عملية اكتشاف الأنماط والارتباطات والحالات الشاذة ضمن مجموعات كبيرة من البيانات للتنبؤ بالنتائج.
- المنهجيات: بيئة العمل
التنقيب عن البيانات

التنقيب عن البيانات
- إعادة هندسة عمليات الأعمال (BPR), تجربة العملاء, التعلّم الآلي, خوارزميات الصيانة التنبؤية, إدارة الجودة, التحليل الإحصائي, التحكم في العمليات الإحصائية (SPC)
الهدف:
كيفية استخدامه:
- باستخدام تقنيات من التعلم الآلي والإحصاءات وأنظمة قواعد البيانات، يقوم المحللون بغربلة مجموعات البيانات الكبيرة لتحديد الأنماط والرؤى الخفية التي يمكن استخدامها في ذكاء الأعمال، مثل تحديد عادات الشراء لدى العملاء أو اكتشاف الاحتيال.
الايجابيات
- تكشف عن رؤى قيّمة وغير واضحة من البيانات؛ ويمكنها تحسين عملية اتخاذ القرارات التجارية والتنبؤ؛ ويمكن أتمتتها لتحليل مجموعات البيانات الضخمة.
سلبيات
- تثير مخاوف كبيرة تتعلق بالخصوصية؛ يمكن أن يساء تفسير النتائج أو أن تكون بلا معنى إذا لم تسترشد بالخبرة في المجال؛ تتطلب مهارة تقنية كبيرة وبنية تحتية قوية.
الفئات:
- العملاء والتسويق, الاقتصاد, لين سيجما, حل المشكلات
الأفضل لـ
- اكتشاف الأنماط الخفية والمعلومات التنبؤية في قواعد البيانات الكبيرة لاتخاذ القرارات الاستراتيجية.
يشمل التنقيب في البيانات مجموعة من المنهجيات القابلة للتطبيق في قطاعات متنوعة، من البيع بالتجزئة إلى الرعاية الصحية والتمويل، حيث تستفيد المؤسسات من كميات كبيرة من البيانات لتحقيق مزايا استراتيجية. على سبيل المثال، في صناعة البيع بالتجزئة، تستخدم الشركات التنقيب في البيانات لتحليل سلوك العملاء وتحسين إدارة المخزون من خلال التنبؤ بالاتجاهات القادمة، وضمان توافر المنتجات بناءً على أنماط الشراء التاريخية. وبالمثل، في مجال الرعاية الصحية، يساعد التنقيب عن البيانات في تحديد عوامل الخطر لدى المرضى وتعزيز فعالية العلاج من خلال التحليلات التنبؤية. تستفيد مختلف مراحل المشروع من التنقيب في البيانات، لا سيما خلال مرحلتي التحليل والتنفيذ، حيث تستفيد الفرق من النتائج لإثراء قرارات التصميم وتطوير الاستراتيجية. وعادةً ما يشارك أصحاب المصلحة مثل محللي البيانات وقادة الأعمال وخبراء المجال في هذه العملية، حيث يتعاونون في تحديد الأهداف وتنقيح نموذج البيانات. يمكن أن يؤدي هذا العمل الجماعي إلى تطبيقات مبتكرة مثل حملات التسويق المخصصة أو خوارزميات الكشف عن الاحتيال التي تستخدم بيانات المعاملات المتراكمة لاكتشاف الحالات الشاذة التي تشير إلى أنشطة احتيالية، وبالتالي تعزيز التدابير الأمنية. مع تطور التكنولوجيا، تتسارع أتمتة عمليات التنقيب عن البيانات، مما يمكّن المؤسسات من معالجة مجموعات بيانات أكبر بكفاءة، مما يعزز في نهاية المطاف من قدرتها التنافسية.
الخطوات الرئيسية لهذه المنهجية
- تحديد أهداف وأسئلة محددة لتوجيه التحليل.
- اختيار تقنيات التنقيب عن البيانات المناسبة بناءً على الأنماط المحددة.
- استخدام الخوارزميات لتصنيف البيانات، والتجميع، وتحليل الانحدار.
- تنفيذ طرق التحقق من الصحة لتقييم أداء النماذج.
- تنقيح النماذج بناءً على النتائج لتعزيز الدقة والملاءمة.
- دمج النتائج مع العمليات التجارية للحصول على معلومات استخباراتية قابلة للتنفيذ.
- إنشاء حلقة تغذية راجعة لتحسين ممارسات التنقيب عن البيانات باستمرار.
نصائح للمحترفين
- الاستفادة من الأساليب التجميعية لتعزيز الدقة التنبؤية من خلال الجمع بين خوارزميات متعددة، وبالتالي تقليل الإفراط في التكييف وتحسين المتانة.
- تنفيذ تقنيات تقليل الأبعاد مثل PCA أو t-SNE لتحسين عرض البيانات عالية الأبعاد وتفسيرها مع الاحتفاظ بالأنماط الأساسية.
- الاستفادة من خوارزميات اكتشاف الحالات الشاذة لتحديد الحالات النادرة الأحداث في مجموعات البيانات، وتعزيز قدرات الكشف عن الاحتيال وضمان سلامة البيانات للتخطيط الاستراتيجي.
لقراءة عدة منهجيات ومقارنتها, نوصي باستخدام
> مستودع المنهجيات الشامل <
مع أكثر من 400 منهجية أخرى.
نرحب بتعليقاتكم على هذه المنهجية أو المعلومات الإضافية على قسم التعليقات أدناه ↓، وكذلك أي أفكار أو روابط متعلقة بالهندسة.
منشورات ذات صلة
محاكاة مونت كارلو
الاختبار المستند إلى النموذج
التحقق من النموذج
بحوث الأساليب المختلطة
تدقيق الأخطاء (بوكا يوك)
اختبار الملف الشخصي للمهمة