‫وتـ توظيؼ تقنيات التنقيب فى البيانات فى ىذه الدراسة لتقييـ األصوؿ غير الممموسة بكفاءة وتحديد‬ ‫العوامؿ اليامة المؤثرة عمييا‪ ،‬وتـ األخذ فى اإلعتبار خطوة تحديد السمات ‪ Feature selection ...

يعد تعريف البيانات الكبيرة بأنها البيانات التي تحتوي على تنوع أكبر، والوصول إلى وحدات تخزين متزايدة وبسرعة أكبر. ويعرف هذا أيضًا باسم الثلاث كلمات بحرف V. ببساطة، البيانات الضخمة هي مجموعات ...

يتضمن التنقيب عن البيانات استخراج الأنماط والمعرفة من مجموعات البيانات الكبيرة باستخدام تقنيات مختلفة ، في حين أن تحديد البيانات هو عملية فحص وتحليل البيانات لاكتساب رؤى حول هيكلها وجودتها وبياناتها الوصفية.

ما سبب أهمية جودة البيانات؟. بالنسبة للعديد من المؤسسات، تستخدم البيانات مباشرة في اتخاذ القرار: يمكن أن تؤدي سجلات المعاملات الائتمانية المجمعة إلى قرار من قبل المصرف في الموافقة على قرض ...

لعمل التنقيب في البيانات تطبق خوارزميات ونماذج عديده لحل هذه المشاكل واحدى هذه النماذج او الخوارزميات او التطبيقات هي الشبكات العصبونيه ....

هذا هو المكان تكامل البيانات ويأتي مستودع البيانات. فهو يجمع جميع بياناتك في مكان واحد، بحيث يمكنك بسهولة الحصول على رؤى مبنية على بيانات دقيقة وشاملة. دعونا نناقش ما هو مستودع البيانات ...

تحليل البيانات باستخدام بايثون – المرحلة الأولى (قراءة البيانات) بعد تنزيل الملف من الرابط المذكور في الأعلى، نُنشى مجلد للعمل وليكن باسم corona data analysis ثم نحفظ الملف بداخله. نُشغل أداة Jupyter ...

ما مفهوم التنقيب في البيانات؟ التنقيب في البيانات (Data Mining .DM): يُطلق هذا المصطلح على عملية استخدام نظم وأدوات تحليل البيانات لإيجاد الأنماط في قواعد ومستودعات البيانات الضخمة وتحديدها، أي عند البحث عن العلاقات المفيدة ...

التنقيب في البيانات في 5 خطوات. عادةً ما يتبع المحترفون منهجية منظمة مع عمليات قابلة للتكرار تحقق النتائج المرجوة. دعونا نلقي نظرة على هذه الخطوات الخمس. الخطوة 1: فهم الأعمال

يُعد التنقيب في البيانات جزءًا مهمًا من أي مبادرة تحليلية ناجحة. إذ يمكن للشركات استخدام عملية اكتساب المعرفة لزيادة ثقة العملاء، والعثور على مصادر جديدة للإيرادات، والحفاظ على عودة العملاء.

إنّ تقنية تجميع البيانات (Binning) يُطلق عليها أيضًا التميية وهي تقنية لتقليل العلاقة الأساسية للبيانات المستمرة والمنفصلة ويجمع Binning القيم المرتبطة معًا في صناديق لتقليل عدد القيم المميزة، ويمكن لـ (Binning) تطوير قيمة ...

إن تنقيب البيانات (أو التنقيب في البيانات أو تعدين البيانات) يهدف إلى استخلاص المعلومات المخبأة في كتل البيانات الكبيرة.

في هذه الحالة يتم تجميع عناصر البيانات التي تشترك في خصائص معينة معًا في مجموعات كجزء من تطبيقات التنقيب عن البيانات، حيث تتضمن الأمثلة مجموعات (k-mean) والتجميع الهرمي ونماذج الخليط (Gaussian).

تطبيقات الانحدار في عملية التنقيب عن البيانات. يُعد الانحدار أسلوبًا شائعًا للغاية وله تطبيقات واسعة في الأعمال التجارية والصناعات، حيث يتضمن إجراء الانحدار متغير المتنبئ ومتغير الاستجابة.

تمر عملية التنقيب عن البيانات بمراحل، هي: 1. فهم طبيعة عمل المؤسسة: تتلخص المرحلة الأولى بعملية فهم عمل المؤسسة الام والتي هي تحدد نوع المطلوبة. 2. فهم البيانات: وغي هذه المرحلة تتم عملية معرفة نوع البيانات المخزنة ومسارها. 3. اعداد البيانات: وفي هذه المرحلة تتم عملية تنظيم البيانات وضمان تكاملها وخلوها من مشكلة التكرار في البيانات وخلو بعض القيود ... See more

وهو مخزن بيانات مبني على Hadoop، ويُعد أحد مشاريع Apache عالية المستوى، إذ يسهّل قراءة وكتابة وإدارة مجموعات البيانات الكبيرة باستخدام. وهو محرّك استعلامات في SQL يعمل مع الأداة Hadoop، وقد ضمِّن إلى ...

لأن التنقيب في هذه البيانات وتحليلها وفهمها يساعدها على استخراج كنوز منها وهذه الكنوز هي معلومات قيمة تساعد أصحاب العمل على اتخاذ أفضل القرارات وتطوير الأداء بشكل مضمون.

وقد نشر الباحث تشي تشِن وزملاؤه 1 دراسة في دورية "نيتشر كمبيوتشينال ساينس" Nature Computational Science عن نهجٍ لتعلُّم الآلة، يقوم على جمع البيانات من مصادر متعددة للقياس والمحاكاة (وجميعها يتوفَّر على ...

خصائص البيانات والمعلومات . ما أهم الفروقات بين المعلومات والبيانات؟ . ... عن البيانات المعالجة، ومن الضروري في البداية معرفة الفرق بين البيانات والمعلومات في الكمبيوتر، في جهازالكمبيوتر ...

المهام الرئيسية في مجال التنقيب في البيانات. مهمة التنقيب عن البيانات الفعلية هي التحليل التلقائي أو شبه التلقائي لكميات ضخمة من البيانات لاستخراج أنماط مثيرة للاهتمام لم تكن معروفة من قبل.

بيانات ضخمة. البيانات الضخمة مصطلح يشير إلى مجموعة بيانات تستعصي لضخامتها أو تعقيدها على التخزين أو المعالجة بإحدى الأدوات أو التطبيقات المعتادة لإدارة البيانات. أو ببساطة لتقريب الأفهام ...

معرفة جيدة في التنقيب ضمن البيانات Data mining. معرفة أساسيات علم الإحصاء Statistic. أن يكون مطلعًا على بعض لغات البرمجة والأدوات البرمجية المستخدمة في علم البيانات مثل: Python MATLAB SQL Hive R JS SAS SPSS وغيرها

يحتل التنقيب عن البيانات الصوتي والمرئي مكانًا رئيسيًا في التطبيقات المختلفة عبر الأمان والمراقبة واكتشاف الطب والتعليم والترفيه والرياضة، والهدف الرئيسي من استخراج بيانات الفيديو هو استخراج البيانات من مصادر ...

تتبع تقنية التنقيب عن البيانات هذه خطوات الانضمام والتقليم بشكل متكرر حتى يتم تحقيق مجموعة العناصر الأكثر شيوعًا وكما يتم إعطاء حد أدنى للدعم في المشكلة أو يفترضه المستخدم.

التنقيب في البيانات مقابل تكامل البيانات - الفرق. تكامل البيانات هي عملية الجمع بين البيانات وتنظيفها وتقديمها بتنسيق موحد. يتضمن ذلك توحيد البيانات من أنظمة مصادر مختلفة بتنسيقات مختلفة ...

تطبيقات التنقيب في البيانات الاجتماعية، واستخراج البيانات. 1- كتابة تقرير موجز عن مجموعة محددة سكان التنميط: هذا هو من خلال تطوير وبناء تقارير موجزة عن مجموعة من العملاء البارزين وعلى بطاقات ...

خصائص تدفق البيانات في عملية التنقيب في البيانات الدفق المستمر للبيانات: يتميز دفق البيانات بأنّه دفق مستمر لا نهائي ينتج عنه بيانات ضخمة، حيث في تدفق البيانات يتم تمرير تدفقات بيانات ...

خوارزميات قواعد الارتباط في عملية التنقيب عن البيانات. 1. خوارزمية Apriori. (Apriori) هي الصيغة المنتسبة للتنقيب المتكرر لمجموعة العناصر وتعلم قواعد الارتباط عبر قواعد البيانات النسبية، حيث ينتج عن ...

عادةً ما يستخدم التنقيب الوصفي لتوفير الارتباط والجدولة المتقاطعة والتردد. يعني مصطلح "تنبؤي" التنبؤ بشيء ما لذا فإنّ التنقيب عن البيانات التنبؤية هو التحليل الذي يتم إجراؤه للتنبؤ ...