صفحة 191 - كتاب علم البيانات - الصف 11 - الفصل 1 - المملكة العربية السعودية

📚 البحث عن الخلايا ذات الإشكاليات الكامنة

المفاهيم الأساسية

القيم ذات الإشكاليات (Problematic Cell Values): في هذا المثال، تُعرف بالقيم التي تحتوي على العدد الأقل للرحلات السياحية (يونيو، يوليو، سبتمبر).

خريطة المفاهيم

```markmap

4. نمذجة البيانات التنبؤية والتوقع

التحسين (Optimization)

أداة إكسل سولفر (Excel Solver)

#### خطوة أولى: صياغة المشكلة

#### خطوة ثانية: تنشيط الأداة

##### خطوات تنشيط أداة إكسل سولفر

من علامة تبويب ملف (File)، اضغط على خيارات (Options).

من نافذة خيارات إكسل (Excel Options)، اضغط على الوظائف الإضافية (Add-Ins).

من مربع إدارة (Manage)، اختر وظائف Excel الإضافية (Excel Add-ins)، ثم اضغط انتقال (GO).

من نافذة الوظائف الإضافية (Add-Ins)، حدد الأداة (Solver Add-in).

اضغط على موافق (OK).

ستظهر أيقونة أداة Solver (سولفر).

##### الوظائف الإضافية المتوفرة الأخرى

• Analysis ToolPak
• Analysis ToolPak - VBA
• Euro Currency Tools
• Solver Add-in
• Inquire
• Microsoft Actions Pane 3
• Microsoft Data Streamer for Excel
• Microsoft Power Map for Excel
• Microsoft Power Pivot for Excel

#### خطوة عملية: حساب الإجمالي

##### خطوات حساب العدد الإجمالي للرحلات السياحية لعام 2019

افتح ملف إكسل "الرحلات السياحية لعام 2019".

في الخلية B14 اكتب "الإجمالي".

في الخلية C14 اكتب =SUM(C2:C13) واضغط على Enter.

سيظهر المجموع الإجمالي في الخلية.

#### خطوة عملية: نسخ ورقة العمل

##### سبب النسخ

• الاحتفاظ بالبيانات الأصلية (ورقة "2019") لاستخدامها من جديد إذا كانت نتائج Solver غير مرضية.

##### خطوات نسخ ورقة العمل "2019"

افتح ملف إكسل "الرحلات السياحية لعام 2019".

اضغط بزر الفأرة الأيمن على ورقة عمل "2019".

حدد "نقل أو نسخ" (Move or Copy).

في نافذة "نقل أو نسخ"، حدد "2019"، ثم حدد خيار "إنشاء نسخة" (Create a copy).

اضغط على موافق (OK).

تم إنشاء الورقة الجديدة.

#### خطوة عملية: استخدام Solver دون قيود

##### تحديد المشكلة

• الخلايا ذات الإشكاليات: C7 (يونيو: 903)، C8 (يوليو: 750)، C10 (سبتمبر: 635).
• الهدف: رفع إجمالي الرحلات (الخلية C14) إلى 25,000,000.

##### خطوات استخدام Solver

من علامة تبويب Data (بيانات)، اضغط على زر Solver (سولفر).

في حقل Set Objective (تحديد الهدف)، اختر الخلية C14.

حدد Value of: (القيمة)، ثم اكتب القيمة 25000.

من خيار By Changing Variable Cells (لتغيير الخلايا المتغيرة) اختر الخلايا C7;C8;C10.

اضغط على Solve (حل).

في نافذة Solver Results (نتائج سولفر)، اضغط على OK (موافق).

ستطبق التغييرات على الخلايا المحددة.

```

نقاط مهمة

• الهدف من التحليل هو إيجاد القيم ذات الإشكاليات (الأقل عددًا) في بيانات الرحلات السياحية الشهرية لعام 2019 وتعديلها.
• الأشهر التي تحتوي على أقل عدد من الرحلات هي: يونيو (903)، يوليو (750)، وسبتمبر (635).
• عند استخدام أداة Solver، تكون الخلية الهدف (Objective Cell) هي إجمالي عدد الرحلات (C14)، وخلايا المتغير (Variable Cells) هي أعداد الرحلات في الأشهر الثلاثة المحددة (C7, C8, C10).
• في هذا المثال، يتم استخدام Solver دون قيود محددة لزيادة الإجمالي إلى 25,000,000.

البحث عن الخلايا ذات الإشكاليات الكامنة Find the Problematic Cell Values

كما ذكر سابقًا، سيتم تقييم بيانات الرحلات السياحية الشهرية لعام 2019 من أجل إيجاد القيم ذات الإشكاليات (إن وجدت)، ثم تحديد المتغيرات التي تحتاج إلى تعديل لتحقيق الهدف المنشود. يتم تعريف هذه القيم في هذا المثال بالقيم التي تحتوي على العدد الأقل للرحلات السياحية. إذا ألقيت نظرة فاحصة على ورقة عمل "إكسل 2019"، ستلاحظ أن عدد الرحلات السياحية الشهرية للأشهر يونيو ويوليو وسبتمبر هو أقل بكثير من تلك الخاصة بالشهور الأخرى من العام. لذلك من الممكن من خلال هذه الملاحظة تقديم الاقتراح بالعمل على زيادة عدد الرحلات السياحية في أشهر يونيو ويوليو وسبتمبر، وفي جميع أشهر العام. في معاملات أداة Solver، ستكون الخلية الهدف (Objective Cell) هي إجمالي عدد الرحلات السياحية، وستكون خلايا المتغير هي أعداد الرحلات السياحية في الأشهر يونيو ويوليو وسبتمبر، ولن يتم إضافة قيود محددة، وسيتم تعيين قيمة خلية الهدف إلى 25,000,000.

لاستخدام أداة Solver دون قيود:

من علامة تبويب Data (بيانات)، اضغط على زر Solver (سولفر). في حقل Set Objective (تحديد الهدف)، اختر الخلية C14. حدد Value of: (القيمة)، ثم اكتب القيمة 25000. من خيار By Changing Variable Cells (لتغيير الخلايا المتغيرة) اختر الخلايا C7;C8;C10. اضغط على Solve (حل). في نافذة Solver Results (نتائج سولفر)، اضغط على OK (موافق). ستطبق التغييرات على الخلايا المحددة.

ينخفض عدد الرحلات السياحية الشهرية بشكل ملحوظ في أشهر يونيو ويوليو وسبتمبر، لذلك ستحاول زيادة القيم في خلايا C7 و C8 و C10 فقط من أجل تحقيق الهدف المنشود وهو رفع عدد الرحلات السياحية على مدار العام.

وزارة التعليم Ministry of Education 2025 - 1447

البحث عن الخلايا ذات الإشكاليات الكامنة Find the Problematic Cell Values كما ذكر سابقًا، سيتم تقييم بيانات الرحلات السياحية الشهرية لعام 2019 من أجل إيجاد القيم ذات الإشكاليات (إن وجدت)، ثم تحديد المتغيرات التي تحتاج إلى تعديل لتحقيق الهدف المنشود. يتم تعريف هذه القيم في هذا المثال بالقيم التي تحتوي على العدد الأقل للرحلات السياحية. إذا ألقيت نظرة فاحصة على ورقة عمل "إكسل 2019"، ستلاحظ أن عدد الرحلات السياحية الشهرية للأشهر يونيو ويوليو وسبتمبر هو أقل بكثير من تلك الخاصة بالشهور الأخرى من العام. لذلك من الممكن من خلال هذه الملاحظة تقديم الاقتراح بالعمل على زيادة عدد الرحلات السياحية في أشهر يونيو ويوليو وسبتمبر، وفي جميع أشهر العام. في معاملات أداة Solver، ستكون الخلية الهدف (Objective Cell) هي إجمالي عدد الرحلات السياحية، وستكون خلايا المتغير هي أعداد الرحلات السياحية في الأشهر يونيو ويوليو وسبتمبر، ولن يتم إضافة قيود محددة، وسيتم تعيين قيمة خلية الهدف إلى 25,000,000. لاستخدام أداة Solver دون قيود: من علامة تبويب Data (بيانات)، اضغط على زر Solver (سولفر). في حقل Set Objective (تحديد الهدف)، اختر الخلية C14. حدد Value of: (القيمة)، ثم اكتب القيمة 25000. من خيار By Changing Variable Cells (لتغيير الخلايا المتغيرة) اختر الخلايا C7;C8;C10. اضغط على Solve (حل). في نافذة Solver Results (نتائج سولفر)، اضغط على OK (موافق). ستطبق التغييرات على الخلايا المحددة. ينخفض عدد الرحلات السياحية الشهرية بشكل ملحوظ في أشهر يونيو ويوليو وسبتمبر، لذلك ستحاول زيادة القيم في خلايا C7 و C8 و C10 فقط من أجل تحقيق الهدف المنشود وهو رفع عدد الرحلات السياحية على مدار العام. وزارة التعليم Ministry of Education 2025 - 1447 --- VISUAL CONTEXT --- **DIAGRAM**: خطوات استخدام أداة Solver Description: A diagram illustrating the steps to use the Solver tool in Excel, with numbered circles corresponding to the instructions in the text. The diagram shows the Excel ribbon and Solver dialog box elements. Context: Illustrates the procedural steps for using Excel's Solver feature to optimize data based on specified objectives and variable cells. **FIGURE**: الرحلات السياحية لعام 2019 Description: A screenshot of an Excel spreadsheet displaying monthly tourist trip data for the year 2019. The spreadsheet has two main columns: 'الشهر' (Month) and 'الرحلات السياحية' (Tourist Trips). The data shows varying numbers of trips per month, with notably lower values for June, July, and September. The total sum of trips is displayed at the bottom. Table Structure: Headers: الشهر | الرحلات السياحية Rows: Row 1: يناير 2019 | 1,653 Row 2: فبراير 2019 | 1,492 Row 3: مارس 2019 | 1,599 Row 4: أبريل 2019 | 1,650 Row 5: مايو 2019 | 2,079 Row 6: يونيو 2019 | 903 Row 7: يوليو 2019 | 750 Row 8: أغسطس 2019 | 2,675 Row 9: سبتمبر 2019 | 635 Row 10: أكتوبر 2019 | 1,119 Row 11: نوفمبر 2019 | 1,234 Row 12: ديسمبر 2019 | 1,735 Row 13: الإجمالي | 17,526 Calculation needed: The table presents monthly data for tourist trips, with a calculated total at the end. Specific cells C7, C8, C10 (June, July, September trips) and C14 (Total) are referenced in the Solver instructions. Context: Provides the dataset used in the Excel Solver example, highlighting the months with low tourist trip numbers that are targeted for optimization.