1st New World, Dhaka 15538087991 [email protected]
فيما يلي بعض النقاط المتعمقة التي تتعمق أكثر في الاعتبارات الأخلاقية لاستخراج البيانات: 1. الموافقة المستنيرة: يجب أن يكون الأفراد على دراية بكيفية جمع بياناتهم واستخدامها. ومن الأمثلة على ذلك إشعارات "الموافقة على ملفات تعريف الارتباط" على مواقع الويب، والتي تُعلم المستخدمين بتتبع البيانات وتمنحهم خيار الاشتراك أو الخروج. 2.
في مجال استخراج البيانات، يمثل الأمن مصدر قلق بالغ، خاصة مع استمرار حجم البيانات وتنوعها في التوسع بمعدل غير مسبوق. يشمل التقاطع بين استخراج البيانات والأمن مجموعة واسعة من القضايا، بدءًا من حماية خصوصية الأفراد الذين قد يتم تضمين معلوماتهم في مجموعة بيانات،
يُعد مسمى "التنقيب في البيانات" تسميةً خاطئةً لأن الغرض منها ليس استخراج البيانات نفسها أو التنقيب فيها. وإنما المقصود منها أن هناك بالفعل قدر كبير من البيانات، وعملية التنقيب في البيانات تستخلص منها فقط المعنى أو المعرفة القيّمة. وفيما يلي توضيح للعملية النمطية لجمع البيانات
لقد أصبح استخراج البيانات أداة لا غنى عنها في السعي لتحقيق الأمن، حيث يعمل كحليف قوي في تحديد التهديدات المحتملة والتخفيف من حدتها. تتضمن هذه العملية استخراج معلومات قيمة من مجموعات بيانات كبيرة، والتي يمكن استخدامها بعد ذلك للكشف عن الأنماط، واكتشاف الحالات الشاذة، والتنبؤ
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
تعرّف على التنقيب عن البيانات وكيف يمكنه أن يكشف لك عن أسرار تُساعدك في اتخاذ قرارات أفضل وتحقيق نتائج مذهلة. تمر عملية انتاج المعرفة بمراحل تبدأ أولها بوجود وتوافر بيانات معينة ومن ثم اجراء عملية معالجة عليها للتحول الى المعلومات، وكثرة توفر المعلومات بدورها تؤدي الى المعرفة.
شرح مفهوم تنقيب البيانات والحاجة إليه وأهدافه واستخداماته في المجالات المختلفة، وشرح إجراءاته وأدواته ونوع البيانات التي يتم التنقيب فيها، والبنية الهيكلية لتلك البيانات مع تبسيط مفهوم قواعد البيانات وقواعد البيانات العلائقية ولغة الاستعلام.
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.
ظهر التنقيب في البيانات (Data mining) في أواخر الثمانيات وأثبت وجوده كأحد الحلول الناجحة لتحليل كميات ضخمة من البيانات، وذلك بتحويلها من مجرد معلومات متراكمة وغير مفهومة (بيانات) إلى معلومات قيِّمة يمكن استغلالها و الاستفادة منها بعد ذلك.
فيما يلي بعض الأفكار المتعمقة حول أهمية استخراج البيانات: 1. التحليل التنبؤي: يسمح استخراج البيانات للشركات بالتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية. على سبيل المثال، من خلال تحليل بيانات المبيعات السابقة، يمكن لمتاجر التجزئة التنبؤ بالمنتجات التي سيتم بيعها خلال موسم معين. 2.
2. كيف يؤدي التنقيب عن البيانات إلى تعزيز الابتكار المالي. في عالم التكنولوجيا المالية الديناميكي، يعد استخراج البيانات بمثابة حجر الزاوية الذي يدعم التطور السريع والابتكار الذي نشهده اليوم. . تتضمن هذه العملية ...
التنقيب عن البيانات: كيفية التنقيب عن بيانات عملك وما هي التطبيقات والأساليب. 1. مقدمة في التنقيب عن البيانات. استخراج البيانات هو فن وعلم استخلاص رؤى وأنماط قيمة من مجموعات البيانات الكبيرة.إنه مثل غربلة كومة قش رقمية ...
تكامل البيانات هو عملية دمج البيانات من عدة مصادر متباينة، وأثناء إجراء تكامل البيانات يجب أن تعمل على تكرار البيانات وعدم الاتساق والازدواجية وما إلى ذلك، وفي التنقيب عن البيانات يُعد تكامل البيانات طريقة معالجة ...
استخراج البيانات: طرق التنقيب عن البيانات: طرق التنقيب عن البيانات: دليل للتحليل الفعال للبيانات. 1. مقدمة للتنقيب عن البيانات وأهميته. يعد استخراج البيانات مجالًا فرعيًا متعدد التخصصات لعلوم الكمبيوتر والإحصاء بهدف ...
خوارزميات التنقيب عن البيانات: هي فئة معينة من الخوارزميات المفيدة في تحليل البيانات وتطوير نماذج البيانات لتحديد الأنماط ذات المعنى، وهذه جزء من خوارزميات التعلم الآلي ويتم تنفيذ هذه الخوارزميات من خلال برامج ...
التنقيب عن البيانات: أفضل ممارسات التنقيب عن البيانات: أفضل ممارسات التنقيب عن البيانات: نصائح من الخبراء. 1. مقدمة للتنقيب عن البيانات وأهميته. يعد استخراج البيانات تقنية قوية ذات إمكانات كبيرة لمساعدة الشركات على ...
كتاب "Pattern Recognition and Machine Learning" كُتب بواسطة Christopher M. Bishop، ويغطي هذا الكتاب أساسيات التعلم الآلي وتقنيات التنقيب عن البيانات التنبؤية بأسلوب نظري متعمق، ويقدم نماذج تنبؤية متعددة مثل الانحدار اللوجستي وشبكات العصب ...
3. التخصيص والتنبؤ بالاتجاهات. في عالم البيع بالتجزئة، يمثل التخصيص والتنبؤ بالاتجاهات عناصر محورية أحدثت ثورة في مجال التنقيب عن البيانات. لقد أدت القدرة على التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية وتصميم تجارب التسوق بما ...
3. ما هي الأنواع الرئيسية لخوارزميات التنقيب عن البيانات وكيف تعمل؟ التنقيب عن البيانات هو عملية اكتشاف الأنماط والاتجاهات والرؤى من مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة.يمكن أن يساعد رواد الأعمال على اتخاذ قرارات أفضل ...
2024年6月24日 2. تحضير البيانات: تنظيف البيانات: إزالة البيانات المكررة، الخاطئة، أو الناقصة. تحويل البيانات: تحويل البيانات إلى شكل مناسب لتحليلها، مثل التطبيع أو الترميز. 3. التنقيب عن البيانات:
التحيز للتنقيب عن البيانات: التغلب على الخداع: التحيز للتنقيب عن البيانات والمضي قدماً في التحسين. 1. مقدمة إلى تحيز استخراج البيانات. يعد التحيز في استخراج البيانات مشكلة منتشرة يمكن أن تشوه نتائج تحليل البيانات، مما ...
برامج التنقيب عن البيانات وتحليلها: يستخدم المحاسبون الشرعيون برامج متطورة لتحليل مجموعات البيانات الكبيرة. على سبيل المثال، يمكن لأدوات مثل IDEA وACL اكتشاف المخالفات في بيانات المعاملات التي قد تشير إلى نشاط احتيالي.
كتاب "Pattern Recognition and Machine Learning" كُتب بواسطة Christopher M. Bishop، ويغطي هذا الكتاب أساسيات التعلم الآلي وتقنيات التنقيب عن البيانات التنبؤية بأسلوب نظري متعمق، ويقدم نماذج تنبؤية متعددة مثل الانحدار اللوجستي وشبكات العصب ...
استخراج البيانات: أمن التنقيب عن البيانات: أمن التنقيب عن البيانات: حماية المعلومات في عصر تحليل البيانات. 1. مقدمة إلى أمن استخراج البيانات. في مجال استخراج البيانات، يمثل الأمن مصدر قلق بالغ، خاصة مع استمرار حجم ...
استخراج البيانات: اكتشاف الحالات الشاذة: اكتشاف الحالات الشاذة في التنقيب عن البيانات: تحديد الحالات الشاذة. 1. مقدمة لاكتشاف القيم الخارجية. يعد الاكتشاف الخارجي عملية محورية في استخراج البيانات، لأنه يتضمن تحديد ...
هدف هذا البحث إلى معرفة أثر تطبيق أسلوب التنقيب عن البيانات في تحقيق جودة التقارير المالية من وجهة نظر مدققي الحسابات الخارجيين العراقيين، ومن أجل تحقيق أهداف الدراسة تم الاعتماد على المنهج الوصفي التحليلي (SPSS)، وشمل ...
2024年12月28日 اللهم صلِّ على سيدنا محمد صلاةً تخرجنا بها من ظلمات الوهم وتُكرمنا بها بنور الفهم وتُوضح لنا بها ما أشكل علينا حتى نفهم وعلى آله وصحبه وسلم. مرحبًا بكم في حلقة جديدة من بودكاست شيفرات تقنية، أعتذر عن هذه الانقطاع ...
استخراج البيانات: طرق التنقيب عن البيانات: طرق التنقيب عن البيانات: دليل للتحليل الفعال للبيانات. 1. مقدمة للتنقيب عن البيانات وأهميته. يعد استخراج البيانات مجالًا فرعيًا متعدد التخصصات لعلوم الكمبيوتر والإحصاء بهدف ...
2. كيف يؤدي التنقيب عن البيانات إلى تعزيز الابتكار المالي. في عالم التكنولوجيا المالية الديناميكي، يعد استخراج البيانات بمثابة حجر الزاوية الذي يدعم التطور السريع والابتكار الذي نشهده اليوم. . تتضمن هذه العملية ...
يعتبر التحقق البيومتري ، وهو إحدى الميزات الموجودة في أنظمة الكشف عن الاحتيال في الهوية وبرامج الوقاية، أحد أكثر العوائق التي يواجهها المحتالون صعوبة في التوسع – وأحد أكثر إجراءات منع الاحتيال المتوفرة ذكاءً.
