استخراج البيانات

التنقيب عن البيانات هو العملية الحسابية لاستكشاف وتحليل مجموعات البيانات الكبيرة لاكتشاف أنماط ذات مغزى, والاتجاهات والعلاقات التي لا تظهر على الفور. من خلال تحويل المعلومات الخام إلى المعرفة، يعمل هذا التخصص كجسر مهم بين التحليل الإحصائي و الذكاء الاصطناعي (AI). تستفيد المؤسسات من التنقيب عن البيانات للتنبؤ بالسلوكيات المستقبلية، وتحديد الحالات الشاذة، ودعم اتخاذ القرارات الاستراتيجية. اتخاذ القرارات الاستراتيجية. وعلى الرغم من ارتباطه في كثير من الأحيان بإدارة قواعد البيانات المهيكلة، إلا أن التنقيب عن البيانات الحديثة يستخدم بشكل كبير خوارزميات التعلم الآلي (ML) لمعالجة المدخلات غير المهيكلة، مثل النصوص والفيديو وسجلات أجهزة الاستشعار، مما يحول البيانات الضخمة إلى أصول تنظيمية قيّمة.

المكونات الأساسية للعملية

عادةً ما يتبع سير العمل في التنقيب عن البيانات معيار عملية التنقيب عن البيانات القياسية عبر الصناعة (CRISP-DM)، والتي توجه الممارسين من فهم أهداف العمل إلى نشر النماذج.

• جمع البيانات والتعليقات التوضيحية: تبدأ العملية بجمع المعلومات الأولية من مصادر متنوعة، مثل قواعد بيانات المعاملات، أو مستشعرات إنترنت الأشياء, أو مستودعات الصور.
• المعالجة المسبقة للبيانات: البيانات الأولية نادراً ما تكون جاهزة للتحليل. تتضمن هذه المرحلة تنظيف البيانات لإزالة الضوضاء والتعامل مع القيم المفقودة المفقودة، وغالبًا ما تستخدم مكتبات مثل Pandas للمعالجة الفعالة.
• اكتشاف الأنماط: يتم تطبيق الخوارزميات لاستخراج البنى المخفية. قد يتضمن ذلك استخراج السمات لعزل أكثر المتغيرات الأكثر صلة للتحليل.
• التفسير: يتم التحقق من صحة الأنماط المستخرجة للتأكد من أنها تمثل معرفة مفيدة بدلاً من بدلًا من الارتباطات العشوائية، وغالبًا ما يساعد في ذلك أدوات تصور البيانات.

التقنيات والأساليب الرئيسية

يستخدم التنقيب عن البيانات مجموعة متنوعة من التقنيات الإحصائية وتقنيات تعلّم الآلة لحل مشاكل محددة.

• التصنيف: هذه التقنية تصنيف عناصر البيانات إلى فئات محددة مسبقًا. على سبيل المثال، يستخدم مزودو خدمات البريد الإلكتروني التصنيف لتصفية الرسائل إلى "رسائل غير مرغوب فيها" أو "البريد الوارد".
• التحليل العنقودي: على عكس فإن التجميع العنقودي يجمع نقاط البيانات المتشابهة دون تصنيفات محددة مسبقًا. إنها طريقة أساسية في في التعلّم غير الخاضع للإشراف، وكثيراً ما يُستخدم في تجزئة السوق.
• تعلّم قواعد الارتباط: تحدد هذه الطريقة العلاقات بين المتغيرات في مجموعة البيانات. ويشتهر استخدامها في تحليل سلة سوق التجزئة لاكتشاف أن الزبائن الذين يشترون الخبز من المرجح أن يشتروا الزبدة أيضًا.
• اكتشاف الشذوذ: يركز هذا على يركز على تحديد القيم المتطرفة التي تنحرف بشكل كبير عن القاعدة، وهو أمر بالغ الأهمية للكشف عن الاحتيال و وأمن الشبكة.

تطبيقات واقعية

يعمل التنقيب عن البيانات على تشغيل الأنظمة الذكية التي تقود الكفاءة في الصناعات الرئيسية.

• الذكاء الاصطناعي في البيع بالتجزئة: ينقب تجار التجزئة عن تاريخ المعاملات لتحسين سلاسل التوريد وإضفاء الطابع الشخصي على تجارب التسوق. من خلال تحليل أنماط الشراء، تبني الشركات أنظمة توصيات تقترح المنتجات التي من المرجح أن يشتريها المستخدمون، مما يزيد من الإيرادات بشكل كبير. منصات مثل Google Cloud Retail تدمج هذه القدرات للتنبؤ الطلب.
• تحليل الصور الطبية: في مجال الرعاية الصحية، يتم تطبيق التنقيب عن البيانات على سجلات المرضى والتصوير التشخيصي. نماذج متقدمة مثل YOLO11 أن "تنقب" عن البيانات المرئية لتحديد موقع و classify الشذوذ، مثل تحديد أورام الدماغ في فحوصات التصوير بالرنين المغناطيسي. وهذا يساعد أخصائيي الأشعة من خلال تسليط الضوء على المشكلات المحتملة التي تتطلب فحصًا دقيقًا، كما لاحظت المعاهد الوطنية للصحة (NIH).

مثال على الكود: التنقيب في البيانات المرئية

في مجال الرؤية الحاسوبية، يشير مصطلح "التنقيب" غالبًا إلى استخراج المعلومات المنظمة (تسميات الفئات والتعدادات) من بيانات الصور غير المنظمة. يوضح المثال التالي كيفية استخدام ultralytics مكتبة detect الكائنات واستخراج أسماء فئاتها ودرجات الثقة الخاصة بها.

from ultralytics import YOLO

# Load a pre-trained YOLO11 model to mine object data from images
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Run inference on a sample image
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Extract and display mined insights: detected classes and confidence
for result in results:
    for box in result.boxes:
        cls_id = int(box.cls[0])
        print(f"Detected: {model.names[cls_id]} | Confidence: {box.conf.item():.2f}")

التمييز بين المفاهيم ذات الصلة

من المهم التفريق بين التنقيب عن البيانات والمصطلحات المشابهة في مجال علم البيانات.

• تحليلات البيانات: بينما يركز التنقيب عن البيانات يركز على الاكتشاف الآلي للأنماط، فإن التحليلات مصطلح أوسع نطاقًا يشمل التفسير والتواصل وتطبيق تلك الأنماط لدعم قرارات الأعمال.
• التعلُّم العميق (DL): التعلُّم العميق هو مجموعة فرعية متخصصة من التعلم الآلي مستوحاة من الشبكات العصبية. وغالبًا ما يستخدم التنقيب عن البيانات خوارزميات التعلم العميق كأدوات لتنفيذ عملية الاكتشاف، خاصةً عند التعامل مع مهام معقدة مثل اكتشاف الكائنات أو معالجة اللغة الطبيعية.
• النمذجة التنبؤية: هذا هو نتيجة محددة مشتقة غالبًا من التنقيب عن البيانات. بينما يستكشف التنقيب البيانات للعثور على النمط، فإن النمذجة التنبؤية يستخدم النمذجة التنبؤية هذا النمط للتنبؤ بالأحداث المستقبلية، وهو تمييز أبرزته تحليلات ساس.