ستساعدك المقالة التالية: جمع البيانات مقابل التنقيب في البيانات: ما هو الفرق؟
في وقتنا الحالي ، أصبحت البيانات الضخمة مصطلحًا شائعًا جدًا يستخدم اليوم لكل ما يتعلق بالبيانات مثل التنقيب عن البيانات وتحليل البيانات والتعدين على الويب وحصاد الويب وتجريف الويب.
بالطبع ، قد يختلط الأمر على الشخص العادي بين هذه المصطلحات وقد يستخدمها بالتبادل.
إذا كنت تريد أن تكون على اطلاع جيد ومعرفة في مجال التسويق ، فمن المهم أن يكون لديك فهم شامل لهذه المصطلحات.
جمع البيانات: ما هو؟
كما يمكنك تخمين الاسم ، فإن جمع البيانات يعني جمع المعلومات والبيانات من الموارد عبر الإنترنت.
غالبًا ما يستخدمه بشكل تبادلي مع استخراج البيانات وزحف الويب وكشط الويب.
يمكن اعتبار الجمع مصطلحًا زراعيًا ؛ إنه مضمن في كيفية جمع المحاصيل الناضجة من الحقول ، والتي تتضمن الجمع وإعادة التوطين.
بشكل عام ، يمكن تعريف عملية جمع البيانات على أنها عملية استخراج المعلومات والبيانات القيمة من المواقع المستهدفة ، ونقلها إلى قاعدة البيانات الخاصة بك ، وتنظيمها بالتنسيق الصحيح.
تتمثل الخطوة الأولى في جمع البيانات في استخدام زاحف آلي يقوم بتحليل مواقع الويب المستهدفة ، وجمع البيانات واستخراجها ، وتصديرها بتنسيق منظم لتحليلها لاحقًا.
وبالتالي ، لن تجد أي شيء مثل الإحصائيات والتعلم الآلي والخوارزميات. بدلاً من ذلك ، سيتعين عليك الاعتماد على لغات برمجة معينة مثل JAVA و R و Python وما إلى ذلك.
في واقع الأمر ، فإن الدقة هي الجوهر الرئيسي لجمع البيانات.
ستجد العديد من الأدوات ومقدمي الخدمات التي يمكنك استخدامها لاستخراج المعلومات والبيانات من المواقع المستهدفة.
يعد Octoparse أحد أفضل الأدوات لهذا المنصب. تعتبر هذه الأداة الخيار الأفضل لأنها توفر الكثير من الميزات المذهلة ويمكن استخدامها بسهولة من قبل المبرمجين المبتدئين وذوي الخبرة على حد سواء.
تعدين البيانات: ما هو؟
في معظم الحالات ، غالبًا ما يتم الخلط بين التنقيب في البيانات ويتم تعريفه على أنه عملية الحصول على المعلومات والبيانات. توجد بعض الاختلافات الملحوظة بين جمع البيانات وتعدينها ، على الرغم من أن كلا النوعين يدوران حول الحصول على البيانات واستخراجها.
يُعرَّف التنقيب عن البيانات بأنه طريقة لاكتشاف الأنماط القائمة على الحقائق التي يتم إنشاؤها من مجموعة بيانات كبيرة.
بدلاً من مجرد جمع البيانات وتفسيرها ، يتضمن التنقيب عن البيانات الكثير من التخصصات مثل التعلم الآلي وعلوم الكمبيوتر والإحصاءات.
كانت هناك بعض التطبيقات الضارة لاستخراج البيانات. إن فضيحة Cambridge Analytica الشهيرة هي مثال رائع.
لقد جمعوا معلومات أكثر من 60 مليون Facebook وفصل بين المستخدمين الذين لم يكونوا متأكدين من تصويتهم بناءً على الأنشطة والهوية على موقع التواصل الاجتماعي.
ثم استخدمت Cambridge Analytica طريقة “Psychographic Microtargeting” لإرسال رسائل تحريضية غير مرغوب فيها لحملهم على تغيير تصويتهم.
يتعلق التنقيب في البيانات بمعرفة من هي الأهداف ، والعمل الذي يقومون به ، ومساعدتهم على تحقيق أهدافهم. في حين أن الأمر قد يبدو سحريًا ، إلا أن العملية معقدة للغاية.
هناك أربعة تطبيقات رئيسية تشارك في استخراج البيانات. دعنا نتعرف على هذه التطبيقات الرئيسية في هذا القسم. تتمحور الخطوة الأولى حول تصنيف مجموعات البيانات.
كما يمكنك التخمين ، فإن التنقيب في البيانات سيصنف الأشخاص والأشياء إلى فئات مختلفة لمزيد من الفحص.
على سبيل المثال ، سيقوم البنك بإنشاء نموذج تصنيف من خلال التطبيقات ؛ لهذا ، سوف يتلقون ملايين الطلبات التي تحتوي على معلومات العملاء مثل الشهادات المدرسية ، والحالة الاجتماعية ، والمسميات الوظيفية ، والبيانات المصرفية ، وما إلى ذلك.
يمكنك بعد ذلك الاستفادة من الخوارزميات لفهم وتحديد التطبيقات الأكثر خطورة من غيرها. في الواقع ، ستفهم بالفعل الفئة التي ينتمي إليها التطبيق عندما يبدأ العملاء في ملء النماذج.
تراجع
الانحدار هو طريقة التنبؤ بالاتجاه بين مجموعات البيانات بناءً على القيم العددية. يمكن تعريفه أيضًا على أنه التحليل الإحصائي للعلاقة الموجودة بين المتغيرات.
على سبيل المثال ، سوف تكون قادرًا على التنبؤ باحتمالية وقوع جريمة في منطقة ما بناءً على السجلات التاريخية.
تجمع
التجميع هو طريقة تجميع نقاط البيانات المختلفة بناءً على القيم والسمات المتشابهة. على سبيل المثال، Amazon ستجمع المنتجات المتشابهة بناءً على وظائف العنصر وعلاماته وأوصافه لعملائه لتسهيل التعرف عليهم.
كشف الشذوذ
كما يوحي الاسم ، فإن اكتشاف الشذوذ هو عملية منع السلوكيات غير الطبيعية أو المعروفة أيضًا باسم القيم المتطرفة.
في معظم الحالات ، تستخدم البنوك هذه الطريقة للبحث عن المعاملات المشبوهة وغير العادية التي لا تتناسب مع أنشطة المعاملات العادية أو النموذجية.
جمعية التعلم
يدور التعلم الجماعي حول تعلم الإجابة على السؤال “ما هي العلاقة بين قيمة ميزتين مختلفتين؟”
دعونا نأخذ على سبيل المثال محل بقالة. من المرجح أن يشتري الأشخاص الذين يشترون المشروبات الغازية برينجلز معًا. يعد تحليل سلة السوق أحد أكثر تطبيقات قواعد الارتباط شيوعًا.
سيساعد بائع التجزئة على تحديد علاقات المنتجات التي يتم استهلاكها.
تشكل التطبيقات المذكورة أعلاه العمود الفقري لاستخراج البيانات. يعتبر التنقيب عن البيانات أحد نواة البيانات الضخمة. باختصار ، يمكنك تعريف عملية استخراج البيانات على أنها اكتشاف المعرفة من البيانات (KDD).
من خلال إلقاء الضوء على مفهوم علم البيانات ، يساعد KDD أيضًا في اكتشاف المعرفة ودراسة البحث. من الحقائق المعروفة أنك ستجد البيانات عبر الإنترنت في شكلين – منظم وغير منظم.
سترى السحر الحقيقي عندما يتم تجميع جميع مجموعات البيانات معًا بشكل قاطع بحيث يمكن اكتشاف النمط. سيساعدك هذا أيضًا في رسم الأنماط واكتشاف التشوهات والتنبؤ بالاتجاهات.
