ما هو تحضير البيانات؟

تصنيف البيانات الخام وتنظيفها وهيكلتها بحيث يمكن استخدامها بشكل أكثر فعالية في ذكاء الأعمال والتحليلات وتطبيقات التعلم الآلي يُعرف بتحضير البيانات.

تأتي البيانات بأشكال متعددة، ولكن لأغراض هذا الدرس سنركز على النوعين الأكثر شيوعاً: البيانات النصية والبيانات الرقمية.

يعمل تحضير البيانات النصية على إزالة الأخطاء النحوية والسياقية، مما يتيح فهرسة أرشيفات النصوص الضخمة واستخراج الرؤى ذات الصلة منها.

يُعدّ توحيد البيانات الرقمية ممارسة شائعة. فإذا كانت بيانات العملاء تحتوي على نسب مئوية مُدخلة بصيغتين (55 بالمئة، 80 بالمئة) وكقيم عشرية (.55، .80)، فإن تحضير البيانات الذكي، مثل عالم الرياضيات الماهر، يدرك أن هذه الأرقام تعبّر عن الشيء ذاته ويوحّد تنسيقها.

نظراً لأن الجمل والكلمات المكوِّنة لها تتغير بتغير اللغة والسياق والتنسيق، تميل النصوص إلى احتواء ضوضاء (بريد إلكتروني مقابل سجل محادثة مقابل مراجعة عبر الإنترنت). لذلك يفيد 'تنظيف' بيانات النصوص بحذف المصطلحات المكررة وتوحيد المعاني عند إنتاج البيانات النصية.

نظراً لأن معظم خوارزميات التعلم الآلي تتطلب هيكلة البيانات بطريقة معينة، ستحتاج مجموعات البيانات دائماً تقريباً إلى بعض المعالجة المسبقة قبل أن تتمكن من تقديم رؤى قيّمة. تحتوي بعض مجموعات البيانات على قيم مفقودة أو غير صالحة أو يصعب على الخوارزمية التعامل معها. الخوارزمية غير قادرة على استخدام البيانات المفقودة. وإذا كانت البيانات غير صحيحة، فستقدم الخوارزمية نتائج أقل دقة أو حتى نتائج خاطئة. بعض مجموعات البيانات نظيفة نسبياً لكنها تحتاج إلى تشكيل (مثل التجميع أو الدوران)، بينما تفتقر أخرى إلى سياق أعمال ذي معنى، مما يستلزم إثراء الميزات. تحضير البيانات الجيد ينتج بيانات نظيفة ومنظمة، مما يؤدي إلى مخرجات نموذجية أكثر دقة وعملية.

خطوات تحضير البيانات

هناك خمس خطوات ينبغي مراعاتها عند تحضير البيانات.

1. جمع البيانات

إيجاد البيانات الصحيحة هو الخطوة الأولى في عملية تحضير البيانات. يمكن استخراجها من كتالوج بيانات موجود أو إضافتها أثناء العمل.

2. تقييم البيانات واكتشافها

يمكنك تحسين تقنيات تحضير البيانات فقط إذا عرفت ما تعمل عليه. ارتفعت نفقات أدوات اكتشاف البيانات بوتيرة أسرع من الاستثمار في حلول تكنولوجيا المعلومات التقليدية، مما يدل على أنها أصبحت أولوية إنفاق عليا. اكتشاف بياناتك يعني ببساطة التعرف عليها بشكل أفضل. 'ما الذي يمكنني الحصول عليه وتعلمه من بياناتي؟' و'كيف أقوم بجمعها؟' هي أمثلة على الأسئلة الملائمة. التأكد من استخدام طريقة جمع البيانات الصحيحة أمر بالغ الأهمية لنجاح تحليل البيانات.

3. تنظيف البيانات والتحقق منها

هذه هي الخطوة الأهم في تحضير البيانات. يجب أن تكون البيانات التي تريد استخدامها مباشرة وخالية من الأخطاء حتى يمنحك Klassifier أفضل النتائج الممكنة ويحل استفساراتك بمعدل نجاح أفضل.

يتضمن ذلك توحيد البيانات، بما في ذلك التأكد من فهم التنسيق وحذف المعلومات الزائدة/غير الضرورية وملء أي ثغرات. هنا يأتي دور برامج تحضير البيانات، إذ يمكنها اكتشاف أوجه القصور وإصلاح التنسيق غير الصحيح.

4. إثراء البيانات

هنا تظهر أهمية الطريقة التي تستخدمها لتحضير بياناتك. يمكنك الآن إثراء (أي تعزيز) بياناتك بإضافة ما تفتقده، بناءً على الأهداف المحددة بشكل أفضل التي توصلت إليها في مرحلة الاكتشاف.

تحويل البيانات يعني تغيير التنسيق أو قيم المدخلات لتحقيق نتيجة معينة أو لجعل البيانات أكثر قابلية للفهم لجمهور أوسع. إضافة البيانات وربطها بمعلومات أخرى ذات صلة لتقديم رؤى أعمق يُعرف بإثراء البيانات.

تساعدك ميزة التدريب اليدوي لدينا على إضافة مدخلات في أي وقت وتدريب روبوت Klassifier كلما دعت الحاجة إلى ربط بيانات أكثر تفصيلاً بعملية التصنيف.

5. تخزين بياناتك

حان الوقت لحفظ بياناتك النظيفة والمفيدة. نقترح اختيار حل تخزين سحابي مستدام ومستقبلي حتى تتمكن من تعديل معايير تحضير البيانات حسب الحاجة للتحليلات المستقبلية.

قد يكون تحضير البيانات أمراً مرهقاً للحصول على النتائج التي تريدها من بيانات محددة، ولكن بالأدوات الصحيحة يمكن اختزال العملية بأكملها إلى مهمة سهلة لعلماء البيانات. اختيار أفضل الأدوات أمر بالغ الأهمية لتحضير البيانات، كما أن اختيار المصنّف المناسب للحصول على أقصى استفادة من البيانات أمر بالغ الأهمية أيضاً. لذلك نوصيك بإجراء تصنيفك بواسطة Klassifier عند الانتهاء من تحضير البيانات.

سجّل اليوم أو احجز عرضاً توضيحياً مجانياً مع Klassifier لتعلم المزيد.