Podcast
Questions and Answers
ما هي الطريقة التي يُفضل تجاهلها عند تصنيف البيانات؟
ما هي الطريقة التي يُفضل تجاهلها عند تصنيف البيانات؟
- تجاهل المجموعة المستخرجة
- استخدام متوسط القيم
- ملء القيم المفقودة يدويًا
- تجاهل العبارات المفقودة (correct)
ما هو العيب الرئيسي في ملء القيم المفقودة يدويًا؟
ما هو العيب الرئيسي في ملء القيم المفقودة يدويًا؟
- يعتمد على تقديرات غير دقيقة
- ممل وغير قابل للتطبيق (correct)
- يؤدي إلى انحراف البيانات
- يتطلب مهارات عالية
لماذا لا يكون تجاهل القيم المفقودة فعالًا عندما تختلف النسب من خاصية إلى أخرى؟
لماذا لا يكون تجاهل القيم المفقودة فعالًا عندما تختلف النسب من خاصية إلى أخرى؟
- لأنه قد يؤدي إلى نقص جماعي في البيانات
- لأنه يجعل النتائج غير دقيقة (correct)
- لأنه يزيد من التعقيد في التحليل
- لأنه يتطلب موارد إضافية
ما هو الحل غير الفعال عندما تكون هناك نسبة كبيرة من القيم المفقودة في مجموعة البيانات؟
ما هو الحل غير الفعال عندما تكون هناك نسبة كبيرة من القيم المفقودة في مجموعة البيانات؟
ما هي إحدى العواقب المحتملة لتجاهل القيم المفقودة في التصنيف؟
ما هي إحدى العواقب المحتملة لتجاهل القيم المفقودة في التصنيف؟
ما هو التعريف الصحيح لكلمة 'صاخب' في سياق البيانات؟
ما هو التعريف الصحيح لكلمة 'صاخب' في سياق البيانات؟
أي من الخيارات التالية تعبر عن حالة عدم التناسق في البيانات؟
أي من الخيارات التالية تعبر عن حالة عدم التناسق في البيانات؟
ما الفائدة الرئيسية من تصوير البيانات؟
ما الفائدة الرئيسية من تصوير البيانات؟
أي من الخيارات التالية لا يرتبط بتحديد الضوضاء في البيانات؟
أي من الخيارات التالية لا يرتبط بتحديد الضوضاء في البيانات؟
ما هي الحالة التي يمكن أن تكون 'صاخبة' في البيانات؟
ما هي الحالة التي يمكن أن تكون 'صاخبة' في البيانات؟
ما هي العناصر التي يمكن تحديدها من خلال تصوير البيانات؟
ما هي العناصر التي يمكن تحديدها من خلال تصوير البيانات؟
أي من الخيارات التالية تعبر عن عدم التناسق في التقييمات؟
أي من الخيارات التالية تعبر عن عدم التناسق في التقييمات؟
ما هي السمة التي تشير إلى وجود أخطاء في السجلات المكررة؟
ما هي السمة التي تشير إلى وجود أخطاء في السجلات المكررة؟
ما هو الغرض من التعامل مع البيانات الضوضائية؟
ما هو الغرض من التعامل مع البيانات الضوضائية؟
أي من العوامل التالية قد تشير إلى وجود ضوضاء في البيانات؟
أي من العوامل التالية قد تشير إلى وجود ضوضاء في البيانات؟
ما هي إحدى الطرق لاكتشاف تناقض البيانات؟
ما هي إحدى الطرق لاكتشاف تناقض البيانات؟
أي من الخيارات التالية تمثل عملية تنقيح البيانات؟
أي من الخيارات التالية تمثل عملية تنقيح البيانات؟
ما هي العملية التي تتضمن تحليل البيانات لاكتشاف القواعد والعلاقات؟
ما هي العملية التي تتضمن تحليل البيانات لاكتشاف القواعد والعلاقات؟
ما الهدف من استخدام أدوات تجارية في عملية اكتشاف تناقض البيانات؟
ما الهدف من استخدام أدوات تجارية في عملية اكتشاف تناقض البيانات؟
ما هي القاعدة التي يجب فحصها في عملية اكتشاف تناقض البيانات؟
ما هي القاعدة التي يجب فحصها في عملية اكتشاف تناقض البيانات؟
ما هي الخطوة الأولى في طرق تقسيم البيانات لتنعيمها؟
ما هي الخطوة الأولى في طرق تقسيم البيانات لتنعيمها؟
ما الهدف من تقسيم النطاق إلى N فترات في طرق تقسيم البيانات؟
ما الهدف من تقسيم النطاق إلى N فترات في طرق تقسيم البيانات؟
ما الذي يتم تحقيقه من خلال استخدام تقسيم عمق متساوي في تقسيم البيانات؟
ما الذي يتم تحقيقه من خلال استخدام تقسيم عمق متساوي في تقسيم البيانات؟
أي من الخطوات التالية ليست جزءًا من طرق تقسيم البيانات لتنعيمها؟
أي من الخطوات التالية ليست جزءًا من طرق تقسيم البيانات لتنعيمها؟
كيف يتم التعامل مع النطاق أثناء تقسيم البيانات لتنعيمها؟
كيف يتم التعامل مع النطاق أثناء تقسيم البيانات لتنعيمها؟
Flashcards are hidden until you start studying
Study Notes
### بيانات ضوضاء
- تحتوي على ضوضاء أو أخطاء أو قيم شاذة.
- على سبيل المثال، الراتب = "-10" (خطأ).
### بيانات غير متسقة
- تحتوي على تناقضات في الرموز أو الأسماء.
- على سبيل المثال:
- العمر = "42"، تاريخ الميلاد = "03/07/2010"
- كان التصنيف "1، 2، 3" ، أصبح التصنيف الآن "أ، ب، ج"
- تناقض بين سجلات مكررة.
### التعامل مع البيانات الضوضاء
- تجاهل السجل: يتم ذلك عادةً عندما يكون تصنيف الفئة مفقودًا (عند القيام بالتصنيف) - غير فعال عندما تختلف نسبة القيم المفقودة لكل سمة بشكل كبير.
- ملء القيمة المفقودة يدويًا: شاق وغير عملي؟
- يساعد تصور البيانات في تحديد الأنماط والاتجاهات والقيم الشاذة أو الشذوذات التي قد تشير إلى الضوضاء.
تقنيات التجميع لتنعيم البيانات
- تقسيم البيانات إلى مجموعات مجاورة.
- طريقة تقسيم متساوية العمق: تقسيم نطاق البيانات إلى نطاقات متساوية مع عدد تقريبيًا متساوٍ من العينات في كل نطاق.
- تخزين المتوسط أو الوسيط أو الحدود في كل صف.
### تنظيف البيانات كعملية
-
كشف تناقض البيانات:
- استخدام البيانات الوصفية (على سبيل المثال المجال، النطاق، التبعية، التوزيع)
- التحقق من تحميل الحقول الزائد
- التحقق من قاعدة التميز، قاعدة المتتاليات وقاعدة الفراغات
- استخدام أدوات تجارية.
-
تنقيح البيانات: استخدام معرفة مجال بسيطة (على سبيل المثال رمز بريدي، تصحيح إملائي) للكشف عن الأخطاء وإجراء التصحيحات.
-
تدقيق البيانات: عن طريق تحليل البيانات لاكتشاف القواعد والعلاقات للكشف عن المخالفين (على سبيل المثال الارتباط والتجميع للعثور على القيم الشاذة).
Studying That Suits You
Use AI to generate personalized quizzes and flashcards to suit your learning preferences.
