عناصر الموضوع
علم البيانات: تم الكشف عن مجموعات بيانات متنوعة للتحليل واتخاذ القرارت بناء على بيانات معرفية
علم البيانات هو مجال دائم التطور ويعتمد بشكل كبير على جمع البيانات وتحليلها وتفسيرها موضوعنا عن استكشاف الأنواع المختلفة لمجموعات البيانات في علم البيانات.
مع ظهور التكنولوجيا وصعود الرقمنة، زاد حجم وتنوع البيانات المتاحة بشكل كبير. للتنقل عبر هذا البحر الهائل من المعلومات، غالبا ما يقوم علماء البيانات بتصنيف البيانات إلى أنواع وهياكل مختلفة، يخدم كل منها غرضا فريدا في عملية تحليل البيانات.
استكشاف أنواع مجموعات البيانات
1- مجموعة بيانات قاعدة البيانات
واحدة من الأنواع الأساسية لمجموعات البيانات في علم البيانات هي مجموعة بيانات قاعدة البيانات.
مجموعات بيانات قاعدة البيانات عبارة عن مجموعات منظمة من البيانات منظمة بطريقة تسهل التخزين والاسترجاع والمعالجة بكفاءة.
عادة ما يتم تخزين مجموعات البيانات هذه في قواعد بيانات علائقية، والتي تستخدم الجداول لتمثيل كيانات البيانات وعلاقاتها.
2- مجموعات البيانات ثنائية المتغير – Bivariate datasets
تلعب مجموعات البيانات ثنائية المتغير أيضا دورا حاسما في تحليل البيانات من خلال فحص العلاقة بين متغيرين.
سواء أكان الأمر يتعلق بدراسة العلاقة بين هطول الأمطار وإنتاجية المحاصيل أو تحليل تأثير الإنفاق الإعلاني على إيرادات المبيعات، أيضا فإن مجموعات البيانات ثنائية المتغير توفر رؤى قيمة حول الترابط بين المتغيرات.
3- مجموعات البيانات الفئوية (النوعية) – Categorical data sets
كثيرا ما يواجه علماء البيانات مجموعات بيانات فئوية تتكون من متغيرات نوعية منفصلة.
غالبا ما تستخدم مجموعات البيانات هذه لتصنيف البيانات إلى فئات أو مجموعات مميزة، مثل الجنس أو الفئات العمرية أو فئات المنتجات.
يتضمن تحليل مجموعات البيانات الفئوية تقنيات مثل التوزيعات التكرارية، والتبويبات المتقاطعة، واختبارات مربع كاي للكشف عن الأنماط والعلاقات داخل البيانات.
إقرأ أيضا : قواعد بيانات SQL لعلوم البيانات: أفضل 10 خيارات
4- مجموعات البيانات متعددة المتغيرات – Multivariate datasets
مع زيادة تعقيد البيانات، تزداد الحاجة إلى إحصائيات متعددة المتغيرات.
تتضمن مجموعات البيانات متعددة المتغيرات تحليل ثلاثة متغيرات أو أكثر في وقت واحد، مما يسمح لعلماء البيانات باستكشاف العلاقات والتبعيات المعقدة.
تستخدم تقنيات مثل تحليل المكونات الرئيسية (PCA)، وتحليل العوامل، والتحليل العنقودي بشكل شائع لتحليل مجموعات البيانات متعددة المتغيرات واستخراج رؤى ذات معنى أيضا.
5- مجموعات البيانات الرقمية – numerical datasets
في حين أن التحليل العددي هو حجر الزاوية في علم البيانات، فإن مجموعات البيانات الرقمية تشمل مجموعة واسعة من البيانات الكمية، بما في ذلك المتغيرات المستمرة مثل درجة الحرارة أو الارتفاع أو الدخل.
يتضمن تحليل مجموعات البيانات الرقمية إحصائيات وصفية، وإحصائيات استنتاجية، واختبار الفرضيات لتلخيص واستخلاص استنتاجات حول السكان الأساسيين من بيانات العينة.
6- مجموعات بيانات الارتباط – Correlation datasets
يعد فهم العلاقة بين المتغيرات أمر ضروري في تحليل البيانات، وتوفر مجموعات بيانات الارتباط نظرة ثاقبة حول قوة واتجاه العلاقات بين متغيرين أو أكثر.
سواء كان الأمر يتعلق بقياس الارتباط بين أسعار الأسهم أو تقييم العلاقة بين الأداء الأكاديمي وعادات الدراسة، فإن مجموعات بيانات الارتباط تساعد في تحديد الأنماط والاتجاهات في البيانات.
7- مجموعات البيانات البيانية – graph datasets
في مجال تحليل الشبكات ووسائل التواصل الاجتماعي، تلعب مجموعات البيانات البيانية دور حيوي في نمذجة العلاقات بين الكيانات.
تمثل مجموعات بيانات الرسم البياني البيانات على شكل عقد (رؤوس) متصلة بحواف، مما يسمح بتحليل الشبكات والهياكل المعقدة أيضا.
تستخدم تقنيات مثل تحليل الشبكة، والتدابير المركزية، واكتشاف المجتمع للكشف عن الأنماط والاتصالات داخل مجموعات بيانات الرسم البياني.
8- مجموعات البيانات غير المستغلة (المظلمة)- Untapped data sets
تشير البيانات المظلمة إلى الكم الهائل من البيانات غير المنظمة وغير المستغلة التي تجمعها المؤسسات ولكنها لا تستخدمها بشكل فعال.
قد تتضمن البيانات المظلمة المستندات النصية ورسائل البريد الإلكتروني والصور ومصادر البيانات غير المنظمة الأخرى.
يتطلب استخراج الرؤى من البيانات المظلمة تقنيات متقدمة مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، واستخراج النصوص، وتحليل المشاعر أيضا للكشف عن الأنماط والاتجاهات المخفية.
تعد معالجة البيانات جانبا أساسيا من علوم البيانات، بما في ذلك تحويل البيانات الأولية ومعالجتها مسبقا إلى تنسيق مناسب للتحليل. سواء أكان الأمر يتعلق بتنظيف البيانات الفوضوية، أو تحويل المتغيرات، أو التعامل مع القيم المفقودة، فإن تقنيات معالجة البيانات تضمن جودة البيانات وسلامتها طوال عملية التحليل.
خاتمة:
يشمل علم البيانات مجموعة متنوعة من مجموعات البيانات، ولكل منها خصائصها وتحدياتها.
من خلال فهم الفروق الدقيقة بين مجموعات البيانات المختلفة وتطبيق التقنيات التحليلية المناسبة، يمكن لعلماء البيانات إطلاق العنان للإمكانات الكاملة للبيانات أيضا لدفع عملية صنع القرار الواعي والمعرفي وخلق قيمة للمؤسسات عبر الصناعات.
انتهينا : استكشاف الأنواع المختلفة لمجموعات البيانات في علم البيانات
إقرأ أيضا : تحليلات البيانات الضخمة في مجال الصحة الرقمية: نظرة شاملة
نجوم العرب
