تحليل البيانات - علم البيانات - ثاني ثانوي

94 3 . التحليل الاستكشافي للبيانات في الوحدات السابقة، تعلم الطالب مفهوم البيانات وأنماطها المختلفة وكيفية جمعها بشكل صحيح، وفي هذه الوحدة سيتعلم الطالب طريقة فحص البيانات وتحليلها لفهمها بشكل أفضل. أهداف التعلم بنهاية هذه الوحدة سيكون الطالب قادرًا على أن : يُصنف أنماط تحليل البيانات. > يُعرف مفهوم التحليل الاستكشافي للبيانات. يُصنف أنماط التحليل الاستكشافي للبيانات. يشرح مراحل عملية التحليل الاستكشافي للبيانات. يُعرف مفهوم المكتبات البرمجية. يُطور برنامجا لتحليل البيانات باستخدام مكتبات البرمجة. يستخدم تقنيات إعداد البيانات وتنظيفها في مجموعة بيانات. > يشرح أهمية تصوير البيانات. > يُميز الأنماط المختلفة من الرسوم البيانية التي يمكن إنشاؤها باستخدام مكتبات البايثون. وزارة التعليم Ministry of Education 2024-1446

الدرس الأول تحليل البيانات مفهوم تحليل البيانات Concept of Data analysis رابط الدرس الرقمي www.ien.edu.sa أنت تحلل كل شيء في حياتك اليومية، فعلى سبيل المثال ، عند التفكير فيما حدث في المرة الأخيرة التي تحليل البيانات فعلت فيها شيئًا وماذا سيحدث إذا اتخذت هذا القرار مرة أخرى. وما هذا إلا تحليل لماضيك أو لمستقبلك واتخاذ قراراتك بناءً على ذلك التحليل. (Data Collection) فحص منهجي للبيانات عن يُعرف تحليل البيانات بأنه عملية فحص البيانات وتنظيفها وتحويلها ونمذجتها لاستخلاص المعلومات طريق العينات والقياس والتصوير. المفيدة، وإثراء الاستنتاجات ، ودعم عملية اتخاذ القرارات. أنماط تحليل البيانات Types of Data Analysis بناءً على رغبتك في تحليل البيانات والمشكلة المحددة التي تحاول حلها، فقد تقوم بإجراء أنواع مختلفة من التحليلات: التحليل التوجيهي (Prescriptive Analysis). > التحليل التنبؤي (Predictive Analysis). التحليل التشخيصي (Diagnostic Analysis). > التحليل الوصفي (Descriptive Analysis). التحليل الوصفي Descriptive Analysis يهتم التحليل الوصفي بما حدث في الماضي، ويُعرف غالبًا باسم التحليلات الوصفية أو الإحصاءات الوصفية وهو وصف مجموعة من البيانات أو تلخيصها باستخدام التقنيات الإحصائية. وتبرز أهمية التحليل الوصفي كأحد أهم أنماط تحليل البيانات، نظرا لقدرته على تحليل البيانات التي لم يتم تحليلها ، بعد إلا أن التحليلات الوصفية لا تُقدّم تنبؤات حول المستقبل. التحليل التشخيصي Diagnostic Analysis يهتم تحليل البيانات التشخيصي بأسباب حدوث شيء ما. ويقوم التحليل التشخيصي على التحليل الوصفي، ويسعى المختصون من خلاله إلى فهم سبب التوجهات والأنماط التي تمت ملاحظتها. التوجيهي التنبؤي التشخيصي الوصفي القيمة مستوى التعقيد الشكل 3.1: أنماط تحليل البيانات 95 وزارة التعليم Ministry of Education 2024-1446

96 التحليل التنبؤي Predictive Analysis يهتم تحليل البيانات التنبؤي بمحاولة التنبؤ بالنتائج المستقبلية بناءً على الاتجاهات المكتشفة سابقا والبيانات التاريخية، باستخدام تقنيات النمذجة والإحصاءات. ويُستخدم التحليل التنبؤي في العديد من الحالات المختلفة، مثل التنبؤ بالطقس وسياسات التأمين وغير ذلك. التحليل التوجيهي Prescriptive Analysis وتتمثل المرحلة الأخيرة من تحليل البيانات في التحليل التوجيهي الذي يهتم بمحاولة إيجاد مسار العمل الأمثل. بناءً على اكتشافات مراحل التحليل السابقة، فإن الهدف من التحليلات التوجيهية هو تقديم توصيات للخطوات المستقبلية. وهذا النوع من التحليل مفيد بشكل خاص في القطاع الصحي، وذلك للحاجة إلى توصيات طبية آمنة التحليل التنبؤي :(Predictive Analysis) استخدام بيانات سابقة مع نماذج رياضية للتنبؤ بالنتائج المستقبلية أو الأحداث غير المعروفة. التحليلات التنبؤية والتوجيهية أكثر تعقيدًا من التحليلات الوصفية والتشخيصية، لكنها توفر المزيد من القيمة المضافة والفهم الأعمق لكل مشروع. عملية تحليل البيانات Data Analysis Process تتضمن عملية تحليل البيانات جمع المعلومات ومعالجتها وفحص البيانات. وبناءً على نتائج المعالجة، يمكنك اتخاذ القرارات أو استخلاص النتائج. خطوات عملية تحليل البيانات هي كالآتي: > إعداد البيانات وتنظيفها من خلال هذه العملية تُزال المسافات البيضاء الزائدة والسجلات المكررة وأخطاء البيانات الأساسية. فتنظيف البيانات إلزامي قبل إرسال المعلومات لتحليلها. > التحليل الاستكشافي للبيانات وفي هذه الخطوة تبدأ في استخدام برامج تحليل البيانات وأدوات أخرى لمساعدتك على تفسير البيانات وفهمها والتوصل إلى استنتاجات. > تصوير البيانات وفي هذه الخطوة تستطيع أن تقوم بتصوير البيانات من خلال الرسم البياني لمجموعة من المعلومات أو البيانات. ويُسهل تصوير البيانات عملية فهمها وتحليلها. فباستخدام العناصر المرئية مثل المخططات والرسوم البيانية والخرائط، يُصبح تصوير البيانات أكثر سهولة وفهما وقابلية للاستخدام. 1 تعريف المشكلة وصياغتها 2 جمع البيانات 3 تجهيز البيانات وتنظيفها الشكل 3.2 دورة حياة علم البيانات 4 التحليل الاستكشافي للبيانات عملية تحليل البيانات 5 تصویر البيانات وزارة التعليم Ministry of Education 2024-1446

تعريف مفهوم التحليل الاستكشافي للبيانات What is Exploratory Data Analysis :(Exploratory Data Analysis) بشكل عام، يجدر بك محاولة فهم البيانات وجمع أكبر قدر ممكن من المعلومات قبل الانتقال إلى التحليل الاستكشافي للبيانات مهمة النمذجة التحليل الاستكشافي للبيانات هو وسيلة لفهم البيانات وإجراء الفحوصات الأولية وتلخيص خصائصها الرئيسة. وتكمن الأهداف الرئيسة للتحليل الاستكشافي للبيانات في اكتشاف الاتجاهات والأنماط والميزات الجديدة في البيانات. يمكنك أيضًا اكتشاف الحالات الشاذة في مجموعة المنهج المتبع في تحليل مجموعة من البيانات لتلخيص خصائصها البيانات، واختبار فرضيتك الأولية والحصول على فهم أفضل لمتغيرات مجموعة البيانات والعلاقات بينها. يمكن أن يساعدك التحليل الاستكشافي للبيانات أيضًا في تحديد الأخطاء الواضحة والتأكد من الرئيسة، وغالبا تتم باستخدام الطرائق البصرية. أن نتائج مهمة معينة صالحة وقابلة للتطبيق على أي هدف مرغوب. ونظرًا لأن استخلاص المعلومات من خلال النظر إلى الأرقام يمكن أن يكون عملية مملة، فقد تم تطوير التحليل الاستكشافي للبيانات كمساعدة للقيام بهذه العملية، ويجري تحقيق كل ذلك بمساعدة الموجز الإحصائي والتمثيلات الرسومية وطرائق تصوير البيانات. وبمجرد اكتمال التحليل الاستكشافي للبيانات واستخلاص معلومات كافية من البيانات، فيمكنك استخدام هذه الخصائص لإجراء أساليب تحليل أكثر تعقيدًا مثل تعلّم الآلة. أنماط التحليل الاستكشافي للبيانات Types of Exploratory Data Analysis يُصنف التحليل الاستكشافي للبيانات بطريقتين: أولا ، طريقة رسومية أو غير رسومية، وثانيًا، طريقة أحادية أو متعددة المتغيرات ( عادة ما يكون المتغير ثنائيًا ) . في حالة أحادي المتغير فإنه يتم تحليل تأثير متغير مستقل واحد فقط، بينما مع متعدد المتغيرات يتم تحليل أكثر من متغير مستقل في آن واحد، وفي المشروعات الكبيرة يُعدّ التحليل متعدد المتغيرات الأكثر شيوعًا. رسومي التحليل الاستكشافي للبيانات غير رسومي أحادي المتغير متعدد المتغيرات أحادي المتغير متعدد المتغيرات الشكل :33 أنماط التحليل الاستكشافي للبيانات 97 وزارة التعليم Ministry of Education 2024-1446

السكر 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 1.0 0.8- السعر 0.6 30.4 0.2 التحليل غير الرسومي Non-Graphical Analysis التحليل غير الرسومي أحادي المتغير Univariate Non-Graphical Analysis أحد الأمثلة على التحليل غير الرسومي أحادي المتغير هو تأثير العمر على الإصابة ببعض أنواع الأمراض مثل مرض الزهايمر. هذا التحليل أحادي المتغير؛ لأنه يقيس تأثير العمر فقط، وغير رسومي؛ لأنه لا يستخدم تقنيات التصوير البياني. التحليل غير الرسومي متعدد المتغيرات Multivariate Non-Graphical Analysis إذا أخذت في الاعتبار من المثال السابق آثار النظام الغذائي والتمارين الذهنية والوراثة أيضًا، فسيكون هذا التحليل تحليلًا غير رسومي متعدد المتغيرات. بيبي روث ألموند جوي حلوی هیدز 3 موسکیترز 100 جراند الحلوى الشوكولاته نعم لا الشكل 3.4 التحليل الرسومي أحادي المتغير 0.0 0.0 0.2 0.4 وزارة التعليم Ministry of Education 2024-1446 السكر 0.6 0.8 الشكل :3.5 التحليل الرسومي متعدد المتغيرات 1.0 10 التحليل الرسومي Graphical Analysis التحليل الرسومي أحادي المتغير Univariate Graphical Analysis في الشكل 3.4 مثال على التحليل الرسومي أحادي المتغير الشكل يُظهر مخطط شريطي (Chart ) ، ويمثل كل عمود نسبة السكر التي تحتويها خمس أنواع من الحلوى المختلفة، وهذا التحليل الرسومي أحادي المتغير لأنه يحلل متغيرًا واحدًا فقط، ويتم عرضه بطريقة رسومية. التحليل الرسومي متعدد المتغيرات Multivariate Graphical Analysis في الشكل 3.5 مثال على التحليل الرسومي متعدد المتغيرات الشكل يُظهر مخططًا نقطيًا (Scatter Plot) يعبر عن أنواع الحلوى المختلفة بحيث يمثل المحور الأفقي (س) محتوى السكر في الحلوى بينما المحور الرأسي (ص) سعر الحلوى، ويتم ترميزها بالألوان بناءً على احتواء الحلوى على الشوكولاتة أم لا . ستتعرف على المخطط النقطي وأنواع أخرى من أشكال تصوير البيانات لاحقًا في هذه الوحدة، وهذا المثال على التحليل الرسومي متعدد المتغيرات تم فيه تحليل ثلاث متغيرات معًا، وتصوير علاقة الارتباط بينهم بشكل بياني. أدوات تحليل البيانات Data Analysis Tools هناك العديد من الأدوات التي يمكنك استخدامها لمعالجة العلاقات والارتباطات بين مجموعات البيانات ومعالجتها وتحليلها ، وتساعدك هذه الأدوات أيضًا في تحديد الأنماط والتوجهات للتفسير لاختيار أداة تحليل البيانات، يجب عليك أولاً فهم احتياجاتك . الأداة التحليلية الأكثر شيوعًا واستخداما على نطاق واسع في جميع الصناعات تقريبًا هي إكسل . بالإضافة إلى برامج جداول البيانات، يمكن إجراء تحليل البيانات بلغات البرمجة المتخصصة والبيئات البرمجية أيضًا. البيئات الأكثر شعبية هي: مفكرة جوبيتر (Juter Notebook) ، وآر ستوديو (RStudio)، وماتلاب (MATLAB). في هذه الوحدة، ستستخدم مفكرة جوبيتر كأداة لتحليل البيانات. 98

تحليل البيانات باستخدام البايثون Data Analysis with Python كما تعلمت سابقًا، يمكن استخدام البايثون في تحليل البيانات، وهي واحدة من اللغات الأكثر استخدامًا لمشروعات علم البيانات من قبل كل من علماء البيانات ومطوري البرامج. يمكن استخدامه للتنبؤ بالنتائج، وأتمتة الوظائف، وتبسيط العمليات، وتمكين ذكاء الأعمال لإجراء تحليل البيانات باستخدام لغة البايثون، يمكنك الاستفادة من مكتبات البايثون المكتبات والوحدات النمطية التابعة لبايثون Python Libraries/Modules عادة ما تكون المكتبة عبارة عن مجموعة من الكتب أو موقع يتم فيه الاحتفاظ بالعديد من الكتب لاستخدامها لاحقًا، ولكن في البرمجة، المكتبة عبارة عن مجموعة من المقاطع البرمجية المكتوبة مسبقًا والبرامج الفرعية التي يمكن أن يستخدمها البرنامج، وصُمّمت لمساعدة كل من المبرمج والمحول البرمجي (Compiler) على إنشاء برنامج ولاستخدام المكتبة، عليك تضمينها في مقطعك البرمجي، ولاستخدامها في البايثون، عليك إضافة كلمة استيراد Import) واسم المكتبة. المكتبة في لغات البرمجة مثل البايثون هي مجموعة من المقاطع البرمجية المجهزة مسبقًا والتي يمكن استخدامها لاحقًا في البرنامج لعمليات محددة جيدًا. فبالمقارنة مع لغات البرمجة الأخرى، لا تتعلق المكتبة بأي سياق محدد في البايثون، وقد تحتوي المكتبة أيضًا على التوثيق (Documentation) وبيانات التكوين Configuration Data) وقوالب الرسائل (Message Templates والفئات (Classes) والقيم (Values) وغيرها. في البايثون، تصف المكتبة بشكل عام مجموعة من الوحدات النمطية، وتحوي أساسًا مجموعةً من الوحدات النمطية أو حزمًا من المقاطع البرمجية القابلة لإعادة الاستخدام في العديد من البرامج، فهي تُبسّط وتُسرّع برمجة البايثون للمطورين؛ لأنهم غير مضطرين لإعادة كتابة نفس المقطع البرمجي لبرامج مختلفة. يعتمد تعلم الآلة وعلوم البيانات وتصوير البيانات والمجالات الأخرى بشكل كبير على مكتبات البايثون. الجدول 3.1 مزايا وعيوب استخدام مكتبات المقاطع البرمجية المزايا العيوب إذا كنت بحاجة إلى تغييرات فمن الصعب جدًا أو سرعة الإعداد والاستخدام في مقطعك البرمجي. المستحيل تنفيذها. عادةً خالية من الأخطاء وتعمل كما هو متوقع، فلا لا تعلم إذا كان سيستمر دعم المكتبة لنفس المدة الزمنية التي سيتم بها استخدام مقطعك البرمجي. يلزم تصحيح الأخطاء والاختبار. عادة ما تكون محسّنة وسريعة. لا حاجة لتعلم خوارزميات معقدة لتنفيذها. 99 وزارة التعليم Ministry of Education 2024-1446

100 مكتبة البايثون القياسية Python Standard Library مكتبة البايثون القياسية هي مجموعة دقيقة من تراكيب اللغة ووحداتها ودلالتها ، وتم تضمينها في توزيع البايثون القياسي، وتتعامل المكتبة مع وظائف أساسية مختلفة مثل المدخلات والمخرجات (0) - Input/Output) والوحدات الأساسية الأخرى. وتحظى لغة البايثون بشعبية كبيرة بسبب كل هذه الوظائف، حيث تضم المكتبة القياسية أكثر من 200 وحدة نمطية. مكتبات البايثون لعلم البيانات Python Libraries for Data Science على الرغم من أنه يمكنك التعامل مع البيانات في البايثون؛ إلا أن هناك العديد من المكتبات مفتوحة المصدر التي تجعل مشروعات علوم البيانات أسهل بكثير. ويرد في الجدول الآتي بعض المكتبات المستخدمة لكل مهمة من مهام علم البيانات. الجدول 3.2 مكتبات البايثون لعلم البيانات مهام علم البيانات تنقيب البيانات معالجة البيانات / الحوسبة العلمية تصوير البيانات المكتبات Scrapy, Beautiful Soup, Requests NumPy, SciPy, pandas, TensorFlow, Keras, scikit-learn, PyBrain, PyTorch, OpenCV, Mahotas Matplotlib, seaborn, Altair, Bokeh, plotly ستستخدم في هذه الوحدة > مكتبة نمباي (NumP) للعمليات الحسابية والرياضية. > مكتبة بانداس Pandas للتعامل مع البيانات والتعديل عليها بطرائق مختلفة. > مكتبة مات بلوت ليب (Matplotlib): لتصوير البيانات. مفكرة جوبيتر ليست بيئة تطوير متكاملة (IDE) لبايثون ولكن تم تحسينها لمشروعات علوم البيانات. مفكرة جوبيتر Jupyter Notebook في هذه الوحدة، ستستخدم مفكرة جوبيتر كأداة لتحليل البيانات، وهي تطبيق إلكتروني على الإنترنت لإنشاء المستندات الحسابية ومشاركتها . كل مستند يسمى مفكرة ويتضمن مقاطعك البرمجية وتعليقاتك وبياناتك الأولية والمعالجة والبيانات المصورة، ويمكنك أيضًا تخزين البيانات في ملف خارجي أو دمجها في المفكرة. ومن الجدير بالذكر أن بيئة جوبيتر تدعم لغات برمجة مختلفة بما فيها البايثون، علاوة على ذلك، يمكنك من خلالها إنشاء مخرجات تفاعلية مثل HTML أو مقاطع الفيديو. في هذه الوحدة، ستستخدم الإصدار غير المتصل بالإنترنت (Offline) من مفكرة جوبيتر، وأسهل طريقة لتثبيتها محليا هي من خلال اناكوندا (Anaconda)، وهي منصة توزيع مفتوحة المصدر للطلبة والهواة. يمكنك تنزيل اناكوندا وتثبيته من هنا: https://www.anaconda.com/products/distribution ، وسيتم تثبيت البايثون ومفكرة جوبيتر تلقائيا . Jupyter ✪ ANACONDA. وزارة التعليم Ministry of Education 2024-1446

101 وزارة التعليم Ministry of Education 2024-1446 1 Access Adobe Acrobat DC d New Alarms & Clock Anaconda3 (64-bit) 2 New Anaconda Navigator (Anaconda3) New Anaconda Powershell Prompt (Anac... New 8 Anaconda Prompt (Anaconda3) New Jupyter Notebook (Anaconda3) New 3 C Reset Spyder Settings (Anaconda3) New Spyder (Anaconda3) New AnyDesk Audacity Calculator Home Page - Select or create an X Jupyter Files Running + localhost:8888/tree Clusters Select items to perform actions on them. ☐ 0 3D Objects U Anaconda3 Contacts Creative Cloud Files Desktop Documents Downloads Favorites Links Music OneDrive Pictures Searches Videos لفتح مفكرة جوبيتر > اضغط Start (بدء ) ، 1 ثم اضغط Anacondas ) اناكوندا 3 ) . 2 > اختر per Notebook فكرة جوبيتر) . 3 ستفتح صفحة per Notebook مفكرة جوبيتر) الرئيسة في المتصفح. الصفحة الرئيسة لمفكرة جوبيتر. الشكل 3.6 : الصفحة الرئيسة المفكرة جوبيتر B Name↓ نبذة تاريخية عرف عالم الرياضيات الأمريكي جون توكي (John key) تحليل البيانات في عام 1961 على النحو الآتي: "هي إجراءات لتحليل البيانات، وتقنيات لتفسير نتائج هذه الإجراءات، وطرائق لتخطيط جمع البيانات لجعل تحليلها أسهل وأكثر دقة، وفي المجمل هي كل الآليات ونتائج الإحصاءات الرياضية) ذات العلاقة بتحليل البيانات. { Quit Logout Upload New▾ C Last Modified File size a year ago 2 hours ago a year ago 2 hours ago 26 minutes ago 2 hours ago 2 hours ago a year ago a year ago a year ago 2 years ago 2 hours ago 2 months ago a month ago X :

لانشاء مفكرة جديدة في جوبيتر > في الزاوية اليمنى العلوية من شاشتك، اضغط على New ( جديد ) . 1 < حدد (Python 3 (lpykernel البايثون (3) 2 < > وستفتح المفكرة الخاصة بك في علامة تبويب جديدة في المتصفح الخاص بك. 3 Home Page - Select or create an X + C localhost:8888/tree Jupyter Files Running Clusters Select items to perform actions on them. ☐ 0 ☐ 3D Objects Anaconda3 Contacts Creative Cloud Files Desktop Documents Downloads localhost:8888/tree# وزارة التعليم Ministry of Education 2024-1446 Home Page - Select or create an X 3 يمكنك تحميل مفكرتك من جهاز الحاسب الخاص بك. Untitled - Jupyter Notebook B پیر Quit Logout 1 Upload New Notebook: : Name Python 3 (ipykernel) 2 Create a ne + B Other: Text File Folder Terminal 4 hours ago 2 hours ago 3 hours ago 3 hours ago X : localhost:8888/notebooks/Untitled.ipynb... A Jupyter Untitled (unsaved changes) Logout File Edit View Insert Cell Kernel Widgets Help Trusted | Python 3 (ipykernel) o O + ↑ Run C▸ Code In [ ]: الشكل :37 : إنشاء مفكرة جديدة لنظام جوبيتر شريط أدوات خلية المقطع البرمجي يمكنك كتابة نص أو تعبير رياضي أو برنامج البايثون. المفكرة. الاسم الافتراضي لمفكرتك هو دون عنوان (Untitled) 102

103 وزارة التعليم Ministry of Education 2024-1446 الآن بعد أن أصبحت مفكرتك جاهزة، حان الوقت لكتابة برنامجك الأول في مفكرة جوبيتر وتشغيله. يمكنك تشغيل برنامجك بالضغط Enter 1 لانشاء برنامج في مفكرة جوبيتر > اكتب الأوامر داخل خلية المقطع البرمجي. > اضغط على Run (تشغيل). > وسيتم عرض النتيجة تحت الأوامر 3 على Shift + Home Page - Select or create an X Untitled - Jupyter Notebook localhost:8888/notebooks/Untitled.ipynb... A Jupyter Untitled (unsaved changes) + B Logout File Edit View Widgets Kernel 2 Insert Help Trusted | Python 3 (ipykernel) o 品 + Run Code In [1]: print("Welcome to Jupyter Notebook") Welcome to Jupyter Notebook 3 In [ ]: الشكل 3.8 إنشاء برنامج في مفكرة جوبيتر يمكنك الحصول على العديد من الخلايا المختلفة التي تحتاج إليها في نفس المفكرة حيث تحتوي كل خلية على مقطعها البرمجي الخاص. 1 عند تشغيل برنامجك ستتم إضافة خلية مقطع برمجي جديدة تلقائيا. معلومة اسم مشروع جوبيتر هو إشارة إلى لغات البرمجة الأساسية الثلاث التي يدعمها جوبيتر ، وهي جوليا (Julia) والبايثون (Python) وR.

وزارة التعليم Ministry of Education 2024-1446 حان الوقت لحفظ المفكرة الخاصة بك. لحفظ المفكرة الخاصة بك > اضغط على File (ملف) . 1 > اختر save as احفظ كـ 2 > اكتب اسماً لمفكرتك . 3 > اضغط على Save (حفظ). 4 يتم حفظ المفكرة تلقائيا أثناء عملك. Home Page - Select or create an X Untitled - Jupyter Notebook localhost:8888/notebooks/Untitled.ipynb... A 1 upyter Untitled (autosaved) File Edit View Insert Cell Kernel Widgets Help New Notebook Run ■C Code Open... Make a Copv... Save as... ne to Jupyter Notebook") 2 upyter book Rename... Save and Checkpoint Ctrl-s Revert to Checkpoint Print Preview Download as Save As Trusted Notebook Enter a notebook path relative to notebook dir Close and Halt My first notebook 3 localhost:8888/notebooks/Untitled.i + B く Logout Trusted | Python 3 (ipykernel) O Home Page - Select or create an X My first notebook - Jupyter Note X + localhost:8888/notebooks/My%20first%2... A 16 B Jupyter My first notebook (autosaved) File Edit View Insert Cell Kernel Widgets Help Trusted 60 + % ↑ Run ■ C Code لقد تغير اسم المفكرة. الشكل 3.9: حفظ مفكرتك 4 Cancel Save × Logout Python 3 (ipykernel) O X × 104

تمرينات 1 حدد الجملة الصحيحة والجملة الخاطئة فيما يلي: 1. يتم إجراء تحليل البيانات الوصفي لمعرفة سبب حدوث شيء ما. 2. يوفر تحليل البيانات التشخيصي قيمة مضافة أكثر من تحليل البيانات التوجيهي. 3. يستخدم تحليل البيانات التنبؤي التوجهات المكتشفة بالفعل للتنبؤ بالنتائج المستقبلية. .4. تحليل البيانات التوجيهي هو أسهل أنواع تحليل البيانات. 5. تحليل البيانات الاستكشافي هو دائما تمثيل بياني للبيانات. 6. مع تحليل البيانات الاستكشافي، يمكنك اكتشاف الحالات الشاذة في مجموعة البيانات. 7 . يأخذ تحليل البيانات متعدد المتغيرات في الاعتبار أكثر من متغير مستقل واحد. 8. تحتوي مكتبات البايثون على حزم من المقاطع البرمجية التي تبسّط العديد من مهام البرمجة. 9. لا يمكن لمكتبة البايثون أن تحتوي على بيانات التكوين أو قوالب الرسائل. 10. مات بلوت ليب (Matplotlib) هي إحدى مكتبات البايثون وتُستخدم لإنشاء الرسوم والمخططات البيانية. صحيحة خاطئة 105 وزارة التعليم Ministry of Education 2024-1446

وزارة التعليم Ministry of Education 2024-1446 2 قارن بين تحليل البيانات التنبؤي والتوجيهي. ما الاختلافات؟ واذكر مثالا على كل نوع من التحليل. اذكر مثالين للمشاكل التي تتطلب تحليلا أحادي المتغير ومثالين للمشاكل التي تتطلب تحليلا متعدد المتغيرات، وهل يمكنك تحديد التعقيد المتزايد؟ اذكر إيجابيات وسلبيات استخدام مكتبات البايثون مقارنة بكتابة المقاطع البرمجية الخاصة بك، وما النهج الذي ستختاره؟ 3 <+ 4 106

5 أنت محلل بيانات في شركة تريد معرفة كيفية توزيع نفقاتها في مجالات مختلفة، فما نوع تحليل البيانات الذي ستطبقه ؟ ولماذا ؟ 6 ما الميزة الرئيسة لاستخدام مفكرة جوبيتر؟ 7 أنشئ مفكرة جديدة في جوبيتر: > اطبع الرسالة "هذه مفكرتي الأولى". > احفظ مفكرتك باسم من اختيارك. 107 وزارة التعليم Ministry of Education 2024-1446