صفحة 57 - كتاب علم البيانات - الصف 11 - الفصل 1 - المملكة العربية السعودية

📚 أنواع البيانات

المفاهيم الأساسية

البيانات الرقمية (Numerical Data): حقائق قابلة للقياس، يمكن أن تكون منفصلة أو متسلسلة.

البيانات المنفصلة (Discrete Data): عناصر قابلة للعد تأخذ قيماً معينة فقط (مثل: عدد الطلبة).

البيانات المتسلسلة (Continuous Data): بيانات يمكن قياسها وتأخذ أي قيمة (مثل: طول الشخص).

البيانات الفئوية (Categorical Data): بيانات غير كمية، تُخزن وتُحدد بناءً على الأسماء أو التسميات، يمكن أن تكون اسمية أو ترتيبية.

البيانات الاسمية (Nominal Data): بيانات تُستخدم لتسمية المتغيرات دون تحديد قيمة كمية أو ترتيب (مثل: ناجح/راسب).

البيانات الترتيبية (Ordinal Data): بيانات فئوية تتبع ترتيباً معيناً (مثل: الدرجات A, B, C).

خريطة المفاهيم

```markmap

علم البيانات

ما تعلمته

جمع البيانات والتحقق من صحتها

#### جمع البيانات

• أهمية التصاريح القانونية

- مجلس المراجعة المؤسسية (IRB): يراجع المشروعات البحثية للتأكد من اتباع المبادئ الأخلاقية والقوانين.

- عوامل رئيسية في التصاريح:

- موقع تخزين البيانات.

- موقع المستفيدين من البيانات.

• منصات البيانات المفتوحة

- مثال: منصة البيانات المفتوحة السعودية (https://open.data.gov.sa).

- شروط الاستخدام: يجب استخدام البيانات وفق سياسة الترخيص المحددة.

- فوائد البيانات الحكومية المفتوحة:

- سد الفجوة بين الحكومات والمواطنين.

- فهم طريقة عمل الجهات الحكومية.

- تقييم أداء المؤسسات الإدارية.

- استخدامها في البحوث والتقارير.

- تطوير المواقع والتطبيقات.

#### معايير جودة المعلومات

• تاريخ النشر: من أهم معايير الجودة.
• الملاءمة: مدى صلة المعلومات بما يتم البحث عنه.
• الدقة: أحد معايير الجودة.
• مستويات التفاصيل: أحد معايير الجودة.
• معايير الجودة الخمس: تساعد في التحقق من موثوقية المعلومات.

خصوصية البيانات

• تعريف البيانات الشخصية: بيانات تحدد هوية شخص (الاسم، العائلة، رقم الهاتف، رقم الهوية).
• تعريف الخصوصية: قدرة الشخص على التحكم في مشاركة معلوماته الشخصية.
• المخاطر: أدى توسع وسائل التواصل الإلكتروني إلى زيادة المخاطر المتعلقة بالخصوصية.

البحث الموجه ومقارنة البيانات

• البحث الموجه: التركيز على قضايا معينة ظهرت من البحث الرئيسي (مثال: البحث في أسباب درجات الحرارة القصوى في مناطق محددة).
• مقارنة البيانات: إجراؤها عند وجود أكثر من مجموعة بيانات لنفس المنطقة في فترات زمنية متماثلة (مثال: مقارنة درجات الحرارة في مارس 2021 مع مارس 2022).

أنواع البيانات

#### البيانات الرقمية

##### البيانات المنفصلة

• عناصر قابلة للعد تأخذ قيماً معينة فقط.

##### البيانات المتسلسلة

• بيانات يمكن قياسها وتأخذ أي قيمة.

#### البيانات الفئوية

##### البيانات الاسمية

• تسمية المتغيرات دون قيمة كمية أو ترتيب.

##### البيانات الترتيبية

• بيانات فئوية تتبع ترتيباً معيناً.

تمارين التطبيق

#### السؤال 2

• قارن بين مصادر البيانات الرئيسية والثانوية.

#### السؤال 3

• صف سمات جودة المعلومات المستخدمة للتحقق.

#### السؤال 4

• أعط مثالاً على البحث الموجه ومقارنة البيانات.

#### السؤال 5

• قارن بين مصادر البيانات الرئيسية والثانوية في حالة الطقس مع طرح بعض الأمثلة.

#### السؤال 6

• زر منصة البيانات المفتوحة https://open.data.gov.sa وابحث عن المعلومات المتعلقة بالحصول على تصاريح تلك البيانات. هل هناك أي استثناء؟

#### السؤال 7

• البحث عن منصات البيانات المفتوحة في بلدان أخرى.
• التحقق من وجود معلومات شخصية عبر هذه المنصات.

#### السؤال 8

• تحديد موقعين على الإنترنت (حكومي وخاص).
• مقارنة جودة المعلومات بينهما بناءً على المعايير الخمس.

```

نقاط مهمة

• في الدراسات البحثية، هناك نوعان أساسيان من البيانات: البيانات الرقمية والبيانات الفئوية.
• البيانات الرقمية تمثل حقائق قابلة للقياس (مثل: عدد الفعاليات).
• البيانات الفئوية هي بيانات غير كمية تُحدد بناءً على الأسماء أو التسميات.

الدرس الثاني

أنواع البيانات

البيانات الرقمية والبيانات الفئوية Numerical Data and Categorical Data

بعد أن تعرفت على مفهوم البيانات، الآن ستتعرف على أنماطها المختلفة. يمكن أن تتخذ البيانات عدة أشكال؛ مثل عدد زوار حدث معين، أو مدة تلك الزيارة، أو غير ذلك. في الدراسات البحثية، ثمة نوعان أساسيان من البيانات وهما: البيانات الرقمية والبيانات الفئوية.

البيانات الرقمية Numerical Data

تتكون البيانات الرقمية من حقائق قابلة للقياس. عدد الفعاليات المختلفة في مدينة ما. ويمكن للبيانات الرقمية أن تكون منفصلة أو تسلسلية.

البيانات المنفصلة Discrete Data

تمثل البيانات المنفصلة عناصر قابلة للعد يمكنها أن تأخذ قيماً معينة فقط، مثل عدد الطلبة في الفصل.

البيانات المتسلسلة Continuous Data

البيانات التسلسلية تمثل بيانات يمكن قياسها ويمكنها أن تأخذ أي قيمة، مثل طول الشخص.

البيانات الفئوية Categorical Data

البيانات الفئوية هي نوع بيانات غير كمية. يمكن تخزينها وتحديدها بناءً على الأسماء أو التسميات المعطاة لها. ويمكن أن توصف هذه البيانات على أنها اسمية أو ترتيبية.

البيانات الاسمية Nominal Data

يتم تعريف البيانات الاسمية على أنها بيانات تُستخدم لتسمية المتغيرات أو توسيمها، دون تحديد قيمة كمية لها أو وضعها في ترتيب معين. على سبيل المثال: يمكن تصنيف نتائج اختبار ما اسميًا بـ "ناجح" أو "راسب".

البيانات الترتيبية Ordinal Data

البيانات الترتيبية هي نوع من البيانات الفئوية التي تتبع ترتيبًا معينًا. يتم فرز مجموعات البيانات الترتيبية وفقًا لنظام تسمية محدد. على سبيل المثال: يمكن فرز نتائج اختبار ما بترتيب تنازلي حسب الدرجة: A ثم B ثم C ثم D ثم F.

رابط الدرس الرقمي www.ien.edu.sa

وزارة التعليم Ministry of Education 2025 - 1447

الدرس الثاني أنواع البيانات البيانات الرقمية والبيانات الفئوية Numerical Data and Categorical Data بعد أن تعرفت على مفهوم البيانات، الآن ستتعرف على أنماطها المختلفة. يمكن أن تتخذ البيانات عدة أشكال؛ مثل عدد زوار حدث معين، أو مدة تلك الزيارة، أو غير ذلك. في الدراسات البحثية، ثمة نوعان أساسيان من البيانات وهما: البيانات الرقمية والبيانات الفئوية. البيانات الرقمية Numerical Data تتكون البيانات الرقمية من حقائق قابلة للقياس. عدد الفعاليات المختلفة في مدينة ما. ويمكن للبيانات الرقمية أن تكون منفصلة أو تسلسلية. البيانات المنفصلة Discrete Data تمثل البيانات المنفصلة عناصر قابلة للعد يمكنها أن تأخذ قيماً معينة فقط، مثل عدد الطلبة في الفصل. البيانات المتسلسلة Continuous Data البيانات التسلسلية تمثل بيانات يمكن قياسها ويمكنها أن تأخذ أي قيمة، مثل طول الشخص. البيانات الفئوية Categorical Data البيانات الفئوية هي نوع بيانات غير كمية. يمكن تخزينها وتحديدها بناءً على الأسماء أو التسميات المعطاة لها. ويمكن أن توصف هذه البيانات على أنها اسمية أو ترتيبية. البيانات الاسمية Nominal Data يتم تعريف البيانات الاسمية على أنها بيانات تُستخدم لتسمية المتغيرات أو توسيمها، دون تحديد قيمة كمية لها أو وضعها في ترتيب معين. على سبيل المثال: يمكن تصنيف نتائج اختبار ما اسميًا بـ "ناجح" أو "راسب". البيانات الترتيبية Ordinal Data البيانات الترتيبية هي نوع من البيانات الفئوية التي تتبع ترتيبًا معينًا. يتم فرز مجموعات البيانات الترتيبية وفقًا لنظام تسمية محدد. على سبيل المثال: يمكن فرز نتائج اختبار ما بترتيب تنازلي حسب الدرجة: A ثم B ثم C ثم D ثم F. رابط الدرس الرقمي www.ien.edu.sa وزارة التعليم Ministry of Education 2025 - 1447 --- VISUAL CONTEXT --- **DIAGRAM**: الشكل 2.8: البيانات الرقمية Description: A stack of blocks with numbers and symbols on them, representing numerical data. The top block has 'رقمية' (Numerical) as a header. Numbers visible include 50, 6.25, -10, and 0003756. Table Structure: Headers: رقمية Rows: Row 1: 50 Row 2: 6.25 Row 3: -10 Row 4: 0003756 Data: Represents discrete and continuous numerical data with examples. Key Values: 50, 6.25, -10, 0003756 Context: Illustrates numerical data, including discrete and continuous types, with example values. **DIAGRAM**: الشكل 2.9: البيانات الفئوية Description: A stack of blocks representing categorical data. The top block has 'فئوية' (Categorical) as a header. Below are labels like 'ناجح' (Pass), 'راسب' (Fail), and letters A, B, C. Table Structure: Headers: فئوية Rows: Row 1: ناجح Row 2: راسب Row 3: A Row 4: B Row 5: C Data: Represents nominal and ordinal categorical data with examples. Key Values: ناجح, راسب, A, B, C Context: Illustrates categorical data, including nominal and ordinal types, with examples like pass/fail and letter grades.