ما هو استخراج البيانات؟

يتضمن استخراج البيانات سلسلة من المراحل، من جمع البيانات إلى التصور المرئي، وصولاً إلى استخلاص المعلومات المفيدة من مجموعات البيانات الضخمة. تُستخدم تقنيات استخراج البيانات لإنتاج أوصاف وتنبؤات حول مجموعة بيانات مستهدفة، كما هو موضح أعلاه. يستخدم علماء البيانات الأنماط والروابط والارتباطات لوصف البيانات. كما يستخدمون خوارزميات التصنيف والانحدار لتصنيف البيانات وتجميعها، فضلاً عن تحديد القيم الشاذة لحالات الاستخدام مثل اكتشاف البريد العشوائي.

تحديد الأهداف وجمع البيانات وإعدادها، وتطبيق خوارزميات استخراج البيانات، وتقييم النتائج هي المراحل الأربع الرئيسية في استخراج البيانات.

1. تحديد الأهداف:

قد تكون هذه أصعب مرحلة في عملية استخراج البيانات، وكثيراً ما تتغاضى الشركات عن هذه المرحلة الحاسمة. يجب أن يتعاون علماء البيانات وأصحاب المصلحة في الأعمال لتحديد التحدي التجاري، الذي سيوجه استعلامات البيانات والمعاملات لمشروع معين. قد يحتاج المحللون إلى إجراء مزيد من الدراسة لفهم السياق التجاري بشكل كامل.

2. جمع البيانات وإعدادها:

بمجرد تحديد نطاق المشكلة، يمكن لعلماء البيانات تحديد مجموعة البيانات التي ستساعدهم في الإجابة على أسئلة العمل الأساسية بسهولة أكبر. سيقومون بتنظيف البيانات بعد جمعها، وإزالة أي ضوضاء مثل التكرارات والأرقام المفقودة والقيم الشاذة. قد تكون هناك خطوة إضافية مطلوبة، اعتماداً على مجموعة البيانات، لتقليل عدد الأبعاد، إذ إن وجود عدد كبير جداً من الميزات قد يُبطئ أي عملية حسابية لاحقة. لضمان الدقة المثلى في أي نموذج، سيسعى علماء البيانات للحفاظ على أهم المتنبئات.

3. تطبيق خوارزميات استخراج البيانات:

قد ينظر علماء البيانات في أي روابط بيانات مثيرة للاهتمام، مثل الأنماط المتسلسلة وقواعد الارتباط أو الترابطات، اعتماداً على نوع البحث. في حين أن الأنماط عالية التكرار تقدم نطاقاً أوسع من الاستخدامات، إلا أن تباينات البيانات يمكن أن تكون أحياناً أكثر إثارة، وتكشف عن مناطق الاحتيال المحتملة.

4. تقييم النتائج:

بعد تجميع البيانات، يجب فحص النتائج وفهمها. عند الانتهاء من النتائج، يجب أن تكون صحيحة وفريدة وقيّمة وسهلة الفهم. عند استيفاء هذا المعيار، يمكن للمنظمات الاستفادة من هذه المعلومات لتطوير استراتيجيات جديدة تساعدها على تحقيق أهدافها.

استخدام استخراج البيانات: الاتصالات والإعلام والتكنولوجيا

في سوق مزدحم بالمنافسة الشديدة، كثيراً ما تُوجَد الإجابات في بيانات عملائك. يمكن أن تساعد النماذج التحليلية شركات الاتصالات والإعلام والتكنولوجيا على فهم مجموعات كبيرة من بيانات العملاء، مما يتيح لها التنبؤ بسلوك العملاء وتقديم إعلانات مستهدفة وذات صلة للغاية.

قطاع التصنيع

التشخيص المبكر للمشاكل وضمان الجودة والاستثمار في حقوق العلامة التجارية كلها أمور بالغة الأهمية، إلى جانب مواءمة خطط التوريد مع تقديرات الطلب. يمكن للمصنّعين التنبؤ بالتآكل و صيانة معدات الإنتاج ، مما يتيح لهم تعظيم وقت التشغيل والحفاظ على جدول الإنتاج.

التعليم

يمكن للمعلمين التنبؤ بأداء الطلاب قبل دخولهم الفصل الدراسي باستخدام وجهات نظر موحدة ومدعومة بالبيانات حول تطور الطلاب، وتخطيط تقنيات التدخل للحفاظ على مسيرتهم. يتيح استخراج البيانات للمعلمين الوصول إلى بيانات الطلاب والتنبؤ بمستويات نجاحهم وتحديد الأطفال أو مجموعات الطلاب الذين يحتاجون إلى مساعدة إضافية.

التأمين

يمكن لشركات التأمين معالجة التحديات الصعبة مثل الاحتيال والامتثال وإدارة المخاطر و استنزاف العملاء بخبرة تحليلية. استخدمت الشركات تقنيات استخراج البيانات لتحسين تسعير المنتجات عبر خطوط الأعمال واكتشاف طرق جديدة لتقديم منتجات تنافسية لقاعدة مستهلكيها الحالية.

البنوك

يمكن للبنوك استخدام خوارزميات آلية لفهم قاعدة عملائها بشكل أفضل والمليارات من المعاملات التي تشكل النظام المالي. شركات الخدمات المالية يمكنها استخدام استخراج البيانات لاكتساب فهم أفضل لمخاطر السوق واكتشاف الاحتيال بشكل أسرع وإدارة مهام الامتثال التنظيمي وتعظيم العائد على الإنفاق التسويقي.

التجزئة

نظراً لأنها تجمع كميات هائلة من البيانات من المبيعات وتاريخ مشتريات العملاء ونقل المنتجات والاستهلاك والخدمات، فإن استخراج البيانات له تطبيقات كثيرة في صناعة التجزئة. بسبب السهولة المتزايدة وإمكانية الوصول وشعبية الإنترنت، من المنطقي أن تستمر كمية البيانات المجمّعة في النمو بشكل ملحوظ. يمكن لقواعد بيانات العملاء الكبيرة مساعدتك في تحسين الاتصالات وتحسين حملات التسويق وتقدير المبيعات من خلال الكشف عن ذكاء العملاء الخفي. يمكن لتجار التجزئة تقديم تسويق أكثر تركيزاً - وتحديد العرض الذي يحدث أكبر تأثير على العملاء - بفضل نماذج البيانات الأكثر دقة.

تقنيات استخراج البيانات

يكون استخراج البيانات فعّالاً بشكل خاص عند استخدام واحدة أو أكثر من التقنيات التالية:

1. تتبع الأنماط

مراقبة الأنماط. يُعد تعلّم اكتشاف الأنماط في مجموعات البيانات من أكثر مناهج استخراج البيانات أساسية. وهو في الغالب تحديد لشذوذ دوري في بياناتك أو المد والجزر لمتغير معين عبر الزمن. على سبيل المثال، قد تجد أن مبيعات منتج معين ترتفع مباشرة قبل الأعياد، أو أن الطقس الدافئ يجذب المزيد من الزوار إلى موقعك الإلكتروني.

2. التصنيف

التصنيف هو تقنية استخراج بيانات أكثر تقدماً تتطلب منك تجميع سمات متنوعة في مجموعات قابلة للتمييز، والتي يمكنك استخدامها بعد ذلك لاستخلاص استنتاجات إضافية أو أداء مهمة محددة. هذا هو المكان الذي يُبرز فيه Klassifier فائدته الكبيرة. يساعد Klassifier على تصنيف النصوص والبيانات للحصول على رؤى. قد تتمكن من تصنيف المستهلكين الأفراد كمخاطر ائتمانية 'منخفضة' أو 'متوسطة' أو 'عالية' بناءً على بيانات خلفياتهم المالية وتاريخ شرائهم. يمكن بعد ذلك استخدام هذه التصنيفات لمعرفة المزيد عن هؤلاء العملاء.

3. التنبؤ

نظراً لأنه يُستخدم للتنبؤ بأنواع البيانات التي ستراها في المستقبل، يُعد التنبؤ من أهم مناهج استخراج البيانات. في كثير من الحالات، يكفي مجرد ملاحظة الاتجاهات السابقة وفهمها لتقديم تنبؤ معقول بما سيحدث في المستقبل. على سبيل المثال، يمكنك الاطلاع على تاريخ الائتمان للمستهلك ومعاملاته السابقة لمعرفة ما إذا كان يمثل مخاطرة ائتمانية في المستقبل.

4. اكتشاف القيم الشاذة

اكتشاف الحالات الشاذة (المعروف أيضاً باكتشاف القيم الشاذة) هو عملية تحديد الأشياء أو الأحداث أو الملاحظات غير العادية التي تثير الشكوك من خلال انحرافها الكبير عن بقية البيانات. هناك نوعان من القيم الشاذة: أحادية المتغير ومتعددة المتغيرات. يمكن اكتشاف القيم الشاذة أحادية المتغير عند النظر في توزيع القيم في فضاء ميزة واحدة. في الفضاء ذي الأبعاد n، يمكن اكتشاف القيم الشاذة متعددة المتغيرات (من n من الميزات). يعاني الدماغ البشري في النظر في التوزيعات في الفضاءات ذات الأبعاد n، ولهذا السبب نحتاج إلى تدريب نموذج للقيام بذلك عنّا.

Klassifier واستخراج البيانات

أصبح استخراج البيانات مهماً جداً في الوضع الراهن. لقد استولى عالم التكنولوجيا على كل شيء، ومع Klassifier، يمكنك أن تكون جزءاً من هذا العالم أيضاً. يمكننا مساعدتك في تحليل البيانات النوعية. Klassifier هو منصة تحليل نصوص عبر الإنترنت مزوّدة بميزات ذكاء اصطناعي بسيطة تساعدك على البدء في التعامل مع البيانات النوعية الآن. مع الميزات الآلية والتعلم الآلي، يمكنك تحليل ما تريد. اترك المهام المتكررة لنا وأنشئ نموذجاً معنا اليوم لتسهيل عملك والحصول على أقصى استفادة من بيانات ردود الفعل على المنتج التي يمكنك تحقيقها.

سجّل اليوم أو احجز عرضاً تجريبياً مجانياً مع Klassifier لمعرفة المزيد.