دليلك الشامل عن التنقيب في البيانات Data Mining [مفهومه و خطواته وتقنياته]

هل للبيانات أية أهمية إذا بقيت بيانات؟ ما قيمة البيانات إذا بقيت بيانات خام؟ لعل من أعظم الموارد التي يمكن لأي شركة أو فرد امتلاكها هي البيانات, و لكن البيانات الخام وحدها لا تحقق قيمة ملموسة إلا من خلال القدرة على تحويلها إلى معلومات مفيدة.

 هنا يأتي دور التنقيب في البيانات Data Mining، وهو يعزى باكتشاف الأنماط، والعلاقات، والتوجهات الخفية في البيانات, من أجل الحصول على المعلومات القيمة التي يمكن أن تقود إلى قرارات استراتيجية مدروسة. 

لكن ماذا عن تحليل البيانات؟ أليس له دور في تحقيق الأهداف نفسها؟ في حين أن التنقيب في البيانات وتحليل البيانات يتعاملان مع المعلومات، فإنهما يختلفان في الهدف والأسلوب. تحليل البيانات يركز على تفسير وتحليل البيانات الحالية للإجابة على أسئلة محددة أو اتخاذ قرارات مباشرة، بينما التنقيب في البيانات يسعى لاكتشاف معلومات جديدة قد تكون غير واضحة أو غير متوقعة.

نظرا لاختلاط مفهوم تحليل البيانات مع التنقيب في البيانات, سنسلط الضوء في هذا المقال على مفهوم التنقيب في البيانات وأهميته والتقنيات المستخدمة فيه، وكيف يمكن أن يسهم في تحقيق نتائج ملموسة في مختلف المجالات.

ما هو مفهوم التنقيب في البيانات Data Mining وما أهميته؟ 

التنقيب في البيانات هو عملية البحث في مجموعات البيانات الكبيرة عن الأنماط والعلاقات التي يمكن أن تساعد في حل المشكلات من خلال تحويل النتائج الى رؤى تساعد في اتخاذ قرارات مستنيرة. [1]

تكون العلاقة بين تحليل البيانات والتنقيب في البيانات في أن التنقيب في البيانات هو جزء من تحليل البيانات, ولكن باستخدام تقنيات تحليل بيانات متقدمة للبحث في مجموعات كبيرة من البيانات للعثور على أنماط وعلاقات مفيدة.

يعد التنقيب في البيانات كذلك خطوة أساسية في عملية اكتشاف المعرفة في قواعد البيانات KDD, وهي عملية منهجية تهدف إلى استخراج معلومات قيمة من مجموعات كبيرة من البيانات, تتضمن العملية عدة مراحل رئيسية وهي تحضير البيانات و تنظيف البيانات و تحويل البيانات و التنقيب في البيانات وتفسير وتحليل النتائج و استخدام المعرفة. [2]

اكتسب التنقيب في البيانات أهمية كبيرة اليوم و خصوصا مع تزايد حجم البيانات -والتي أطلق عليها البيانات الضخمة- التي يتم جمعها وتخزينها في الأنظمة الحديثة, أصبح من الضروري استخدام تقنيات التنقيب في البيانات لاستخراج المعلومات القيمة من هذه الكميات الكبيرة من البيانات.

التنقيب في البيانات اليوم صار له أهمية كبرى, حتى أصبح جزءا مهما من عمل أي شركة أو مؤسسة, حيث صارت الشركات تتبنى الأدوات المختلفة لاستخدامها في التنقيب في البيانات, وذلك بهدف تحقيق أهداف متعددة, يمكن استخدامها لوصف مجموعة بيانات معينة, أي توضيح خصائصها وسماتها, كما تستخدم للتنبؤ بالنتائج المستقبلية بناء على الأنماط التي تم اكتشافها. 

كذلك, يمكن أن تساعد في اكتشاف الاحتيال أو المشكلات الأمنية من خلال تحليل الأنماط غير الطبيعية, إضافة إلى ذلك, يمكن استخدامها للتعرف على قاعدة المستخدمين بشكل أفضل وفهم سلوكهم, أو لتحديد الأماكن التي تسبب تباطؤا في النظام والاتصالات أو الاعتماديات التي قد تؤثر على كفاءة الأداء. 

يمكن تنفيذ عملية تعدين البيانات بطرق مختلفة, إما بشكل تلقائي, حيث يتم استخدام البرمجيات والأدوات لأداء التحليل بدون تدخل بشري مباشر, أو بشكل شبه تلقائي, حيث يدمج التدخل البشري مع الأدوات البرمجية لتحسين نتائج التحليل وضمان دقتها. 

كيف تتم عملية التنقيب في البيانات؟ 

العملية القياسية المشتركة لاستخراج البيانات CRISP-DM هي نهج تم وضعه في عام 1999 لتوحيد عملية التنقيب في البيانات في جميع الصناعات, اكتسب شهرة واسعة و لازال يستخدم حتى يومنا هذا. [3]

 يتكون هذا النهج من ست مراحل ويتميز بكونه نهج مرن يسمح للمحللين بالتنقل بين المراحل المختلفة حسب الحاجة, يتكون هذا النهج من الخطوات التالية: 

• تحديد هدف المشروع Business Understanding

يجب أولا فهم المشروع وتحديد أهدافه وذلك ليكون الغرض من التنقيب واضحا, يكون ذلك بطرح الأسئلة أو تحديد مشكلة ما يمكن للتنقيب في البيانات معالجتها. 

• فهم البيانات Data Understanding 

بعد تحديد الهدف من العملية, تأتي الخطوة الثانية وهي جمع البيانات, يجمع الفريق جميع البيانات اللازمة للإجابة عن السؤال أو المشكلة التي تم تحديدها, وذلك من جميع المصادر وعلى اختلاف أنواع البيانات سواء أكانت مهيكلة أو غير مهيكلة مثل النصوص والصور. 

ثم يقومون بدراسة مجموعة البيانات المتاحة للتعرف على محتواها وخصائصها, هذا يتضمن فهم أنواع البيانات الموجودة, مصادرها, وكيفية تنظيمها, بالإضافة إلى التعرف على أي أنماط أو تفاصيل قد تكون مفيدة في المراحل التالية من التحليل.

• تحضير البيانات Data Preparation

تبدأ بعد ذلك مهمة تحضير البيانات, وهي تجهيز مجموعة البيانات النهائية التي تحتوي المعلومات اللازمة لحل المشكلة أو السؤال, يكون ذلك بتحديد الأبعاد والمتغيرات التي التي يجب استكشافها وتحليلها, ثم تنظيم البيانات وتنسيقها بحيث تكون جاهزة لإنشاء النموذج, هذا التحضير الدقيق يساعد في ضمان أن البيانات ستكون مفيدة وفعالة في عملية التحليل والنمذجة, مما يعزز من دقة النتائج وفعالية الحلول المقترحة.

• النمذجة Modeling 

كخطوة لاحقة بعد تحضير البيانات, يأتي دور خطوة اختيار تقنية النمذجة المناسبة لمجموعة البيانات, هناك تقنيات متعددة, على سبيل المثال يمكن أن تكون التجميع أو التنبؤ أو التصنيف أو مزيجا منها. 

يجب أن تتناسب التقنية مع المتغيرات والأبعاد التي اخترتها, ماذا لو لم تتناسب؟ الأمر بسيط, لقد ذكرنا أن نهج التنقيب في البيانات مرن, أي يمكنك العودة الى الخطوات السابقة, لذلك إذا رأيت أن التقنية التي اخترتها تحتاج الى متغيرات إضافية, يمكنك بسهولة العودة الى خطوة تحضير البيانات وتحديث المتغيرات, مع ضرورة ضمان أنها تتناسب مع النموذج الذي تطوره. 

• التقييم Evaluation

بعد تطوير النموذج تأتي خطوة تقييم أدائه لضمان أنه سيحقق أهداف المشروع, يمكنك فعل ذلك بتقييم إجاباته على الأسئلة التي زودته بها, وإذا قدم إجابات لا صلة لها بالسؤال الحقيقي فيحب أن تأخذ بعين الاعتبار بعض التعديلات في النموذج بالعودة الى الخطوات السابقة. 

هذه الخطوة مهمة جدا, حيث تتيح لك معرفة مدى تقدم أداء النموذج وأنه في النهاية سيحقق الهدف المطلوب. 

• النشر Deployment

بعد التأكد من دقة النموذج وموثوقيته, يحين دور نشره وتطبيقه في الواقع, يمكن فعل ذلك بنشره في المؤسسة أو الشركة أو مشاركته مع العملاء. 

تقنيات التنقيب في البيانات

التقنيات المستخدمة في تحويل البيانات الخام الى معلومات قيمة, ما يلي: [4]

• قواعد الارتباط Association Rules 

هي قواعد تستخدم في تحليل البيانات لتحديد العلاقات بين عناصر البيانات المختلفة, هذه القواعد توضح كيف أن وجود عنصر أو أكثر (مثل منتجات معينة) يرتبط بوجود عناصر أخرى. يتم استخدام معايير مثل الدعم (الذي يقيس مدى تكرار ظهور هذه العناصر معا) والثقة (التي تعكس دقة العلاقة "إذا-ثم") لتقييم هذه العلاقات, تستخدم هذه القواعد بشكل شائع في تحليل بيانات المعاملات مثل تحليل سلة السوق، وتعد مجالا نشطا في أبحاث استخراج البيانات.

• التصنيف Classification

تقوم على تصنيف البيانات إلى فئات محددة مسبقا, حيث تحمل هذه الفئات خصائص محددة أو تظهر جوانب مشتركة بين العناصر المختلفة, على سبيل المثال، إذا كانت لدينا بيانات عن عملاء في متجر، فقد يتم تصنيفهم إلى فئات بناء على العمر، الدخل، أو تفضيلات المنتجات.

الغرض من التصنيف هو تنظيم البيانات بشكل منظم بحيث يمكن تحليلها بسهولة واستخدامها لاتخاذ قرارات مستنيرة, عند وضع البيانات في فئات، يمكن للشركات أو المحللين رؤية الأنماط أو الاتجاهات بسهولة أكبر, هذا يساعد على فهم الخصائص المشتركة بين عناصر البيانات ويتيح لهم إجراء تنبؤات أو تحديد استراتيجيات معينة.

• التجميع Clustering 

في التجميع, يتم جمع البيانات ذات الخصائص المتشابهة مع بعضها البعض في مجموعة واحدة, بحيث تكون متخلفة عن البيانات في المجموعات الاخرى, الفرق بينه وبين التصنيف في أن التجميع تكون المجموعات أوسع وأشمل. 

• أشجار القرار Decision Trees

تستخدم في التصنيف أو التنبؤ بناء على مجموعة من القرارات, يكون بذلك عبر بناء هيكل شجري يتكون من مجموعة من الأسئلة التي تجيب على استفسارات محددة. تبدأ شجرة القرار بسؤال رئيسي أو قرار أساسي، ومن ثم تتفرع إلى أسئلة أخرى بناء على الإجابات التي تعطى, كل سؤال يقود إلى مجموعة من الفروع التي تمثل الخيارات المختلفة، وكل خيار يؤدي إلى عقدة جديدة تحتوي على مزيد من الأسئلة أو تصل إلى قرار نهائي.

• الشبكات العصبية Neural Network

الشبكة العصبية هي تركيب يشبه الدماغ البشري, تتكون من العقد التي تعتبر نقطة معالجة البيانات, تستخدم الشبكات العصبية لمعالجة وتحليل البيانات بطريقة تشبه كيفية معالجة الدماغ البشري للمعلومات، مما يجعلها قوية في التعلم من البيانات واكتشاف الأنماط المعقدة.

• التحليل التنبؤي Predictive Analysis

هو عملية تستخدم المعلومات التاريخية لإنشاء نماذج تهدف إلى التنبؤ بالنتائج المستقبلية, حيث يعتمد على البيانات السابقة لبناء نماذج رسومية أو رياضية, والتي تستخدم للتنبؤ بكيفية تغيير الأمور في المستقبل بناء على الأنماط والاتجاهات التي تم اكتشافها في البيانات الماضية.

فوائد التنقيب في البيانات

من فوائد التنقيب في البيانات: [5]

• تحسين صنع القرار:  يوفر استخراج البيانات رؤى وأنماط قيمة مخفية ضمن كميات هائلة من البيانات, من خلال تحليل هذه الأنماط، يمكن للشركات اتخاذ قرارات أكثر استنارة وقائمة على البيانات. على سبيل المثال، يمكن أن يساعد تحديد تفضيلات العملاء في تصميم الحملات التسويقية، بينما يمكن أن يساعد التنبؤ باتجاهات المبيعات في تحسين إدارة المخزون.

• تعزيز فهم العملاء: يعد فهم سلوك العملاء أمرا بالغ الأهمية لنجاح الأعمال, يساعد التنقيب في البيانات في الكشف عن تفضيلات العملاء وعادات الشراء والتقسيمات, تتيح هذه المعرفة للشركات تخصيص المنتجات والخدمات والجهد التسويقي مما يؤدي إلى زيادة رضا العملاء وولائهم.

• زيادة الكفاءة والإنتاجية: يمكن أن يسرع التنقيب في البيانات العمليات ويحسن الكفاءة, وذلك من خلال تحديد نقاط الضعف و القوة في العمليات، يمكن للشركات تحسين سير العمل وتقليل التكاليف. 

على سبيل المثال، يمكن أن يساعد تحليل بيانات سلسلة التوريد في تحديد فرص تقليل أوقات التسليم وتحسين إدارة المخزون.

• الميزة التنافسية: يمكن أن يوفر الفهم الأعمق للسوق وسلوك العملاء ميزة تنافسية كبيرة, من خلال تمكين الشركات من تحديد فرص السوق الجديدة، وتطوير منتجات أو خدمات مبتكرة والبقاء في صدارة المنافسين. 

من خلال الاستفادة من الرؤى القائمة على البيانات، يمكن للشركات التميز وتحقيق موقع سوق أقوى.

• إدارة المخاطر: كما يمكن أن يساعد في تحديد المخاطر والتهديدات المحتملة لأعمال الشركات, من خلال تحليل البيانات التاريخية، يمكن للشركات تحديد الأنماط المرتبطة بالاحتيال أو انتهاكات الأمان أو عدم الاستقرار المالي.

 يتيح هذا النهج الاستباقي للمؤسسات اتخاذ تدابير وقائية وتخفيف المخاطر بشكل فعال.

تطبيقات عملية على التنقيب في البيانات

يستخدم التنقيب في البيانات في مجموعة متنوعة من التطبيقات العملية عبر مختلف الصناعات, إليك بعض الأمثلة على تطبيقات عملية للتنقيب في البيانات:

• التسويق والمبيعات: تحليل سلوك العملاء وتوقع المبيعات لتحسين الحملات الإعلانية وتخطيط المخزون.
• المالية والبنوك: كشف الاحتيال وتقييم المخاطر الائتمانية.
• الرعاية الصحية: تحسين العلاج وتحليل البيانات لتوقع تفشي الأمراض.
• التجزئة: تحليل سلة التسوق وتحديد الاتجاهات السوقية.
• القطاع الحكومي: تحليل الجريمة وتخطيط الموارد.
• وسائل التواصل الاجتماعي: تحليل المشاعر واكتشاف المؤثرين.
• التصنيع والإنتاج: تحسين الجودة والتنبؤ بالصيانة.

الخاتمة

ختاما, البيانات الخام بمفردها لا تحقق قيمة ملموسة دون تحليلها وتحويلها إلى معلومات مفيدة, لذلك يعتبر التنقيب في البيانات أداة حيوية لاكتشاف الأنماط والعلاقات المخفية التي يمكن أن تقود إلى قرارات استراتيجية مدروسة. بينما يركز تحليل البيانات على تفسير المعلومات الحالية للإجابة على أسئلة محددة، يهدف التنقيب في البيانات إلى اكتشاف معلومات جديدة قد تكون غير واضحة.

 التقنيات المستخدمة في التنقيب تشمل قواعد الارتباط, التصنيف، التجميع, أشجار القرار, الشبكات العصبية, والتحليل التنبؤي, والتي تسهم جميعها في تحسين اتخاذ القرارات، تعزيز فهم العملاء، زيادة الكفاءة، وتقديم ميزة تنافسية. إن تطبيق هذه التقنيات يمكن أن يؤدي إلى نتائج ملموسة عبر مختلف الصناعات، من التسويق إلى الرعاية الصحية, مما يعزز من أهمية التنقيب في البيانات في العصر الحديث. أتمنى أن يكون المقال قد زودك بكل المعلومات اللازمة عن التنقيب في البيانات, وأصبحت لديك صورة أوضح عنه.

المصادر

1. What is data mining? | Definition from TechTarget
2. KDD Process in Data Mining - GeeksforGeeks
3. What is CRISP DM? - Data Science Process Alliance
4. What Is Data Mining? How It Works, Benefits, Techniques, and Examples
5. 7 Benefits of Data Mining That Businesses Must Know