اذهب الي المحتوي
أوفيسنا
بحث مخصص من جوجل فى أوفيسنا
Custom Search

الردود الموصى بها

اخترت أسلوبين لتحليل البيانات لشرحهما والمقارنة بنيهما، والأسلوبين هما التجميع Clustering والتصنيف Classification، والسبب لاختياري هذين الأسلوبين أنني كنت محتار تماما في الفرق بينهما، وبالتالي قرأت عنهما الكثير وتوصلت لفهم بسيط لكل منهما والفرق الأساسي بينهما، ولكي أشرحهما سأقوم باستعراض مثال بسيط معكم.

تخيل أنك لا تعرف شيء عن المركبات أو السيارات، وتم إعطائك مجموعة كبيرة من البيانات Big Data عن المركبات التي تسير في شوارع مدينتك، وكانت هذه البيانات في صورة جدول يتضمن سعة المحرك باللتر، والزمن الذي تستغرقه المركبة للوصول إلى سرعة 100 كيلومتر/الساعة بالثانية، كما يوضح الرسم البياني أدناه

 

1.jpg.86945b2ad316cf01f02a6353bf9bee2d.jpg

تذكر أنك لا تعرف شيء عن المركبات، ولا تستطيع أن تحدد نوع المركبة، أو حجمها من البيانات المتاحة، ولكن مطلوب منك تحليل البيانات ومحاولة إيجاد علاقات منطقية بينها.

هل تستخدم التجميع Clustering أم التصنيف Classification ؟ من المنطقي في هذه الحالة ألا تحاول استخدام التصنيف، فأنت لا تعرف الأصناف الموجودة ومواصفات كل منها، وهذه هي نفس المشكلة التي سيواجهها جهاز الحاسب الآلي الذي يستطيع معالجة البيانات بسرعة ولكن ليس لديه فهم مسبق عن ماهية البيانات.

وبالتالي يصبح حتميا استخدام التجميع Clustering، وهو عبارة عن تجميع البيانات القريبة من بعضها البعض في مجموعة واحدة Cluster، وإيجاد المتوسط الحسابي لها بحيث تكون النقاط المشمولة في المجموعة أقرب للمتوسط الحسابي للمجموعة الخاصة بها من المتوسط الحسابي لأي مجموعة أخرى، كما يوضح الشكل أدناه.

 

2.jpg.c4a3d7b59c1df858558eb4f7318e060c.jpg

 

والسؤال الآن، ما الذي استفدناه من هذا التجميع؟ دعونا أولا نسجل بعض الملاحظات عن المجموعات الأربعة التي ظهرت لدينا:

-       المجموعة 1 تتضمن أكبر عدد من النقاط وتتميز بانخفاض سعة المحرك وارتفاع زمن الوصول إلى 100 كيلومتر/الساعة (أي انخفاض القدرة على التسارع)

-       المجموعة 2 تتضمن تقريبا أقل عدد من النقاط وتتميز بارتفاع سعة المحرك وانخفاض زمن الوصول إلى 100 كيلومتر/الساعة (أي ارتفاع القدرة على التسارع)

-       المجموعة 3 تتضمن عدد قليل من النقاط وتتميز بانخفاض سعة المحرك وانخفاض زمن الوصول إلى 100 كيلومتر/الساعة (أي ارتفاع القدرة على التسارع)

-       المجموعة 4 تتضمن عدد متوسط من النقاط وتتميز بارتفاع سعة المحرك وارتفاع زمن الوصول إلى 100 كيلومتر/الساعة (أي انخفاض القدرة على التسارع)

دعونا نقوم بتحليل هذه النتائج من وجهة النظر المنطقية:

 

4.jpg.61210cb4b1fdf87094cd72dd64fd75e8.jpg

 

نفترض الآن أنك تريد أن تفهم أسباب منطقية وعدم منطقية النتائج، طبعا ستلجأ لصديق يفهم جيدا في أنواع المركبات وأصنافها، وسيكون رده في الغالب كما يلي:

·      المجموعة 1 ذات سعة المحرك المنخفضة والتسارع المنخفض هي السيارات العادية Passenger Vehicles

·      المجموعة 2 ذات سعة المحرك المرتفعة والتسارع المرتفع هي السيارات الرياضية Sports Cars

·      المجموعة 3 ذات سعة المحرك المنخفضة والتسارع المرتفعة هي الدراجات النارية Motor Cycles

·      المجموعة 4 ذات سعة المحرك المرتفعة والتسارع المنخفض هي الشاحنات Trucks

إذن التجميع لا يبدأ بتصنيفات محددة ولكنه يصل إلى الأصناف من خلال التجميع والتحليل، وطبعا في هذا المثال لم نصل إلى أي اكتشافات أو أنماط جديدة لأننا تطرقنا إلى موضوع مفهوم مسبقا وتصنيفاته معروفة، ولكن فائدة التجميع تظهر في تحليل البيانات غير محددة التصنيف.

فعلى سبيل المثال لو توفرت لديك معلومات عن أعمار المتسوقين وأنواع المشروبات التي يشترونها، يمكنك تجميعها في مجموعات تحدد من خلالها إذا ما كان العمر يؤثر على اختيار المشروب، ونوعية المشروب المفضل لفئات عمرية محددة، وبالتالي يتم توجيه المواد الإعلانية للأشخاص طبقا لاختياراتهم المسبقة.

دعونا الآن نتطرق إلى التصنيف، وسنستخدم نفس مثال المركبات، في هذه الحالة قبل أن تبدأ في تحليل البيانات ستسأل صديقك خبير المركبات عن الأصناف المختلفة للمركبات، وفي الغالب سيعطيك جدول بالأصناف المختلفة كما يلي:

 

5.jpg.ec2c4d1a940f6bd1c316f7a50bf4a9d4.jpg

 

وستقوم بناء على هذه الجدول تصنيف المركبات إلى الأصناف الأربعة كما يوضح الرسم التالي:

 3.jpg.695d54a60bd20284a1a184aa192bf2eb.jpg

 

 

أو بمعني آخر

 7.jpg.031ca0ba17094cfcd132567361019767.jpg

 

 

العيب الرئيسي للتصنيف أنه قد يمنعك من اكتشاف علاقات جديدة بين البيانات

 

أرجو أن أكون قد تمكنت من توضيح الفرق بين التجميع والتصنيف،

والله ولي التوفيق دائما

 

  • Like 3
  • Thanks 3
رابط هذا التعليق
شارك

  • 4 weeks later...
  • 2 weeks later...
  • 1 month later...
  • 8 months later...
  • 3 months later...
  • 5 months later...

جزيل الشكر والتقدير لكم يادكتور  على هذا الشرح المفيد وعلى الموضوع الاكثر من رائع ، بصدق وبدون مجاملات  لطالما كنت محباً لعلم تحليل البيانات  ولكني لم امضي قدماً في تعلمه بسبب ندرة وجود شروحات مختصرة ومفيدة كشرحكم هذا الذي شجعني جداً لبدء رحلة تعلم هذا المجال . فلكم منا خالص الشكر والتقدير  وبارك الله فيكم .

رابط هذا التعليق
شارك

  • 7 months later...

Join the conversation

You can post now and register later. If you have an account, sign in now to post with your account.

زائر
اضف رد علي هذا الموضوع....

×   Pasted as rich text.   Paste as plain text instead

  Only 75 emoji are allowed.

×   Your link has been automatically embedded.   Display as a link instead

×   Your previous content has been restored.   Clear editor

×   You cannot paste images directly. Upload or insert images from URL.

×
×
  • اضف...

Important Information