منتديات اليسير للمكتبات وتقنية المعلومات » منتديات اليسير العامة » منتدى تقنية المعلومات » مستودعات البيانات Data warehousesو استخراج البيانات Data Mining

منتدى تقنية المعلومات هذا المنتدى مخصص للموضوعات الخاصة بتقنية المعلومات التي تتعلق بالمكتبات ومراكز مصادر المعلومات ومراكز مصادر التعلم.

إضافة رد
قديم Feb-06-2008, 04:52 PM   المشاركة1
المعلومات

عصفورة الشام
مكتبي فعّال

عصفورة الشام غير متواجد حالياً
البيانات
 
العضوية: 34964
تاريخ التسجيل: Oct 2007
الدولة: ســوريّـا
المشاركات: 176
بمعدل : 0.07 يومياً


قلم مستودعات البيانات Data warehousesو استخراج البيانات Data Mining

مستودعات البيانات Data warehousesو استخراج البيانات Data Mining

لا بد من الاشارة أنه توجد مشاركة لاخت عاشقة المكتبات في مخازن البيانات على الرابط http://www.alyaseer.net/vb/showthread.php?t=6280
لكني تطرقت إلى نفس الموضوع بشكل تفصيل مع الاشارة إلى معوضوع استخراج البيانات لأنه لايمكن االدخول في هذه الموضوع ىدون المرور على مخازن البيانات .



من سمات الانتشار الواسع لتكنولوجيا المعلومات تضخم حجم المعلومات بصورة كبيرة بحيث أصبح عنصراً هاماً ومؤثراً في جوانب عديدة من المجتمع وإن معالجة هذه المعلومات والاستفادة منها ومع الانتشار الواسع لشبكة الانترنيت التي أصبحت الوسيلة الأساسية للاتصال ولنشر وتبادل المعلومات يتطلب توثيق المعلومات بطريقة آلية آخذة في الاعتبار البحث في محتوى النصوص والبيانات مع ما يستلزم ذلك من أدوات معلوماتية لغوية فعالة .
ولقد شهدت تقنية قواعد البيانات تطوراً كبيراً منذ بدايتها ، ففي السبعينات استخدمت قواعد البيانات التسلسلية Hierarchique وبعد ذلك في الثمانينات استخدمت قواعد البيانات العلاقية Relationnelle أما في التسعينات فبالإضافة إلى قواعد البيانات العلاقية تم إضافة قواعد البيانات الهدفية Oriented Object .
ومن جهة أخرى برز تحدي جديد في كيفية تحويل قواعد البيانات من قواعد تخزين وبحث عن المعلومة إلى مخازن للمعلومات تستنتج المعرفة وتساعد في اتخاذ القرار .
لذلك أصبح من الضروري وجود أنظمة معلوماتية جديدة تتعامل مع هذه البيانات من حيث التخزين والاسترجاع والعرض بهدف المساعدة في اتخاذ القرار والتخطيط والرؤية المستقبلية .
وتعتبر تقنيات استخراج المعلومات Data Mining وما يتفرع عنها من استخراج المعلومات من النصوص Text Mining مع استخدام مخازن المعلومات Data Warehousing والأمل في استخدام هذه التقنيات على شبكة الانترنيت فيما يسمى Web Mining من التقنيات الحديثة المستخدمة في أنظمة المعلومات والتي بدأت تجد في أكثر الأنشطة ميلاً إلى استعمالها وخاصة في الشركات الكبرى وحتى أن منتجي البرمجيات على اختلافها وخاصة قواعد البيانات أضافوا إلى أنظمتهم إمكانية استعمال هذه التقنيات أما في محيطنا العربي فالمطلوب بإلحاح تعلم هذه التقنيات وافحاطة بها واستخدامها وتطوير الوسائل اللغوية الضرورية المساعدة على استخدام وتخزين والبحث عن المعلومة العربية.


مخازن البيانات Data Warehousing:

مخازن البيانات أنظمة تستعمل تقنيات جديدة في تخزين كميات كبيرة من المعلومات الغير متشابهة Heterogene بهدف استعمالها في سرعة اتخاذ القرار لذلك تسمى أنظمة تقريرية Informatique Decisionnelle في مقابل الأنظمة الإنتاجية Informatique de production والتي منها قواعد البيانات ، حتى أن الهيكلياتArchitecture المستخدمة صممت على استخراج المعرفة للمساعدة في اتخاذ القرار.
برزت الحاجة الملحة إلى مخازن البيانات في الشركات الكبرى حيث أن كل قسم من هذه الشركات يدير قواعد بيانات مستقلة خاصة به (تسويق، مالي، ...) والتي تتضمن كثيراً من البيانات المشتركة وتتطلب حاجة الشركة إيجاد كامل البيانات المتعلقة بموضوع محدد كالزبائن مثلاً من خلال بحث في قاعدة واحدة بدلاً من البحث في القواعد المختلفة .
لذا برزت الحاجة إلى تجميع البيانات في قاعدة واحدة تسمى مخزن البيانات مع الاحتفاظ بالقواعد الخاصة على أن يصار إلى تغذية المخازن دورياً في حال حصل تعديل أو تبديل في القواعد وتصنف البيانات بحسب الموضوع وذلك باستخدام برامج خاصة تسمى Middleware تستعمل بيانات دمج خاصة في كل موضوع تسمى Schema d integration تحدد فيها شكل وكيفية نقل البيانات .
مستودعات البيانات عبارة عن مكان للبيانات الثانوية التي نظمت من التطبيقات الاخرى او من مصادر او نظم خارجية يتم خزن استفسارات قواعد البيانات المثلى وادوات التقارير بسبب قدرتها على تحليل البيانات غالبا من قواعد بيانات متباينة وطرق مفيدة . انها وسيلة للمدراء وصناع القرار لاستخراج المعلومات بسرعة وبسهولة للاجابة على الاسئلة حول اعمالهم وبعبارة اخرى مستودعات البيانات هي قواعد بيانات متكاملة للقراءة فقط صممت لعقد المقارنات والاجابة على سؤال ماهي ؟وبالاختلاف مع قواعد البيانات التي تمسك بالتعاملات وتحتفظ بها لبيانات مشابهة لاخر معاملة، مستودعات البيانات هي تحليل موضوع - توجيه وهيكل او تركيب لمجموع المعاملات كلقطة في الوقت المناسب
معالجة معلومات الدعم بواسطة تزويد برنامج صلب موحد ، بيانات تاريخية للتحليل ، تصميم خاص للاستفسارات والتقارير فضلا عن معالجة المعاملات او الصفقات.

خصائص مستودع البيانات data warehouse

1. هي عبارة عن قواعد البيانات
2. تسمح بتكامل نظام التطبيقات المتنوع
3. تدعم معالجة المعلومات ( المعالجة التحليلية ).
4/1- مستودع البيانات .مقارنة بقواعد البيانات التقليدية.
مستودعات البيانات هي قواعد بيانات ثانوية صممت وكانت مثالية لمواجهة الاستفسارات المعقدة لوظائف معالجة البيانات او البساطة ، او تثبيت او اصلاح الاستفسارات.
جدول (2) يبين قواعد البيانات مقارنة بمستودعات البيانات
مستودعات البيانات
Data Warehouses قواعد البيانات العملية
Database الفئة
دعم القرارات دعم معالجة البيانات في الاعمال الوظيفة
توجيه الموضوعات،القيم الحالية والتاريخية ، لتفصيلات المختصرة توجيه عمليات ،القيم الحالية ،التفصيلات العالية
بعض تقارير التكرار وتطبيقات الهيكلية التكرار ، الهيكلية الاستخدام
الاستفسارات المبدئية للمستفيد النهائي من القاعدة او الاستفسارات المفصلة في بعض الاحيان OLTP ادخال البيانات ، الدفعات المعالجة

4/2- مستودعات البيانات النموذجية هي:
• خسارة كبيرة (يدل على فقدان البيانات المنطقية المنظمة يضاف اليها مضاعفة البيانات)
• تتضمن عدد كبير من البيانات العاطلة وهي كبيرة جدا.
• تتضمن البيانات التي لاتتطاير ( مثال .. غير محدثة


صناعة مخازن البيانات :

أما كيفية صناعة مخازن البيانات فتتم عبر :
- توحيد البيانات الواردة من مصادر متنوعة وغير متشابهة (قواعد البيانات)
- توزيع البيانات بحسب المواضيع والاهتمام (أقسام الشركة مثلاً) .
- الاهتمام بالبعد الزمني(التاريخ)
- حفظ كامل البيانات من الأقدم حتى الأحدث Historique

عرض النتائج :

أما في عرض نتائج البحث فتستخدم طريقتين لتحليل البيانات ، فالطريقة الحسابية تستعمل تحليل البيانات Analyse de donnees من أجل إظهار النتيجة بطريقة حسابية إحصائية (الجمع، المعدل،...) أو استخراج البيانات Data Mining وإظهار البيانات بشكل Diagram تحوي كل واحدة منها معلومات في مجال محدد (شؤون الموظفين، التسويق،..) تستعمل في تحديد نطاق البحث واستعمال أنظمة التحليل على هذه المخازن لاتخاذ القرار في نطاق محدود

المعالجة التحليلة المباشرة (OLAP)
هو الواجهة النهائية لمستودع البيانات وتستخدم البيانات في اشكال متعددة الابعاد ( مثال:استخراج البيانات Data Mining واكتشاف المعرفة في قواعد البيانات Knowledge Discovery in Database (KDD).
يعد هذا الحقل من الحقول المتداخلة مع غيرها من الحقول مثل اساليب قواعد البيانات والذكاء الاصطناعي والتعلم الالي والشبكات العصبية فضلا عن الاحصاء ونظم المعرفة واسترجاع المعلومات .. الخ وبدأ مفهوم استخراج البيانات DM يظهر الى الوجود في بداية الثمانينات من القرن العشرين وتطور بشكل ملحوظ وانتشر بشكل اكبر في التسعينات من ذلك القرن ويتوقع له الاستمرار بشكل اكثر تطورا وتقدما ، قد ضهرت العديد من التعريفات لهذا المفهوم منها " اخراج المعلومات المخفية من قواعد بيانات ضخمة وهي تقنية جديدة تقدم امكانيات كبيرة لمساعدة الشركات في التركيز على المعلومات المهمة في Data Warehouses الخاصة بها.اما اكتشاف المعرفة في قواعد البيانات KDD فهو المفهوم الذي يشير الى استخراج المفاهيم الضمنية غير الاعتيادية والتي لم تكن معروفة سابقا ويتكون من عدد من المراحل تأتي عملية استخراج البيانات كواحدة من مراحلها التي تبدأ بتنقية البيانات ثم توحيدها واختيارها ونقلها واستخراجها وصولا الى تقويم النماذج ومن ثم تمثيل المعرفة . ان ما تقدم يبين ان استخراج البيانات مرحلة من مراحل اكتشاف المعرفة في قواعد البيانات KDD وليس مرادفا او بديلا لها . وتتألف تقنية استخراج البيانات من عدد من الاساليب منها قواعد الارتباط Association Rules والعنقدة clustering والتصنيف Classification .. الخ . وباستخدام هذه التقنية يمكن استنتاج المعرفة المختفية خلف العديد من البيانات والمعلومات والتنبوء والقدرة على اتخاذ القرارت


شكل (3) يبين عملية استخراج المعرفة المخفية في قواعد البيانات
ويمكن تشبيه التطورات التي مرت بها عمليات خزن ومعالجة واسترجاع البيانات والمعلومات بهرم بلوم (1)عند تصنيفه للاهداف التربوية وتحديدا في المجال الاول الا وهو البعد المعرفي Cognitive Domain) (، والشكل الاتي يبين هذا الهرم :

شكل (4) هرم بلوم للبعد المعرفي
تمثل المعرفة عند بلوم قاعدة الهرم وهي التي تتمثل بالعمليات النفسية المعرفية الخاصة بالذاكرة أي تذكر المادة التي تعلمها سابقا كمعرفة الرموز والمصطلحات والحقائق التفصيلية فضلا عن الطرق والوسائل المستخدمة في جمع المعلومات وتنظيمها وهذه المعرفة تمكن المتلقي من وصف الاشياء وتحديدها وتعريفها فضلا عن تذكرها وصعودا نجد الاستيعاب والفهم الذي يقصد به فهم المادة ومعرفة ما تعنيه من خلال فهم الحقائق والقوانين وتحويل المواد الكلامية الى اشكال رياضية .. الخ الامر الذي يجعله قادرا على التفسير والتحويل والتمييز والتفريق فضلا عن التلخيص والتعميم ، وقاعدة البيانات Database التي تستخدم في جمع وتنظيم وخزن البيانات يمكن ان تطابق ما قصده بلوم في المعرفة التي مثلت قاعدة الهرم والمرحلة التي تلتها فبواسطتها يمكن جمع البيانات بطرق ووسائل معينة وتنظيمها ومعالجتها وخزنها ومن ثم استرجاعها ليتمكن المستفيد من تحقيق الاهداف التي ذكرت مع المعرفة والاستيعاب ، اما التطبيق الذي يقصد به القدرة على استخدام المفاهيم والمبادئ التي تم تعلمها في مواقف عملية جديدة وباستخدامه يمكن ان تصبح لدى المتلقي القدرة على التنبوء والتحكم وحل المشكلات وان يعرض ويكون ويكتشف وكل هذه الاهداف يمكن ان تحققها قواعد البيانات الموزعة Distributed database التي تمكن المستفيدين على اختلاف مواقعهم من استخدام قواعد البيانات المرتبطة بالقاعدة المركزية التي بنيت على قمة شبكة حاسوب الشركة او المؤسسة وتحقيق هذه الاهداف
.
وعندما نتقدم الى الاعلى سنجد التحليل الذي يقصد به تجزئة المحتوى الى عناصره التي يتألف منها بحيث يظهر الترتيب للافكار والعلاقة بينها من خلال تحليل العناصر والعلاقات التي تربطها والمبادئ التي تستند عليها والاهداف التي يمكن الصول عليها هنا معرفة كيف يفرق ويشرح ويشير الى امور معينة او يفصل بين امور اخرى ويقارن اما التركيب فيأتي كمرحلة لاحقة تمكن المتلقي من تشكيل كل جديد من اجزاء متعددة وهو يركز على الابداع والخلق من خلال الاهداف التي ينادي بها وهي القدرة على التأليف والابداع والتعديل واعادة التنظيم والتخطيط فضلا عن التنظيم وكلا المستويين (التحليل والتركيب ) يمكن الحصول عليهما من خلال استخدام مستودعات البيانات Data warehouses التي تمكن صناع القرار من تحقيق هذه الاهداف ، وفي قمة الهرم نجد التقويم الذي يعد اعلى درجات المعرفة لانه يقوم على جميع الفئات السابقة والذي يقصد به القدرة على اصدار الاحكام وبالوصول الى هذه القمة يمكن للمتلقي من معرفة كيف يستخلص وينتقد ويفسر ويعلل ويشرح ويدم شروحاته وتعليلاته وباستخدام اساليب استخراج البيانات Data mining والخوارزميات الخاصة بها يمكن الوصول الى هذه القمة اذ انها تمكن المستفيد من استنتاج المعرفة الكامنة في كميات هائلة من البيانات والمخزنة في قواعد بيانات وقواعد بيانات موزعة ومستودعات بيانات والوصول الى حالات معرفية يمكن ان تصنف ضمن الحكمة التي هي اعلى الهرم المعرفي .
المراحل :
- تنقية البيانات Data Cleaning : وهي مرحلة عزل البيانات التي تحتوي على تشويش او شوائب Noise من مجموعة البيانات .
- توحيد البياناتData Integration هذه المرحلة غالبا ما تكون مصادر معالجة البيانات متغيرة العناصر وربما تكون مجتمعة في مصدر شائع .
- اختيار البيانات Data Selection : في هذه المرحلة ، يتم تحديد واسترجاع البيانات الملائمة من مجموعة البيانات .
- نقل البيانات Data Transformation : وهي عملية نقل البيانات التي تم اختيارها الى شكل ملائم لاجراءات البحث والاسترجاع.
- استخراج البيانات Data Mining : في هذه المرحلة سيتم تطبيق اسلوب ذكي لاستخراج نماذج مفيدة قدر الامكان .
- تقييم النموذج Pattern Evaluation : بعد استخراج النماذج المهمة والتي تمثل المعرفة يتم تقييمها استنادا الى مقاييس محددة .
- تمثيل المعرفة Knowledge Representation : وهي المرحلة الاخيرة من مراحل اكتشاف المعرفة في قواعد البيانات وهي المرحلة التي يراها المستفيد ، هذه المرحلة الاساسية تستخدم الاسلوب المرئي لمساعدة المستفيد في فهم و وتفسير نتائج استخراج البيانات .
ويمكن ان تنجز مرحلتين في ان واحد وعلى سبيل المثال يمكن انجاز كل من مرحلة تنقية البيانات ومرحلة توحيد البيانات مع بعضها ويمكن ان تشترك مرحلة اختيار البيانات مع مرحلة نقل البيانات .
يتضمن استخراج البيانات DM عدد من الاساليب الرئيسية التي يمكن من خلال استخدامها الوصول الى الهدف من استخدام هذا الاتجاه وهي :
1- قاعدة الارتباط Association Rule :-
قواعد الارتباط Associations Rule هي احد الواجهات الواعدة من Data Mining كاداة من ادوات اكتشاف المعرفة KDD ولديها القدرة على تصفح كميات هائلة من البيانات ، وهي تسمح بالتقاط كل القوانين الممكنة التي تشرح بعض الصفات الموجودة اعتمادا على وجود الصفات الاخرى [2]. وبمعنى اخر هي قواعد ارتباطية معينة بين مجموعة من البيانات في قاعدة البيانات
العنقدة clustering:-
وهي عملية تقسيم البيانات الى مجموعة من الاصناف اعتمادا على اشتراكها بالخواص المتشابهة وان العنقدة هي تقسيم غير موجه للبيانات . وهي عكس التصنيف الذي سيرد لاحقا ، كما انها تساعد المستفيد على فهم التركيب الطبيعي للمجموعات من البيانات .
- التصنيف Classification :
يستخدم التصنيف بشكل واسع في حل الكثير من المشكلات خاصة تلك التي تتعلق بالاعمال Business من خلال تحليل مجموعة من البيانات ووضعها على شكل اصناف او اقسام يمكن استخدامها فيما بعد لتصنيف البيانات المستقبلية ،( وهنا يكمن الفرق بين التصنيف والعنقدة . وهناك عدد من الطرق التي يمكن استخدامها في تصنيف البيانات باستخدام الخوارزميات مثل الخوارزميات الاحصائية Statistical Alg. وخوارزميات الشبكات العصبية Neural Network Alg. وخوارزميات الوراثة Genetic Alg. وطريقة الجار الاقرب Nearest neighbor method .
4- التحليل التسلسلي Sequential analysis
في هذه الطريقة يتم البحث لاكتشاف نماذج تحدث بالتسلسل اذ تكون المدخلات عبارة عن بيانات تشكل مجموعة متسلسلة وكل سلسلة من البيانات هي قائمة منظمة من العمليات او المصطلحات وعندما تكون العملية عبارة عن مجموعات من المصطلحات لابد ان يحسب معها الوقت المصاحب لكل عملية . ولكن مشكلة هذا النموذج تكمن في ايجاد كل النماذج المتسلسلة مع اقل دعم يخصصه المستفيد عندما يكون الدعم لهذا النموذج هو نسبة تسلسل البيانات التي يتضمنها التموذج .



أهم الخطوات المتبعة لاستخراج المعرفة فهي:
- تحديد واستخراج البيانات حسب الأهداف المنتظرة .
- معالجة البيانات وتنظيفها Data Cleaning كإلغاء المعلومات المتكررة ، التصحيح الشكلي ، معالجة البيانات الناقصة ...
- تعديل المعلومات بشكل يتلاءم مع هدف استخراجها فمثلاً لمعرفة حجم المبيعات في الشركة يمكن الاحتفاظ بالمحافظة أو المدينة بدل التفصيل كالحي والشارع أو كتابة العمر بدل تاريخ الولادة .
- اختيار كيفية استخراج المعلومات ، أما من أجل دراسة الخصائص العامة للمعومات المستخرجة وإما من خلال دراسة تطوير المعلومات في المستقبل Prediction .
- التصنيف: إيجاد مجموعات من المعلومات بناءً على خصائص مشتركة كتصنيف المناطق بناء على الإنتاج الزراعي أو تصنيف السيارات بناء على الوقود المستعمل ، تستعمل في هذه الحالة الطرق المستخدمة في الرياضيات الإحصائية أو الذكاء الاصطناعي مثل شجرة القرار Arbre de decision أو الشبكات العصبية Reseau de Neurones ، القواعد البايزية Regles de Bayes .
- الربط والتسلسل Association & Sequencing استخراج العلاقة السببية بين البيانات كشراء طابعة يعني في نفس الوقت شراء ورق للطباعة ، أو العلاقة التسلسلية ففي حال شراء كمبيوتر فهنالك احتمال كبير لشراء طابعة في المستقبل مع إمكانية إعطاء نسبة مئوية للاحتمالات بناء على البيانات المتراكمة في المخازن .
- التأكد من المعلومات المستخرجة Validation .
- عرض النتائج بطريقة سهلة تساعد على تحليلها diagramme .

نماذج تطبيقية في استخدام استخراج البيانات (DM ) في علم المعلومات:
نظرا للمزايا التي يمتلكها هذا الاتجاه تم تنفيذ بعض من اساليبه على سبيل التجارب التطبيقية في موضوعات علم المعلومات ومنها تجربة بناء مكنز آلي باستخدام اسلوبي قاعدة الارتباط Association Rule والعنقدة clustering) إذ وبواسطة الاسلوب الاول تم تحليل مستخلصات بحوث علمية وتحديد مجموعة المصطلح الكبير large Item set وبواسطة الاسلوب الثاني تم تجميع المصطلحات في عناقيد ومنها تم الوصول الى المصطلحات العريضة والمصطلحات الضيقة والمصطلحات المترابطة وبالنتيجة تم الحصول على مكنز آلي باستخدام اساليب استخراج البيانات DM اما التجربة الثانية فكانت تدور حول استخدام اسلوب وخوارزميات التصنيف المستخدمة في استخراج البيانات DM لغرض ايجاد طريقة جديدة في التصنيف الالي لمصادر المعلومات في المكتبات (.في هذه التجربة تم تحليل مجموعة من البحوث في موضوع تكنولوجيا المعلومات وباستخدام خوارزمية Classification - rule learning تم الحصول على اصناف محددة سيتم اتباعها في المستقبل عندما تصل المكتبة مصادر معلومات في هذا الموضوع .
ولازال موضوع تطبيق استخراج البيانات DM في مجال علم المعلومات وتحديدا استرجاع المعلومات ارضا بكرا بحاجة الى المزيد من البحث واجراء التجارب لغرض الحصول على العديد من الموضوعات والافكار الجديدة التي من شأنها الارتقاء بمستوى خدمات المعلومات
بدأت تشهد المعلوماتية التقريرية ازدياداً كبيراً في الأنشطة الاقتصادية في الشركات الكبرى وبدأت مفاهيم جديدة بالظهر معتمدة على هذه التقنيات فمثلاً Web Mining الذي يجمع بين مخازن المعلومات وشبكة الانترنيت والغاية منه إنشاء بنك معلومات عالمي متعدد اللغات مختلف المواقع ويمتاز بسهولة استعماله و Text Mining ونعني بها استخراج المعرفة المفيدة والغير ظاهرة في كميات كبيرة من النصوص الغير منتظمة Non Structured وبتعبير آخر تحويل النص الحر إلى نص يمكن تحليله آلياً ويعتبر Text Mining من المجالات الجديدة في البحث وخاصة مع انتشار الانترنيت بحيث يحاول إيجاد حلول للوصول إلى المعرفة في الكم الهائل من النصوص الموجودة على شبكة الانترنيت باستخدام تقنيات الفهم الآلي ، البحث عن معلومات ، الفهم الآلي للغات الطبيعية . تتم هذه العملية من خلال معالجة أولية للنص وذلك باستخراج الكلمات والمفاهيم وبعد ذلك من خلال إيجاد العلاقات بين المفاهيم وتمثيل النص في قواعد ربط وتصنيفه وإمكانية عرضه للمستخدم بطريقة سهلة الفهم . كذلك هناك مفهوم بنوك المعلومات المتعدد الوسائط Data Media والذي يضم إضافة إلى النص الصورة والصوت والخرائط بأنواعها وإمكانية الاسترجاع في محتوى أي من الوسائط المخزنة فيه وتستعمل فيه تقنيات معقدة في التوثيق والبحث وتستخدم أدوات الذكاء الاصطناعي والتعرف على الأشكال.
لقد بدأت شركات المعلوماتية تعرض برامج تملك إمكانية استعمال التقنيات الجديدة (IBM, Server, MS SQL, Oracle, BD2,…) وبدأت قطاعات البيع والاتصالات والبنوك باستعمالها ويتوقع تعميمها على معظم القطاعات ، فكما انتشرت قواعد المعلومات والمعلوماتية الإنتاجية حتى الآن فإن المعلوماتية التقريرية سوف تلعب الدور الأهم في المستقبل القريب ومن جهة أخرى وللوصول إلى Web Mining يلعب WWW consortium (W3C) دوراً كبيراً في توحيد نصوص الانترنيت لمعالجتها آلياً باستخدام لغة XML والتي يتوقع أن تكون لغة الانترنيت في المستقبل ويبقى التحدي الكبير أمام العالم العربي ودور اللغة العربية وإمكانية استعمالها في الميادين العلمية والتقنية ومواكبة التطور في ميادين تكنولوجيا المعلومات في كافة أنشطة المجتمع كمثال على ذلك الحكومة الإلكترونية والتعليم عن بعد وغيره من النشاطات التي تتعامل باللغة العربية وتطوير أدوات للتوثيق والبحث لاستعمالها في ميادين محددة أو تعميمها للاستعمال عل شبكة الانترنيت ، ونلفت النظر إلى أن مواقع الترجمة الآلية تستعمل الترجمة بين العديد من اللغات الأقل أهمية وانتشاراً من اللغة العربية بينما لا نجد إمكانية الترجمة من وإلى لغتنا ، لماذا ومن المسؤول!












  رد مع اقتباس
قديم Feb-07-2008, 05:38 PM   المشاركة2
المعلومات

هدى العراقية
مشرفة منتديات اليسير

هدى العراقية غير متواجد حالياً
البيانات
 
العضوية: 15536
تاريخ التسجيل: Feb 2006
الدولة: العــراق
المشاركات: 1,421
بمعدل : 0.45 يومياً


افتراضي

جزيل الشكر اختي عصفورة الشام على هذه المساهمة القيمة وعلى وهذا التنبيه حول وجود مشاركة اخرى حول الموضوع ولكن فقط للاستفسار من اين حصلتي على هذه المعلومات ارجو اضافة مصادر المعلومات لتعم الفائدة

تقبلي مروري












التوقيع
اعمل بصمت ودع عملك يتكلم

  رد مع اقتباس
قديم Feb-08-2008, 02:50 PM   المشاركة3
المعلومات

عصفورة الشام
مكتبي فعّال

عصفورة الشام غير متواجد حالياً
البيانات
 
العضوية: 34964
تاريخ التسجيل: Oct 2007
الدولة: ســوريّـا
المشاركات: 176
بمعدل : 0.07 يومياً


افتراضي

شكراً على مرورك أختي الكريمة , بالنسبة للمصادر فهي:
http://www.arabcin.net/arabic/5nadwe..._technique.htm

http://www.informatics.gov.sa/module...icle&artid=159
http://www.informatics.gov.sa/module...icle&artid=161












  رد مع اقتباس
قديم Feb-08-2008, 05:05 PM   المشاركة4
المعلومات

* هدى *
مكتبي متميز

* هدى * غير متواجد حالياً
البيانات
 
العضوية: 18137
تاريخ التسجيل: Jun 2006
الدولة: اليمــن
المشاركات: 495
بمعدل : 0.16 يومياً


افتراضي

بسم الله الرحمن الرحيم
السلام عليكم ورحمة الله
اختي العزيزة عصفورة
شكرا جزيلا على هذا الموضوع الذي اطلع عليه بمعالجة مختلفة او لنقل وافية
والف شكر على التنوية بالمشاركة المشابهة
نفعنا الله واياك بما تكتبيه












  رد مع اقتباس
قديم Mar-01-2008, 04:05 PM   المشاركة5
المعلومات

AHOSAM
مكتبي جديد

AHOSAM غير متواجد حالياً
البيانات
 
العضوية: 35098
تاريخ التسجيل: Oct 2007
الدولة: ليبيــا
المشاركات: 5
بمعدل : 0.00 يومياً


افتراضي

مشكورة جدا اختي عصفورة الشام علي هذا الموضوع
حسام












  رد مع اقتباس
قديم Mar-13-2008, 07:02 PM   المشاركة6
المعلومات

إبراهيم كرثيو
مكتبي فعّال

إبراهيم كرثيو غير متواجد حالياً
البيانات
 
العضوية: 38551
تاريخ التسجيل: Dec 2007
الدولة: الجـزائر
المشاركات: 151
بمعدل : 0.06 يومياً


افتراضي

مشكور على هذه المواضيع فموضوع مستودعات البيانات و التنقيب في البيانات لها صلة مباشرة بموضوع ادارة المعرفة واليقظة التكنولوجية
شكرا لك على هذه المواضيع والتي اصبحت حديث الساعة والشغل الشاغل لاخصائي المعلومات












  رد مع اقتباس
قديم Oct-31-2008, 11:58 AM   المشاركة7
المعلومات

tareklinkinpark
مكتبي فعّال

tareklinkinpark غير متواجد حالياً
البيانات
 
العضوية: 55822
تاريخ التسجيل: Oct 2008
الدولة: الجـزائر
المشاركات: 141
بمعدل : 0.06 يومياً


افتراضي

شكرا اختي على المجهود












  رد مع اقتباس
قديم Oct-31-2008, 01:36 PM   المشاركة8
المعلومات

سعيد الزهراني
مكتبي جديد

سعيد الزهراني غير متواجد حالياً
البيانات
 
العضوية: 9726
تاريخ التسجيل: Mar 2005
الدولة: السعـوديّة
المشاركات: 9
بمعدل : 0.00 يومياً


افتراضي

تسلـــــــــمين على جهودك الرائعــــــــــة ..












التوقيع
( *** (( كن لله كما يريد_______ يكن لك كما تريد ))*** )
  رد مع اقتباس
قديم Dec-13-2011, 08:40 AM   المشاركة9
المعلومات

روكسي عزت
مكتبي جديد

روكسي عزت غير متواجد حالياً
البيانات
 
العضوية: 114900
تاريخ التسجيل: Dec 2011
الدولة: اليمــن
المشاركات: 1
بمعدل : 0.00 يومياً


افتراضي تنقيب البيانات

Dear d.r please
I would to help you about to answer this question and your opinion ,, please
1- Your study level :
o Undergraduate 0 Postgraduate 0 other
2- Do you know about data mining ?
yes • No •
3- What do you know about data mining?
…………………………………………………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………………………………………………… …………………………………………………….
4- What are the data mining applications you may know?
…………………………………………………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………………………………………………… ………………
5- Have you had any experience on data mining?
Yes No
6- What does the data mining mean in electronic marketing ?
…………………………………………………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………………………………………………… …………
7- Which is the subject is the best ?
i) (Data Mining and its impact on user satisfaction-mail) or
ii) (Data Mining and its impact on buyer satisfaction-mail ) , why?
…………………………………………………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………………………………………………… ……………………
8- What are the advantages of using this technique in e-marketing and e-commerce?
…………………………………………………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………………………………………….
9- What is the impact data mining on consumer satisfaction when you buy products or services ?
…………………………………………………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………………………………………………… ………………
10- What is impact of the data mining on Satisfaction of Customer l?
…………………………………………………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………………………………………………… ……………………………………..………………………………………………………………………………………… ……………………












  رد مع اقتباس
إضافة رد

مواقع النشر (المفضلة)


الذين يشاهدون محتوى الموضوع الآن : 1 ( الأعضاء 0 والزوار 1)
 
أدوات الموضوع
انواع عرض الموضوع تقييم هذا الموضوع
تقييم هذا الموضوع:

تعليمات المشاركة
لا تستطيع إضافة مواضيع جديدة
لا تستطيع الرد على المواضيع
لا تستطيع إرفاق ملفات
لا تستطيع تعديل مشاركاتك

BB code is متاحة
كود [IMG] متاحة
كود HTML معطلة

الانتقال السريع

المواضيع المتشابهه
الموضوع كاتب الموضوع المنتدى مشاركات آخر مشاركة
بحث متكامل بنظم المعلومات عصفورة الشام منتدى تقنية المعلومات 24 Aug-17-2011 07:06 PM
اريد كتاب عن تحليل وتصميم نظم المعلومات سارة بيومى عروض الكتب والإصدارات المتخصصة في مجال المكتبات والمعلومات 10 Mar-14-2010 05:21 PM
دور التقنيات الحديثة لقواعد المعلومات في بناء مجتمع المعلومات العربي عاشقه مكتبات منتدى تقنية المعلومات 0 Oct-18-2006 02:48 AM


الساعة الآن 04:07 PM.
Powered by vBulletin® Copyright ©2000 - 2014, Jelsoft Enterprises Ltd. جميع الحقوق محفوظة لـ : منتديات اليسير للمكتبات وتقنية المعلومات
المشاركات والردود تُعبر فقط عن رأي كتّابها
توثيق المعلومة ونسبتها إلى مصدرها أمر ضروري لحفظ حقوق الآخرين