2 之 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
مفهوم التنقيب على البياناتأنواع البياناتفوائد عملية التنقيب عن البياناتمراحل التنقيب عن البياناتطرق التنقيب عن البيانات
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. وتعرف أيضاً بانها عملية غربلة وتحليل كمية كبيرة من البيانات لاستخراج ما هو ذو معنى واكتشاف معرفة جديدة تهدف الى وصف الاتجاهات الماضية...
عملية التنقيب فى البيانات تشمل ستة مراحل كالتالى: فهم الأعمال Business understanding الخطوة الاولى هى فهم كيفية عمل المؤسسة التى تقوم تحتاج إلى Data mining,فى هذه المرحلة يجب وضع خطة شاملة تشمل الجداول الزمنية وتوزيع الاداور وغيرها.
2010年6月9日 التنقيب عن البيانات ***** ( Data mining ) * الاستعلام عن كل البطاقات الائتمانيه والتي عليها مشاكل .. وهذا يسمى ( classification) التصنيف . * الاستعلام عن الزبائن الذين لديهم عادات شرائيه مماثله ..
يعد علم التنقيب في البيانات مجالًا فرعيًا متعدد التخصصات لعلوم الكمبيوتر والإحصاء بهدف إستخراج المعلومات (باستخدام الأساليب الذكية) من مجموعة البيانات وتحويل المعلومات إلى بنية مفهومة
في عملية التنقيب في البيانات لدينا المفهوم ذاته. للتنقيب في البيانات عليك أولًا جمع البيانات من مختلف المصادر، وإعدادها، وتخزينها في مكان واحد، حيث لا يتعلق أي شيء من التنقيب في البيانات بعملية البحث عن البيانات نفسها.
2023年2月11日 استخدام التنقيب عن البيانات هذه خطوة فريدة في اكتشاف المعرفة في قواعد البيانات (KDD) . لأنها تستخدم طرقًا تحليلية مثل الشبكات العصبية ، والخوارزميات الجينية ، وأشجار القرار ، والنماذج الهجينة ، وتقنية لتحديد الأنماط
2023年1月14日 4- قابلية التوسع للميزة. يشير هذا إلى قدرة الخوارزمية على التعامل مع عدد كبير من الميزات أو المتغيرات في مجموعة البيانات، وبشكل عام تُعد قابلية التوسع مهمة في التنقيب عن البيانات؛ لأنّها
بحث تنقيب البيانات. ali alhur. This research aims at identifying the common patterns at the level of academic achievement for students of the Department of Information and Libraries for
إن تنقيب البيانات (أو التنقيب في البيانات أو تعدين البيانات) يهدف إلى استخلاص المعلومات المخبأة في كتل البيانات الكبيرة. وتنقيب البيانات تكنولوجيا حديثة فرضت نفسها بقوة في عصر المعلوماتية
2023年2月28日 تعرّف على المقصود بالتنقيب في البيانات، وكيفية استخدام Amazon Web Services مع التنقيب في البيانات. تعد العملية القياسية عبر الصناعة للتنقيب في البيانات (CRISP-DM) بمثابة دليل توجيهي متميز يوضح البدء في عملية التنقيب في البيانات.
عملية التنقيب فى البيانات تشمل ستة مراحل كالتالى: فهم الأعمال Business understanding الخطوة الاولى هى فهم كيفية عمل المؤسسة التى تقوم تحتاج إلى Data mining,فى هذه المرحلة يجب وضع خطة شاملة تشمل الجداول الزمنية وتوزيع الاداور وغيرها.
2019年10月13日 تصنيف أدوات التنقيب عن البيانات مفتوحة المصدر. R IDE/Editors ومن أمثلتها مشروع آر R. التنقيب عن البيانات. Clustering وهي البرامج التي تقوم بأحد مهام التنقيب عن البيانات فقط وهي العنقدة. Association Rules
2023年2月16日 ما هي أهم مشاكل التنقيب عن النص. غالبًا ما يكون هناك بنية متأصلة في النصوص كالعناوين الرئيسية أو المقدمات أو الإشارات إلى المحتويات الأخرى ذات الصلة أو الملخصات، وعندما نقرأ النص يتم تحديد
2018年1月10日 ويوجد العديد من الأمثلة على تطبيقات تنقيب البيانات منها : 1- التعليم والتنمية البشرية : يستخدم تنقيب البيانات في الجانب التربوي عن طريق توقع الأداء الدراسي للطلاب بناءا على بيانات الطلاب
2023年2月11日 استخدام التنقيب عن البيانات هذه خطوة فريدة في اكتشاف المعرفة في قواعد البيانات (KDD) . لأنها تستخدم طرقًا تحليلية مثل الشبكات العصبية ، والخوارزميات الجينية ، وأشجار القرار ، والنماذج الهجينة ، وتقنية لتحديد الأنماط
2010年6月9日 التنقيب عن البيانات ***** ( Data mining ) * الاستعلام عن كل البطاقات الائتمانيه والتي عليها مشاكل .. وهذا يسمى ( classification) التصنيف . * الاستعلام عن الزبائن الذين لديهم عادات شرائيه مماثله ..
التقييم 3.31 بواسطة (13)قارئ. Data Mining هي عبارة عن تقنية تستخدم في عملية استخراج البيانات من قواعد بيانات عملاقة. مع أطيب التمنيات بالفائدة والمتعة, كتاب التنقيب عن البيانات Data Mining كتاب إلكتروني
2022年12月8日 ذات صلة مميزات قواعد البيانات خصائص قواعد البيانات مميزات قواعد البيانات تمتلك قواعد البيانات العديد من المميزات التي جعلت منها أفضل الطرق المستخدمة في تخزين المعلومات وتنظيمها واسترجاعها بسهولة وكفاءةٍ وأكثر مرونة.
2023年2月28日 تعرّف على المقصود بالتنقيب في البيانات، وكيفية استخدام Amazon Web Services مع التنقيب في البيانات. تعد العملية القياسية عبر الصناعة للتنقيب في البيانات (CRISP-DM) بمثابة دليل توجيهي متميز يوضح البدء في عملية التنقيب في البيانات.
2023年3月2日 غالبًا ما تكون الاختلافات الدقيقة في استخدام النتائج: بينما في التنقيب عن البيانات، تكون المجموعات الناتجة هي موضع الاهتمام، أما في التصنيف التلقائي، تكون للقوة التمييزية الناتجة كل الأهمية.
2017年10月8日 مهام تنقيب البيانات تُعَبِر عن طبيعة ونمط المعرفة التي نُنقب عنها ويُحدد ذلك طبيعة البيانات والخوارزميات المستخدمة في التنقيب، وتنقسم مهام تنقيب البيانات إلى نوعين: مهام تنبؤية (Predictive): هدف
2023年2月23日 لقد أثبت التسلسل في التنقيب عن البيانات أنّه مفيد بالفعل في مجموعة متنوعة من المجالات بما في ذلك التسويق وتحليل تدفق النقر على الويب، وفي مشاكل التعرف على النشاط تُستخدم الطوابع الزمنية بشكل شائع لترتيب السلسلة.
2023年2月23日 تطبيقات التنقيب في البيانات الاجتماعية، واستخراج البيانات. وتستخدم طرق على النحو التالي: 1- كتابة تقرير موجز عن مجموعة محددة سكان التنميط: هذا هو من خلال تطوير وبناء تقارير موجزة عن مجموعة من
2023年1月30日 يعد التنقيب عن البيانات عملية متطورة تقوم باشتقاق البيانات المطلوبة والفعالة والشاملة من كم هائل من البيانات طبقا لأهداف مسبقة، ويعد البعض التنقيب عن البيانات مصطلحا شائعا في مجال اكتشاف المعرفة، حيث يضع البعض
2017年12月19日 اهدف التنقيب عن البيانات 1) من أجل تعليل بعض الظواهر المرئية. مثال: 2) من أجل التثبت من نظرية ما. مثال: التثبت من النظرية التي تقول بأن الأسر الكبيرة تهتم بالضمان الصحي أكثر من الأسر الصغيرة عددا.
التنقيب عن البيانات ***** ( Data mining ) * الاستعلام عن كل البطاقات الائتمانيه والتي عليها مشاكل .. وهذا يسمى ( classification) التصنيف . * الاستعلام عن الزبائن الذين لديهم عادات شرائيه مماثله ..
2019年4月8日 التنقيب في البيانات هي عملية بحث محوسب ويدوي عن معرفة من البيانات دون فرضيات مسبقة، عما يمكن أن تكون هذه المعرفة، من هنا ظهر ما يسمى باستخراج البيانات Data Mining كتقنية تهدف إلى استنتاج المعرفة من كميات هائلة من البيانات
معالجة البيانات الضخمة 2: الاستيراد / المعالجة المسبقة. على الرغم من أن محطة التجميع نفسها بها العديد من قواعد البيانات ، إذا كنت ترغب في تحليل هذه البيانات الضخمة بشكل فعال ، فلا يزال يتعين