ما هو استكشاف البيانات؟
استكشاف البيانات هو الخطوة الأولى في تحليل البيانات التي تنطوي على استخدام عرض مرئي للمعلومات الأدوات والتقنيات الإحصائية للكشف عن خصائص مجموعة البيانات والأنماط الأولية.
أثناء الاستكشاف، تتم مراجعة البيانات الأولية عادةً من خلال مجموعة من مسارات العمل اليدوية وتقنيات استكشاف البيانات الآلية لاستكشاف مجموعات البيانات بشكل مرئي؛ ابحث عن أوجه التشابه والأنماط والقيم المتطرفة؛ وتحديد العلاقات بين المتغيرات المختلفة.
يُشار أحيانًا إلى استكشاف البيانات باسم تحليل البيانات استكشافيةوهي تقنية إحصائية تستخدم لتحليل مجموعات البيانات الأولية بحثًا عن خصائصها العامة.
لماذا يعد استكشاف البيانات مهمًا؟
البشر متعلمون بصريون، قادرون على معالجة البيانات المرئية بسهولة أكبر من البيانات الرقمية. وبالتالي، فإنه من الصعب على علماء البيانات مراجعة آلاف صفوف نقاط البيانات واستنتاج المعنى دون مساعدة.
تساعد أدوات وعناصر تصور البيانات مثل الألوان والأشكال والخطوط والرسوم البيانية والزوايا في استكشاف البيانات بشكل فعال البيانات الوصفية، تمكين العلاقات أو الحالات الشاذة من الكشف عنها.
كيف يعمل استكشاف البيانات؟
هناك ثلاث خطوات عامة مدرجة في شرح البيانات:
- فهم المتغيرات الخاصة بك. لاستكشاف مجموعة بيانات بشكل مفيد، من الضروري معرفة طبيعة جميع البيانات الموجودة فيها. وعادةً ما يكون ذلك واضحًا من أسماء وأوصاف أعمدة البيانات وأنواع البيانات والبيانات الوصفية الأخرى المرتبطة بها. يمكن عادةً العثور عليها في كتالوج بيانات المؤسسة.
- البحث عن القيم المتطرفة. يمكن أن تتضمن مجموعة البيانات قيمًا متطرفة – نقاط بيانات تبتعد كثيرًا عن متوسط نقاط البيانات المماثلة. يمكنهم تشويه استكشاف البيانات عن طريق تحريف المتوسطات والإحصائيات الأخرى التي تظهر أثناء الاستكشاف. يمكن العثور على هذه القيم المتطرفة من خلال رسم البيانات بشكل مرئي في مخططات التشتت، الرسوم البيانية أو رسومات أخرى. بمجرد تحديدها، يمكن لعلماء البيانات إزالة القيم المتطرفة أو تجاهلها أو التحقيق فيها حسب الحاجة.
- ابحث عن الأنماط والعلاقات بين عناصر البيانات. يمكن لمخططات البيانات المرئية بالإضافة إلى مجموعة واسعة من أدوات التحليلات أن تكشف عن الأنماط داخل مجموعات البيانات التي توفر طبقات إضافية من المعنى والرؤى. هذا، في الواقع، هو المنتج الأساسي لاستكشاف البيانات: اكتشاف القيمة في البيانات التي لم تكن واضحة من قبل. يمكن أن تؤدي هذه الأفكار إلى استخدام البيانات لشرح الأحداث الماضية، وتسهيل النمذجة التنبؤية واختيار أفضل مسارات العمل.
ما هي الصناعات التي تستخدم استكشاف البيانات؟
يمكن لأي شركة أو صناعة تقوم بجمع البيانات أو استخدامها الاستفادة من استكشاف البيانات. في الواقع، من الصعب أن نتصور صناعة لا تفعل ذلك. تشمل بعض الصناعات الأكثر شهرة التي ينتشر فيها استكشاف البيانات ما يلي:
- تطوير البرمجيات.
- هندسة.
- الرعاية الصحية والطب.
- تعليم.
تستخدم الشركات وأصحاب المصلحة تقنيات التصور المتقدمة واستكشاف البيانات وأدوات ذكاء الأعمال لفهم مقاييس الأداء بشكل أفضل من خلال جعل البيانات الأولية أكثر قابلية للفهم وإنشاء قصة حولها.
من خلال تصور الأنماط وإيجاد القواسم المشتركة في تدفقات البيانات المعقدة، يمكن أن يساعد استكشاف البيانات المؤسسات على اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات لتبسيط العمليات، واستهداف جمهورها المثالي بشكل أفضل، وزيادة الإنتاجية وتحقيق عوائد أكبر.
ما هو تحليل البيانات الاستكشافية؟
يعد تحليل البيانات الاستكشافية مجموعة فرعية صريحة من استكشاف البيانات التي تتكون من العديد من تقنيات التحليل الإحصائي واستراتيجيات التصور المستخدمة لتوضيح الأنماط بشكل أكثر دقة وفحصها بشكل أكثر عمقًا. يمكن أن تشمل هذه الارتباطات، اختبار الانحدار، الانحراف المعياري، تخفيض الأبعادواختبار الأهمية وتحليل المكونات الرئيسية.
استكشاف البيانات مقابل استخراج البيانات
في علم البيانات، هناك طريقتان أساسيتان لاستخراج البيانات من مصادر مختلفة: استكشاف البيانات و بيانات التعدين.
يعد استكشاف البيانات عملية واسعة النطاق يتم إجراؤها بواسطة مستخدمي الأعمال وأعداد متزايدة من علماء بيانات المواطنين بدون تدريب رسمي في علوم البيانات أو التحليلات، ولكن وظائفهم تعتمد على فهم اتجاهات البيانات وأنماطها. تساعد أدوات التمثيل البصري هذه المجموعة واسعة النطاق على تصدير وفحص مجموعة متنوعة من المقاييس ومجموعات البيانات بشكل أفضل.
تعد عملية التنقيب عن البيانات عملية محددة، وعادة ما يقوم بها متخصصو البيانات. يقوم محللو البيانات بإنشاء قواعد الارتباط والمعلمات لفرز مجموعات البيانات الكبيرة للغاية وتحديد الأنماط والاتجاهات المستقبلية.
عادةً، يتم إجراء استكشاف البيانات أولاً لتقييم العلاقات بين المتغيرات. ثم يبدأ استخراج البيانات. من خلال هذه العملية، يتم إنشاء نماذج البيانات لجمع رؤى إضافية من البيانات.
استكشاف البيانات في التعلم الآلي
التعلم الالي يمكن أن يساعد بشكل كبير في استكشاف البيانات عندما يتعلق الأمر بكميات كبيرة من البيانات. ومع ذلك، لكي يكون نموذج التعلم الآلي دقيقًا، يجب على محللي البيانات اتخاذ الخطوات التالية قبل إجراء التحليل:
- تحديد وتعريف كافة المتغيرات في مجموعة البيانات.
- قم بإجراء تحليل أحادي المتغير للمتغيرات الفردية باستخدام الرسم البياني أو الرسم المربع أو الرسم المبعثر. بالنسبة للمتغيرات الفئوية التي يمكن تجميعها حسب الفئة، يمكن استخدام المخططات الشريطية.
- إجراء تحليل ثنائي المتغير لتحديد العلاقة بين أزواج المتغيرات. يمكن إكمال ذلك باستخدام أدوات تصور البيانات.
- حساب أي قيم مفقودة والقيم المتطرفة.
ما هي أفضل لغة لاستكشاف البيانات؟
اللغات الإحصائية الأكثر استخدامًا في استكشاف البيانات هي لغة البرمجة R و بايثون. كلاهما لغات تحليل البيانات مفتوحة المصدر.
تعتبر لغة R بشكل عام هي الأنسب للتحليل الإحصائي، ويجد العديد من محللي الأعمال وعلماء البيانات أنها أسهل وأسرع في كثير من الأحيان في الاستخدام من بايثون. لكن بايثون أكثر ملاءمة لخوارزميات التعلم الآلي. يمكن تطبيقه بمرونة أكبر في بيئات المعالجة المعقدة وهناك العديد من المكتبات مفتوحة المصدر المتاحة لـ Python والتي تركز على استكشاف البيانات وتحليلها.
أدوات استكشاف البيانات
من الممكن القيام باستكشاف البيانات باستخدام أبسط أدوات سطح المكتب – حتى لغة الاستعلام الهيكلية وجداول بيانات إكسل. ولكن هناك أيضًا العديد من مجموعات الأدوات المخصصة المناسبة لهذا الغرض.
تتضمن أدوات استكشاف البيانات من موردي البرامج برامج تصور البيانات ومنصات ذكاء الأعمال، مثل الأمثلة التالية:
- مايكروسوفت باور بي.
- QlikView.
- ساس.
- سبلانك.
- لوحة.
تتوفر أيضًا العديد من الأدوات مفتوحة المصدر. أنها توفر وظيفة الانحدار، ملفات تعريف البيانات وقدرات التصور التي تتيح للشركات دمج مصادر البيانات المختلفة والمتباينة لاستكشاف البيانات بشكل أسرع. تتضمن هذه الأدوات ما يلي:
- كنيم منصة التحليلات.
- OpenRefine.
- NodeXL.
- مؤامرة.
تعرف على كيفية استخدام فرق البيانات للذكاء الاصطناعي التوليدي تحسين رؤى التحليلات التنبؤية الخاصة بهم.
