مراحل ومهام علم البيانات ( Data Science Stages and Tasks)

علم البيانات (Data Science) هو مجال يتعامل مع جمع وتحليل وتفسير البيانات من أجل الحصول على رؤى واتخاذ قرارات مستنيرة. يشمل هذا المجال عدة مراحل ومهام، والتي سنتناولها بالتفصيل أدناه:

1. جمع البيانات (Data Collection):

تشمل جمع البيانات من مصادر مختلفة (Databases, External APIs, Surveys or Experiments)

جمع البيانات من قواعد البيانات الداخلية (Databases): مثل قواعد البيانات العلائقية (Relational Databases) أو مستودعات البيانات (Data Warehouses) التي تحتوي على معلومات اللازمة.
جمع البيانات من APIs الخارجية (External APIs): مثل استخراج البيانات من مواقع الويب واجهات برمجة التطبيقات (Web Scraping) التي توفر بيانات من خدمات خارجية، مثل بيانات الطقس أو الأخبار.
جمع البيانات من الاستبيان او التجارب (Surveys or Experiments): استخدام استبيانات (Surveys) لجمع آراء المشاركين أو إجراء تجارب (Experiments) لاختبار فرضيات تحت ظروف محددة وتسجيل النتائج.

2. تحضير وتنظيف البيانات (Data Preparation and Cleaning):

تشمل التعامل مع: (Data Mapping, Column Names, Data Types, Illogical Values,
Duplicates, Missing Values, Missing Values)

تخطيط ودمج البيانات (Data Mapping and Integration): يتم في هذه العملية ربط البيانات من جداول أو ملفات متعددة ودمجها بشكل مناسب للتحليل.
أسماء الأعمدة (Column Names): تصحيح أسماء الأعمدة بحيث تكون معبرة وواضحة وسهولة الوصول.
أنواع البيانات (Data Types): التأكد من توافق أنواع البيانات مع القيم المخزنة في الأعمدة وتوحيد الأنواع لتجنب الأخطاء أثناء التحليل.
القيم غير المنطقية (Illogical Values): تصحيح القيم التي لا تتماشى مع السياق، مثل القيم السالبة في الحقول التي يجب أن تحتوي على قيم موجبة، لضمان دقة البيانات.
التكرارات (Duplicates): التعامل مع السجلات المكررة (إزالتها) للحفاظ على جودة البيانات وتجنب التشويه في التحليلات.
القيم المفقودة (Missing Values): التعامل مع القيم المفقودة باستخدام تقنيات مختلفة، مثل التعويض أو الاستبعاد، حسب طبيعة البيانات واحتياجات التحليل.
القيم الشاذة (Outliers Values): التعامل مع القيم المتطرفة بطرق متعددة حسب السياق، سواء بالإزالة أو التحليل، لضمان عدم تأثيرها السلبي على النتائج النهائية.

3. التحليل الاستكشافي للبيانات ( Data Exploration Analysis {DEA})

تشمل استكشاف البيانات وفهم جوانبها المختلفة وللعثور على (Patterns, Correlations, Insights)

أنماط البيانات (Patterns): اكتشاف الأنماط المتكررة في البيانات.
العلاقات (Correlations): تحليل العلاقات بين المتغيرات المختلفة.
الرؤى (Insights): استخراج المعلومات المفيدة التي يمكن استخدامها في اتخاذ القرارات.

تصور البيانات (Data Visualization): ويكون بناءً على نوع البيانات والغرض منها مثل:
المخططات الشريطية (Bar Charts): لمقارنة القيم عبر فئات مختلفة.
الهستوجرامات (Histograms): لعرض توزيع القيم.
المخططات الدائرية (Pie Charts): لتوضيح النسب المئوية للأجزاء المختلفة.
المخططات المتناثرة (Scatter Plots): لعرض العلاقة بين متغيرين.
خرائط الحرارة (Heatmaps): لعرض البيانات متعددة الأبعاد بطريقة مرئية.

ملحوظة: عمليتا تحضير وتنظيف البيانات والتحليل الاستكشافي للبيانات هما عمليتان متداخلتان في الواقع العملي، حيث يُستخدم التحليل الاستكشافي أحيانًا لاكتشاف الأخطاء في البيانات مثل القيم المفقودة والقيم الشاذة التي تحتاج إلى تنظيف أو تجهيز إضافي، بينما يساعد التحضير والتنظيف على تحسين جودة البيانات قبل استكشافها وتحليلها واستخراج الانماط.

5. التحليل الإحصائي ( Statistical Analysis)

تشمل:

التحليل الإحصائي الوصفي (Descriptive Statistics): يشمل:
- مقاييس النزعة المركزية (Measures of Central Tendency): مثل المتوسط (Mean)، الوسيط (Median)، والوضع (Mode).
- مقاييس التباين (Measures of Dispersion): مثل التباين (Variance)، الانحراف المعياري (Standard Deviation)، النطاق (Range)، والمدى الربعي (Interquartile Range).
- مقاييس الشكل (Measures of Shape): مثل التواء (Skewness) ودرجة التفرطح (Kurtosis).
التحليل الإحصائي الاستدلالي (Inferential Statistics): يشمل:
- الاختبارات الإحصائية (Statistical Tests): مثل اختبار (t-tests)، تحليل التباين (ANOVA)، وتحليل الانحدار (Regression Analysis).
- سلاسل الزمن (Time Series): تحليل البيانات عبر الزمن.
- معاملات الارتباط (Correlation Coefficients): لقياس قوة العلاقة بين المتغيرات.

6. معالجة البيانات (Data Preprocessing)

تشمل:

الهندسة المميزة (Feature Engineering):
- استخراج الميزات (Feature Extraction): استخراج معلومات جديدة من البيانات الأصلية.
- اختيار الميزات (Feature Selection): اختيار الميزات الأكثر أهمية للتحليل.
- ترميز المتغيرات الفئوية (Encoding Categorical Variables): تحويل المتغيرات الفئوية إلى شكل يمكن استخدامه في النماذج.
- تحجيم الميزات (Feature Scaling): توحيد نطاق القيم للميزات.
تحويل الميزات (Feature Transformation):
- التعامل مع البيانات المفقودة (Handling Missing Data): تقنيات للتعامل مع القيم المفقودة.
- اكتشاف القيم الشاذة والتعامل معها (Outlier Detection and Handling): تحديد القيم الشاذة والتعامل معها.
- تطبيع البيانات (Normalization): تحويل البيانات لتكون ضمن نطاق معين.
- التوحيد (Standardization): تحويل البيانات لتتبع توزيعًا طبيعيًا.
- تقليل الأبعاد (Dimensionality Reduction): تقليل عدد الميزات مع الحفاظ على المعلومات الأساسية.
- تقسيم البيانات (Splitting Data): تقسيم البيانات إلى مجموعات التدريب والاختبار والتحقق.
- زيادة البيانات (Data Augmentation): توليد بيانات إضافية لتحسين أداء النموذج او لحل مشكلة اختلال التوازن في الفئات (class imbalance) من خلال التضخيم الزائد (Oversampling) أو التضخيم الناقص (Undersampling) في بيانات التدريب.

7. التعلم الآلي (Machine Learning):

يعد التعلم الآلي جزءًا رئيسيًا من علوم البيانات، ويهدف إلى تطوير أنظمة وخوارزميات قادرة على التعلم من البيانات والتنبؤ وصنع القرارات. يتضمن التعلم الآلي أنواعًا متعددة من تقنيات التعلم، كالتالي:

التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning):
يعتمد هذا النوع على بيانات مسبقة التسمية لتدريب النموذج بهدف التنبؤ أو التصنيف.
- الانحدار (Regression):
  - الانحدار الخطي (Linear Regression): تقدير العلاقة بين المتغيرات المستقلة والمتغير التابع.
  - الانحدار المائل (Ridge Regression): تحسين الانحدار الخطي عن طريق إضافة عقوبة للمعاملات الكبيرة لتقليل التشتت.
  - الانحدار باللاسون (Lasso Regression): تقليص بعض المعاملات إلى الصفر، مما يساعد في تبسيط النموذج وإزالة المتغيرات غير الهامة.
- التصنيف (Classification):
  - الانحدار اللوجستي (Logistic Regression): تصنيف البيانات إلى فئات ثنائية أو متعددة.
  - أشجار القرار (Decision Trees): اتخاذ قرارات استنادًا إلى ميزات متعددة عبر بنية شجرية.
  - الغابات العشوائية (Random Forest): تحسين دقة التنبؤ من خلال الجمع بين عدة أشجار قرار.
  - دعم الآلات الناقلة (SVM): فصل البيانات باستخدام خطوط أو مسافات حدودية لتحقيق أفضل تصنيف.
التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning):
يتم التعلم هنا دون بيانات مسبقة التسمية بهدف اكتشاف الأنماط أو العلاقات في البيانات.
- التجميع (Clustering):
  - K-Means: تقسيم البيانات إلى مجموعات متقاربة بناءً على خصائص محددة.
  - التجميع الهرمي (Hierarchical Clustering): تنظيم البيانات في هيكل هرمي، يتيح تقسيمات متعددة للمجموعات.
  - DBSCAN: تجميع البيانات بناءً على كثافة النقاط؛ فعال مع البيانات غير المنتظمة.
  - توقع-تعظيم (Expectation Maximization - EM): تقدير توزيع البيانات عبر عملية تكرارية.
- تحليل الارتباط (Association Analysis):
  - خوارزمية Apriori: تحديد العلاقات بين العناصر المتكررة في البيانات.
  - خوارزمية Eclat: تحسين عمليات تحليل الارتباط من خلال البحث في تكرار مجموعات العناصر.
  - FP-Growth: اكتشاف الأنماط الشائعة بسرعة وكفاءة.
- تقليل الأبعاد (Dimensionality Reduction):
  - تحليل المكونات الرئيسية (PCA): تبسيط البيانات ذات الأبعاد العالية مع الحفاظ على المعلومات الهامة.
  - اختيار الميزات (Feature Selection): اختيار أهم الميزات التي تؤثر على التحليل.
التعلم التعزيزي (Reinforcement Learning):
يعتمد على التفاعل مع البيئة بهدف تحسين سياسة معينة لتحقيق مكافأة أكبر.
- التعلم بدون نموذج (Model-Free Learning):
  - Q-Learning: تحسين تصرفات النظام من خلال التفاعل المستمر مع البيئة.
  - تحسين السياسات (Policy Optimization): تحسين السياسات لتوجيه سلوك النظام.
  - الهجين (Hybrid): دمج طرق مختلفة لتعزيز التعلم.
- التعلم بنموذج (Model-Based Learning):
  - تعلم النموذج (Learn the Model): تعلم كيفية التفاعل مع البيئة بشكل مباشر عبر نموذج افتراضي.
  - النموذج المعطى (Given the Model): استخدام نموذج جاهز لتحليل التفاعلات.
التعلم العميق (Deep Learning):
يعتمد على الشبكات العصبية العميقة لتحليل بيانات كبيرة ومعقدة.
- الانحدار (Regression):
  - شبكات (RNN): تصميم الشبكات العصبية المتكررة لمعالجة التسلسلات الزمنية والتنبؤ بالبيانات المتسلسلة.
- التصنيف (Classification):
  - شبكات (CNN): استخدام الشبكات العصبية التلافيفية لتحليل البيانات الشبكية مثل الصور والفيديو.

Search

Data Science