تحضير البيانات

مفهوم تشابه واختلاف البيانات في معظم تقنيات تحليل وتنقيب البيانات، مثل خوارزمية التحليل العنقودي وخوارزمية الجار الأقرب، تظهر الحاجة إلى قياس تشابه واختلاف البيانات من أجل تقييم مدى التشابه والاختلاف فيما بين البيانات. مثلا قد يحتاج أحد المراكز التجارية إلى تجزئة زبائنه إلى مجموعات ذات خصائص مميزة، كأن يقوم بتجميع الزبائن المتشابهين في الدخل أو

ملخص المحتوى شرح المقصود بعمليات تحويل البيانات وتفريد البيانات، وشرح الاستراتيجيات المختلفة لتحويل البيانات: تنعيم البيانات وإنشاء السمات الجديدة، التجميع، التطبيع، تفريد البيانات: توليد التسلسل الهرمي للبيانات الاسمية والسلاسل الزمنية، مع التوضيح بالأمثلة التطبيقية. تحويل البيانات تُعتبر إجراءات كل من تحويل البيانات (بالإنجليزية: Data Transformation) وتفريد البيانات من المراحل المهمة في تحضير البيانات للتحليل والتنقيب،

مفهوم اختزال البيانات إن تحليل وتنقيب كميات هائلة من البيانات يمكن أن يستلزم وقتًا وجهدًا كبيرًا، وهو ما يجعل منها عملية غير قابلة للتطبيق العملي أو غير ممكنة، وتساعد تقنيات اختزال البيانات أو اختصار البيانات في الحصول على تمثيل أقل لها يمكن أن يكون أصغر كثيرًا في الحجم مع الحفاظ على خصائص البيانات الأصلية. وبذلك

ملخص المحتوى شرح المقصود بعمليات دمج البيانات أو تكامل البيانات وفوائد الدمج الجيد للبيانات بالأمثلة التطبيقية. والاعتبارات المختلفة لضمان صحة تنفيذ عمليات الدمج أو تكاملها بالشكل الأمثل. طبيعة البيانات والقيم المستخدمة فيها، نظم القياس المستخدمة، العمليات الحسابية أو المنطقية التي يتم تنفيذها عليها. بنية أو هيكلية البيانات في قاعدة البيانات. مفهوم دمج البيانات تتطلب عمليات

الملخص أهمية تحضير البيانات للتحليل والتنقيب، ما هو تنظيف البيانات، طرق وإجراءات معالجة القيم المفقودة ومعالجة البيانات المزعجة. تنظيف البيانات وأهمية تحضير البيانات للتحليل والتنقيب يعتبر تنظيف البيانات من التقنيات التي تُستخدم في تحضير البيانات قبل بدء التحليل الإحصائي وتنقيب البيانات. والسبب في ذلك أن التضخم الكبير الذي أضحت عليه قواعد البيانات في هذا العصر