1. تجميع البيانات: جمع البيانات من مصادر مختلفة مثل قواعد البيانات، الملفات النصية، الإنترنت، وما إلى ذلك. 2. تحضير البيانات: تنظيف البيانات: إزالة البيانات المكررة، الخاطئة، أو الناقصة.

تعدين البيانات هو عملية اكتشاف الأنماط والمعارف الخفية في مجموعات كبيرة من البيانات باستخدام تقنيات وأساليب متقدمة في الإحصاء، الذكاء الاصطناعي، وتعلم الآلة. يهدف هذا العلم إلى تحويل ...

في هذا المقال، سنستكشف جميع جوانب علم تعدين البيانات، ومراحله، وتقنيات استخراج البيانات، وأدوات التنقيب في البيانات بالإضافة إلى الفوائد التي تعود على الشركات من ذلك.

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.

الهدف هو اشتقاق الأنماط (مدى الصلة والاتجاهات والمجموعات والمسارات والشذوذ) التي تلخص الاتصالات المحتملة في البيانات. في الأساس ، عادةً ما تكون أحرف التنقيب عن البيانات الوصفية سطورًا ...

تعدين البيانات عبارة عن عملية استخلاص المعلومات الصالحة والمفيدة من مجموعة كبيرة من البيانات يتم استخدام تعدين البيانات في التحليل الإحصائي لاستكشاف العلاقات والاتجاهات والأنماط ...

مبدأ استخراج البيانات: تدريب بيانات المدخلات والمخرجات التعامل معها باستخدام خوارزمية، يتم الحصول على النموذج، ومن ثم يتم التحقق من نموذج، وحتى أن هذا النموذج يمكن استخلاص البيانات من ...

تعدين البيانات هو عملية تحليل كميات كبيرة من البيانات من أجل اكتشاف الأنماط والمعلومات الأخرى. يتم إجراؤه عادةً على قواعد البيانات، التي تخزن البيانات بتنسيق منظم.

تنقيب البيانات او تعدين البيانات او Data Mining هو تحليل البيانات والبحث عن انماط وعلاقات بين البيانات وبعضها. يهدف ذلك إلى استخراج المعرفة والتى بدورها تفيد صانعى القرار.

يهدف تنقيب البيانات إلى استخدام البيانات المتاحة للاستنتاج والتنبؤ بالأحداث المستقبلية، حيث يمكن من خلال استخدام تقنيات التحليل الإحصائي والتنبؤ توليد نماذج وتوقعات تساعد في اتخاذ ...