1st New World, Dhaka 15538087991 [email protected]
التنقيب في البيانات هو تقنية بمساعدة الحاسوب تُستخدم في إجراء التحليلات لمعالجة مجموعات كبيرة من البيانات واستكشافها. باستخدام أدوات وأساليب التنقيب في البيانات، يمكن للمؤسسات اكتشاف الأنماط والعلاقات المخفية في بياناتها. التنقيب في البيانات يحوّل البيانات الأساسية إلى معرفة عملية.
التنقيب في البيانات (بالإنجليزية: data mining) هي عملية بحث محوسب ويدوي عن معرفة من البيانات دون فرضيات مسبقة عما يمكن أن تكون هذه المعرفة. كما ويعرف التنقيب في البيانات على أنه عملية تحليل كمية بيانات (عادة ما تكون كمية كبيرة)، لإيجاد علاقة منطقية تلخص البيانات بطريقة جديدة تكون مفهومة ومفيدة لصاحب البيانات. يطلق اسم «نماذج» models على العلاقات والبيانات الملخصة التي يتم الحصول عليها من التنقيب في البيانات. يتعامل تنقيب البيانات عادة مع بيانات يكون قد تم الحصول عليها بغرض غير غرض التنقيب في البيانات (مثلاً قاعدة بيانات التعاملات في مصرف ما) مما يعني أن طريقة التنقيب ف
التنقيب عن البيانات هي عملية دمج الطرق التقليدية لتحليل البيانات مع خوارزميات معقدة من أجل استخلاص معلومات مفيدة ودقيقة، من بين كمّ هائل من البيانات غير المستخدمة، ليتم استخدامها لاحقاً في التوقع بحدث ما في المستقبل.
التنقيب في البيانات هو عملية فرز مجموعات كبيرة من البيانات للعثور على المعلومات ذات الصلة التي يمكن استخدامها لغرض معين. ويعتبر التنقيب في البيانات ضروريًا لكل من علم البيانات وذكاء الأعمال، ويدور بشكل أساسي حول الأنماط. بمجرد جمع البيانات وتخزينها، فإن الخطوة التالية هي
التنقيب في البيانات (Data Mining .DM): يُطلق هذا المصطلح على عملية استخدام نظم وأدوات تحليل البيانات لإيجاد الأنماط في قواعد ومستودعات البيانات الضخمة وتحديدها، أي عند البحث عن العلاقات المفيدة بين البيانات واستكشافها، لا سيما الأنماط غير الظاهرة أو المخفِية
2024年5月17日 التنقيب عن البيانات (Data Mining) هو عملية تحليلية تهدف إلى استخراج المعلومات القيمة من مجموعات بيانات كبيرة. باستخدام مجموعة من الأساليب الإحصائية وخوارزميات التعلم الآلي (Machine Learning)، يسعى علماء البيانات إلى تحويل البيانات الخام إلى
يطلق التنقيب في البيانات أو تعدين البيانات على مجموعة من التقنيات القابلة للتنفيذ على قواعد البيانات العملاقة والمعقّدة بهدف البحث عن الأنماط المخفية والمثيرة للانتباه المخبأة بين البيانات. وتقنيات التنقيب في البيانات تكاد تكون مكلفة على الدوام.
التنقيب عن البيانات هو عملية حسابية تتضمن اكتشاف الأنماط والارتباطات والشذوذات ضمن مجموعات كبيرة من البيانات. تستخدم هذه التقنية مجموعة متنوعة من الأساليب من الإحصائيات والتعلم الآلي وأنظمة قواعد البيانات لاستخراج معلومات ذات معنى من كميات هائلة من البيانات الأولية.
2024年3月2日 التنقيب في البيانات يمكن أن يساعد الشركات والمؤسسات في فهم بيئتها بشكل أفضل، واتخاذ قرارات أفضل وأكثر دقة، وبالتالي تحقيق نتائج أفضل وزيادة الكفاءة والربحية. فمثلا يمكن الاستفادة منه في. التنبؤ بالسلوكيات مما يمكن الشركات من التخطيط بشكل أفضل للمستقبل،
يشير معنى تنقيب البيانات Data mining إلى عملية استخراج الأنماط أو ... قُدم بواسطة Max Kuhn وKjell Johnson، ويركز هذا الكتاب على تطبيقات التنقيب عن البيانات التنبؤية في الممارسة العملية، ويعرض مجموعة ...
2021年6月23日 يعد التنقيب عن البيانات أحد الأساليب الأكثر استخدامًا لاستخراج البيانات من مصادر مختلفة وتنظيمها لاستخدام أفضل واستخراج المعرفة منها. على الرغم من وجود أنظمة تجارية مختلفة للتنقيب في البيانات، تظهر الكثير من ...
يمكن أن تساعدك البيانات على فهم عملائك بشكل أفضل ، وزيادة الولاء وفي النهاية أرباحك ، ولكن فقط إذا كنت تستخدمها. هذا هو المكان الذي تظهر فيه أدوات التنقيب عن البيانات في الصورة.
ما هو استخراج البيانات؟ التنقيب عن البيانات هو عملية حسابية تتضمن اكتشاف الأنماط والارتباطات والشذوذات ضمن مجموعات كبيرة من البيانات. تستخدم هذه التقنية مجموعة متنوعة من الأساليب من الإحصائيات والتعلم الآلي وأنظمة ...
أجهزة التخزين الأرخص عن الماضي وذات سعة غير ... تعدّ من المصطلحات الأخرى التي تستخدم بنفس معنى التنقيب في البيانات، إلا أن هناك اختلافات طفيفة بين هذه المصطلحات في بعض الأحيان.
التنقيب في البيانات (الإنجليزية: Data mining) هي عملية بحث محوسب ويدوي عن معرفة من البيانات دون فرضيات مسبقة عما يمكن أن تكون هذه المعرفة. كما ويعرف التنقيب في البيانات على أنه عملية تحليل كمية بيانات
يُعد التنقيب عن البيانات أداة مفيدة ومتعددة الاستخدامات للأعمال التنافسية اليوم، وفي الأساس الدافع وراء التنقيب عن البيانات سواء كانت تجارية أو علمية، هو نفسه الحاجة إلى العثور على معلومات مفيدة في البيانات لتمكين ...
تبدأ مشاريع التنقيب عن البيانات الشاملة بتحديد أهداف المشروع ونطاقه أولاً. سيطرح أصحاب المصلحة في الأعمال سؤالاً أو يذكرون مشكلة يمكن أن يجيب عليها التنقيب عن البيانات أو يحلها. 2. فهم ...
وقد اجتذبت مرحلة التنقيب في البيانات الكثير من الاهتمام في الأوساط البحثية على مدى العقد الماضي، في محاولة لتطوير خوارزميات قابلة للتوسع والتكيف مع كميات متزايدة من البيانات في البحث عن أنماط معرفية ذات معنى.
علم البيانات مهم لمستقبل جميع الصناعات، وسيستمر التنقيب عن البيانات في لعب دور حاسم في هذا المجال مع نموه، كما يمكن أن يقوم على تطوير المهارات من خلال التعليم المتقدم على اكتساب فهم متعمق لما هو استخراج البيانات.
التنقيب عن البيانات هو أحد أنواع تحليل البيانات التي تركز على الحفر في مجموعات كبيرة ومجتمعة من البيانات لاكتشاف الأنماط والاتجاهات والعلاقات التي يمكن أن تؤدي إلى رؤى وتنبؤات.
المهام الرئيسية في مجال التنقيب في البيانات. مهمة التنقيب عن البيانات الفعلية هي التحليل التلقائي أو شبه التلقائي لكميات ضخمة من البيانات لاستخراج أنماط مثيرة للاهتمام لم تكن معروفة من قبل.
يهدف المقرر إلى التعريف بالطرق المستخدمة في التنقيب عن البيانات وتوصيف احتياجاتها بهدف ميكنة وإنشاء أنظمة حاسوبية لها، كما يهدف المقرر إلى التنقيب عن أنواع البيانات المعقدة وفهم تطبيقات لغة الاستعلام البنيوية.
2024年6月12日 يُشار إلى تحليل النص أيضًا باسم التنقيب عن البيانات. ... يمكنك العثور على استنتاجات مختلفة من نفس البيانات عن طريق اختيار عينات ... يمكنك إيجاد طريقة للعثور على معلومات ذات معنى.
magnetic methods of prospecting طرق التنقيب المغنطيسية. طرق البحث عن الخامات المعدنية بقياس مغنطيسية الصخور والمعادن في مكان البحث، وأساس استخدامها في التنقيب عن معادن الحديد المغنطيسية. معجم الجيولوجيا ©
كل من تحليل البيانات وممارسات التنقيب عن البيانات موجودة بالفعل في كل مكان وهي ضرورية في غالبية الشركات، حيث يتم استخدامها من قبل صناع القرار في مجال الأعمال، وفي حين أن استخدام تحليل البيانات والتنقيب عن البيانات
يعتمد التنقيب عن البيانات على البيانات الضخمة وعمليات الحوسبة المتقدمة بما في ذلك التعلم الآلي وأشكال أخرى من الذكاء الاصطناعي (ai)، والهدف هو العثور على الأنماط التي يمكن أن تؤدي إلى استدلالات أو تنبؤات من مجموعات ...
