التنقيب عن البيانات - تفاصيل مهمة تحتاج إلى معرفتها في عام 2024

تخيل أنه تم تزويدك بمجموعة بيانات كبيرة تحتوي على ألف عمود من البيانات لتحليل السوق. للوهلة الأولى، قد تشعر بالارتباك. قد لا تعرف من أين تبدأ وكيف تتعامل مع مجموعة البيانات. ربما تفهم مجموعة البيانات وتحاول إيجاد أي علاقة بين البيانات الموجودة في مجموعة البيانات. إن

تخيل أنه تم تزويدك بمجموعة بيانات كبيرة تحتوي على ألف عمود من البيانات لتحليل السوق. للوهلة الأولى، قد تشعر بالارتباك. قد لا تعرف من أين تبدأ وكيف تتعامل مع مجموعة البيانات. 

ربما تفهم مجموعة البيانات وتحاول العثور على أي علاقة بين البيانات في مجموعة البيانات. تُعرف هذه العملية باسم "التنقيب في البيانات". أنت تقوم بالتنقيب عن البيانات دون أن تدري في مهامك اليومية. الأمر نفسه ينطبق على العمل الرقمي. 

يتمحور عالمنا حول البيانات، التي تعتبر من أهم الموارد على هذا الكوكب. يتعلم مهندسو البيانات كيف يمكن للبيانات أن تطور حضارتنا إلى المستوى التالي. التنقيب في البيانات هو الخطوة الأولى نحو هذا الهدف. في الأقسام القادمة، سنلقي نظرة على التنقيب في البيانات وما تحتاج إلى معرفته عن التنقيب في البيانات بشكل متعمق.

لا تتردد في الانتقال إلى أي قسم لمعرفة المزيد عن التنقيب عن البيانات!

البيانات: ما هي؟

التنقيب عن البيانات: ما هو؟

ما أهمية التنقيب عن البيانات؟

كيف يعمل التنقيب عن البيانات؟

اكتشاف الشذوذ:

تعلّم القواعد:

تحليل الانحدار:

تحليل التصنيف:

تحليل التجميع:

تحليل التصور:

كشط الويب: ما هو؟

خادم وكيل: ما هو؟

ما هو أفضل خادم وكيل لكشط الويب؟

الأسئلة الشائعة:

الخلاصة:

البيانات: ما هي؟

ما هي البيانات؟ بعبارات بسيطة، البيانات هي مجموعة من الحقائق المرتبة بطريقة غير منظمة. تُعرف مجموعة البيانات باسم المعلومات. في العالم الرقمي، تتعلق البيانات بالأرقام. بمعنى 0 و1. يمكن أن تكون إما نوعية (بيانات حول وصف شيء ما) أو كمية (بيانات حول الأرقام). عندما يتعلق الأمر بهندسة الكمبيوتر، فمن المعروف أن البرمجيات تنقسم إلى فئتين: البرامج والبيانات. نحن نعلم أن البيانات والبرامج هي التعليمات التي تتلاعب بالبيانات بالطريقة المطلوبة من أجل الحصول على النتيجة المرجوة.

التنقيب عن البيانات: ما هو؟

التنقيب في البيانات هو العثور على الأنماط في مجموعة البيانات التي تحتوي على كمية كبيرة من البيانات (عادةً ما تكون بيانات مفردة تسمى نقاط البيانات). والهدف الأساسي من عملية التنقيب عن البيانات هو جمع معلومات كافية من مجموعة البيانات المعطاة، باستخدام أي أساليب ذكية (التعلم الآلي والتعلم العميق والإحصاءات ونظام قواعد البيانات)، وتحويلها إلى جزء من المعلومات القيمة والهادفة التي يمكنك استخدامها في مرحلة لاحقة. التنقيب في البيانات هو خطوة تحليلية في KDD (اكتشاف المعرفة في قواعد البيانات)

ما أهمية التنقيب عن البيانات؟

اليوم، بدأت معظم الشركات في التحول الرقمي. أصبحت البيانات ضرورية لجميع الشركات لتحسين استراتيجيتها والبقاء في مواجهة المنافسة. ولكن مع البيانات، أنت بحاجة إلى أداة لتحليل البيانات لوضع خطة لتعزيز أعمالك. وقد أصبح التنقيب عن البيانات، "أداة" تحليل البيانات، أمرًا بالغ الأهمية لنجاح تحليلات الأعمال. 

لقد أصبح التنقيب في البيانات مهمًا جدًا لدرجة أن خطوة التحليل هذه تُستخدم في كل الصناعات، من الطب إلى الغذاء. والسبب الرئيسي لأهميتها هو إمكانية استخدام المعلومات التي يتم جمعها من التنقيب عن البيانات في الذكاء الاصطناعي وذكاء الأعمال وغيرها من تطبيقات/برامج التحليلات المتقدمة التي لديها القدرة على تدفق البيانات في الوقت الفعلي لحل مشاكل الناس بدقة عالية في فترة قصيرة. 

يتم تضمين التنقيب عن البيانات في العديد من المبادئ والوظائف الأساسية للأعمال التجارية لاتخاذ قرارات تنظيمية فعالة. ويشمل ذلك خدمة العملاء، والتسويق الرقمي، والإعلانات عبر الإنترنت وغير المتصلة بالإنترنت، والتصنيع، والصيانة، والتمويل، والموارد البشرية

كيف يعمل التنقيب عن البيانات؟

يتضمن التنقيب عن البيانات ست مهام مهمة مثل:

كشف الشذوذ.تعلم القواعد. تحليل الانحدار.تحليل التصنيف.تحليل التجميع.تحليل التجميع.تحليل التصور.

كيف يعمل التنقيب عن البيانات؟

اكتشاف الشذوذ:

اكتشاف الشذوذ هو عملية العثور على أي مخالفات في مجموعة بيانات معينة. تُعرف هذه المخالفات عادةً باسم "القيم المتطرفة"، ويُعرف اكتشاف الشذوذ باسم "اكتشاف القيم المتطرفة". يؤثر وجود القيم المتطرفة في مجموعة البيانات على التنبؤ بالمعلومات الخاطئة التي يمكنك استخدامها في المستقبل. في أي خوارزمية للتعلّم الآلي/التعلّم العميق، قبل تلقيم مجموعة البيانات إلى الخوارزمية، يجب على محلل البيانات أن يمر على مجموعة البيانات ويتحقق مما إذا كانت هناك أي حالات شاذة/قيم متطرفة في مجموعة البيانات المعطاة. يمكن القول أن اكتشاف الشذوذ عملية أساسية في جميع مهام التعلم الآلي/التعلم العميق.

تعلّم القواعد:

يُعرف تعلّم القواعد أيضًا باسم التعلّم الترابطي، حيث يكون الهدف الأساسي هو إيجاد العلاقة بين متغيرين أو أكثر في مجموعة بيانات كبيرة. على سبيل المثال، يستخدم موقع التجارة الإلكترونية مثل Amazon أو Walmart بانتظام التعلم الترابطي كأحد وظائفه الأساسية. فهو يساعد على إيجاد العلاقة بين أنواع المنتجات التي يشتريها العملاء عادةً من موقعهم الإلكتروني. يمكنك أيضًا استخدام هذه المعلومات لابتكار استراتيجيات تسويقية محكمة لزيادة أعمالهم بين العملاء المستهدفين. يعد تعلم القواعد عملية أساسية لكل من التحليل القائم على السوق وتحليل المنافسين.

تحليل الانحدار:

يمكن إجراء سلسلة من تحليلات التعلم الآلي استناداً إلى تعلم القواعد. أحد هذه التحليلات هو تحليل الانحدار. تحليل الانحدار هو إيجاد علاقة ذات مغزى بين المتغيرات التابعة والمستقلة. ويوجد نوعان من المتغيرات في أي مجموعة بيانات: التابع والمستقل. المتغيرات التابعة (السمات) هي المتغيرات التي يتم دراستها تحت شكل من أشكال الافتراض أو القاعدة. المتغير المستقل، من الاسم، يمكننا أن نفسر بسهولة أن المتغيرات لا تعتمد على أي متغير آخر في نطاق المهام (وهو تحليل البيانات). يُستخدم تحليل الانحدار بشكل أساسي للتنبؤ أو التنبؤ بالنتائج بناءً على مجموعة بيانات معينة.

تحليل التصنيف:

تحليل التصنيف هو شكل آخر من أشكال التحليل القائم على تعلّم القواعد. الهدف الأساسي من تحليل التصنيف هو إيجاد الفئات التي تنتمي إليها مجموعة من نقاط البيانات (وهي البيانات الموجودة في مجموعة البيانات). على سبيل المثال، هل تعلم أن هناك مجموعة بيانات عملاقة متاحة على الإنترنت لمشاكل التعلم الآلي؟ في مجموعة البيانات تلك، الهدف هو تدريب الخوارزمية بنقاط بيانات "تدريب" كافية وتغذية نقاط بيانات "اختبار" لإيجاد نتيجة ما إذا كان الشخص قد نجا أم لا. وبذلك، يمكنك تصنيف عدد الرجال والنساء الذين نجوا وتصنيف البيانات بناءً على الجنس.

تحليل التجميع:

يشبه تحليل التجميع إلى حد ما تحليل التصنيف أو على الأقل في وظيفته الأساسية. في تحليل التجميع، هدفك هو تجميع مجموعة من نقاط البيانات المتطابقة مع بعضها البعض في مجموعة بيانات في "مجموعة" صغيرة. على سبيل المثال، لديك ثلاثة أشكال هي المربع والمثلث والدائرة. في مجموعة البيانات، يتم ترتيب البيانات التي تمثل ثلاثة أشكال بشكل عشوائي. يمكنك استخدام أي خوارزميات للتعلّم الآلي للتجميع للعثور على عدد محدد من نقاط البيانات التي تمثل كل شكل وإعطاء النتيجة بصريًا.

تحليل التصور:

من الاسم الذي يمكنك تخمينه، تحليل التصور هو عملية إيجاد أي علاقة بين نقطتين أو أكثر من نقاط البيانات. يتضمن هذا التحليل أيضًا تلخيص العملية بأكملها من خلال إنشاء تقرير بالصيغة المطلوبة. الهدف الرئيسي هنا هو إنشاء ملخص بصري يمثل الجزء الضروري من المعلومات ضمن مجموعة البيانات بأكملها.   

الهدف المشترك في جميع هذه التحليلات هو إيجاد علاقة بين قطعتين من البيانات. فالتنقيب في البيانات هو إيجاد علاقة (أنماط) بين البيانات في مجموعة البيانات المعطاة للتنبؤ بنتيجة ملموسة وموثوقة ونشر التطوير في نقاط النهاية الخاصة بكل منهما. 

التنقيب في البيانات هي عملية يمكنك أن تراها في عمليات DevOps (عمليات المطورين) وMLOps (عمليات التعلم الآلي) أكثر من القطاعات الأخرى. في الوقت الحاضر، توجد عملية التنقيب عن البيانات في شكل CRISP-DM (العملية القياسية المشتركة بين القطاعات لاستخراج البيانات)، والتي تتكون من ست مراحل:

• هدف العمل.
• جمع البيانات.
• معالجة البيانات.
• النمذجة.
• التقييم.
• النشر. 

هنا من جمع البيانات إلى النمذجة، يشارك التنقيب عن البيانات بعمق. على الرغم من عدم ذكرها كعملية مخصصة، إلا أن التنقيب في البيانات يلعب دورًا أكثر أهمية من أي عملية أخرى في عمليات التشغيل الآلي وعمليات التطوير. 

كما ذكرنا أعلاه، يوجد التنقيب عن البيانات في شكل ثلاث خطوات مهمة في عمليات التشغيل الآلي وعمليات التطوير: جمع البيانات، ومعالجة البيانات، والنمذجة. يمكنك القيام بخطوة معالجة البيانات بمساعدة طرق وأساليب إحصائية مختلفة. من السهل اختيار النمذجة نظرًا لتوفر العديد من خوارزميات النمذجة. تحتاج إلى إدخال البيانات في النموذج للحصول على النتيجة. من المحتمل أن تكون العملية المعقدة والمملة هي جمع البيانات. 

إذا كانت البيانات متوفرة بسهولة، يجب أن يكون تنفيذ الخطوات الأخرى أمراً سهلاً. ولكن لن يكون هذا هو الحال في معظم الأوقات. تحتاج إلى جمع البيانات عبر الإنترنت. وهنا يأتي دور الملل. تتوفر مليارات البيانات على الإنترنت، وتحتاج فقط إلى البيانات ذات الصلة بمهامك. الحصول على البيانات واحدة تلو الأخرى غير ممكن. أنت بحاجة إلى أداة يمكنها جمع البيانات من المصدر المستهدف وحفظها بالصيغة المطلوبة، بحيث يمكنك معالجة البيانات المطلوبة بعد جمعها. هذه الأداة هي "كشط الويب".

كشط الويب: ما هو؟

كشط الو يب هو أكثر من مجرد أداة؛ إنه تقنية تتضمن جمع كمية كبيرة من البيانات (بالجيجايجا بايت أو تيرا بايت) من المصدر (المصادر) المستهدفة. هناك جزءان متضمنان في كشط الويب: الزاحف والكاشطة. الزاحف والكاشطة هما عبارة عن روبوتات تم إنشاؤها بواسطة برامج نصية للبرمجة، مثل Python. أولاً، تتصفح أداة الزاحف المحتوى في المصدر الهدف وترسل المعلومات إلى الكاشطة. بناءً على المعلومات التي تقدمها أداة الزحف، تبدأ الكاشطة في جمع المعلومات المطلوبة من المصدر الأصلي وإرسالها إلى المستخدم في الوقت الفعلي. تسمى هذه العملية أيضًا "تدفق البيانات".  

يقع تجريف الويب في المنطقة الرمادية. في بعض البلدان، يمكنك إجراء كشط الويب دون أي صعوبات. وفي بلدان أخرى، لا يمكنك إجراء كشط الويب دون تدابير أمنية. على الرغم من أنك تقوم بكشط البيانات العامة، إلا أنك تحتاج إلى التأكد من أنك لا تجلب الضرر للمالك الأصلي للبيانات بأي شكل من الأشكال، وتحتاج أيضًا إلى إيجاد طريقة لإخفاء عنوان IP الخاص بك أثناء كشط الويب.

ما هي أفضل طريقة لكشط البيانات دون إلحاق الضرر بالمالك وإخفاء عنوان IP الخاص بك؟

الإجابة هي خادم وكيل. 

خادم وكيل: ما هو؟

الخادم الوكيل هو خادم وسيط يقع بينك (العميل) والخادم الهدف (المتصل بالإنترنت). بدلاً من توجيه طلبك وحركة المرور على الإنترنت مباشرةً إلى الخادم الهدف، يمكن للخادم الوكيل إعادة توجيه حركة المرور والطلب من خلال خادمه وإرساله إلى الخادم الهدف. تساعد هذه "المصافحة الثلاثية" على إخفاء عنوان IP الخاص بك وتجعلك مجهول الهوية على الإنترنت. إذن، كيف يساعد هذا في تجريف الويب؟ 

في كشط الويب، تحتاج إلى إرسال الكثير من الطلبات إلى الخادم الهدف في فترة زمنية قصيرة حتى تتمكن من جمع كمية كبيرة من البيانات. ولكن ليس من السلوك البشري إرسال هذا العدد الكبير من الطلبات إلى الخادم الهدف في وقت قصير. يعتبر هذا إشارة حمراء من الخادم الهدف ويحظر عنوان IP الخاص بك. هذا يعيق عملية كشط الويب الخاصة بك، ولكن احتمال الحصول على حظر IP منخفض إذا أخفيت عنوان IP الخاص بك بعمق كافٍ. هذا هو المكان الذي يتألق فيه الخادم الوكيل في أفضل حالاته.

ما هو أفضل خادم وكيل لكشط الويب؟

ProxyScrape هي واحدة من أشهر مزودي خدمات البروكسي وأكثرها موثوقية على الإنترنت. هناك ثلاث خدمات بروكسي تشمل خوادم بروكسي مخصصة لمراكز البيانات، وخوادم بروكسي سكنية، وخوادم بروكسي متميزة. إذن، ما هو أفضل خادم وكيل لكشط الويب/التنقيب عن البيانات؟ قبل الإجابة على هذا السؤال، من الأفضل الاطلاع على ميزات كل خادم وكيل.

البروكسي المخصص لمركز البيانات هو الأنسب للمهام عالية السرعة عبر الإنترنت، مثل بث كميات كبيرة من البيانات (من حيث الحجم) من خوادم مختلفة لأغراض التحليل. وهو أحد الأسباب الرئيسية التي تجعل المؤسسات تختار البروكسي المخصص لنقل كميات كبيرة من البيانات في فترة زمنية قصيرة.

يحتوي وكيل مركز البيانات المخصص على العديد من الميزات، مثل النطاق الترددي غير المحدود والاتصالات المتزامنة، ووكلاء HTTP المخصصين لسهولة الاتصال، ومصادقة IP لمزيد من الأمان. مع وقت تشغيل بنسبة 99.9%، يمكنك أن تطمئن إلى أن مركز البيانات المخصص سيعمل دائمًا خلال أي جلسة. وأخيراً وليس آخراً، يقدم ProxyScrape خدمة عملاء ممتازة وسيساعدك على حل مشكلتك خلال 24-48 ساعة عمل. 

التالي هو الوكيل السكني. السكني هو الوكيل المفضل لكل مستهلك عام. السبب الرئيسي هو أن عنوان IP الخاص بالوكيل السكني يشبه عنوان IP الذي يوفره مزود خدمة الإنترنت. وهذا يعني أن الحصول على إذن من الخادم المستهدف للوصول إلى بياناته سيكون أسهل من المعتاد. 

الميزة الأخرى في البروكسي السكني ProxyScrapeهي خاصية البروكسي الدوار. يساعدك البروكسي الدوّار على تجنب الحظر الدائم على حسابك لأن البروكسي السكني يغير عنوان IP الخاص بك ديناميكيًا، مما يجعل من الصعب على الخادم المستهدف التحقق مما إذا كنت تستخدم وكيلًا أم لا. 

وبصرف النظر عن ذلك، فإن الميزات الأخرى للوكيل السكني هي: نطاق ترددي غير محدود، إلى جانب الاتصال المتزامن، وخوادم بروكسي HTTP/ث مخصصة، وخوادم بروكسي في أي وقت بسبب وجود أكثر من 7 ملايين بروكسي في تجمع البروكسي، ومصادقة اسم المستخدم وكلمة المرور لمزيد من الأمان، وأخيرًا وليس آخرًا، القدرة على تغيير الخادم القطري. يمكنك تحديد الخادم الذي تريده عن طريق إلحاق رمز البلد بمصادقة اسم المستخدم. 

الأخير هو الوكيل المتميز. الوكلاء المتميزون هم نفس وكلاء مركز البيانات المخصصين. تظل الوظيفة كما هي. الفرق الرئيسي هو إمكانية الوصول. في الوكلاء المتميزين، يتم توفير قائمة الوكلاء (القائمة التي تحتوي على وكلاء) لكل مستخدم على شبكة ProxyScrape. هذا هو السبب في أن تكلفة البروكسيات المتميزة أقل من تكلفة البروكسيات المخصصة لمراكز البيانات.

إذن، ما هو أفضل خادم وكيل لاستخراج البيانات؟ الإجابة ستكون "البروكسي السكني". والسبب بسيط. كما قيل أعلاه، فإن الوكيل السكني هو وكيل دوار، مما يعني أن عنوان IP الخاص بك سيتم تغييره ديناميكيًا على مدار فترة زمنية يمكن أن يكون مفيدًا لخداع الخادم عن طريق إرسال الكثير من الطلبات في إطار زمني صغير دون الحصول على حظر IP. بعد ذلك، سيكون أفضل شيء هو تغيير الخادم الوكيل بناءً على البلد. ما عليك سوى إلحاق رمز ISO_CODE الخاص بالبلد في نهاية مصادقة IP أو مصادقة اسم المستخدم وكلمة المرور. 

الأسئلة الشائعة:

الأسئلة الشائعة:

الخلاصة:

البيانات هي أحد أكثر الموارد قيمة على وجه الأرض. ولتطوير جيلنا إلى المستوى التالي، نحتاج إلى البيانات. ولكن لا يمكننا تحقيق هذا الهدف العملاق إلا بالبيانات. سيكون من الأفضل لو كان لديك أفضل الممارسات والأدوات لفك شفرة تلك البيانات واستخدامها بشكل هادف. 

يعد التنقيب في البيانات خطوة ممتازة نحو فك تشفير البيانات. فهو يوفر معلومات عن كيفية ارتباط البيانات ببعضها البعض وكيف يمكننا استخدام تلك العلاقة لتطوير تقنيتنا. يساعد كشط الويب في جمع البيانات ويعمل كعامل مساعد في فك تشفير البيانات. يوصى باستخدام خادم وكيل، وتحديداً وكيل سكني، أثناء عملية كشط الويب لتنفيذ المهام بفعالية. 

تأمل هذه المقالة في تقديم معلومات متعمقة حول التنقيب في البيانات وكيفية تأثير كشط الويب على التنقيب في البيانات.