صفحة 196 - كتاب علم البيانات - الصف 11 - الفصل 1 - المملكة العربية السعودية

📚 تقييم نتائج Solver وإضافة القيود

المفاهيم الأساسية

القيود (Constraints): شروط تُضاف إلى أداة Solver لتجنب الحصول على نتائج غير واقعية، مثل تحديد أن تكون الأعداد المستهدفة أعلى من المتوسط الشهري للبيانات التاريخية.

خريطة المفاهيم

```markmap

4. نمذجة البيانات التنبؤية والتوقع

التحسين (Optimization)

أداة إكسل سولفر (Excel Solver)

#### خطوة أولى: صياغة المشكلة

#### خطوة ثانية: تنشيط الأداة

#### خطوة عملية: حساب الإجمالي

#### خطوة عملية: نسخ ورقة العمل

#### خطوة عملية: استخدام Solver دون قيود

#### خطوة عملية: إعداد معلمات Solver

#### خطوة عملية: تفسير نتائج Solver

#### خطوة عملية: تقييم نتائج Solver

##### إنشاء جدول المقارنة

###### أعمدة الجدول

• الرقم التسلسلي
• الشهر
• الرحلات السياحية الشهرية لعام 2019
• نتائج Solver لعام 2023
• الاختلاف

##### حساب الاختلاف

نسخ قيم الخلايا C1:C14 من ورقة "2019".

لصقها في العمود المناسب بورقة "Solver".

تغيير أسماء الأعمدة وحذف "2019" من أسماء الشهور.

إضافة عمود "الاختلاف".

كتابة الصيغة F = C2-D2 في الخلية E2.

تنفيذ الدالة في الخلايا من E2 إلى E14.

##### تطبيق الصيغة على البيانات

• يناير: 1653 - 1653 = 0
• فبراير: 1492 - 1492 = 0
• مارس: 1599 - 1599 = 0
• أبريل: 1650 - 1650 = 0
• مايو: 2079 - 2079 = 0
• يونيو: 4327 - 903 = 3424
• يوليو: 3109 - 750 = 2359
• أغسطس: 2675 - 2675 = 0
• سبتمبر: 2327 - 635 = 1692
• أكتوبر: 1119 - 1119 = 0
• نوفمبر: 1234 - 1234 = 0
• ديسمبر: 1735 - 1735 = 0
• الإجمالي: 25000 - 17526 = 7474

##### نتائج تطبيق الصيغة (جدول المقارنة)

| الشهر | الرقم | نتائج Solver لعام 2023 | الرحلات السياحية لعام 2019 | الاختلاف |

|--------|-------|------------------------|----------------------------|----------|

| يناير | 1 | 1.653 | 1.653 | 0 |

| فبراير | 2 | 1.492 | 1.492 | 0 |

| مارس | 3 | 1.599 | 1.599 | 0 |

| أبريل | 4 | 1.650 | 1.650 | 0 |

| مايو | 5 | 2.079 | 2.079 | 0 |

| يونيو | 6 | 4.327 | 903 | 3.423 |

| يوليو | 7 | 3.109 | 750 | 2.359 |

| أغسطس | 8 | 2.675 | 2.675 | 0 |

| سبتمبر | 9 | 2.327 | 635 | 1.692 |

| أكتوبر | 10 | 1.119 | 1.119 | 0 |

| نوفمبر | 11 | 1.234 | 1.234 | 0 |

| ديسمبر | 12 | 1.735 | 1.735 | 0 |

| الإجمالي | 13 | 25.000 | 17.526 | 7.474 |

##### تقييم النتائج الأولية

• قيم Solver لشهور يونيو ويوليو وسبتمبر مرتفعة جداً وغير واقعية.
• الهدف المقترح لشهر يونيو (4,327,000) أعلى بنسبة 160% من أفضل شهر في 2019.

##### خطوة عملية: إعادة تشغيل Solver بقيود

• إنشاء نسخة جديدة من ورقة العمل باسم "(Solver (constraints".
• إضافة قيود على أشهر يونيو ويوليو وسبتمبر.
• تحديد أن تكون الأعداد المستهدفة لهذه الشهور أعلى من المتوسط الشهري لعام 2019.

```

نقاط مهمة

• النتائج الأولية لأداة Solver يمكن أن تكون غير واقعية، خاصة إذا لم تُحدد قيود.
• يجب تقييم نتائج Solver بمقارنتها بالبيانات التاريخية (مثل بيانات عام 2019) للتحقق من واقعيتها.
• إضافة قيود (Constraints) ضروري للحصول على أهداف واقعية وقابلة للتحقيق.
• مثال على القيد: أن تكون الأعداد المستهدفة لأشهر معينة أعلى من المتوسط الشهري للبيانات التاريخية.

ستقوم الآن بإلقاء نظرة على ورقة العمل وتقييم النتائج، وستلاحظ فورًا أن قيم أداة سولفر لأشهر يونيو ويوليو وسبتمبر مرتفعة للغاية. يُقدم لنا إكسل سولفر اقتراحا يمكن صياغته كالآتي: إذا أردت الوصول إلى هدف 25,000,000 رحلة سياحية في العام 2023، عليك القيام بحملات ترويجية للسياحة ليصل عدد الرحلات السياحية إلى 4,327,000 رحلة في شهر يونيو، و 3,109,000 رحلة في شهر يوليو وأخيرا 2,327,000 رحلة في شهر سبتمبر. واستنادًا إلى أعداد الرحلات في الشهور الأخرى، يُعَدُّ هذا هدفًا غير واقعي، حيث أن أعلى قيمة لعدد الرحلات في العام 2019 كانت 2,675,000 رحلة سياحية، مما يعني أنه مهما كانت الحملة الترويجية التي ستنفذها ناجحة، فإنها لن تصل إلى الهدف المقترح وهو 4,327,000 رحلة في شهر يونيو، حيث أن ذلك الرقم أعلى بنسبة 160% من عدد الرحلات التي تم تسجيلها في أفضل شهر في العام 2019 ، كما هو موضح في الشكل 4.32. عدد الرحلات السياحية لأشهر يونيو ويوليو وسبتمبر التي تم إنشاؤها بواسطة أداة سولفر مرتفع جدا مقارنة بأعداد الرحلات في جميع الشهور الأخرى. الشهر نتائج Solver لعام 2023 الرحلات السياحية الشهرية لعام 2019 الاختلاف يناير فبراير مارس أبريل مايو يونيو يوليو أغسطس سبتمبر أكتوبر نوفمبر ديسمبر الإجمالي 1,653 1,492 1,599 1,650 2,079 4,327 3,109 2,675 2,327 1,119 1,234 1,735 25,000 1,653 1,492 1,599 1,650 2,079 903 750 2,675 635 1,119 1,234 1,735 17,526 0 0 0 0 0 3,423 2,359 0 1,692 0 0 0 7,474 ولأن النتائج الأولية بعد تطبيق أداة سولفر في المثال السابق ليست واقعية، يتعين عليك تنفيذ تشغيل أداة سولفر من جديد، ولكن مع تحديد بعض القيود لأجل الحصول على أهداف أكثر واقعية. على سبيل المثال، يمكنك ضبط أداة سولفر لحساب القيم دون قيد لجميع الشهور باستثناء أشهر يونيو ويوليو وسبتمبر، والتي يجب تعيين قيد لقيمها لتجنب الحصول على نتائج غير واقعية، ويمكن تحقيق ذلك باستخدام متوسط قيم البيانات الموجودة. ستسمح لأداة سولفر بحساب القيم لجميع الشهور، ولكن بإضافة قيود تُحدد أن الأعداد المستهدفة لأشهر يونيو ويوليو وسبتمبر يجب أن تكون أعلى من المتوسط الشهري للعام 2019. للعمل على ملف إكسل نفسه، ستنشئ نسخة أخرى من ورقة العمل "2019" باسم "(Solver (constraints" وستقوم بتشغيل أداة سولفر مرة أخرى، ولكن هذه المرة بقيود. وزارة التعليم Ministry of Education 2025-1447 --- VISUAL CONTEXT --- **TABLE**: عدد الرحلات السياحية لعام 2019 والبيانات بعد تطبيق أداة سولفر Description: Table showing the number of tourist trips in 2019 and the results after applying the Solver tool. Table Structure: Headers: الشهر | نتائج Solver لعام 2023 | الرحلات السياحية الشهرية لعام 2019 | الاختلاف Rows: Row 1: يناير | 1,653 | 1,653 | 0 Row 2: فبراير | 1,492 | 1,492 | 0 Row 3: مارس | 1,599 | 1,599 | 0 Row 4: أبريل | 1,650 | 1,650 | 0 Row 5: مايو | 2,079 | 2,079 | 0 Row 6: يونيو | 4,327 | 903 | 3,423 Row 7: يوليو | 3,109 | 750 | 2,359 Row 8: أغسطس | 2,675 | 2,675 | 0 Row 9: سبتمبر | 2,327 | 635 | 1,692 Row 10: أكتوبر | 1,119 | 1,119 | 0 Row 11: نوفمبر | 1,234 | 1,234 | 0 Row 12: ديسمبر | 1,735 | 1,735 | 0 Row 13: الإجمالي | 25,000 | 17,526 | 7,474 Context: The table shows the number of tourist trips in 2019 and the results after applying the Solver tool, which is used to optimize the number of trips in certain months.