صفحة 98 - كتاب علم البيانات - الصف 11 - الفصل 1 - المملكة العربية السعودية

📚 التحليل الاستكشافي للبيانات: الأنماط والأدوات

المفاهيم الأساسية

التحليل غير الرسومي أحادي المتغير: تحليل يقيس تأثير متغير واحد فقط دون استخدام تقنيات التصوير البياني (مثال: تأثير العمر على الإصابة بمرض الزهايمر).

التحليل غير الرسومي متعدد المتغيرات: تحليل يأخذ في الاعتبار آثار عدة متغيرات معًا دون استخدام تقنيات التصوير البياني (مثال: إضافة آثار النظام الغذائي والتمارين الذهنية والوراثة إلى مثال العمر).

التحليل الرسومي أحادي المتغير: تحليل متغير واحد فقط وعرضه بطريقة رسومية (مثال: مخطط شريطي يوضح نسبة السكر في خمسة أنواع من الحلوى).

التحليل الرسومي متعدد المتغيرات: تحليل عدة متغيرات معًا وتصوير علاقة الارتباط بينها بشكل بياني (مثال: مخطط نقطي يوضح العلاقة بين سعر الحلوى ومحتواها من السكر، مع ترميز النقاط بالألوان بناءً على احتوائها على الشوكولاتة).

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

#### الأهداف

• اكتشاف الاتجاهات والأنماط والميزات الجديدة
• اكتشاف الحالات الشاذة
• اختيار الفرضيات الأولية
• فهم متغيرات البيانات والعلاقات بينها
• تحديد الأخطاء الواضحة
• التأكد من صحة النواتج

#### الأنماط

##### غير رسومي

• أحادي المتغير
• متعدد المتغيرات

##### رسومي

• أحادي المتغير
• متعدد المتغيرات
• تصوير البيانات

#### أمثلة توضيحية

##### غير رسومي أحادي المتغير

• تأثير العمر على الإصابة بمرض الزهايمر

##### غير رسومي متعدد المتغيرات

• إضافة آثار النظام الغذائي والتمارين الذهنية والوراثة

##### رسومي أحادي المتغير

• مخطط شريطي (Bar Chart) لمحتوى السكر في 5 أنواع من الحلوى (الشكل 3.4)

##### رسومي متعدد المتغيرات

• مخطط نقطي (Scatter Plot) للعلاقة بين سعر الحلوى ومحتواها من السكر، مع ترميز لوني لوجود الشوكولاتة (الشكل 3.5)

أدوات تحليل البيانات

برامج جداول البيانات

• إكسل (الأكثر شيوعاً واستخداماً)

لغات البرمجة والبيئات البرمجية

• مفكرة جوبيتر (Jupyter Notebook) ← الأداة المستخدمة في هذه الوحدة
• آر ستوديو (RStudio)
• ما تلاب (MATLAB)

```

نقاط مهمة

• التحليل غير الرسومي لا يستخدم تقنيات التصوير البياني، بينما التحليل الرسومي يستخدمها.
• المخطط الشريطي (Bar Chart) مثال على التحليل الرسومي أحادي المتغير.
• المخطط النقطي (Scatter Plot) مثال على التحليل الرسومي متعدد المتغيرات، حيث يمكنه عرض علاقة متغيرين (مثل السكر والسعر) وتمييز فئة ثالثة (مثل وجود الشوكولاتة) بالألوان.
• اختيار أداة تحليل البيانات يعتمد أولاً على فهم الاحتياجات.
• إكسل هي الأداة التحليلية الأكثر شيوعاً واستخداماً على نطاق واسع في جميع الصناعات تقريباً.

--- SECTION: التحليل غير الرسومي --- --- SECTION: التحليل غير الرسومي أحادي المتغير --- Univariate Non-Graphical Analysis أحد الأمثلة على التحليل غير الرسومي أحادي المتغير هو تأثير العمر على الإصابة ببعض أنواع الأمراض مثل مرض الزهايمر. هذا التحليل أحادي المتغير؛ لأنه يقيس تأثير العمر فقط، وغير رسومي؛ لأنه لا يستخدم تقنيات التصوير البياني. --- SECTION: التحليل غير الرسومي متعدد المتغيرات --- Multivariate Non-Graphical Analysis إذا أخذت في الاعتبار من المثال السابق آثار النظام الغذائي والتمارين الذهنية والوراثة أيضًا ، فسيكون هذا التحليل تحليلا غير رسومي متعدد المتغيرات. --- SECTION: التحليل الرسومي --- Graphical Analysis --- SECTION: التحليل الرسومي أحادي المتغير --- Univariate Graphical Analysis في الشكل 3.4 مثال على التحليل الرسومي أحادي المتغير. الشكل يُظهر مخطط شريطي (Bar Chart) ، ويمثل كل عمود نسبة السكر التي تحتويها خمس أنواع من الحلوى المختلفة، وهذا التحليل الرسومي أحادي المتغير لأنه يحلل متغيرًا واحدًا فقط، ويتم عرضه بطريقة رسومية. --- SECTION: التحليل الرسومي متعدد المتغيرات --- Multivariate Graphical Analysis في الشكل 3.5 مثال على التحليل الرسومي متعدد المتغيرات. الشكل يُظهر مخططا نقطيًا (Scatter Plot) يعبّر عن أنواع الحلوى المختلفة بحيث يمثل المحور الأفقي (س) محتوى السكر في الحلوى بينما المحور الرأسي (ص) سعر الحلوى، ويتم ترميزها بالألوان بناءً على احتواء الحلوى على الشوكولاتة أم لا. ستتعرف على المخطط النقطي وأنواع أخرى من أشكال تصوير البيانات لاحقا في هذه الوحدة، وهذا المثال على التحليل الرسومي متعدد المتغيرات تم فيه تحليل ثلاث متغيرات معًا ، وتصوير علاقة الارتباط بينهم بشكل بياني. --- SECTION: أدوات تحليل البيانات --- Data Analysis Tools هناك العديد من الأدوات التي يمكنك استخدامها لمعالجة العلاقات والارتباطات بين مجموعات البيانات ومعالجتها وتحليلها ، وتساعدك هذه الأدوات أيضًا في تحديد الأنماط والتوجهات للتفسير لاختيار أداة تحليل البيانات، يجب عليك أولا فهم احتياجاتك. الأداة التحليلية الأكثر شيوعا واستخداما على نطاق واسع في جميع الصناعات تقريبا هي إكسل. بالإضافة إلى برامج جداول البيانات، يمكن إجراء تحليل البيانات بلغات البرمجة المتخصصة والبيئات البرمجية أيضًا. البيئات الأكثر شعبية هي: مفكرة جوبيتر (Jupyter Notebook) ، وآر ستوديو (RStudio) ، وما تلاب (MATLAB). في هذه الوحدة، ستستخدم مفكرة جوبيتر كأداة لتحليل البيانات. --- VISUAL CONTEXT --- **GRAPH**: التحليل الرسومي أحادي المتغير Description: Bar chart showing the sugar content of five different types of candy. X-axis: الحلوى Y-axis: السكر Data: Each bar represents the sugar content of a different type of candy. Context: Example of univariate graphical analysis. **GRAPH**: التحليل الرسومي متعدد المتغيرات Description: Scatter plot showing the relationship between sugar content and candy price, with points colored based on chocolate content. X-axis: السكر Y-axis: الس Data: Each point represents a different type of candy, with its position determined by its sugar content and price. The color of the point indicates whether the candy contains chocolate. Context: Example of multivariate graphical analysis.