الخط الساخن الوطني: +8615538086571
الخط الساخن الوطني: +8615538086571
التنقيب في البيانات هو فرع من فروع تحليلات البيانات أو جزء من إستراتيجية تحليلات تُستخدم للعثور على الأنماط المخفية أو التي لم يسبق معرفتها في البيانات. ما سبب أهمية التنقيب في البيانات؟ يُعد التنقيب في البيانات جزءًا مهمًا من أي مبادرة تحليلية ناجحة.
تتمثل الخطوة الأولى في عملية تحليل التنقيب في البيانات في تحديد ملف مصادر البيانات التي يمكن استخدامها للتعدين والحصول على معلومات قيمة.
التنقيب في البيانات عبارة عن عملية تحليل للبيانات للعثور على الأنماط والاتجاهات والرؤى. تعرف على تقنيات واستخدامات التنقيب في البيانات.
ظهر مصطلح التنقيب في البيانات لأول مرة في منتصف التسعينات على يد Fayaad et al[13:17]، وکان مرتبطاً وقتها بتقنيين الخطوات التي يجب أن تسير عليها المنشأة لانتهاج تقنية التنقيب في البيانات؛ وهو ما يُعرف اليوم باسم عملية التنقيب ...
1. الطرق المنظمة Association 2. التصنيف 3. طريقة التحليل العنقودي 4. التنبؤ 5. الأنماط المتسلسلة أو تتبع الأنماط 6. أشجار القرار 7. التحليل الخارجي أو تحليل الاختلافات 8. الشبكة العصبونية التلافيفية
1. فهم الأعمال 2. فهم البيانات 3. إعداد البيانات 4. النمذجة 5. التقييم التنقيب عن البيانات ليس تحليلات البيانات على وجه التحديد كما تمت مناقشته ، قد يتم الخلط بين التنقيب في البيانات ومشاريع البيانات الأخرى. تتضمن عملية التنقيب عن البيانات مشاريع مثل تنظيف البيانات
التنقيب في البيانات (الإنجليزية: Data mining) هي عملية بحث محوسب ويدوي عن معرفة من البيانات دون فرضيات مسبقة عما يمكن أن تكون هذه المعرفة.
التنقيب في البيانات ( بالإنجليزية: data mining) هي عملية بحث محوسب ويدوي عن معرفة من البيانات دون فرضيات مسبقة عما يمكن أن تكون هذه المعرفة. كما ويعرف التنقيب في البيانات على أنه عملية تحليل كمية بيانات (عادة ما تكون كمية كبيرة)، لإيجاد علاقة منطقية تلخص
حقوق الطبع والنشر: شركة خنان ليمينغ لتكنولوجيا الصناعة الثقيلة المحدودة. رخصة أعمال
