• الرئيسية
  • التدريبات عن بعد
    • احتراف Power BI
    • تصميم الاستبيانات الإلكترونية XLS Form
    • تصميم الاستبيانات الإلكترونية KoBo Toolbox
  •  ملتقى حصافة
  • المدونة
  • حول حصافة
    • ماهي حصافة؟
    • تواصل معنا
    • تسجيل حسابتسجيل دخول
    • أكاديمية حصافة
حصافة Hasafa
  • الرئيسية
  • التدريبات عن بعد
    • احتراف Power BI
    • تصميم الاستبيانات الإلكترونية XLS Form
    • تصميم الاستبيانات الإلكترونية KoBo Toolbox
  •  ملتقى حصافة
  • المدونة
  • حول حصافة
    • ماهي حصافة؟
    • تواصل معنا
  • تسجيل حسابتسجيل دخول
  • أكاديمية حصافة

علم البيانات

أخطاء وعثرات علماء البيانات
  • الرئيسية
  • مدونة حصافة
  • علم البيانات
  • أخطاء وعثرات علماء البيانات

أخطاء وعثرات علماء البيانات

  • كتبت بواسطة Hakan Yaman
  • التصنيفات علم البيانات
  • التاريخ 11/02/2020

البيانات التي أبصرت حمل المراهقة قبل العائلة!

إن واحدة من أغرب الحالات التي جاء ذكرها في الصحف الأمريكية هي قصة أب توجه إلى أحد أفرع متجر Target في الولايات المتحدة شاكياً أن المتجر يرسل رسائل إلكترونية إلى ابنته المراهقة عن الحفاضات واللبن والحليب المخصص للأطفال الرُضّع. كان غاضباً منهم وراح يسأل. “لماذا تريدون لابنتي المراهقة أن تنجب طفلاً؟” وكان من الواضح أنه منزعج من هذه الرسائل أو الحملة الإعلانية ومن الواضح أنهم اعتذروا ولكن عاد الأب بعد ذلك بأسبوعين واعتذر لهم قائلاً إنه لم يكن يعرف أن ابنته كانت حاملاً!. السؤال الآن هو كيف عرف أناس في متجر Target مثل هذا الأمر قبل حتى أن يعرف الأب؟ ما حدث هو أنهم كانوا يتابعون السلوك الشرائي للأفراد. فإذا كانت الفتاة تشتري مثلاً نوعًا من المكملات الغذائية أو الفيتامينات فحينها يعرفون أن ذلك يشير لكونها في الثلث الأول من فترة الحمل فيعرفون ما المنتجات التي يجب أن يرسلوها لها في حملاتهم الدعائية.

على افتراض أن من اشترت هذه المكملات كانت حاملاً. تلك قصة رائعة عن علم البيانات وكيف يمكن لعلم البيانات التنبؤ بسلوك المستهلكين حتى قبل أن تكتشف العائلة ذلك!. ولكني أجد ذلك غريبًا ويدعو للقلق لأسباب متعددة. أولاً وقبل أي شيء، مقابل كل تنبؤ صحيح هناك المئات من التنبؤات غير الصحيحة والتي نسميها نتيجة إيجابية خاطئة وفي الواقع ليس هناك عالم بيانات يعلن عما وقع في عمله من نتائج إيجابية خاطئة. ما يتم الإعلان عنه والترويج له هو ما تم على نحو صحيح. ولكن عند حدوث المئات من الأخطاء لا يتم التصريح عنها. الأمر الثاني، هو أن ذلك يمثل إساءة استخدام للبيانات. إذ إن ذلك لا يمنحك الكثير من الرؤى. فما وجده علماء البينات في المتجر ليس سوى علاقة ارتباط لكن يمكن لأي شخص أن يشتري المواد نفسها لصالح شخص آخر. لذا فهناك احتمالات للخطأ واحتمالات كبيرة للغاية للحصول على نتائج إيجابية خاطئة. ومن ثم، أجد الأمر غريبًا وأعتقد أنه يعطي انطباعًا زائفًا عن قدرتنا على التنبؤ بالمستقبل. الواقع أن ما نتحدث عنه هو علم البيانات والمسألة الأكثر أهمية لعالم البيانات المبتدئ أن يعلم أن جميع التنبؤات خاطئة. هي مفيدة ولكنها خاطئة!. ولذا يجب على المرء ألا يُفرط في الثقة بأنه مع قدرتنا الحالية على القيام بتحليلات تنبؤية أننا أصبحنا قادرين على حل جميع المشاكل.

الطبيب جوجل!

نشرت جوجل ورقة بحثية أشارت فيها لقدرتهم على التنبؤ بحدوث أوبئة الإنفلونزا قبل مركز مكافحة الأمراض. وما فعلوه هو أنهم كانوا يبحثون فيما يبحث عنه الناس على جوجل فإن كانوا يبحثون عن أعراض الإنفلونزا فسيطلع العاملون لدى جوجل على عمليات البحث تلك قبل أي شخص آخر وسيمكنهم التنبؤ بها. الأمر هو أن عمليات البحث تلك مفيدة ومرتبطة ببعض النتائج ولكن هذا ليس صحيحًا بالضرورة طوال الوقت. لذلك، عندما أعلنت جوجل ذلك في حينه، كان خبرًا كبيرًا أثار إعجاب الجميع. فها نحن في عصر جديد نستشرفه بالتحليلات التنبؤية. إلا أنه بعد مرور سنوات معدودات تبين أن تنبؤات جوجل تشتمل على نتائج إيجابية خاطئة. أي أنهم يتنبؤون بأشياء لا وجود لها أو أن التنبؤات لم تكن صحيحة لأسباب متعددة. وقد قاموا على الأرجح بتغيير الخوارزميات التي يستخدمونها ولم تكن مجموعات البيانات وثيقة الصلة بالنتائج. فما الدرس المستفاد هنا؟ علينا هنا أن نتجنب ما يمكن تسميته بالاغترار بالبيانات. أي أنه ليس لك أن تُفرط في الثقة في دقة النماذج التي لديك إذ قد تضللك!.

دع الآخرين على علم بالموضوع

FacebookTwitterLinkedIn Whatsapp


الكلمات المفتاحية:علم البيانات

  • شارك الرابط 🔗
author avatar
Hakan Yaman

مهندس نُظم كمبيوتر، حاصل على العديد من الشهادات في مجال عمل البيانات والتعلم الآلي من كبرى الشركات التقنية كميكروسوفت و IBM. أعمل في مجال تكنولوجيا المعلومات منذ أكثر من 8 أعوام ومؤسس موقع حصافة.

المقالة السابقة

إذا كنت صاحب عمل ولديك بيانات، كيف توظف الشخص المناسب
11/02/2020

المقالة التالية

الدالة Calculate والدالة Filter بلغة Dax - أمثلة عملية
26/04/2020

قد يهمك أيضاً...

توظيف عالم بيانات
إذا كنت صاحب عمل ولديك بيانات، كيف توظف الشخص المناسب
11 فبراير, 2020
شركات+علم البيانات
كيف يمكن للشركات البدء بالاستفادة من علم البيانات
11 فبراير, 2020
الشبكات العصبونية التعلم العميق
الشبكات العصبية والتعلم العميق
11 فبراير, 2020

    1 Comment

  1. Admin bar avatar
    Ayaz Taher
    21/03/2020
    رد

    شي بيحير

شاركنا برأيك Cancel reply

المقالات الاكثر تفاعلاً

التصنيفات

  • Power BI
  • علم البيانات

لتبقى على اطلاع

سيصلك كل العروض والتحديثات من خلال الاشتراك بالقائمة البريدية

🔗 روابط مهمة

ماهي حصافة؟    |    المدونة    |    ملتقى حصافة
تواصل معنا    |  🎓تحقق من شهادة

❤️ تابعنا

Facebook
Twitter
Instagram
Youtube
Linkedin

تجدوننا على @Hasafanet في كل شبكات التواصل 🙂

📚 الكورسات

احتراف Power BI
الاستبيانات الإلكترونية XLS Form
احتراف Kobo-Toolbox
تنظيف وتهيئة البيانات

جميع الحقوق محفوظة © Hasafa 2020

  •   مركز الدعم والمساعدة 
  •  سياسة الخصوصية
  •  شروط الاستخدام


تسجيل الدخول بواسطة

Facebook Google Twitter

تسجيل الدخول باستخدام حسابك

نسيت كلمة مرورك؟

ليس لديك حساب بعد؟ سجل الآن

تسجيل حساب جديد

هل لديك حساب؟ سجل دخول الآن

تسجيل طلب

    طلب تدريب عن بعد

      طلب ايميل Power BI