التنقيب في البيانات مقابل التنميط البيانات: الفرق والمقارنة

 تُعرف مجموعة البيانات في قاعدة البيانات بمجموعة البيانات. وهي في شكل جدولي يتكون من أعمدة وصفوف. يشكل كل عمود متغيرًا ، بينما يمثل كل صف قيمة.

أحد المتطلبات الأساسية قبل اختيار مجموعات البيانات لأي تطبيق هو فهم مجموعة البيانات وبياناتها الوصفية. عمليتان لهذا هما - التنقيب عن البيانات وتوصيف البيانات. 

الوجبات السريعة الرئيسية

1. يكتشف التنقيب في البيانات الأنماط والعلاقات في مجموعات البيانات الكبيرة ، بينما يقوم تحديد خصائص البيانات بتحليل وتقييم جودة البيانات واكتمالها واتساقها.
2. يتم استخدام التنقيب في البيانات لاستخراج رؤى ومعرفة مفيدة من البيانات ، بينما يتم استخدام تحديد ملفات تعريف البيانات لتحديد مشكلات جودة البيانات ومصادر البيانات المحتملة للتحليل.
3. يعد التنقيب عن البيانات عملية استكشافية ، بينما يعد تحديد ملفات تعريف البيانات عملية تحضيرية قبل تحليل البيانات.

التنقيب في البيانات مقابل التنميط البيانات

الفرق بين استخراج البيانات وتنميط البيانات هو أن- التنقيب عن البيانات هو عملية لجمع الأنماط من أي بيانات معينة. من ناحية أخرى ، فإن تحديد مواصفات البيانات هو عملية تحديد موقع البيانات الوصفية من مجموعة البيانات. في التنقيب عن البيانات ، يمكنك تطبيق مجموعة واسعة من المنهجيات لاستخراج المعلومات. أثناء توصيف البيانات ، تقوم بتحليل البيانات لجمع الملخصات. 

التنقيب في البيانات هو إجراء لتحليل كميات هائلة من البيانات لتحديد ذكاء الأعمال. يساعد الشركات على تخفيف المخاطر واغتنام الفرص وحل المشكلات.

يساعد التنقيب عن البيانات في العثور على إجابات لتلك الأسئلة في الأعمال التي تستهلك الكثير من الوقت يدويًا. يستخدم عددًا كبيرًا من التقنيات الإحصائية لفحص البيانات.  

تُعرف عملية إنشاء ملخصات البيانات وفحصها باسم تحديد سمات البيانات. ينتج رؤى مهمة في أي بيانات. يمكن للشركات الاستفادة من هذه البيانات لصالحها.

يبحث تحديد سمات البيانات في البيانات لتحديد جودتها وشرعيتها. تكتشف الخوارزميات الخصائص في مجموعة بيانات ، مثل الحد الأدنى والحد الأقصى والمتوسط ​​والتردد. 

جدول المقارنة

معلمات المقارنة	بيانات التعدين	التنميط البيانات
تعريف	إنها عملية جمع الأنماط من أي بيانات.	إنها عملية البحث عن البيانات الوصفية في أي مجموعة بيانات معينة.
الهدف	لاستخراج البيانات من أجل حل المشكلات.	لتشكيل قاعدة للمعلومات.
مهمة	التصنيف والتلخيص والانحدار والتقدير والوصف.	انتقاء الإحصائيات أو الملخصات.
الأدوات	أباتشي ساموا وعامل منجم سريع.	ملف التعريف الكلي واستوديو Talend المفتوح
العمل	استخراج المعلومات من خلال المنهجيات.	فحص البيانات الأولية.

ما هو استخراج البيانات؟

التنقيب في البيانات هو مهمة تحديد الارتباطات والأنماط في مجموعات البيانات الكبيرة لاشتقاق أجزاء من المعرفة. يمكنك استخدام هذه المعلومات المفيدة في العديد من مجالات ذكاء الأعمال.

الغرض من فهم مجموعات البيانات المعقدة متشابه في كل مجالات العلوم والأعمال والهندسة. بكلمات بسيطة ، التنقيب عن البيانات هو استخراج المعرفة من البيانات. 

يمكنك استخدام التنقيب عن البيانات في العديد من مجالات الأعمال. بعض القطاعات هي التسويق والمبيعات والرعاية الصحية والتعليم وتطوير المنتجات. يمكنك الحصول على ميزة عميقة على منافسيك إذا كنت تستخدمها بشكل صحيح.

يمكّنك من التعرف على العملاء وزيادة إيراداتك والتفكير في استراتيجيات تسويق جديدة وخفض التكاليف. 

يبدأ مشروع التنقيب عن البيانات بجمع وإعداد البيانات الصحيحة للتحليل. إذا كانت جودة البيانات رديئة ، فلا تتوقع أي نتائج جيدة. يجب أن يتأكد عمال مناجم البيانات من أن جودة المعلومات مرضية.

إنهم يتبعون الخطوات الأساسية لتحقيق نتائج موثوقة-

1. فهم الأعمال
2. فهم البيانات
3. تحضير البيانات
4. التقييم
5. قابل للفتح

تتدفق كمية كبيرة من البيانات إلى الشركات بتنسيقات متعددة بأحجام غير مسبوقة. يعتمد نجاح الأعمال على مدى فعالية اكتشافك للرؤى وإدراجها في العمليات والقرارات.

يسمح التنقيب عن البيانات للشركة بأن يكون لها مستقبل أفضل من خلال فهم الحاضر والماضي. 

ما هو التنميط البيانات؟

تنميط البيانات هي مهمة استخراج البيانات الأولية من أي مجموعة بيانات معينة. الغرض من القيام بذلك هو جمع إحصاءات أو ملخصات حول البيانات. إنها مجموعة من الأنشطة الموجودة لتحديد البيانات الوصفية لمجموعة البيانات.

تتضمن البيانات الوصفية الإحصائيات أو التبعيات بين الأعمدة مما يساعد في فهم مجموعات البيانات الجديدة. 

يمكنك استخدام تحديد سمات البيانات لاستخلاص معلومات مفيدة حول البيانات وتقييم جودتها. من خلال هذا ، يمكنك أيضًا اكتشاف الحالات الشاذة في مجموعة البيانات. إنه يغربل المعلومات لتحديد شرعيتها وجودتها.

تكتشف الخوارزميات التحليلية الخصائص في مجموعة بيانات ، مثل التردد والمتوسط ​​والحد الأقصى والحد الأدنى. 

تقوم التطبيقات الموجودة في تحديد سمات البيانات بتحليل قاعدة البيانات من خلال جمع المعلومات عنها. هناك ثلاثة أنواع من ملفات تعريف البيانات-

1. اكتشاف البنية - يساعد في تحديد ما إذا كانت البيانات ذات تنسيق صحيح ومتسقة. للتحقق من صحة البيانات ، يتم استخدام الإحصائيات الأساسية. 
2. اكتشاف المحتوى - يركز بشكل أساسي على جودة البيانات. يجب عليك معالجة البيانات من أجل التنسيق. 
3. اكتشاف العلاقة - يحدد الروابط بين مجموعات البيانات. 

في الوقت الحاضر ، تخزن الشركات كمية كبيرة من البيانات في السحابة. لذا فإن التنميط الفعال للبيانات هو حاجة الساعة. تسمح البيانات المستندة إلى السحابة للشركات بالاحتفاظ ببيتابايت من البيانات. من الضروري الحفاظ على المعايير. 

الاختلافات الرئيسية بين التنقيب في البيانات وتوصيف البيانات

1. تُعرف مهمة تحديد الارتباطات والأنماط داخل مجموعات البيانات باسم التنقيب عن البيانات. من ناحية أخرى ، تسمى عملية تحليل المعلومات من أي مجموعة بيانات تنميط البيانات. 
2. يتضمن التنقيب عن البيانات منهجيات تعتمد على الكمبيوتر لاستخراج بعض المعلومات المفيدة. لكن تنميط البيانات يتضمن فحص البيانات الأولية من أي مجموعة بيانات معينة. 
3. التنقيب في البيانات موجود لاستخراج البيانات للحصول على معلومات مهمة لحل المشكلات. من ناحية أخرى ، يهدف تصنيف البيانات إلى تكوين قاعدة معرفية للمعلومات. 
4. تشمل المهام في التنقيب عن البيانات تراجعوالتصنيف والتلخيص والوصف والتقدير. لكن الوظائف في تنميط البيانات هي تقنيات تحليلية واكتشاف لجمع الإحصائيات أو الملخصات. 
5. بعض أدوات التنقيب عن البيانات هي أباتشي SAMOA و Rapid Miner. من ناحية أخرى ، يعد برنامج التعريف التجميعي والاستوديو المفتوح Talend بعض الأدوات لتوصيف البيانات. 

مراجع حسابات

1. https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=vIqqDwAAQBAJ&oi=fnd&pg=PR1&dq=data+mining&ots=rrMiHNoZgo&sig=Ye_cPNBMden9NpA1YzsK9hQk7ws
2. https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/2590989.2590995

آخر تحديث: 11 يونيو 2023