجمع أكبر قدر ممكن من المعلومات قبل الانتقال إلى مهمة النمذجة. التحليل الاستكشافي للبيانات هو وسيلة لفهم البيانات وإجراء الفحوصات الأولية وتلخيص خصائصها الرئيسة وتكمن الأهداف الرئيسة للتحليل الاستكشافي للبيانات في اكتشاف الاتجاهات والأنماط والميزات الجديدة في البيانات، يمكنك أيضا اكتشاف الحالات الشاذة في مجموعة البيانات، واختبار فرضيتك الأولية والحصول على فهم أفضل لمتغيرات مجموعة البيانات والعلاقات بينها. يمكن أن يساعدك التحليل الاستكشافي للبيانات أيضًا في تحديد الأخطاء الواضحة والتأكد من أن نتائج مهمة معينة صالحة وقابلة للتطبيق على أي هدف مرغوب. ونظرًا لأن استخلاص المعلومات من خلال النظر إلى الأرقام يمكن أن يكون عملية مملة، فقد تم تطوير التحليل الاستكشافي للبيانات كمساعدة للقيام بهذه العملية، ويجري تحقيق كل ذلك بمساعدة الموجز الإحصائي والتمثيلات الرسومية وطرائق تصوير البيانات وبمجرد اكتمال التحليل الاستكشافي للبيانات واستخلاص معلومات كافية من البيانات، فيمكنك استخدام هذه الخصائص لإجراء أساليب تحليل أكثر تعقيدا مثل تعلم الآلة.

ما هو أنماط التحليل الاستكشافي للبيانات

أنماط التحليل الاستكشافي للبيانات Types of Exploratory Data Analysis يصنف التحليل الاستكشافي للبيانات بطريقتين: أولا، طريقة رسومية أو غير رسومية، وثانيا، طريقة أحادية أو متعددة المتغيرات (عادة ما يكون المتغير ثنائيا). في حالة أحادي المتغير فإنه يتم تحليل تأثير متغير مستقل واحد فقط، بينما مع متعدد المتغيرات يتم تحليل أكثر من متغير مستقل في أن واحد، وفي المشاريع الكبيرة بعد التحليل متعدد المتغيرات الأكثر شيوعا.

التحليل غير الرسومي Non-Graphical Analysis

  • التحليل غير الرسومي أحادي المتغير Univariate Non-Graphical Analysis

أحد الأمثلة على التحليل غير الرسومي أحادي المتغير هو تأثير العمر على الإصابة ببعض أنواع الأمراض مثل مرض الزهايمر. هذا التحليل أحادي المتغير لأنه يقيس تأثير العمر فقط، وغير رسومي لأنه لا يستخدم تقنيات التصوير البياني.

  • التحليل غير الرسومي متعدد المتغيرات Multivariate Non-Graphical Analysis

إذا أخذت في الاعتبار من المثال السابق آثار النظام الغذائي والتمارين الذهنية والوراثة أيضًا، فسيكون هذا التحليل تحليلا غير رسومي متعدد المتغيرات.

التحليل الرسومي Graphical Analysis

  • التحليل الرسومي أحادي المتغير Univariate Graphical Analysis 04- 0.2

في الشكل 3.4 مثال على التحليل الرسومي أحادي المتغير الشكل يظهر مخطط شريطي (ar Chart ويمثل كل عمود نسبة السكر التي تحتويها خمس أنواع من الحلوى المختلفة، وهذا التحليل الرسومي أحادي المتغير لأنه يحلل متغيرًا واحدًا فقط، ويتم عرضه بطريقة رسومية.

  • التحليل الرسومي متعدد المتغيرات Multivariate Graphical Analysis

في الشكل 3.5 مثال على التحليل الرسومي متعدد المتغيرات الشكل يظهر مخططا نقطيًا (Scatter Plot) يعبر عن أنواع الحلوى المختلفة بحيث يمثل المحور الأفقي (س) محتوى السكر في الحلوى بينما المحور الرأسي (ص) سعر الحلوى، ويتم ترميزها بالألوان بناءً على احتواء الحلوى على الشوكولاتة أم لا، ستتعرف على المخطط النقطي وأنواع أخرى من أشكال تصوير البيانات لاحقا في هذه الوحدة، وهذا المثال على التحليل الرسومي متعدد المتغيرات تم فيه تحليل ثلاث متغيرات معا، وتصوير علاقة الارتباط بينهم بشكل بياني.

ماهي أدوات تحليل البيانات

أدوات تحليل البيانات Data Analysis Tools: هناك العديد من الأدوات التي يمكنك استخدامها لمعالجة العلاقات والارتباطات بين مجموعات البيانات ومعالجتها وتحليلها، وتساعدك هذه الأدوات أيضًا في تحديد الأنماط والتوجهات للتفسير لاختيار أداة تحليل البيانات، يجب عليك أولا فهم احتياجاتك الأداة التحليلية الأكثر شيوعا واستخداما على نطاق واسع في جميع الصناعات تقريبا هي إكسل. بالإضافة إلى برامج جداول البيانات، يمكن اجراء تحليل البياناة النات البرمجة المتخصصة والبيئات البرمجية أيضًا. البيئات الأكثر شعبية هي مفكرة جوبيتر (eupyter Notebook) و در استودیو (RStudio) و ماتلاب (MATLAB).

نبذة عن تحليل البيانات باستخدام البايثون

تحليل البيانات باستخدام البايثون Data Analysis with Python كما تعلمت سابقا، يمكن استخدام البايثون في تحليل البيانات وهي واحدة من اللغات الأكثر استخداما لمشروعات علم البيانات من قبل كل من علماء البيانات ومطوري البرامج، يمكن استخدامه للتنبؤ بالنتائج، وأتمتة الوظائف وتبسيط العمليات، وتمكين ذكاء الأعمال، لإجراء تحليل البيانات باستخدام لغة البايتون، يمكنك الاستفادة من مكتبات البايثون.

المكتبات والوحدات النمطية التابعة لبايثون Python Libraries/Modules

عادة ما تكون المكتبة عبارة عن مجموعة من الكتب أو موقع يتم فيه الاحتفاظ بالعديد من الكتب لاستخدامها لاحقا، ولكن في البرمجة، المكتبة عبارة عن مجموعة من المقاطع البرمجية المكتوبة مسبقا والبرامج الفرعية التي يمكن أن يستخدمها البرنامج وصممت لمساعدة كل من المبرمج والمحول البرمجي (Compiler) على إنشاء برنامج ولاستخدام المكتبة، عليك تضمينها في مقطعك البرمجي، ولاستخدامها في الباينون عليك إضافة كلمة استيراد Import) واسم المكتبة.

المكتبة في لغات البرمجة مثل البايثون هي مجموعة من المقاطع البرمجية المجهزة مسبقا والتي يمكن استخدامها لاحقا في البرنامج لعمليات محددة جيدًا. فبالمقارنة مع لغات البرمجة الأخرى، لا تتعلق المكتبة بأي سياق محدد في البايثون وقد تحتوي المكتبة أيضًا على التوثيق (Documentation) وبيانات التكوين (Configuration (Data) وقوالب الرسائل Message Templates) والفئات (Classes) والقيم (Values) وغيرها.

في البايثون تصف المكتبة بشكل عام مجموعة من الوحدات النمطية، وتحوي أساسًا مجموعة من الوحدات النمطية أو حزما من المقاطع البرمجية القابلة لإعادة الاستخدام في العديد من البرامج، فهي تُبسّط وتُسرّع برمجة البايثون للمطورين؛ لأنهم غير مضطرين لإعادة كتابة نفس المقطع البرمجي لبرامج مختلفة. يعتمد تعلم الآلة وعلوم البيانات وتصوير البيانات والمجالات الأخرى بشكل كبير على مكتبات البايثون.