صفحة 96 - كتاب علم البيانات - الصف 11 - الفصل 1 - المملكة العربية السعودية

📚 التحليل التنبؤي والتوجيهي وعملية تحليل البيانات

المفاهيم الأساسية

التحليل التنبؤي (Predictive Analysis): استخدام بيانات سابقة مع نماذج رياضية للتنبؤ بالنتائج المستقبلية أو الأحداث غير المعروفة.

التحليل التوجيهي (Prescriptive Analysis): المرحلة الأخيرة من تحليل البيانات، ويهتم بمحاولة إيجاد مسار العمل الأمثل وتقديم توصيات للخطوات المستقبلية بناءً على اكتشافات المراحل السابقة.

خريطة المفاهيم

```markmap

فحص وتحليل البيانات

تصنيف أنماط تحليل البيانات

التحليل التنبؤي (Predictive)

#### الهدف

• التنبؤ بالنتائج المستقبلية

#### الأساس

• الاتجاهات المكتشفة سابقاً
• البيانات التاريخية

#### الأدوات

• تقنيات النمذجة
• الإحصاءات

#### أمثلة تطبيقية

• التنبؤ بالطقس
• سياسات التأمين

التحليل التوجيهي (Prescriptive)

#### الهدف

• إيجاد مسار العمل الأمثل
• تقديم توصيات مستقبلية

#### الأساس

• اكتشافات مراحل التحليل السابقة

#### مجال مفيد

• القطاع الصحي (لتوصيات طبية آمنة)

عملية تحليل البيانات

الخطوات

• إعداد البيانات وتنظيفها
• التحليل الاستكشافي للبيانات
• تصوير البيانات

دورة حياة علم البيانات (الشكل 3.2)

• تحديد المشكلة وصياغتها
• جمع البيانات
• إعداد وتنظيف البيانات
• التحليل الاستكشافي للبيانات
• تصوير البيانات

```

نقاط مهمة

• التحليلات التنبؤية والتوجيهية أكثر تعقيداً من التحليلات الوصفية والتشخيصية، لكنها توفر قيمة مضافة وفهماً أعمق.
• تنظيف البيانات (إزالة المسافات البيضاء الزائدة، السجلات المكررة، الأخطاء الأساسية) إلزامي قبل التحليل.
• التحليل الاستكشافي للبيانات يستخدم برامج وأدوات لمساعدة المحلل على تفسير البيانات وفهمها.
• تصوير البيانات (باستخدام مخططات ورسوم بيانية وخرائط) يسهل فهم البيانات وتحليلها.

يهتم تحليل البيانات التنبؤي بمحاولة التنبؤ بالنتائج المستقبلية بناءً على الاتجاهات المكتشفة سابقا والبيانات التاريخية، باستخدام تقنيات النمذجة والإحصاءات. ويُستخدم التحليل التنبؤي في العديد من الحالات المختلفة، مثل التنبؤ بالطقس وسياسات التأمين وغير ذلك. --- SECTION: التحليل التنبؤي :(Predictive Analysis) --- استخدام بيانات سابقة مع نماذج رياضية للتنبؤ بالنتائج المستقبلية أو الأحداث غير المعروفة. وتتمثل المرحلة الأخيرة من تحليل البيانات في التحليل التوجيهي الذي يهتم بمحاولة إيجاد مسار العمل الأمثل. بناءً على اكتشافات مراحل التحليل السابقة، فإن الهدف من التحليلات التوجيهية هو تقديم توصيات للخطوات المستقبلية. وهذا النوع من التحليل مفيد بشكل خاص في القطاع الصحي، وذلك للحاجة إلى توصيات طبية آمنة. التحليلات التنبؤية والتوجيهية أكثر تعقيدا من التحليلات الوصفية والتشخيصية، لكنها توفر المزيد من القيمة المضافة والفهم الأعمق لكل مشروع. تتضمن عملية تحليل البيانات جمع المعلومات ومعالجتها وفحص البيانات. وبناءً على نتائج المعالجة، يمكنك اتخاذ القرارات أو استخلاص النتائج. خطوات عملية تحليل البيانات هي كالآتي: < إعداد البيانات وتنظيفها من خلال هذه العملية تُزال المسافات البيضاء الزائدة والسجلات المكررة وأخطاء البيانات الأساسية. فتنظيف البيانات إلزامي قبل إرسال المعلومات لتحليلها. < التحليل الاستكشافي للبيانات وفي هذه الخطوة تبدأ في استخدام برامج تحليل البيانات وأدوات أخرى لمساعدتك على تفسير البيانات وفهمها والتوصل إلى استنتاجات. > تصوير البيانات وفي هذه الخطوة تستطيع أن تقوم بتصوير البيانات من خلال الرسم البياني لمجموعة من المعلومات أو البيانات. ويُسهل تصوير البيانات عملية فهمها وتحليلها . فباستخدام العناصر المرئية مثل المخططات والرسوم البيانية والخرائط، يُصبح تصوير البيانات أكثر سهولة وفهما وقابلية للاستخدام. الشكل 3.2 دورة حياة علم البيانات --- VISUAL CONTEXT --- **DIAGRAM**: دورة حياة علم البيانات Description: Circular diagram showing the data analysis process with five steps: 1- Defining the problem and formulating it, 2- Collecting data, 3- Preparing and cleaning data, 4- Exploratory data analysis, 5- Data visualization. Context: Illustrates the steps in the data analysis process.