صفحة 169 - كتاب علم البيانات - الصف 11 - الفصل 1 - المملكة العربية السعودية

📚 تمثيل البيانات رسومياً (المخططات الخطية والعمودية)

المفاهيم الأساسية

المخطط الخطي (Line Chart): يستخدم على نطاق واسع لتمثيل التغيرات التي حدثت على قيم معينة بمرور الوقت، وذلك على صورة سلسلة من نقاط البيانات المتصلة معًا بخطوط مستقيمة.

المخطط العمودي (Column Chart): يستخدم لعرض البيانات التي تم جمعها من خلال الاستبانات والمقابلات (مثل: بيانات الفئات العمرية، أعداد المنتجات المفضلة).

خريطة المفاهيم

```markmap

4. نمذجة البيانات التنبؤية والتوقع

التوقع (Forecasting)

خطوات عملية التوقع

#### خطوة 4: إنشاء التوقعات.

##### مخرجات إنشاء ورقة عمل التنبؤ في إكسل

• جدول يحتوي على:

- القيم المتوقعة (العمود C)

- حالة عدم اليقين (العمودان D و E)

- الحد الأعلى للثقة (Upper Confidence Bound)

- الحد الأدنى للثقة (Lower Confidence Bound)

• مخطط لتمثيل البيانات

#### خطوة 5: تمثيل البيانات رسومياً.

##### التمثيل الرسومي للتوقع

• مخطط خطي يوضح:

- المسار الأصلي للبيانات

- القيم المتوقعة

- حدود الثقة (منطقة عدم اليقين)

##### أنواع المخططات المستخدمة

• المخطط الخطي (Line Chart)

- الاستخدام: لتمثيل التغيرات في القيم بمرور الوقت.

- الفوائد:

- التحليل السريع للبيانات.

- مراقبة التغييرات بسهولة خلال فترة زمنية.

- الاعتماد عليها لتمثيل مجموعات بيانات تحتوي على 50 قيمة كحد أعلى.

- استنباط تنبؤات حول نتائج بيانات لم تُسجل بعد.

• المخطط العمودي (Column Chart)

- الاستخدام: لعرض البيانات المجمعة من استبانات ومقابلات (كالفئات العمرية).

- الفوائد:

- المقارنة بين مجموعات البيانات بسهولة.

- تلخيص كمية كبيرة من بيانات بصورة مرئية.

- تسهيل ملاحظة التوجهات.

- دراسة الأنماط في البيانات على امتداد فترة طويلة.

#### إعدادات التوقع الإضافية

##### إنشاء ورقة عمل التنبؤ

• الوصول إلى الإعدادات المتقدمة عبر خيارات (Options)

##### إعدادات رئيسية

• فاصل الثقة (Confidence interval): لتحديد دقة التنبؤ (مثال: 95%)
• الموسمية (Seasonality): يمكن تعيينها تلقائياً (مثال: 12) عبر خيار "الكشف تلقائياً (Detect Automatically)"

##### حدود الانحدار الخطي

• قد لا يتعامل بشكل جيد مع البيانات النوعية (مثل تفضيلات السائحين)
• يمكن أن يجعل التوقعات بعيدة عن الواقع إذا تجاهل تأثير البيانات النوعية

نطاق الثقة (Confidence Interval)

المفهوم

• يعكس الشك وعدم التيقن في أي توقع.
• القيمة الفعلية يجب أن تقع بين الحد الأدنى والحد الأعلى للثقة.

مستوى الثقة

• احتمال معروف ومحكوم (عادة 95% أو 99%).
• يعني مستوى 95% أن القيمة الحقيقية لديها فرصة 95% لتقع داخل النطاق المتوقع.

مثال تطبيقي (الرحلات السياحية)

• التنبؤ: 1,305,000 رحلة في يناير 2023.
• نطاق الثقة (95%): من 232,000 إلى 2,378,000.
• إذا كانت القيمة الفعلية 1,000,000، فهي تقع داخل نطاق الثقة، وبالتالي التنبؤ يعتبر صحيحاً ضمن هامش الخطأ.

```

نقاط مهمة

• المخطط الخطي يساعد في تحديد العلاقة بين مجموعتين من القيم، حيث تعتمد إحداهما على الأخرى (مثل: عدد الرحلات السياحية يعتمد على الوقت).
• المخطط العمودي يمكن استخدامه مع مجموعات بيانات أخرى (كبيانات الرحلات السياحية الشهرية) شرط ألا تحتوي على عدد كبير من القيم.

كما تعلمت سابقا ، يمكن تمثيل التوقعات باستخدام مخطط خطي (Line Chart) أو مخطط عمودي (Column Chart): --- SECTION: المخطط الخطي Line Chart --- تستخدم المخططات الخطية على نطاق واسع لتمثيل التغيرات التي حدثت على قيم معينة بمرور الوقت، وذلك على صورة سلسلة من نقاط البيانات المتصلة معًا بخطوط مستقيمة ، وتساعد في تحديد العلاقة بين مجموعتين من القيم، كمجموعة شهور العام التي تمثل قيم الوقت، ومجموعة عدد الرحلات السياحية، وبالطبع لابد من أن تكون مجموعة بيانات تعتمد دائما على المجموعة الأخرى ( في المثال السابق يعتمد عدد الرحلات السياحية على الوقت) . --- SECTION: فوائد المخططات الخطية : --- تسمح بالتحليل السريع للبيانات. تسمح بمراقبة التغييرات بسهولة خلال فترة زمنية معينة. يمكن الاعتماد عليها لتمثيل مجموعات البيانات التي تحتوي على 50 قيمة كحد أعلى. تساعد في استنباط تنبؤات حول نتائج بيانات لم يتم تسجيلها بعد. --- SECTION: المخطط العمودي Column Chart --- تستخدم المخططات العمودية لعرض البيانات التي تم جمعها من خلال الاستبانات والمقابلات مثل: بيانات الفئات العمرية وأعداد المنتجات المفضلة للزبائن وغيرها ، ويُمكن استخدامها أيضًا مع البيانات مثل مجموعات البيانات الأخرى كالبيانات الشهرية لعدد الرحلات السياحية، شرط ألا تحتوي هذه المجموعات على عدد كبير من القيم. --- SECTION: فوائد المخططات العمودية : --- تتيح المقارنة بين مجموعات البيانات بسهولة. يمكن من خلالها تلخيص كمية كبيرة من البيانات بصورة مرئية يسهل تفسيرها. تسهل من ملاحظة التوجهات. تساعد على دراسة الأنماط في البيانات على امتداد فترة طويلة من الزمن. وزارة التعليم 169 Ministry of Education 2025-1447