تحليل البيانات بالذكاء الاصطناعي.. قوة التحليل الذكي

تقنيات تحليل البيانات بالذكاء الاصطناعي

أدوات التحليل بالذكاء الاصطناعي هي مجموعة من التقنيات والبرامج التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لفهم البيانات بشكل أفضل، و هذه الأدوات يمكن أن تساعد في البيانات الكبيرة والمتعددة، وتحديد الطرق والقوانين، وتقديم التوصيات والتنبؤات، و فيما يلي بعض هذه الأدوات التى تستخدم بكثرة في التحليل.

التعلم الآلي (Machine Learning)

هو نوع من الذكاء الاصطناعي الذي يسمح للنماذج بالتعلم من البيانات وتحسين أدائها مع مرور الوقت، و يستخدم هذا النوع في التعلم الآلي لتحليل البيانات وتحديد أفضل الطرق لتحليلها، والقوانين المنظمة للبيانات.

العميق (Deep Learning)

هو نوع من التعلم الآلي الذي يستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية للتحليل، و يستخدام مع البيانات الكبيرة والمتعددة.

النصي (Text Analytics)

يستخدم لفهم البيانات النصية، فيمكن استخدامه في التعليقات والتقارير والرسائل.

الشبكي (Network Analytics)

يستخدم في التحليل الشبكية، مثل بيانات شبكات التواصل الاجتماعي، و يستخدم لتحليل التعليقات، أو الرسائل لتحديد طلبات المتقدمين لشراء منتج معين.

الهرمي (Hierarchical Analytics)

يستخدم للبيانات الهرمية، يمكن استخدامه في البيانات المالية، كتحليل العوامل المؤثرة علي المبيعات.

الزمني (Time Series Analytics)

هو نوع من التحليل الذي يستخدم الذكاء الاصطناعي للبيانات الزمنية المعتمدة علي وقت، كمبيعات منتج موسمي.

الجغرافي (Geospatial Analytics)

يستخدم لفهم البيانات الجغرافية مثل البيانات السكانية، و تحديد المدن و عدد سكانها، لتحديد عدد الخدمات التي يحتاجها المكان.

التنبئي (Predictive Analytics)

يستخدم لتحليل البيانات وتقديم التوصيات والتنبؤات المستقبلية، بناء علي البيانات المتاحة، و طريقة أداء النظام، و الطرق المتبعة للتنفيذ، كتحديد خطة لبيع منتج معين في المستقبل.

الديناميكي (Dynamic Analytics)

في هذا النوع من التحليل يستخدم الذكاء الاصطناعي مع البيانات الديناميكية، كتحديد خطة المبيعات و تأثير المواسم عليها.

الهيكلي (Structural Analytics)

هو نوع من التحليل الذي يستخدم الذكاء الاصطناعي مع البيانات الهيكلية، كتحليل البيانات المرتبطة ببعضها كحسابات الأسهم و الصناديق الاستثمارية.

تطبيقات تقنيات الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات

تستخدم تقنيات بالذكاء الإصطناعي في التحليل في العديد من المجالات

التحليل المالي

وفيه تستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي في التحليل المالي لتحديد الطرق والقوانين في البيانات المالية وتحديد فرص الاستثمار.

التحليل الصحي

في التحليل الصحي نستطيع تحديد طرق تنظيم البيانات الصحية، و تنظيم البيانات المرضية، وتحديد فرص العلاج، وكذلك الأدوية المناسبة.

التحليل التسويقي

يتم استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في التحليل التسويقي لتحديد طرق التسويق، و تطبيق الطريقة المناسبة للمنتج، و تحديد الفئة المستهدفة لخطة التسويق.

التحليل الأمني

يعتبر طفرة في استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات، فالتحليل الأمني لتحديد البيانات الأمنية، وتحديد عوامل الخطر، وكيفية الحماية منها.

أدوات تحليل البيانات بالذكاء الاصطناعي

هناك بعض الأدوات الشائعة المستخدمة في تحليل البيانات بالذكاء الاصطناعي، فيمكن استخدام هذه الأدوات لتحليل البيانات وتطوير النماذج، وتقديم النتائج

أدوات التعلم الآلي

1. TensorFlow: فيمكن استخدامها لتحليل البيانات وتطوير النماذج، و تدعم لغات البرمجة مثل Python وC++ وJava.
2. PyTorch: تستخدم هذه الأداة في بناء الشبكات العصبية المعقدة بسهولة، تدعم لغات البرمجة مثل Python وC++ وJava.
3. Keras: تُستخدم في تطبيقات مثل التعرف على الصور، تحليل النصوص، وغيرها، تدعم لغات البرمجة مثل Python وR وJulia.
4. Scikit-learn: تُوفر أدوات لتقسيم البيانات، تقييم النماذج، ومعالجة البيانات، تدعم لغات البرمجة مثل Python وR وJulia.

كلها أدوات مفتوحة المصدر، و لكن تدعم كلا منها لغة برمجة مختلفة عن الآخرى.

أدوات التحليل البياني

1. Pandas: هو أداة مفتوحة المصدر للتحليل بالرسم البياني، فيمكنها الرسم البياني بأكثر من طريقة، تدعم لغات البرمجة مثل Python وR وJulia.
2. NumPy: تُستخدم لإجراء العمليات الحسابية والمعالجة الفعالة للمصفوفات والمجموعات، و تدعم لغات البرمجة مثل Python وR وJulia.
3. Matplotlib: مكتبة رسومية كبيرة، لتقديم تصور دقيق لتحليل البيانات بجودة عالية، وتدعم لغات البرمجة مثل Python وR وJulia.
4. Seaborn: مكتبة ذات واجهة بسيطة، و يمكنها إنشاء رسوم بيانية إحصائية جذابة وسهلة الفهم، تدعم لغات البرمجة مثل Python وR وJulia.

أدوات التحليل البياناتي التجارية

1. Tableab: عبارة عن أداة تجارية للتحليل البياناتي، و أداة Tableau تدعم لغات البرمجة مثل Python وR وJulia.
2. Power BI: مختلفة عن الأداة السابقة حيث تدعم لغات البرمجة مثل Python وR وJulia.
3. Google Analytics: يمكن استخدام هذه الأداه لتحليل البيانات وتقديم النتائج، تدعم لغات البرمجة مثل Python وR وJulia.
4. SAS: عبارة عن مجموعة واسعة من الأساليب الإحصائية مثل الانحدار، التحليل العنقودي، والتنبؤ، تدعم لغات البرمجة مثل Python وR وJulia.

أدوات البرمجة

هي لغات البرمجة مفتوحة المصدر، و التي تستخدم في برمجة التطبيقات المستخدمة في التحليل مثل Python و لغة R و لغة Julia.