ما الخطوات الواجب اتباعها لإعداد البيانات لبناء نماذج التحليل التنبؤية؟

تستخدم نماذج التحليل التنبؤية القائمة على التعلم الآلي البيانات والتقنيات الإحصائية للتنبؤ بالنتائج وذلك من خلال فحص الأنماط المتعلقة بالبيانات لاستخلاص الرؤى القيمة ومن ثم التنبؤ بالمسار الأفضل للأعمال.

ولنماذج التحليل التنبؤية Predictive Analytics أهمية كبيرة جدًا إذ يمكن من خلالها تحويل البيانات إلى رؤى هادفة قابلة للاستخدام وقابلة للتنفيذ. ويتم ذلك الأمر باستخدام تقنيات التعلم الآلي والنمذجة الإحصائية حيث يتم تجميع البيانات وتنقيتها ومن ثم تفسيرها للكشف عن الاتصالات واكتشاف الرؤى ذات الصلة والتي تستخدمها المؤسسات من أجل تحسين الكفاءة، وزيادة الأرباح، وحماية المعلومات، وما إلى ذلك.

ولأهمية الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، يقدم لك معهد محترفي الإدارة (IMP) الرائد في هذا المجال في العالم العربي أفضل كورس تدريبي في مجال تعلم الآلة باستخدام لغة البرمجة بايثون Python. والذي ستتمكن خلاله من وضع قدمك على بداية الطريق في عالم الذكاء الاصطناعي الواسع متشعب الدروب حيث سيعمل الكورس التدريبي في مجال تعلم الآلة على تأهيلك وصقل مهاراتك لتتمكن من تحليل كميات هائلة من البيانات وتفسيرها وتصورها باستخدام تقنيات التعلم الآلي وكذلك معرفة كيفية بناء نماذج التحليلات التنبؤية لتحقيق الاستفادة القصوى منها لصالح أعمالك.

وفيما يلي سوف نجيب على التساؤل الذي طرحناه عنوانًا لهذه المقالة وذلك من خلال عرض بعضًا من أهم الخطوات الواجب اتباعها لإعداد البيانات للقيام ببناء نموذج تحليل تنبؤي بشكل احترافي يخدم عملك ويضمن لك تحقيق النجاح وأقصى العوائد الممكنة على الاستثمار.

فهيا بنا نبدأ:

7 خطوات لإعداد البيانات لنموذج التحليل التنبؤي:

أولًا: تحديد وفهم الهدف المراد من تصميم نموذج التحليل التنبؤي:

للقيام ببناء نموذج تحليل تنبؤي قائم على تعلم الآلة لا بد من القيام بتحديد الأهداف المرادة من تصميم النموذج وفهم تلك الأهداف فهمًا جيدًا حتى يتسنى لك التحرك وفقها لتلافي أي خطأ يمكن الوقوع فيه.

فينبغي أن تعلم أن هناك أهداف متعددة يمكن لتصميم نماذج التحليل التنبؤية هذه العمل على خدمتها وفق احتياجات عملك من هذه الأهداف على سبيل المثال:

•  إدارة المخاطر والاحتيال.
• ·           النمذجة المالية وتوقع الإيرادات.
• ·           إدارة الحملات التسويقية.

ثانيًا: تحديد المشكلات المراد معالجتها:

بعد القيام بتحديد الأهداف وفهمها جيدًا ينبغي بعد ذلك تحديد المشكلات التي تريد معالجتها من خلال نماذج التحليل التنبؤية ومن ثم تحديد مدخلات هذه المشكلات لتتمكن تلك النماذج من معالجتها وتقديم الحلول المبتكرة من أجل تلافيها.

ثالثًا: تحديد مقاييس الأداء:

تلعب عملية تحديد مقاييس الأداء دور فعال في قياس نتائج المشروع وتحديد ما إذا كان النموذج يعمل بشكل صحيح وفق الاستراتيجية الموضوعة أم لا.

رابعًا: جمع وإعداد البيانات للنمذجة:

يتطلب جمع البيانات الفهم الجيد للأهداف التي تم وضعها مسبقًا من أجل القيام بتجميعها بشكل دقيق من المصادر المتعددة وفق الأهداف المحددة. وبعد القيام بتجميع تلك البيانات وتخزينها بالشكل الصحيح يأتي دور تنقيتها لضمان بناء نموذج تحليل تنبؤي خالي من الأخطاء ويقدم أفضل أداء وهذا لا يتم إلا من خلال تنقية البيانات بشكل احترافي ثم تدريب النموذج على مجموعات متنوعة من البيانات التي تم معالجتها للوصول إلى أفضل نتيجة ممكنة.

خامسًا: تصميم منهجية تطوير النموذج:

هناك العديد من منهجيات التطوير التي يمكن للمؤسسات أن تقوم باختيارها مثل: نموذج تطوير الأنظمة الديناميكية، والتطوير المدفوع بالميزات، والتطوير السريع للتطبيقات، ودورة حياة تطوير الأنظمة، وما إلى ذلك. فهذه الأساليب تستخدم في الغالب لتقليل المخاطر عن طريق تطوير البرامج في فترات قصيرة حيث في نهاية كل فترة يقوم فريق العمل بتقييم نتائج النموذج.

سادسًا: أخذ عينات البيانات العشوائية:

تُستخدم هذه التقنية بشكل أساسي لتحديد مجموعة فرعية من نقاط البيانات ومعالجتها وتحليلها من أجل تحديد الأنماط والاتجاهات في مجموعة البيانات. تتمثل الطريقة التقليدية لأخذ عينات البيانات في تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار. يتم توجيه الكمية الأكبر من البيانات إلى مجموعة التدريب لبناء النموذج المطلوب ويتم تضمين باقي البيانات كمجموعة اختبار من أجل التحقق من نتيجة النموذج.

سابعًا: بناء النموذج ونشره:

من أجل بناء نموذج قوي، يتوجب عليك الاعتماد على أكبر عدد من الخوارزميات القائمة على التعلم الآلي لضمان تحقيق أقصى استفادة ممكنة من النموذج لصالح عملك. وبعد ذلك، تقوم بنشر النموذج لأنه يساعد في الحصول على النتائج التحليلية في عملية صنع واتخاذ القرارات المستنيرة التي تسهم بدورها في إنجاح أعمالك وتحقيق أقصى العوائد الممكنة على الاستثمار.

أيهما أفضل تحليل البيانات باستخدام تقنيات التعلم الآلي أم استخدام طرق أخرى؟

في الواقع، يتطلب الجواب على هذا التساؤل المطروح فهمًا جيدًا ودراسة متعمقة للوقوف على مميزات وعيوب كل طريقة من الطرق المتبعة لتحليل البيانات. والحق أن لكل طريقة أو أداة يتم استخدامها دور في اللعبة تقوم به وهذا الأمر يتوقف على مهارة محلل البيانات ومدى اتساع مداركه وعلمه بهذه الطرق والأدوات.

ومع ذلك، يمكننا القول بأن تحليل البيانات باستخدام تقنيات التعلم الآلي هي طريقة متقدمة ولها العديد من المميزات التي تسهم بدور فعال في إنجاح الأعمال من خلال دعم عملية صنع واتخاذ القرارات والتنبؤ بالرؤى القيمة وما إلى ذلك.

ولكي تتمكن من الإجابة على هذا التساؤل المطروح، يمكنك الالتحاق بأفضل كورس تدريبي في مجال علم البيانات والتعلم الآلي باستخدام لغة البرمجة بايثون Python والذي يقدمه معهد محترفي الإدارة (IMP) الرائد في هذا المجال في العالم العربي والذي سيعمل على صقل قدراتك ومدك بكافة ما تريده من أجل وضع قدمك على بداية الطريق في ذلك العالم ومن ثم معرفة ما الذي يميز استخدام تقنيات التعلم الآلي لتحليل البيانات وبناء النماذج عن غيرها من الطرق.

فهذا الكورس يمنحك إمكانية تعلم:

• كتابة نصوص Python الخاصة بك وإجراء تحليل البيانات باستخدام لغة Python.
• ·           معالجة بياناتك وإدارتها في Python.
• ·           اكتشاف الأنماط ورسم التنبؤات التي ستمكنك من منح شركتك ميزة تنافسية.

كل ذلك وأكثر، ستتعلمه خلال كورس علم البيانات وتعلم الآلة باستخدام لغة البرمجة بايثون المقدم من معهد IMP الرائد في هذا المجال في العالم العربي، وسوف تقوم بتطبيق كافة التقنيات والأساليب بشكل عملي خلال الكورس.

بادر بحجز مكانك الآن وارتقِ بمستوى حياتك المهنية وحقق المزيد من النجاحات لعملك.

اتصل الآن.