الفرق بين تنميط البيانات واستخراج البيانات

في حين أن التنقيب عن البيانات هو موضوع شائع في عالم اليوم للتعلم الآلي ، وكشط الويب ، والذكاء الاصطناعي ؛ يعد تصنيف البيانات موضوعًا نادرًا نسبيًا وموضوعًا له حضور أقل نسبيًا على الويب. التفكير في ما هو الفرق بين التنميط البيانات واستخراج البيانات؟

حسنًا ، يشير التنقيب في البيانات إلى العثور على أنماط في البيانات التي جمعتها أو استخلاص استنتاج من نقاط بيانات معينة. يتعلق الأمر كله بالبيانات التي تم جمعها - الصفوف والأعمدة في ملف CSV. ومع ذلك ، فإن تحديد سمات البيانات يتعلق بالبيانات الوصفية التي يمكن استخلاصها من مجموعة البيانات وتحليل هذه البيانات الوصفية للعثور على الاستخدام الأفضل لمجموعة البيانات.

نظرًا لأن كلا الموضوعين المذكورين اليوم لهما أهمية كبيرة ويتضمنان العديد من الخطوات والإجراءات جنبًا إلى جنب مع أفضل الممارسات ، فسنقوم بتوضيحهما بشكل أكبر.

ما هو التنميط البيانات

بينما يتعلق تحديد سمات البيانات بالعثور على البيانات أو البيانات الوصفية من مجموعة البيانات الموجودة في أيدينا ، يمكن تقسيمها إلى ثلاثة أنواع مختلفة من البيانات الوصفية:

1. يمكن العثور على المعلومات العلائقية من مجموعات البيانات الكبيرة. لنفترض أن لديك مجموعة بيانات بها 10 جداول. قد تتمكن من العثور على الجداول المرتبطة والبيانات التي قد تتغير من أجلها عن طريق تغيير القيم في جدول آخر.
2. يمكن أيضًا اكتشاف البيانات الوصفية من المحتوى. يتعلق هذا عادةً بالأخطاء في البيانات والحقول المفقودة والمزيد. على سبيل المثال ، إذا كان حقل معين فارغًا في أكثر من 50٪ من البيانات ، فقد نضطر إلى التخلي عن نقطة البيانات هذه عند إجراء أي تحليل.
3. يمكن أيضًا اكتشاف المعلومات الهيكلية من بياناتنا. يمكن أن تكون هذه المعلومات من أنواع مختلفة. يمكن أن يكون المتوسط ​​الإحصائي أو الوسيط أو الحد الأقصى لمجموعات البيانات الخاصة بك. يمكن أن تكون حتى النسبة المئوية لنقاط البيانات التي تم جمعها من الأسر الحضرية والنسبة المئوية التي تم جمعها من المناطق الحضرية. باختصار ، سيخبرنا الكثير عن كيفية ظهور البيانات دون الحاجة إلى الدخول داخل ورقة Excel ومراجعة كل صف.

تعطينا الأنواع المختلفة من البيانات الوصفية التي ناقشناها معلومات أكثر بكثير حول البيانات الموجودة أكثر من البيانات الأولية نفسها. يمكن استخدام هذه المعلومات للعثور على مكان تناسب البيانات في عمليتك وأين سيكون أفضل مكان لاستخدامها. يمكن أيضًا تحديد النسبة المئوية لنظافة البيانات أو البيانات المفقودة من هذه البيانات الوصفية ويمكن إجراء التغييرات وفقًا لذلك لجعل البيانات قابلة للاستخدام. يمكن أيضًا استخدام العلاقات الموجودة في نقاط البيانات والجداول لإعداد فحوصات التكرار والمزيد.

أفضل ممارسات توصيف البيانات

بينما كنا نناقش البيانات والبيانات الوصفية وكل ما يمكننا فعله بها ، هناك معايير صناعية وأفضل الممارسات ، أي المؤشرات والمراجع حول كيفية استخدام البيانات الوصفية وأي بيانات وصفية يجب النظر إليها. قد يقودك الانحراف عن أفضل الممارسات والمنهجيات الشائعة إلى النتائج التي توجهك إلى الاتجاه الخاطئ. فيما يلي بعض المنهجيات وأفضل الممارسات:

1. العلاقات بين نقاط البيانات - يجب تخزينها بحيث يمكن بسهولة سحب البيانات ذات الصلة عند استخدام لغات الاستعلام مثل SQL. لنفترض أنك تقوم بالتحليل من خلال جدول مصنعي السيارات ، وتريد العثور على القدرة الحصانية لكل سيارة باعتها جهة تصنيع معينة حتى الآن. يمكن اشتقاق هذه المعلومات بسهولة فقط إذا كانت العلاقات بين جدول الشركة المصنعة وجدول السيارة وجدول مواصفات السيارة محددة جيدًا.
2. فحوصات نقطة البيانات - هي تحديد نقاط البيانات الفارغة والمليئة بالأخطاء. يجب تخزينها جنبًا إلى جنب مع مجموعة البيانات بحيث يكون أي شخص يلتقط قاعدة البيانات على دراية بهذه القيود في البداية.
3. نقاط البيانات الإحصائية - تشير إلى القيم الإحصائية التي قد تكون مهمة في حالات معينة. يشير إلى قيم مثل المتوسط ​​والوسيط والوضع والحد الأقصى والحد الأدنى والتكرار والمزيد لكل عمود في قاعدة البيانات الخاصة بك.
4. الأنماط - توجد أنماط مختلفة في البيانات. على سبيل المثال ، عند التحقق من عمود ، قد تجد أنه يتكون فقط من نعم أو لا - لذا فهو عمود منطقي. لأحد ، قد يكون ذكرًا أو أنثى. لذلك فهي بيانات فئوية. أيضًا ، باستخدام مطابقة regex ، يمكن للمرء تحديد ما إذا كانت بعض الأعمدة هي رموز التعريف الشخصي أو العناوين أو الأسماء أو الأعمار أو عناوين البريد الإلكتروني أو أرقام الهواتف. يجب التقاط كل هذه المعلومات بشكل منفصل حتى يتمكن أي شخص يقرأ قاعدة البيانات من الحصول على فهم أفضل لهيكل البيانات.

ما هو التنقيب عن البيانات

يعد التنقيب عن البيانات موضوعًا متعدد التخصصات يعتمد على الإحصائيات وتجريف الويب واستخراج البيانات والتعلم الآلي وكذلك أنظمة قواعد البيانات. نظرًا لهذه التغطية الواسعة ، يتم استخدامه من قبل الجميع بدءًا من العلماء الذين يعملون على تحديد الخلايا السرطانية في الجسم البشري إلى فرق المبيعات التي تحاول الوصول إلى أهدافها الشهرية.

ومع ذلك ، فإن استخراج البيانات في حد ذاته يتكون من خطوات متعددة مثل اكتشاف البيانات والمعالجة المسبقة والمعالجة اللاحقة والتصور والمزيد ، والتي سنناقشها. في حين أن هناك العديد من الخطوات ، فإن العملية الفعلية للعثور على الأنماط في البيانات عادة ما تكون تلقائية أو شبه آلية وتتضمن بشكل أساسي معرفة الخوارزمية التي تناسب مجموعة البيانات بشكل جيد.

مرة أخرى ، هناك نقطة مهمة يجب ملاحظتها في هذا المنعطف وهي أن التنقيب في البيانات يختلف تمامًا عن تحليل البيانات. بينما يستخدم الأول في الغالب نماذج التعلم الآلي والنماذج الإحصائية للكشف عن الأنماط المخفية ، يتم استخدام الأخير لاختبار النماذج والفرضيات على مجموعات البيانات.

الخطوات المتبعة في التنقيب عن البيانات

الخطوات المعتادة المتبعة في استخراج البيانات هي كما يلي.

• فهم مشكلة العمل.
• الحصول على صورة أوضح للبيانات.
• تنظيف البيانات وتجهيزها للنمذجة.
• إنشاء ML أو نموذج إحصائي من البيانات.
• تقييم النموذج ومراجعة أدائه في بيئة الاختبار.
• نشر الحل ومراجعة أدائه في بيئة إنتاج.
• غالبًا ما يتم اتباع عملية مبسطة من قبل معظم الشركات ، والتي تتكون من المعالجة المسبقة واستخراج البيانات والتحقق من صحة مجموعة النتائج.

استنتاج

ربما لاحظت أن بعض الخطوات مثل تنظيف البيانات وإعداد البيانات متشابهة في كلا الموضوعين. تتضمن معالجة البيانات دائمًا بعض "أفضل الممارسات" العالمية التي يجب اتباعها بغض النظر عما تفعله بالبيانات. أصبحت البيانات هي المدخلات لمعظم العمليات التجارية ، حيث ينتج عن المخرجات معلومات ذكية. ومع ذلك ، فإن جمع البيانات هو جهد شاق في حد ذاته. هذا هو سبب وجود PromptCloud. يوفر فريق استخراج البيانات لدينا حلول DaaS التي يمكن أن تناسب الشركات التي تتراوح من الشركات العائلية الصغيرة والشركات الناشئة إلى الشركات الرائدة في Fortune 500.