صفحة 49 - كتاب علم البيانات - الصف 11 - الفصل 1 - المملكة العربية السعودية

📚 مصادر البيانات الداخلية والخارجية وجودة المعلومات

المفاهيم الأساسية

مصادر البيانات الداخلية: البيانات التي يتم جمعها داخلياً من قبل جهة العمل أو الجهة المسؤولة عن جمع البيانات (مثل بيانات من جهاز استشعار تابع لجامعة).

مصادر البيانات الخارجية: البيانات التي يتم تحصيلها من خارج مجال جهة العمل (مثل البيانات من مؤسسات أخرى أو أفراد خارجيين).

جودة المعلومات: قيمة المعلومات ومدى مصداقيتها للاستخدام في اتخاذ القرارات، وتُحدد من خلال معايير محددة.

خريطة المفاهيم

```markmap

علم البيانات

ما تعلمته

جمع البيانات والتحقق من صحتها

#### جمع البيانات

• تعريفه
• أنماطه
• مصادره

- مصادر البيانات الرئيسة

- تعريف: بيانات لم تُجمع من قبل

- طرق الجمع: أجهزة استشعار، تسجيل بيانات، استبانات

- أمثلة: مقياس درجة الحرارة، مقياس سرعة الرياح، استبانة تفضيلات العملاء

- مصادر البيانات الثانوية

- تعريف: بيانات تُشتق من مصادر رئيسة

- طريقة الحصول: استخدام بيانات أخرى ومعالجتها

- مثال: حساب درجة حرارة الرياح الباردة من بيانات الحرارة والرياح

- مصادر البيانات الداخلية والخارجية

- مصادر داخلية: البيانات التي يتم جمعها داخلياً من قبل جهة العمل.

- مصادر خارجية: البيانات التي يتم تحصيلها من خارج مجال جهة العمل.

• أهمية التصاريح القانونية
• منصات البيانات المفتوحة

##### خصائص وعمليات جمع البيانات

• أهم مرحلة في البحث العلمي
• تتطلب فهمًا عميقًا وتخطيطًا وعملًا دؤوبًا
• تختلف طرائقها باختلاف نوع البيانات
• التحقق من صحة ودقة خطوات الجمع أمر هام

##### أدوات جمع البيانات

• أجهزة الاستشعار
• أجهزة تسجيل البيانات
• مثال: أجهزة قياس الطقس (درجة الحرارة، سرعة الرياح، الرطوبة)

#### ترميز البيانات

• تعريفه
• ميزاته وعيوبه

#### التحقق من صحة البيانات

• خطواته
• أنماطه
• طرائق التحقق من صحة الإدخال

#### معايير جودة المعلومات

• الدقة (Precision)
• الملاءمة (Appropriateness)
• التوقيت (Timeliness)
• الكفاية (Completeness)
• مستوى التفاصيل (Level of Detail)

المصطلحات الرئيسة

المفاهيم الأساسية

• البيانات (Data)
• المعلومات (Information)
• المعرفة (Knowledge)
• البيانات الأولية (Raw Data)
• القيمة (Value)

العمليات والأدوار

• جمع البيانات (Data Collection)
• تنظيف البيانات (Data Cleaning)
• تجهيز البيانات (Data Preparation)
• تحليل البيانات (Data Analysis)
• التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA)
• التنقيب في البيانات (Data Mining)
• تصوير البيانات (Data Visualization)
• محلل البيانات (Data Analyst)
• عالم البيانات (Data Scientist)

التقنيات والمجالات

• الذكاء الاصطناعي (AI)
• ذكاء الأعمال (BI)
• البيانات الضخمة (Big Data)
• دورة حياة علم البيانات (Data Science Life Cycle)

خصائص البيانات الضخمة (5Vs)

• الحجم (Volume)
• السرعة (Velocity)
• التنوع (Variety)
• الموثوقية (Veracity)
• القيمة (Value)

الأدوات والتخزين

• البايثون (Python)
• مفكرة جوبيتر (Jupyter Notebook)
• الحوسبة في الذاكرة (In-Memory Computing)
• التخزين السحابي (Cloud Storage)
• مستودع البيانات (Data Warehouse)
• بحيرة بيانات (Data Lake)
• مايكروسوفت إكسل (Microsoft Excel)

```

نقاط مهمة

• المعلومات هي بيانات تمت معالجتها أو تنظيمها أو تقديمها في سياق معين.
• ضمان جودة المعلومات يساعد في تحديد الاحتياجات الفعلية للمشروعات، وتوجيه الخدمات بفعالية، وزيادة الكفاءة.
• المعلومات غير الدقيقة يمكن أن تسبب خللاً في الأعمال وتقلل الكفاءة وتؤخر إنجاز المشروعات.
• يمكن التحقق من دقة المعلومات من خلال أسئلة مثل: هل يمكن التحقق منها من مصادر أخرى؟ ما مصدرها؟ هل تبدو دقيقة بناءً على خبرتك؟

--- SECTION: مصادر البيانات الداخلية والخارجية Internal and External Data Sources --- يمكن تصنيف مصادر البيانات إلى مصادر داخلية وخارجية تعكس مصادر البيانات الداخلية تلك البيانات التي يتم جمعها داخليا من قبل جهة العمل أو الجهة المسؤولة عن جمع البيانات، بينما البيانات الخارجية هي التي يتم تحصيلها من خارج مجال جهة العمل. وعلى سبيل المثال، تعد البيانات التي يتم جمعها من جهاز استشعار تابع لجامعة أو مؤسسة علمية بيانات داخلية، بينما تُعدّ البيانات التي يتم الحصول عليها من مؤسسات أخرى أو أفراد أو من مصادر خارج الجامعة بيانات خارجية. --- SECTION: Information Quality جودة المعلومات --- عندما تتم معالجة البيانات أو تنظيمها أو تقديمها في سياق معين فإنها تسمى معلومات، وتوصف قيمتها لاستخدام معين بأنها "جودة المعلومات". تعد جودة المعلومات عاملا مهما في قيمة تلك المعلومات ومدى مصداقيتها للاستخدام في اتخاذ القرارات. ومع زيادة جمع البيانات وحفظها ، أصبحت جودة المعلومات الناتجة عن معالجتها ذات أهمية كبيرة ومتزايدة. يساعد ضمان جودة المعلومات على التحديد الدقيق للاحتياجات الفعلية لتنفيذ المشروعات، وكذلك توجيه الخدمات بشكل فعّال، وزيادة الكفاءة في العمل. وبالمقارنة يمكن أن تتسبب المعلومات غير الدقيقة في حدوث خلل في الأعمال وتقلل من الكفاءة وتؤدي إلى التأخير في إنجاز المشروعات. يمكن التحقق من جودة المعلومات من خلال معايير محددة تسمى معايير الجودة (Quality standards) ، وهي موضحة في الشكل التالي: )Precision(الدقة )Appropriateness(الملاءمة Timeliness( التوقيت )Completeness الكفاية مستوى التفاصيل Level of Detail) الشكل 2.4 معايير جودة المعلومات فيما يلي بعض الأسئلة التي يمكن أن تساعدك في التحقق من دقة المعلومات: هل يمكن التحقق من الحقائق والإحصاءات والمعلومات من مصادر أخرى ؟ هل يمكن تكرار التجربة التي تم الحصول على البيانات منها ؟ وهل لها نفس النتائج؟ ما مصدر المعلومات؟ لماذا تم إنشاء المعلومات؟ هل تبدو المعلومات دقيقة بناءً على معرفتك وخبرتك؟ هل تتضمن المعلومات أخطاء إملائية أو أحرفًا في غير مكانها؟ وهل الاقتباسات التي تم الاستشهاد بها صحيحة؟ --- VISUAL CONTEXT --- **DIAGRAM**: معايير جودة المعلومات Description: Diagram showing the different aspects of information quality: Precision, Appropriateness, Timeliness, Completeness, and Level of Detail. Context: Illustrates the different criteria for assessing the quality of information.