صفحة 145 - كتاب علم البيانات - الصف 11 - الفصل 1 - المملكة العربية السعودية

📚 النمذجة التنبؤية

المفاهيم الأساسية

النمذجة التنبؤية (Predictive Modeling): أسلوب إحصائي تُستخدم فيه النتائج والبيانات السابقة للتنبؤ بالأحداث أو النتائج المستقبلية.

خريطة المفاهيم

```markmap

المشروع: تحليل بيانات السياحة

الهدف

تحديد الطريقة المفضلة لوصول السياح

البيانات

ملف: tourist-indicators.xlsx

ورقة العمل: "17"

المتغيرات: عدد السياح (الجو، البر، البحر) لكل شهر

خطوات التحليل

1. فتح الملف

2. تحميل البيانات باستخدام Pandas

3. حساب الإجماليات الشهرية لكل وسيلة

4. مقارنة المتوسطات (يناير، فبراير، مارس)

#### استخدام تقنية التصوير المناسبة

5. حساب النسب المئوية

#### إنشاء عمود جديد: إجمالي الزوار شهرياً

#### تحديد الأشهر الثلاثة ذات أقل عدد زوار

#### حساب نسبة كل وسيلة وصول لتلك الأشهر

6. اختيار المخطط البياني المناسب

#### دعم الاختيار بأسباب منطقية

الأدوات والمكتبات

مفكرة جوبيتر

مكتبة بانداس

مكتبة مات بلوت ليب

أنواع التحليل

تحليل وصفي

تحليل تشخيصي

تحليل تنبؤي

تحليل توجيهي

تحليل استكشافي

مفاهيم تقنية

إطار البيانات (Data Frame)

كائن المتسلسلة (Series Object)

تصوير البيانات

تنظيف البيانات

تحليل رسومي

تحليل غير رسومي

أحادي المتغير

متعدد المتغيرات

4. نمذجة البيانات التنبؤية والتوقع

النمذجة التنبؤية

#### تعريف المصطلح

##### أسلوب إحصائي للتنبؤ بالمستقبل باستخدام البيانات السابقة

#### فئاتها وأنماطها

#### خطوات عملية النمذجة

#### ميزاتها وعيوبها

#### التحليلات التنبؤية

##### فرع من تحليل البيانات المتقدم

##### تستخدم البيانات السابقة والنمذجة الإحصائية وتنقيب البيانات وتعلم الآلة

##### تهدف لتقديم تنبؤات حول نتائج مستقبلية

##### تستخدم لتحديد الفرص والمخاطر من خلال أنماط البيانات

#### مجالات التطبيق

##### الأعمال: فهم شرائح المستهلكين، تقدير المبيعات، القضايا الأمنية

##### الأرصاد الجوية: التنبؤ بحالة الطقس

##### الرعاية الصحية: تحسين التشخيص وعلاج الأمراض المزمنة

##### الموارد البشرية: تحسين اختيار وتعيين الموظفين

##### البنوك: الكشف عن عمليات الاحتيال

#### مثال تطبيقي: جائحة كوفيد-19

##### استخدام النمذجة التنبؤية لفهم السلوك الوبائي والتنبؤ بمعدلات العدوى والوفيات

##### دراسة بجامعة الملك سعود: استخدام بيانات وزارة الصحة السعودية لتقديم توقعات حول أعداد الإصابات

##### ساعدت التنبؤات في اتخاذ قرارات فعالة (قيود السفر، إغلاق المدارس والمساجد)

##### شكل 4.1: يظهر مقارنة بين العدد الفعلي والمتوقع للإصابات، ويبين فعالية النماذج

التوقع

#### تعريف المصطلح

#### خطوات عمليات التنبؤ

#### التنفيذ في Microsoft Excel

#### مفهوم نطاق الثقة

تحسين الحلول

#### مفهوم نموذج التحسين

#### التطبيق باستخدام أداة Excel Solver

#### تقييم النتائج وتحديد التوصيات المستقبلية

الأدوات المستخدمة

برنامج مايكروسوفت إكسل (Microsoft Excel)

برنامج آلة قابلة للتعليم (Teachable Machine)

```

نقاط مهمة

• النمذجة التنبؤية تساعد المؤسسات على تحليل الأحداث المستقبلية واتخاذ أفضل القرارات.
• التحليلات التنبؤية تتعرف على أنماط في البيانات لتحديد الفرص والمخاطر.
• مثال جائحة كوفيد-19 يوضح كيف ساهمت النماذج التنبؤية في إدارة الأزمة الصحية واتخاذ تدابير وقائية فعالة.

رابط الدرس الرقمي www.ien.edu.sa تلجأ المؤسسات والشركات لاستخدام النمذجة التنبؤية لتحليل الأحداث المستقبلية المتعلقة بنشاطها التجاري، وذلك بهدف اتخاذ أفضل القرارات. ويُمكن استخدام نماذج التنبؤ لفهم ومعرفة شرائح وفئات المستهلكين، ولتقدير المبيعات المحتملة، أو لفهم ومعرفة القضايا الأمنية للحسابات. --- SECTION: ما النمذجة التنبؤية ؟ --- What is Predictive Modeling تعد التحليلات التنبؤية فرعًا من فروع علم تحليل البيانات المتقدم، وتستعين هذه التحليلات بالبيانات السابقة، إلى جانب طرائق أخرى كالنمذجة الإحصائية، وتنقيب البيانات، وتعلم الآلة، وذلك لتقديم التنبؤات حول النتائج المستقبلية لقرارات أو عمليات معينة تقوم بها الشركات أو المؤسسات. وتستخدم الشركات والمؤسسات التحليلات التنبؤية للتعرف على أنماط معينة في هذه البيانات يُمكن من خلالها تحديد الفرص والمخاطر. فعلى سبيل المثال، تجمع خدمة الأرصاد الجوية البيانات بشكل يومي عن المتغيرات المختلفة المتعلقة بحالة الطقس مثل درجات الحرارة والرطوبة وغيرها ، مما يُمكِّنها من التنبؤ بحالة الطقس في الأيام القادمة. تستخدم التحليلات التنبؤية على نطاق واسع في مجال الرعاية الصحية وذلك بهدف تحسين طرائق تشخيص وعلاج المرضى المصابين بالأمراض المزمنة، وتستخدم إدارات الموارد البشرية والشركات نماذج التنبؤ في تحسين عمليات اختيار الموظفين وتعيينهم، وأما البنوك فتستخدمها بشكل واسع للكشف عن عمليات الاحتيال. --- SECTION: النمذجة التنبؤية --- : (Predictive Modeling) هي أسلوب إحصائي تُستخدم فيه النتائج والبيانات السابقة للتنبؤ بالأحداث أو النتائج المستقبلية. --- SECTION: مثال --- عندما أصبح فيروس كورونا (19-COVID) وباء وأصاب جميع الدول في أنحاء العالم، اعتمد خبراء الصحة في كثير من الدول على علم البيانات لنمذجة السلوك الوبائي للمرض وللتنبؤ بمعدلات العدوى والوفيات. ولقد أسهمت النماذج التي تم تطويرها في تمكين الجهات الصحية والباحثين والعاملين في المجال الطبي من تطوير طرائق لكبح جماح انتشار الجائحة، والحد من آثارها المحتملة. أجرى باحثون في جامعة الملك سعود في المملكة العربية السعودية - وذلك بالتعاون مع جامعات أخرى - دراسة تنبؤية حول انتشار فيروس كورونا (19-COVID) في المملكة، وهدفت تلك الدراسة إلى التوصل إلى فهم عميق للسلوك المتغير للعدوى باستخدام النماذج التنبؤية والمحاكاة، واستعان الباحثون ببيانات وإحصائيات دقيقة صادرة من وزارة الصحة السعودية لدعم نماذجهم بمعلومات عن انتشار الوباء، ولتقديم التوقعات المحتملة حول أعداد الإصابات. لقد ساعد هذا التقدير في اتخاذ القرارات المناسبة من قبل الحكومة والجهات المسؤولة في المملكة، وذلك من خلال اتخاذ التدابير الفعّالة للمراقبة والوقاية، وتضمنت هذه التدابير فرض القيود على السفر والتنقل وإغلاق المدارس والمساجد، وكان لها تأثير عظيم في تأخير الوصول لذروة تفشي الوباء والحد من معدلات الإصابة وانتشار الوباء في المملكة. لقد أصبح القيام بعمليات النمذجة أمرا مهما خلال تلك الفترة، ويرجع ذلك بشكل أساس إلى توفر البيانات الحقيقية، التي ساهمت في تقديم نماذج التنبؤ لانتشار المرض من خلال مقارنة الأعداد المتوقعة للإصابات بالعدد الفعلي لها . أصبح عدد الحالات المكتشفة حديثا يتناقص مع دخول الإجراءات المختلفة مثل الإغلاق وقيود السفر حيز التنفيذ، وكان في ذلك دليل واضح على أن تنبؤات الباحثين كانت قريبة جدا مما حدث فعلا ، كما يظهر في الشكل 4.1، حيث تظهر الأعمدة في الشكل المعلومات التراكمية حول الأعداد الحقيقية للإصابة، بينما يُظهر الخط الأحمر توقعات عدد الإصابات، ويعرض المخطط البياني أيضًا التواريخ التي تم فيها فرض القيود المختلفة. وزارة التعليم Ministry of Education 2025-1447 --- VISUAL CONTEXT --- **GRAPH**: شكل 4.1: تقييم النموذج التنبؤي مع العدد الفعلي والعدد المتوقع لحالات الإصابة المسجلة يوميا Description: Graph showing cumulative number of reported cases over time, comparing actual numbers to predicted numbers, and indicating dates when different restrictions were imposed. X-axis: Date (2020) Y-axis: Cumulative number of reported cases Data: The graph compares the actual cumulative number of reported cases with the predicted number of cases. It also shows the dates when different restrictions were imposed. Context: Illustrates the effectiveness of predictive modeling in tracking and managing the spread of a disease.