تجمع الشركة معلومات عن المبيعات والعملاء والإنتاج والموظفين ومبادرات التسويق والمزيد كجزء من العمليات اليومية. لهذا السبب قد تستخدم الشركات تقنيات استخراج البيانات لزيادة قيمة أصول الشركة المهمة هذه.
قد يتم تحويل معرفة استخراج البيانات إلى معلومات رؤى قابلة للتنفيذ يمكن للشركة استخدامها لتعزيز التسويق والتنبؤ باتجاهات المستهلكين وتحديد الاحتيال وتصفية رسائل البريد الإلكتروني وإدارة المخاطر وزيادة المبيعات وتحسين علاقات العملاء.
في هذه المدونة ، سنكتشف ما هي تقنيات استخراج البيانات ولماذا يعد استخراج البيانات ضروريا في البحث.
تحديد تقنيات استخراج البيانات
تستخدم المؤسسات استخراج البيانات للعثور على أنماط في البيانات قد توفر رؤى حول متطلباتها التشغيلية. إنه ضروري لكل من ذكاء الأعمال وعلوم البيانات. قد تستخدم المؤسسات تقنيات استخراج البيانات المختلفة لتحويل البيانات غير المهيكلة إلى رؤى يمكن استخدامها.
إن العثور على ارتباطات مخفية وغير مخطط لها وغير محددة سابقا ولكنها مشروعة في البيانات هو الهدف الأساسي لاستخراج البيانات. يوصف بأنه طريقة لفصل البيانات القيمة عن مجموعة هائلة من البيانات الأولية.
يستلزم ذلك استخدام برنامج واحد أو أكثر لتحليل أنماط البيانات في مجموعات البيانات المهمة. البحث والعلوم هما مثالان فقط على العديد من المجالات التي يمكن فيها استخدام استخراج البيانات.
يمكن استخراج البيانات باستخدام تقنيات مختلفة لمختلف تطبيقات علوم البيانات. يعد اكتشاف الشذوذ ، الذي يحاول العثور على قيم شاذة في مجموعات البيانات ، والتعرف على الأنماط من حالات استخدام استخراج البيانات الشائعة التي أصبحت ممكنة بفضل التقنيات المختلفة.
كرس خبراء استخراج البيانات جهودهم لتحسين معرفتنا بكيفية تحليل واستخلاص الاستنتاجات من كميات هائلة من المعلومات. يعتمدون على الأساليب والتقنيات من تقارب إدارة قواعد البيانات والإحصاءات والتعلم الآلي.
أهمية تقنيات استخراج البيانات في البحث
يتم استخدام طرق مختلفة لإنشاء نماذج تناسب النتائج المتوقعة اعتمادا على أهداف استخراج بيانات الشركة. يمكن استخدام النماذج لشرح البيانات الحالية أو التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية أو المساعدة في تحديد التشوهات في البيانات.
هنا ، سنناقش العديد من تقنيات استخراج البيانات لتقدير النتائج المرجوة.
تصنيف
التصنيف هو أحد أكثر تقنيات استخراج البيانات تعقيدا والتي تتطلب منك وضع سمات مختلفة في فئات واضحة. تستخدم هذه الطريقة للحصول على معلومات حول البيانات والبيانات الوصفية المهمة والمفيدة وتساعد في تعيين البيانات في مجموعات أخرى. يمكنك بعد ذلك استخدامه لاستخلاص المزيد من الاستنتاجات أو القيام بشيء آخر.
على سبيل المثال ، انظر إلى معلومات حول الشؤون المالية للعميل ومشترياته. قد تكون قادرا على تصنيفها على أنها مخاطر ائتمانية “منخفضة” أو “متوسطة” أو “عالية”. يمكنك بعد ذلك استخدام هذه الفئات لمعرفة المزيد عن هؤلاء العملاء.
تجميع
يشبه التجميع إلى حد كبير التصنيف ولكنه يتضمن الجمع بين أجزاء من البيانات بناء على أوجه التشابه بينها. إنها طريقة للعثور على مجموعات البيانات المتشابهة. تساعدك هذه العملية على معرفة مدى اختلاف البيانات ونفس الشيء.
على سبيل المثال ، يمكنك تقسيم جمهورك إلى مجموعات مختلفة بناء على مقدار الأموال التي ينفقونها أو عدد المرات التي يتسوقون فيها في متجرك.
أنماط التتبع
تعد أنماط التتبع واحدة من أكثر الطرق الأساسية لاستخراج البيانات. وهذا يعني إيجاد ومراقبة الاتجاهات أو الأنماط في البيانات لاستخلاص استنتاجات ذكية حول نتائج الأعمال. بمجرد أن ترى الشركة اتجاها في بيانات مبيعاتها ، يكون لديها سبب لاتخاذ إجراء لتحقيق أقصى استفادة من هذه المعلومات.
لنفترض أنه وجد أن منتجا معينا يبيع بشكل أفضل لمجموعة معينة من الأشخاص أكثر من غيرهم. في هذه الحالة، يمكن للمؤسسة استخدام هذه المعلومات لإنشاء منتجات أو خدمات مماثلة أو التأكد من أن لديها المزيد من المنتج الأصلي لهذه المجموعة.
ناد
يشبه الارتباط أنماط التتبع ولكنه أكثر تحديدا للمتغيرات التي تعتمد على بعضها البعض. تساعد تقنية استخراج البيانات هذه في العثور على الرابط بين شيئين أو أكثر. يجد طريقة كانت مخفية في مجموعة البيانات.
في هذه الحالة، ستبحث عن أحداث أو خصائص مرتبطة ارتباطا وثيقا بحدث أو سمة أخرى. على سبيل المثال ، قد تلاحظ أنه عندما يشتري المستهلكون عنصرا معينا ، فإنهم غالبا ما يشترون عنصرا ثانيا ذا صلة. هذا ما تستخدمه معظم المتاجر عبر الإنترنت لملء قسم “اشترى الأشخاص أيضا”.
الكشف الخارجي
في كثير من الحالات ، لا يمكنك الحصول على صورة واضحة لمجموعة البيانات الخاصة بك بمجرد النظر إلى الصورة الكبيرة. سيكون من المفيد إذا اكتشفت أيضا حالات شاذة أو قيم متطرفة في بياناتك.
على سبيل المثال ، إذا كان جميع المشترين تقريبا من الرجال ولكن هناك قفزة كبيرة في عدد المشترين الإناث خلال أسبوع غريب في أغسطس ، فستحتاج إلى النظر في القفزة ومعرفة سببها حتى تتمكن من تكرارها أو معرفة المزيد عن جمهورك.
تراجع
يستخدم الانحدار لتحديد احتمال وجود متغير بالنظر إلى وجود عوامل أخرى. هذا يحدد ويحلل العلاقات المتغيرة. يحدد احتمال وجود متغير بالنظر إلى وجود عوامل أخرى.
على سبيل المثال ، يمكنك استخدامه للتنبؤ بسعر اعتمادا على العرض والطلب والمنافسة. يساعدك الانحدار في العثور على الاتصال بين متغيرين (أو أكثر) في مجموعة بيانات.
التنبؤ
يعد التنبؤ أحد أقوى تقنيات استخراج البيانات لأنه يتيح لك تخمين أنواع البيانات التي ستجدها في المستقبل. غالبا ما تحتاج إلى إلقاء نظرة على الأنماط التاريخية وفهمها للحصول على فكرة جيدة عما سيحدث في المستقبل.
على سبيل المثال ، يمكنك إلقاء نظرة على التاريخ الائتماني للشخص وما اشتراه في الماضي لمعرفة ما إذا كان سيشكل مخاطرة ائتمانية على المدى الطويل.
استنتاج:
يمكن استخدام جميع تقنيات استخراج البيانات هذه للبحث في زوايا البيانات المختلفة. من خلال هذه المعرفة ، يمكنك اختيار أفضل التقنيات لتحويل البيانات إلى حقائق يمكن استخدامها للتعامل مع مشكلات الشركة المختلفة وزيادة الأرباح أو إرضاء العملاء أو توفير التكاليف.
يتم استخدام أساليب مختلفة لاستخراج البيانات ، اعتمادا على أهداف البحث ونوع البيانات. يمكنك الآن تحسين فهمك لاستخراج البيانات باستخدام ما درسته حول أساسيات استخراج البيانات ومنهجية البحث.
إذا كنت تريد المساعدة في إجراء البحوث أو إجراء تحليل البيانات ، فاتصل بمحترفي QuestionPro. يمكننا إرشادك خلال الإجراء ومساعدتك في تعظيم بياناتك.
