ما هو علم البيانات المكانية؟
إن وجود إحداثيات خطوط الطول والعرض في البيانات لا يعني أنها علم بيانات مكاني, بل إن علم البيانات المكاني يطبق مواقعها المادية ويفهم علاقاتها المكانية .
ما الفرق بينه وبين التحليل المكاني؟ وما هي بعض الأمثلة على علم البيانات:
ما هو علم البيانات؟
علم البيانات المكانية:
يمكن الحصول على رؤى قابلة للتنفيذ من أي تقنيات مثل التعلم الآلي وتحليلات البيانات الضخمة وتصور البيانات , لكن الاختلاف بين علم البيانات المكاني هو أنك تضيف عنصر التحليل المكاني ويصبح هو النقطة المحورية في تحليله.
قبل أن نتطرق إلى التفاصيل الدقيقة لعلم البيانات المكانية، ما الفرق بينه وبين التحليل المكاني؟
تذكر أن التركيز في علم البيانات ينصب على استخراج المعلومات المفيدة من البيانات من خلال الحوسبة والاكتشاف العلمي .
بعض المصطلحات الشائعة في التحليل المكاني وعلم البيانات المكاني والفئة التي تندرج تحتها:
علم البيانات المكانية :
– استخراج المعرفة بإستخدام تقنيات التعدين في البيانات.
– تطبيق تقنيات التعلم الآلي على تصنيف الصور واكتشاف الكائنات والتنبؤ المكاني.
– التواصل مع الاتجاهات بشكل فعال باستخدام التصور البياني للبيانات .
– استخدام هندسة البيانات لتحقيق الأتمتة.
التحليل المكاني:
– تحسين المواقع مثل استخدام تحديد الموقع.
– دراسة التفاعل بين الميزات وسبب حدوثها.
– استخدام التحليل الاستكشافي لإيجاد العلاقات بين المتغيرات.
– نمذجة الميزات القائمة على الموقع والتي تتضمن المحاكاة والتنبؤ.
– تطبيق رسم الخرائط والتصور الجغرافي.
يبدأ كل من التحليل المكاني وعلم البيانات المكانية ببيانات الموقع الخام وتحليلها وتحويلها إلى رؤى , لكن الفكرة الأساسية هي أن علم البيانات المكانية يستخدم تقنيات وأتمتة جديدة ومتخصصة.
عناصر علم البيانات المكانية:
هندسة البيانات
هي فرع من فروع علوم الكمبيوتر التي تتعامل مع إدارة إنشاء البيانات وتخزينها وصيانتها واستخدامها ونشرها.
وهي تستخدم أدوات البرمجة مثل Python وSQL وR التي تساعد في معالجة البيانات الضخمة .
هو الجانب الأكثر استهلاكاً للوقت في علم البيانات , لكن هندسة البيانات تشكل جزءاً بالغ الأهمية من التحليل.
يقوم علماء البيانات بإعداد البيانات للتحليل، يقومون بملء القيم المفقودة وإضافة الحقول وإثراء البيانات وتنقية القيم , عادةً، يبدأ سير عمل علم البيانات بهندسة البيانات وسير عمل ETL الضروري.
استكشاف البيانات وتصورها
يعد استكشاف البيانات وتصورها أحد أهم جوانب علم البيانات ويعني ذلك استكشاف البيانات الخام أولاً بطريقة منهجية حتى تتمكن من فهمها بشكل أفضل من أجل اتخاذ قرارات أفضل.
يعد التصور جزءاً أساسياً من عملية فهم البيانات , فهو يساعدنا على التعرف بسرعة على الأنماط والعلاقات ، مما قد يساعدنا في استخراج المعلومات من البيانات الضخمة.
التحليل المكاني
هو جوهر نظم المعلومات الجغرافية. بدءاً من اختيار الموقع وحتى النمذجة المكانية أو التنبؤية، يخبرك التحليل المكاني بمكان الأشياء، وكيفية ارتباطها ببعضها البعض، وكيفية اتصالها ببعضها البعض.
التحليل المكاني هو أداة تستخدم لتحليل توزيع الأشخاص أو أي نوع من السمات في مساحة جغرافية .
يمكنك حل المشكلات القائمة على الموقع من خلال قياس عالمنا وقياسه وفهمه.
لا يتضمن فقط مواقع النقاط.
بل يتضمن أيضاً الخطوط والمضلعات والخطوط النقطية والمعلومات غير المكانية كسمات , سواءً كنت تريد إظهار كيفية تحرك الأشخاص أو العثور على أنماط مثل النقاط الساخنة ، فإن التحليل المكاني هو الأداة التي يجب استخدامها.
التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي
التعلم الآلي هو عملية تعليم الكمبيوتر كيفية التعلم دون الحاجة إلى برمجة , إن مفهوم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي هو مجرد أداة أخرى في التحليل المكاني.
الفكرة الأساسية للتعلم الآلي هي أنه يساعد في تسريع أي عملية من خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات دون تدخل بشري , مثل يمكنك إنشاء غطاء أرضي دقيق باستخدام مصنف التعلم الآلي عن طريق تدريبه فقط باستخدام العينات.
من تحليل البيانات الضخمة إلى التجميع، يعد التعلم الآلي وسيلة لأتمتة عملية الحصول على رؤى من بياناتك , ومع تزايد كمية البيانات التي تجمعها المؤسسات وتخزنها وتحللها، أصبح التعلم الآلي جزءاً أساسياً من أي سير عمل.
تحليلات البيانات الضخمة
تحليل البيانات هي عملية يتم فيها تحليل البيانات للحصول على رؤى واتخاذ قرارات بشأن الحالة المستقبلية.
ويمكن استخدامها في أي صناعة أو مجال عمل، مثل النقل والتسويق وتجارة التجزئة , لقد أحدث تحليل البيانات الضخمة ثورة في العديد من الصناعات .
يستخدم عالم التكنولوجيا تحليلات البيانات الضخمة منذ سنوات , لكنها بدأت تكتسب أهمية متزايدة مع تزايد اعتماد العالم على الرقمنة و يشير تحليل البيانات الضخمة إلى تحليل كميات كبيرة من البيانات .
النمذجة والكتابة النصية
في سير عمل علم البيانات النموذجي، تقوم بجمع كل شيء من هندسة البيانات إلى التحليلات وربطها معاً بطريقة آلية وهذا يسمح لك بإعادة إنتاج وتطوير نظام يعمل ذاتياً.
عند تشغيل قدرات التحليلات فهذا يشكل جزءاً كبيراً من ETL، والتي تعني الاستخراج والتحميل والتحويل .
