هل واجهت بيانات صعبة في التحليل؟ هل بحثت كيف تتعامل معها بشكل صحيح؟ البيانات المتطرفة يمكن أن تغير كل النتائج.
لذا، إيجادها والتعامل معها يكون خطوة مهمة جدًا. هذا المقال سيساعدك في تعلم كيفية التعامل مع هذا النوع من البيانات.
أهم النقاط الرئيسية
- التعرف على ما هي البيانات المتطرفة وأنواعها
- استكشاف أسباب وجود البيانات المتطرفة
- تعلم كيفية اكتشاف البيانات المتطرفة
- طرق التعامل الأمثل مع البيانات المتطرفة
- أهمية التعامل الصحيح مع البيانات المتطرفة
ما هي البيانات المتطرّفة؟
في عالم البيانات والإحصاء، نرى أحيانًا قيم لا تتناسب مع الباقي. هذه القيم تسمى البيانات المتطرفة أو “القيم الشاذة”.
تعريف البيانات المتطرّفة
البيانات المتطرّفة تظهر بعيدة عن المعدل العام للبيانات. قد تشمل مشاهدات غير مألوفة. هذه المشاهدات الشاذة قد تضر بدقة تحليلنا.
أنواع البيانات المتطرّفة
هناك نوعان رئيسيان من البيانات المتطرّفة:
- البيانات المتطرّفة أحادية المتغير (Univariate Outliers): الاحتمال في تأكد القيم المتطرفة في متغير واحد من البيانات.
- البيانات المتطرّفة متعددة المتغيرات (Multivariate Outliers): الاحتمال في تأكد القيم المتطرفة بين أكثر من متغير في البيانات.
معرفة هذه الأنواع المختلفة من البيانات المتطرفة يساعد في فهم كيف تؤثر على تحليل البيانات. ويمكننا التعامل معها بشكل مناسب.
“البيانات المتطرفة هي مشاهدات تنحرف عن معدل البيانات بشكل واضح. وقد تؤثر على دقة التحليلات.”
بيانات متطرفة
البيانات المتطرّفة تحدث عندما تكون قيمة جديدة مختلفة كثيرًا عن بقية القيم. يمكن أن تظهر هذه البيانات بسبب أخطاء في إدخال البيانات أو أسباب أخرى. إيجاد هذه القيم المتطرفة وحلها مهم جدًا لتنقية البيانات.
أسباب وجود البيانات المتطرّفة
البيانات المتطرّفة قد تظهر بسبب عدة أسباب. من هذه الأسباب:
- أخطاء بشرية عند إدخال البيانات: مثل خطأ في الرقم.
- أخطاء تقنية: غير دقيقة أو أخطاء برمجية.
- أخطاء متعمدة: كاختبار للكشف عن الاحتيال.
- أخطاء في أخذ العينات: إذا لم تكن العينة دقيقة.
- التغيرات الطبيعية في البيانات: بعض القيم الطبيعية تكون متطرفة.
كيفية اكتشاف البيانات المتطرّفة
هناك طريقتان لاكتشاف البيانات المتطرّفة:
- الطريقة البصرية: تستخدم الرسوم البيانية لاكتشاف البيانات المتطرفة.
- الطريقة الإحصائية: تستخدم الإحصائيات مثل الانحراف المعياري لهذا الغرض.
هذه الطرق كفيلة بمساعدتنا في العثور على البيانات المتطرّفة. هذا يساعدنا على تطهير البيانات لتحسين تحاليلنا.
الخلاصة
في هذا المقال، تعرفنا على كيفية التعامل مع البيانات المتطرّفة. هذه البيانات خاصة أثناء عملية تحليل البيانات. تعلمنا الطرق لاكتشاف وإزالة هذه البيانات.
القيم المتطرفة تؤثر كثيرًا على التحليل الإحصائي. تأثيرها قد يكون سيئًا على النتائج. وهي تهمل أحياناً قبل الدراسة الجيدة.
من المهم أن نعي إذا كان من الجيد حذف هذه البيانات. يعتمد هذا على ما نحتاجه من بيانات للمشروع. بعض البيانات المتطرفة قد تكون مهمة جداً. إزالتها دون فحص جيد يمكن أن يضر.
عملية تطهير البيانات مهمة. هي جزء من تجهيزنا لعمل نماذج تعلم الآلة. من خلال اتباع الإجراءات الصحيحة، نضمن جودة النتائج.
FAQ
هل سبق أن قمت بتحليل البيانات ووجدت بعضاً منها متطرفاً؟ هل أصابتك الحيرة لاختيار الطريقة الأمثل للتعامل مع المشكلة؟
ما هي البيانات المتطرّفة؟
ما هي أسباب وجود البيانات المتطرّفة؟
كيف يمكن اكتشاف البيانات المتطرّفة؟
روابط المصادر
- كيفية إزالة القيم المتطرفة في التعلم الآلي والتعلم العميق؟ – التعلم العميق بالعربي || DL بالعربي || الدكتور علاء طعيمة – https://dlarabic.com/كيفية-إزالة-القيم-المتطرفة-في-التعلم-ا/
- استكشاف البيانات الرئيسية: دليل خطوة بخطوة – https://www.astera.com/ar/type/blog/data-exploration/
- كيفية التعامل مع البيانات المتطرفة (Outliers Data)؟ – نمذجيات – https://www.nmthgiat.com/كيفية-التعامل-مع-البيانات-المتطرفة-outliers-data/
