تقنيات التنقيب في البيانات: ما هو وأهميتها
نشرت: 2022-08-18تجمع الشركة معلومات حول المبيعات والعملاء والإنتاج والموظفين ومبادرات التسويق والمزيد كجزء من العمليات اليومية. لهذا السبب قد تستخدم الشركات تقنيات التنقيب عن البيانات لزيادة قيمة أصول الشركة المهمة.
يمكن تحويل معرفة التنقيب عن البيانات إلى معلومات قابلة للتنفيذ يمكن للشركة استخدامها لتحسين التسويق ، وتوقع اتجاهات المستهلك ، وتحديد الاحتيال ، وتصفية رسائل البريد الإلكتروني ، وإدارة المخاطر ، وزيادة المبيعات ، وتحسين العلاقات مع العملاء.
في هذه المدونة ، سنكتشف ماهية تقنيات استخراج البيانات ولماذا يعد التنقيب عن البيانات ضروريًا في البحث.
تحديد تقنيات التنقيب عن البيانات
تستخدم المؤسسات التنقيب عن البيانات للعثور على أنماط في البيانات قد توفر رؤى حول متطلباتها التشغيلية. إنه ضروري لكل من ذكاء الأعمال وعلوم البيانات. قد تستخدم المنظمات تقنيات استخراج البيانات المختلفة لتحويل البيانات غير المهيكلة إلى رؤى يمكن استخدامها.
إن العثور على الارتباطات المخفية وغير المخطط لها والتي لم يتم تحديدها سابقًا ولكنها شرعية في البيانات هو الهدف الأساسي للتنقيب في البيانات. توصف بأنها طريقة لفصل البيانات القيمة عن مجموعة هائلة من البيانات الخام.
يستلزم ذلك استخدام جزء واحد أو أكثر من البرامج لتحليل أنماط البيانات في مجموعات البيانات المهمة. البحث والعلوم مثالان فقط على العديد من المجالات حيث يمكن استخدام التنقيب في البيانات.
يمكن استخراج البيانات باستخدام تقنيات مختلفة لتطبيقات علوم البيانات المختلفة. يعد اكتشاف الشذوذ ، الذي يحاول العثور على القيم الخارجية في مجموعات البيانات ، والتعرف على الأنماط من حالات استخدام التنقيب في البيانات الشائعة التي أصبحت ممكنة بواسطة تقنيات مختلفة.
كرس خبراء التنقيب عن البيانات جهودهم لتحسين معرفتنا بكيفية تحليل واستخلاص النتائج من كميات هائلة من المعلومات. يعتمدون على الأساليب والتقنيات من تقارب إدارة قواعد البيانات والإحصاءات والتعلم الآلي.
أهمية تقنيات التنقيب عن البيانات في البحث
يتم استخدام طرق مختلفة لإنشاء نماذج تناسب النتائج المتوقعة اعتمادًا على أهداف الشركة في استخراج البيانات. يمكن استخدام النماذج لشرح البيانات الحالية أو التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية أو المساعدة في تحديد التشوهات في البيانات.
هنا ، سنناقش العديد من تقنيات استخراج البيانات لتقدير النتائج المرجوة.
تصنيف
يعد التصنيف أحد أكثر تقنيات التنقيب عن البيانات تعقيدًا والتي تتطلب منك وضع سمات مختلفة في فئات واضحة. تُستخدم هذه الطريقة للحصول على معلومات حول البيانات والبيانات الوصفية المهمة والمفيدة وتساعد في تجميع البيانات في مجموعات أخرى. يمكنك بعد ذلك استخدامه لاستخلاص المزيد من الاستنتاجات أو القيام بشيء آخر.
على سبيل المثال ، انظر إلى معلومات حول الشؤون المالية للعميل ومشترياته. قد تتمكن من تصنيفها على أنها مخاطر ائتمانية "منخفضة" أو "متوسطة" أو "عالية". يمكنك بعد ذلك استخدام هذه الفئات لمعرفة المزيد عن هؤلاء العملاء.
تجمع
يشبه التجميع إلى حد كبير التصنيف ولكنه يتضمن دمج أجزاء من البيانات بناءً على أوجه التشابه بينها. إنها طريقة للعثور على مجموعات البيانات المتشابهة. تساعدك هذه العملية في معرفة كيف تختلف البيانات ونفس الشيء.
على سبيل المثال ، قد تقسم جمهورك إلى مجموعات مختلفة بناءً على مقدار الأموال التي ينفقونها أو عدد مرات التسوق في متجرك.
أنماط التتبع
تعد أنماط التتبع إحدى الطرق الأساسية لتعدين البيانات. إنه يعني إيجاد ومراقبة الاتجاهات أو الأنماط في البيانات لاستخلاص استنتاجات ذكية حول نتائج الأعمال. بمجرد أن ترى الشركة اتجاهًا في بيانات مبيعاتها ، يكون لديها سبب لاتخاذ إجراء لتحقيق أقصى استفادة من تلك المعلومات.
لنفترض أنه وجد أن منتجًا معينًا يتم بيعه بشكل أفضل لمجموعة معينة من الأشخاص أكثر من غيره. في هذه الحالة ، يمكن للمؤسسة استخدام هذه المعلومات لإنشاء منتجات أو خدمات مماثلة أو التأكد من أن لديها المزيد من المنتج الأصلي لهذه المجموعة.
منظمة
يشبه الربط أنماط التتبع ولكنه أكثر تحديدًا للمتغيرات التي تعتمد على بعضها البعض. تساعد تقنية استخراج البيانات هذه في العثور على الرابط بين شيئين أو أكثر. يجد طريقة كانت مخفية في مجموعة البيانات.
في هذه الحالة ، ستبحث عن الأحداث أو الخصائص المرتبطة ارتباطًا وثيقًا بحدث أو سمة أخرى. على سبيل المثال ، قد تلاحظ أنه عندما يشتري عملاؤك عنصرًا معينًا ، فإنهم غالبًا ما يشترون عنصرًا آخر ذي صلة. هذا ما تستخدمه معظم المتاجر عبر الإنترنت لملء قسم "الأشخاص الذين اشتروا أيضًا".
الكشف الخارجي
في كثير من الحالات ، لا يمكنك الحصول على صورة واضحة لمجموعة البيانات الخاصة بك بمجرد النظر إلى الصورة الكبيرة. سيكون من المفيد أيضًا اكتشاف الانحرافات أو القيم المتطرفة في بياناتك.
على سبيل المثال ، إذا كان جميع المشترين تقريبًا من الرجال ولكن هناك قفزة كبيرة في عدد النساء المشتريات خلال أسبوع غريب من شهر أغسطس ، فستحتاج إلى إلقاء نظرة على القفزة ومعرفة سببها حتى تتمكن من تكرارها إما أو تعلم المزيد عن جمهورك.
تراجع
يستخدم الانحدار لتحديد احتمالية متغير بالنظر إلى وجود عوامل أخرى. هذا يحدد ويحلل العلاقات المتغيرة. يحدد احتمال وجود متغير في ضوء وجود عوامل أخرى.
على سبيل المثال ، يمكنك استخدامه للتنبؤ بالسعر حسب العرض والطلب والمنافسة. يساعدك الانحدار في العثور على الاتصال بين متغيرين (أو أكثر) في مجموعة بيانات.
تنبؤ
يعد التنبؤ أحد أقوى تقنيات التنقيب عن البيانات لأنه يتيح لك تخمين أنواع البيانات التي ستجدها في المستقبل. غالبًا ما تحتاج إلى إلقاء نظرة على الأنماط التاريخية وفهمها للحصول على فكرة جيدة عما سيحدث في المستقبل.
على سبيل المثال ، يمكنك إلقاء نظرة على التاريخ الائتماني للشخص وما اشتراه في الماضي لمعرفة ما إذا كان سيشكل مخاطرة ائتمانية على المدى الطويل.
استنتاج:
يمكن استخدام تقنيات التنقيب عن البيانات هذه للبحث عن زوايا بيانات مختلفة. من خلال هذه المعرفة ، يمكنك اختيار أفضل التقنيات لتحويل البيانات إلى حقائق يمكن استخدامها للتعامل مع مشكلات الشركة المختلفة وزيادة الأرباح أو إرضاء العملاء أو توفير التكاليف.
يتم استخدام مناهج مختلفة للتنقيب عن البيانات ، اعتمادًا على أهداف البحث ونوع البيانات. يمكنك الآن تحسين فهمك للتنقيب في البيانات باستخدام ما درسته حول أساسيات التنقيب في البيانات ومنهجية البحث.
إذا كنت تريد المساعدة في إجراء البحث أو إجراء تحليل البيانات ، فاتصل بمتخصصي QuestionPro. يمكننا إرشادك خلال الإجراء ومساعدتك في تعظيم بياناتك.