ما هو التحليل الشبكي

تتضمن الأساليب الإحصائية المستخدمة في تحليل البيانات الطبية باستخدام الرياضيات التطبيقية على سبيل المثال لا الحصر:

1- التحليل الاحصائي الوصفي.
2- الاختبارات الإحصائية للفروق بين المجموعات.
3- تحليل الانحدار والتحليل العددي.
4- تحليل التحوّل الجزئي (Partial Least Squares regression).
5- تحليل البيانات المتعددة المصادفة (Mixture Models).
6- التحليل العاملي و تحليل الارتباطية (Factor and Correlation Analysis).
7- تجميع البيانات (cluster analysis).
8- التنبؤ (Prediction) والتصنيف (Classification).
9- تحليل البيانات المتكررة (Repeated Measures Analysis).
10- التحليل الشبكي (Network Analysis).
11- تحليل الصور الطبية (Medical Image Analysis).

يوجد العديد من طرق تحليل البيانات في علم القياس، ومنها:

1. التحليل الاستنتاجي: حيث يُستخدم لتحديد ما إذا كانت الاختلافات بين النتائج تعتبر ذات دلالة إحصائية أم لا.

2. التحليل الوصفي: يستخدم لوصف مجموعة من البيانات باستخدام المتوسطات والانحرافات المعيارية والترددات والرسم البياني.

3. التحليل الشبكي: يستخدم لتحليل العلاقات بين المتغيرات المختلفة.

4. التحليل العاملي: يستخدم لتحديد العوامل المساهمة في الاختلافات بين النتائج.

5. التحليل العددي: يستخدم لتحليل البيانات الكمية كالأرقام والنسب والتفاصيل المحددة.

6. التحليل المكاني: يستخدم لتحليل البيانات المنطقية المتعلقة بالأحداث في فترة زمنية محددة.

أساسيات الرياضيات:
1. الأعداد الصحيحة والكسور والأعداد العشرية.
2. الجبر ومفاهيمه، مثل العلاقات والمتغيرات والمعادلات.
3. الهندسة الأساسية، مثل الأشكال الهندسية والمسطحات والأجسام الهندسية.
4. التحليل الرياضي، مثل الكسور الجزئية والتفاضل والتكامل والإحصاء.
5. الأرقام المركبة، مثل الأعداد التخيلية والمعادلات التفاضلية والشبكات.

أساسيات الإحصاء:
1. جمع البيانات وتنظيفها وتحويلها إلى بيانات ذات أغراض إحصائية.
2. الوصف الإحصائي للبيانات، مثل الأوساط والمتوسط والانحراف المعياري والترددات النسبية.
3. الاختبارات الإحصائية، مثل اختبار الفرضية واختبارات الفرق بين المجموعات.
4. العلاقات الإحصائية، مثل الارتباط الملحوظ والارتباط الخطي والإرشاد المتعدد.
5. النماذج والتنبؤات الإحصائية، مثل التحليل الشبكي والعوامل المؤثرة والتنبؤ بالمستقبل.

هناك العديد من التقنيات المستخدمة في تنقيب البيانات، بما في ذلك:

1. التعلم الآلي (Machine Learning): يستخدم هذا النهج الخوارزميات والنماذج الإحصائية لاستخلاص المعلومات والنماذج من البيانات.

2. التحليل التقليدي (Descriptive Analytics): يتمثل هذا النهج في استخدام أساليب الإحصاء والتحليل الإحصائي لتحليل البيانات المتاحة.

3. التحليل التوقعي (Predictive Analytics): يستخدم هذا النهج الإحصاء والتنبؤ لتحليل البيانات وتوقع المستقبل.

4. التحليل الجغرافي (Geospatial Analytics): يستخدم هذا النهج بيانات المكان والموقع لفهم التغيرات والاتجاهات الجغرافية.

5. التحليل الشبكي (Network Analytics): يستخدم هذا النهج لتحليل السلوك والعلاقات داخل الشبكات، مثل الشبكات الاجتماعية والشبكات الحاسوبية.

6. التحليل النصي (Text Analytics): يستخدم هذا النهج بواسطة تحليل النصوص والكلمات المستخدمة في البيانات.

7. التحليل الصوتي (Speech Analytics): يستخدم هذا النهج لتحليل الصوت واستخلاص المعلومات منه.

هناك العديد من الطرق لتحليل البيانات في تنقيب البيانات Data mining، ومن بينها:

1. التحليل الاستكشافي (Exploratory Analysis): وهو يهدف إلى فهم البيانات الموجودة، وتحليلها واستكشافها بحثًا عن العلاقات الكامنة بينها.

2. التحليل الإحصائي (Statistical Analysis): وهو يهدف إلى استخدام الإحصاءات لتحليل البيانات وتحديد العلاقات الكامنة بينها وتوقع النتائج المستقبلية.

3. التحليل الجغرافي (Geographic Analysis): وهو يستخدم لتحليل البيانات الجغرافية وفهم العلاقات بين العوامل الجغرافية والظواهر الاجتماعية والاقتصادية.

4. التحليل النفسي (Psychological Analysis): ويهدف إلى فهم العوامل النفسية التي تؤثر على تصرفات الأفراد واستخدامها لتحليل البيانات.

5. التحليل النصي (Text Analysis): ويهدف إلى تحليل البيانات النصية وفهم معانيها وتحديد العلاقات بين الكلمات والعبارات.

6. التحليل الشبكي (Network Analysis): ويهدف إلى تحليل الشبكات الاجتماعية والعلاقات بين الأفراد والمجموعات وفهم العوامل التي تؤثر عليها.

7. التحليل الجيني (Genetic Analysis): وهو يهدف إلى تحليل البيانات الجينية وتحديد العلاقات بين الجينات والأمراض والصفات الوراثية.

هناك العديد من الطرق لتحليل البيانات الطبية، ومنها:

1- التحليل الإحصائي: حيث يتم جمع البيانات ثم تحليلها باستخدام الأدوات الإحصائية المختلفة وذلك لفهم العلاقة بين المتغيرات المختلفة.

2- التحليل الكيميائي: حيث يتم تحليل العينات الطبية باستخدام أدوات كيميائية مختلفة لتحديد المركبات المختلفة الموجودة فيها.

3- التحليل الجزيئي: وهو تقنية حديثة تستخدم في تحليل البيانات الطبية بشكل دقيق وسريع، حيث يتم تحليل العينات باستخدام أدوات تقنية الحمض النووي والبروتينات.

4- التحليل الشبكي: وهو تقنية تحليل البيانات الطبية باستخدام الشبكات العصبية، حيث يتم تحليل البيانات وتدريب الشبكات على تمييز النتائج المختلفة.

5- التحليل الإشعاعي: حيث يتم استخدام الإشعاع لتحليل العينات الطبية وتحديد المركبات الموجودة فيها.

يمكن استخدام التحليل الرياضي المركب في تحليل وتجميع المعلومات الكبيرة بالطرق التالية:

1. التحليل الإحصائي المتعدد الأبعاد: يستخدم هذا النوع من التحليل لتحديد العلاقات بين عدة متغيرات في نفس الوقت، مما يسمح بفهم النتائج بشكل أفضل وتحليلها على نحو فعال.

2. التحليل الجدولي: يستخدم هذا النوع من التحليل لتجميع البيانات وتحليلها في جداول ضخمة، حيث يمكن فصل البيانات وتصنيفها ومقارنتها.

3. التحليل العاملي: يستخدم هذا النوع من التحليل لتحليل البيانات المتعلقة بأكثر من متغير، والتعرف على العلاقات بين المتغيرات المختلفة.

4. التحليل الشبكي: يستخدم هذا النوع من التحليل لتحليل الصور والبيانات الضخمة، حيث يتم إنشاء نماذج الشبكات للبيانات لتسهيل التحليل.

باستخدام هذه الأساليب المختلفة، يمكن تحليل البيانات بشكل أفضل وتجميعها في تصورات تتناسب مع الحاجة المعينة.

هناك العديد من الأساليب التي يمكن استخدامها لتحليل البيانات النصية الضخمة ، ومن بينها :

1- التحليل الإحصائي: حيث يتم تطبيق أساليب الإحصاء على البيانات النصية لتحليلها واستخلاص المعلومات الهامة منها.

2- التعلم الآلي: يستخدم هذا الأسلوب تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتحليل البيانات النصية واستخلاص المعلومات الهامة منها.

3- التصنيف والتجميع: يتم استخدام هذه الأسلوب لتصنيف وتجميع البيانات النصية حسب محتواها وموضوعها.

4- التحليل اللغوي: يستخدم هذا الأسلوب لتحليل اللغة الطبيعية المستخدمة في البيانات النصية واستخلاص المعلومات الهامة منها.

5- التحليل الشبكي: يتم استخدام هذا الأسلوب لتحليل وتصور العلاقات والارتباطات بين الكلمات والعبارات المستخدمة في البيانات النصية.

تقنيات التحليل المستخدمة في البيانات الضخمة تشمل:

1- التعلم الآلي (Machine Learning): وهي تقنية تستخدم في تحليل البيانات الضخمة للتنبؤ بالنتائج واستخراج الأنماط والتصنيف.

2- التحليل الإحصائي (Statistical Analysis): وهي تقنية تستخدم في تحليل البيانات الضخمة للتعرف على العلاقات بين البيانات وتحديد الانحرافات الإحصائية.

3- التحليل الجغرافي (Geospatial Analysis): وهي تقنية تستخدم في تحليل البيانات الضخمة المتعلقة بالمواقع الجغرافية لتحديد الاتجاهات والأنماط الجغرافية.

4- التحليل النصي (Text Analysis): وهي تقنية تستخدم في تحليل البيانات الضخمة للتعرف على الأنماط النصية والمفردات الأكثر استخداماً.

5- التحليل الشبكي (Network Analysis): وهي تقنية تستخدم في تحليل البيانات الضخمة للتعرف على العلاقات والاتصالات بين العناصر المختلفة في البيانات.

أساسيات الرياضيات:
1. الأعداد الصحيحة والكسور والأعداد العشرية.
2. الجبر ومفاهيمه، مثل العلاقات والمتغيرات والمعادلات.
3. الهندسة الأساسية، مثل الأشكال الهندسية والمسطحات والأجسام الهندسية.
4. التحليل الرياضي، مثل الكسور الجزئية والتفاضل والتكامل والإحصاء.
5. الأرقام المركبة، مثل الأعداد التخيلية والمعادلات التفاضلية والشبكات.

أساسيات الإحصاء:
1. جمع البيانات وتنظيفها وتحويلها إلى بيانات ذات أغراض إحصائية.
2. الوصف الإحصائي للبيانات، مثل الأوساط والمتوسط والانحراف المعياري والترددات النسبية.
3. الاختبارات الإحصائية، مثل اختبار الفرضية واختبارات الفرق بين المجموعات.
4. العلاقات الإحصائية، مثل الارتباط الملحوظ والارتباط الخطي والإرشاد المتعدد.
5. النماذج والتنبؤات الإحصائية، مثل التحليل الشبكي والعوامل المؤثرة والتنبؤ بالمستقبل.