Obtain the Data - كتاب علم البيانات - الصف 11 - الفصل 1 - المملكة العربية السعودية

📚 التوقع في برنامج جداول البيانات إكسل

المفاهيم الأساسية

التوقع (Forecasting): تقدير قيمة متغير في المستقبل بناءً على قيمه السابقة (مرتبط بالزمن). (مذكور في الخريطة السابقة ويتم تطبيقه هنا).

خريطة المفاهيم

```markmap

4. نمذجة البيانات التنبؤية والتوقع

النمذجة التنبؤية

خطوات البدء بإنشاء نموذج تنبؤي

التطبيقات العملية في واقعنا اليومي

تطبيقات النمذجة التنبؤية

#### المبيعات والأرباح

##### تحديد مكانة الشركة المالية

##### الكشف عن الأقسام ذات الأداء المنخفض (مثل قسم المبيعات)

##### تحسين أداء الشركة وإدخال التحسينات

#### التسويق

##### استهداف فئات معينة من العملاء بالحملات الترويجية

##### توقع استجابات العملاء ومتطلباتهم

##### معرفة رغبات العملاء والتنبؤ بالمنتجات المستقبلية

#### وسائل التواصل الاجتماعي

##### مصدر للبيانات الضخمة غير المنظمة

##### تحليل البيانات للتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية

##### استكشاف اهتمامات العملاء لتطوير الخطط المستقبلية

#### تقييم المخاطر

##### تقييم المخاطر المتعلقة بتمويل الأفراد والأعمال

##### تقييم أهلية التمويل والكشف عن الاحتيال

##### تقييم مخاطر الاستثمار وتحديد العائد المستقبلي

#### تحسين الجودة

##### استخدام ملاحظات العملاء لتحسين جودة المنتج أو الخدمة

##### التنبؤ بالأثر المتوقع للتغييرات في المنتجات أو الخدمات

خصائص وتحديات النماذج التنبؤية

#### العلاقة بين الدقة والتعقيد

#### أسباب فشل النماذج

#### متطلبات نجاح النموذج

أنواع النماذج التنبؤية

#### نماذج القيم الشاذة

#### نماذج السلاسل الزمنية

التوقع (Forecasting)

الفرق بين التوقع والتنبؤ

#### التوقع: تقدير قيمة متغير في المستقبل بناءً على قيمه السابقة (مرتبط بالزمن).

#### التنبؤ: إنشاء نموذج لتخمين نتيجة بناءً على متغيرات حالية (قد لا يكون مرتبطاً بالزمن).

خطوات عملية التوقع

#### خطوة 1: تحديد البيانات المراد تحليلها والسعي للحصول عليها.

##### التطبيق: الحصول على البيانات

###### الهدف: توقع العدد الشهري للرحلات السياحية للعام 2023.

###### المصدر: منصة البيانات المفتوحة السعودية (https://open.data.gov.sa/).

###### البيانات المستخدمة: بيانات السياحة الشهرية للعام 2019 فقط.

###### السبب: استبعاد بيانات 2020 و2021 بسبب تأثيرات جائحة كورونا (COVID-19).

#### خطوة 2: استخدام أدوات برمجية لإعداد مجموعة البيانات.

##### الأداة: مايكروسوفت إكسل (Microsoft Excel).

#### خطوة 3: ضبط السلسلة الزمنية المناسبة للتوقع.

#### خطوة 4: إنشاء التوقعات.

#### خطوة 5: تمثيل البيانات رسومياً.

#### خطوة 6: تحليل النتائج.

تمارين تطبيقية

#### التنبؤ بحوادث المرور

##### تحديد البيانات المطلوبة من منصة البيانات المفتوحة

##### تحديد نوع البيانات وعدد السنوات

#### تصنيف الصور (وسائل المواصلات)

##### خطوات إنشاء النموذج من جمع البيانات حتى التدريب

#### المخاوف الأخلاقية والخصوصية

##### أمثلة على مخاوف الخصوصية في النمذجة التنبؤية

##### الجانب الأخلاقي لاستخدام النماذج في التوظيف والترقية بناءً على بيانات صحية

```

نقاط مهمة

• الأداة: مايكروسوفت إكسل (Microsoft Excel) أداة مهمة لإنشاء نماذج تحليلية للبيانات وإجراء التوقعات.
• الهدف من التطبيق: توقع أعداد الرحلات السياحية المستقبلية الشهرية إلى المملكة العربية السعودية للعام 2023.
• مصدر البيانات: منصة البيانات المفتوحة السعودية (وزارة السياحة).
• البيانات المستخدمة: بيانات السياحة الشهرية للعام 2019 فقط، حيث تم استبعاد بيانات 2020 و2021 بسبب تشوهها بتأثيرات جائحة كورونا (COVID-19).

التوقع في برنامج جداول البيانات إكسل

هناك العديد من الأدوات البرمجية التي يمكن استخدامها لإنشاء نموذج تحليلي للبيانات للعلمية، ويعد مايكروسوفت إكسل (Microsoft Excel) من أهم هذه الأدوات، ويمكن من خلاله استخدام البيانات السابقة المستمدة إلى الزمن من أجل إنشاء توقع. سنتعلم في هذا الدرس خطوات تتبع أعداد الرحلات السياحية المستقبلية إلى المملكة العربية السعودية وذلك باستخدام برنامج إكسل، حيث تقوم تحديدا بإجراء التوقع في هذا البرنامج للتنبؤ بأعداد الرحلات السياحية المتقدمة لكل شهر من العام 2023، بناءً على المعطيات السابقة باستخدام بيانات العام 2019.

الحصول على البيانات

يتعين عليك في البداية الحصول على البيانات المطلوبة لتحليل التوقعات؛ لأن الهدف هو توقع العدد الشهري للرحلات السياحية للعام 2023، ولذلك أنت بحاجة إلى البيانات السابقة لأعداد تلك الرحلات، ولهذا الغرض ستجمع هذه البيانات من صفحة البيانات المفتوحة السعودية من خلال منصة البيانات السياحية المفتوحة (https://open.data.gov.sa/). يمكنك الحصول على البيانات الشهرية السياحية للعام 2019 من خلال الرابط التالي: https://open.data.gov.sa/ar/datasets/view/c8a5a2a4-3f02-4a55-a83b-8a633bfcae92/resources

من المهم أن نلاحظ أنه لا يمكن استخدام بيانات العامين 2020 و 2021 بسبب تأثيرات جائحة كورونا (COVID-19) على السياحة والسفر، ولهذا السبب ستلجأ لإجراء حسابات التوقع باستخدام بيانات العام 2019.

امسح رمز الاستجابة السريعة (QR code) لتحميل ملف البيانات.

هذه هي بيانات السياحة للمملكة العربية السعودية لعام 2019 المقدمة من صفحة بيانات السياحة (وزارة السياحة).

شكل 4.8: منصة البيانات المفتوحة

التوقع في برنامج جداول البيانات إكسل هناك العديد من الأدوات البرمجية التي يمكن استخدامها لإنشاء نموذج تحليلي للبيانات للعلمية، ويعد مايكروسوفت إكسل (Microsoft Excel) من أهم هذه الأدوات، ويمكن من خلاله استخدام البيانات السابقة المستمدة إلى الزمن من أجل إنشاء توقع. سنتعلم في هذا الدرس خطوات تتبع أعداد الرحلات السياحية المستقبلية إلى المملكة العربية السعودية وذلك باستخدام برنامج إكسل، حيث تقوم تحديدا بإجراء التوقع في هذا البرنامج للتنبؤ بأعداد الرحلات السياحية المتقدمة لكل شهر من العام 2023، بناءً على المعطيات السابقة باستخدام بيانات العام 2019. --- SECTION: Obtain the Data --- الحصول على البيانات يتعين عليك في البداية الحصول على البيانات المطلوبة لتحليل التوقعات؛ لأن الهدف هو توقع العدد الشهري للرحلات السياحية للعام 2023، ولذلك أنت بحاجة إلى البيانات السابقة لأعداد تلك الرحلات، ولهذا الغرض ستجمع هذه البيانات من صفحة البيانات المفتوحة السعودية من خلال منصة البيانات السياحية المفتوحة (https://open.data.gov.sa/). يمكنك الحصول على البيانات الشهرية السياحية للعام 2019 من خلال الرابط التالي: https://open.data.gov.sa/ar/datasets/view/c8a5a2a4-3f02-4a55-a83b-8a633bfcae92/resources من المهم أن نلاحظ أنه لا يمكن استخدام بيانات العامين 2020 و 2021 بسبب تأثيرات جائحة كورونا (COVID-19) على السياحة والسفر، ولهذا السبب ستلجأ لإجراء حسابات التوقع باستخدام بيانات العام 2019. امسح رمز الاستجابة السريعة (QR code) لتحميل ملف البيانات. هذه هي بيانات السياحة للمملكة العربية السعودية لعام 2019 المقدمة من صفحة بيانات السياحة (وزارة السياحة). شكل 4.8: منصة البيانات المفتوحة --- VISUAL CONTEXT --- **IMAGE**: منصة البيانات المفتوحة Description: A screenshot of the Saudi Open Data Platform website, showing a dashboard with charts and data tables related to tourism statistics. The title 'المؤشرات الرئيسية لطلبات السياحة 2020-2015' is visible. Below this, there are sections for 'الملفات' (Files) listing downloadable data sets like 'TIC_Tourist demand indicators 2015-2020' in CSV, Excel, and JSON formats. A QR code is also present with text 'امسح رمز الاستجابة السريعة (QR code) لتحميل ملف البيانات.' and 'هذه هي بيانات السياحة للمملكة العربية السعودية لعام 2019 المقدمة من صفحة بيانات السياحة (وزارة السياحة).' Data: The image displays a web interface for accessing tourism data. It shows a title related to 'Main Indicators for Tourism Demand 2015-2020', a list of downloadable data files (e.g., CSV, Excel, JSON) for 'TIC_Tourist demand indicators 2015-2020', and a QR code for downloading data. Text indicates the data is for Saudi Arabian tourism in 2019 from the open data platform. Key Values: https://open.data.gov.sa/ar/datasets/view/c8a5a2a4-3f02-4a55-a83b-8a633bfcae92/resources, TIC_Tourist demand indicators 2015-2020 Context: This visual element shows the source of the tourism data that will be used for forecasting. It includes the URL to access the data and a QR code for direct download, emphasizing the practical steps of data acquisition.