20 مصطلحات في تحليل البيانات و علم البيانات:
البيانات الخام (Raw Data): هي البيانات التي تم جمعها من مصادر متعددة دون أي تعديل أو تحليل.
التنظيف (Data Cleaning): عملية معالجة البيانات لإزالة أو تصحيح الأخطاء، البيانات المفقودة، أو غير الصالحة.
البيانات الخام (Raw Data): هي البيانات التي تم جمعها من مصادر متعددة دون أي تعديل أو تحليل.
التنظيف (Data Cleaning): عملية معالجة البيانات لإزالة أو تصحيح الأخطاء، البيانات المفقودة، أو غير الصالحة.
التصنيف (Classification): عملية تخصيص البيانات إلى فئات أو مجموعات مختلفة بناءً على خصائص معينة.
الانحدار (Regression): أسلوب إحصائي يستخدم لتحديد العلاقة بين متغيرين، حيث يتم التنبؤ بقيمة متغير بناءً على متغير آخر.
الانحدار (Regression): أسلوب إحصائي يستخدم لتحديد العلاقة بين متغيرين، حيث يتم التنبؤ بقيمة متغير بناءً على متغير آخر.
التحليل الوصفي (Descriptive Analysis): يتضمن تحليل البيانات لاستخلاص معلومات عامة مثل المتوسطات، التوزيع، والاتجاهات.
التحليل الاستكشافي للبيانات (Exploratory Data Analysis - EDA): هو عملية استكشاف البيانات وفهم الأنماط أو العلاقات قبل تطبيق النماذج الإحصائية.
التحليل الاستكشافي للبيانات (Exploratory Data Analysis - EDA): هو عملية استكشاف البيانات وفهم الأنماط أو العلاقات قبل تطبيق النماذج الإحصائية.
النمذجة (Modeling): إنشاء نماذج رياضية أو إحصائية للتنبؤ بالنتائج المستقبلية أو لاستخلاص الاستنتاجات.
التحليل التنبؤي (Predictive Analytics): استخدام البيانات والنماذج لتوقع النتائج المستقبلية بناءً على البيانات التاريخية.
التحليل التنبؤي (Predictive Analytics): استخدام البيانات والنماذج لتوقع النتائج المستقبلية بناءً على البيانات التاريخية.
التحليل التصويري (Data Visualization): تمثيل البيانات باستخدام الرسوم البيانية، المخططات، والتصوير البياني لعرض النتائج بوضوح.
التحليل المتقدم (Advanced Analytics): يشمل تقنيات مثل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات بشكل أكثر عمقًا.
التحليل المتقدم (Advanced Analytics): يشمل تقنيات مثل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات بشكل أكثر عمقًا.
البيانات الكبيرة (Big Data): مجموعات ضخمة ومعقدة من البيانات التي تتطلب تقنيات متقدمة لتحليلها.
التعلم الآلي (Machine Learning): فرع من الذكاء الاصطناعي يتيح للنظم تعلم الأنماط والتنبؤ بالنتائج دون الحاجة إلى برمجة دقيقة.
التعلم الآلي (Machine Learning): فرع من الذكاء الاصطناعي يتيح للنظم تعلم الأنماط والتنبؤ بالنتائج دون الحاجة إلى برمجة دقيقة.
التصفية (Filtering): عملية إزالة بيانات غير ضرورية أو غير مرتبطة بالتحليل الجاري.
المتغيرات (Variables): هي الخصائص أو السمات التي يتم قياسها أو مراقبتها في التحليل.
الإحصاء الاستنتاجي (Inferential Statistics): يستخدم لاستخلاص استنتاجات حول مجتمع من البيانات بناءً على عينة.
المتغيرات (Variables): هي الخصائص أو السمات التي يتم قياسها أو مراقبتها في التحليل.
الإحصاء الاستنتاجي (Inferential Statistics): يستخدم لاستخلاص استنتاجات حول مجتمع من البيانات بناءً على عينة.
الارتباط (Correlation): مقياس يوضح العلاقة بين متغيرين وكيفية تأثير أحدهما على الآخر.
المصفوفات (Matrices): هي هيكليات رياضية تُستخدم في التحليل الرياضي للإشارة إلى بيانات متعددة الأبعاد.
التحليل الشبكي (Network Analysis): دراسة البيانات المترابطة في شكل شبكات.
المصفوفات (Matrices): هي هيكليات رياضية تُستخدم في التحليل الرياضي للإشارة إلى بيانات متعددة الأبعاد.
التحليل الشبكي (Network Analysis): دراسة البيانات المترابطة في شكل شبكات.
التحليل الهيكلي (Structural Analysis): تحليل البيانات من حيث العلاقات بين الأجزاء المختلفة وكيفية تأثيرها على الكل.
خوارزميات البحث (Search Algorithms): مجموعة من الأساليب لإيجاد المعلومات المطلوبة ضمن مجموعة من البيانات.
انتهى ✨✅
خوارزميات البحث (Search Algorithms): مجموعة من الأساليب لإيجاد المعلومات المطلوبة ضمن مجموعة من البيانات.
انتهى ✨✅
جاري تحميل الاقتراحات...