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
Read Moreالتنقيب في البيانات هو فرع من فروع تحليلات البيانات أو جزء من إستراتيجية تحليلات تُستخدم للعثور على الأنماط المخفية أو التي لم يسبق معرفتها في البيانات.
Read Moreويعتبر التنقيب في البيانات ضروريًا لكل من علم البيانات وذكاء الأعمال، ويدور بشكل أساسي حول الأنماط. بمجرد جمع البيانات وتخزينها، فإن الخطوة التالية هي فهمها - وإلا فلا معنى لها. ويتم إجراء تحليل البيانات بعدة طرق،
Read MorePDF On Dec 16, 2008, Imene Bensalem and others published التنقيب في البيانات و علاقته بالإحصاء: نظرة شاملة Find, read and cite all the research you ...
Read Moreالتنقيب 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 (عادة ما تكون كمية كبيرة) لإيجاد علاقة منطقية تلخص البيانات بطريقة جديدة تكون مفهومة ومفيدة لصاحب البيانات.
Read Moreما هو التنقيب عن البيانات؟. إنها ليست سوى عملية تحليل كمية ضخمة من البيانات وبالتالي استخلاص المعلومات الاستخبارية من هذا الكم من البيانات، لمساعدة المؤسسات على حل تحديات الأعمال وإدارة ...
Read Moreهناك العديد من الطرق المستخدمة في التنقيب عن البيانات ولكن الخطوة الحاسمة هي اختيار النموذج المناسب منها وفقًا للعمل أو بيان المشكلة، بحيث تساعد هذه الأساليب في التنبؤ بالمستقبل ثم اتخاذ ...
Read Moreالتنقيب في البيانات 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 ، لإيجاد علاقة منطقية تلخص البيانات بطريقة جديدة تكون مفهومة ومفيدة لصاحب البيانات.
Read Moreفي بعض الحالات، يبدأ مشروع التنقيب عن البيانات مع وضع نتيجة افتراضية في الاعتبار. على سبيل المثال، قد يكون لدى سلسلة البقالة بالفعل فكرة أن أنماط الشراء تتغير بعد هطول الأمطار وترغب في الحصول على فهم أعمق لما يحدث ...
Read More