في سياق تصور البيانات، تشير "مجموعة البيانات" إلى مجموعة منظمة من عناصر البيانات، والتي يمكن تحليلها ومعالجتها وتصورها للكشف عن الأنماط والاتجاهات والرؤى. غالبًا ما يتم تنظيم مجموعات البيانات في جداول، حيث تمثل الصفوف إدخالات البيانات الفردية والأعمدة التي تمثل سمات أو أبعاد كل إدخال. ومع ذلك، يمكن أن توجد أيضًا بتنسيقات أخرى، مثل الهياكل الهرمية (على سبيل المثال، XML أو JSON)، أو المصفوفات متعددة الأبعاد، أو الشبكات المعقدة (على سبيل المثال، الرسوم البيانية).
يمكن أن تتكون مجموعات البيانات من أنواع مختلفة من البيانات، بما في ذلك البيانات الرقمية (على سبيل المثال، الأعداد الصحيحة أو أرقام الفاصلة العائمة)، والفئوية (على سبيل المثال، التسميات النصية أو الرموز)، والترتيبية (على سبيل المثال، التصنيفات)، والثنائية (على سبيل المثال، صحيح/خطأ أو 1/0). ، والمؤقت (على سبيل المثال، التواريخ أو الطوابع الزمنية). اعتمادًا على بنية مجموعة البيانات ومحتواها، يمكن استخدام تقنيات وأدوات تصور مختلفة لتمثيل البيانات واستكشافها بشكل فعال، مثل المخططات الخطية، والمخططات الشريطية، والمؤامرات المبعثرة، والخرائط الحرارية، والخرائط الشجرية، ومخططات الشبكة.
ضمن منصة AppMaster no-code ، يمكن للمستخدمين إنشاء تصورات بيانات جذابة وتفاعلية من خلال الاستفادة من واجهة drag-and-drop الخاصة بالمنصة، والمكونات المخصصة، ومصممي عمليات الأعمال (BP). يتيح ذلك للمستخدمين تحويل مجموعات البيانات الأولية إلى تمثيلات مرئية غنية بالمعلومات وجذابة، والتي يمكن تضمينها في تطبيقات الويب أو الهاتف المحمول، أو مشاركتها عبر endpoints برمجة التطبيقات (API)، دون الحاجة إلى أي مهارات برمجية أو معرفة متعمقة بمكتبات وأطر التصور.
يتكامل AppMaster بسلاسة مع مصادر البيانات المختلفة، بما في ذلك قواعد البيانات العلائقية (على سبيل المثال، PostgreSQL)، بالإضافة إلى واجهات برمجة التطبيقات الخارجية وخدمات الويب، لاستيعاب مجموعات البيانات ومعالجتها في الوقت الفعلي أو على أساس مجدول. ويضمن ذلك أن تظل الرسوم المرئية التي تم إنشاؤها دائمًا محدثة وذات صلة، لأنها تتكيف ديناميكيًا لتعكس أحدث التغييرات والإضافات إلى البيانات الأساسية.
علاوة على ذلك، توفر منصة AppMaster العديد من وظائف معالجة البيانات وتحويلها المحددة مسبقًا، مما يسمح للمستخدمين بتنظيف مجموعات البيانات وتجميعها وتصفيتها وفرزها قبل تصورها. يتيح ذلك للمستخدمين التركيز على الجوانب الأكثر أهمية وإثارة للاهتمام في بياناتهم، ويساعدهم على مواجهة تحديات العمل مع مجموعات البيانات الكبيرة والصاخبة وغير المتجانسة، كما هو الحال غالبًا في تطبيقات العالم الحقيقي.
لتقييم جودة وفعالية مجموعة البيانات من حيث ملاءمتها لتصور البيانات، ينبغي النظر في عدة عوامل، بما في ذلك:
- الاكتمال: يجب أن تتضمن مجموعة البيانات جميع عناصر البيانات والسمات الضرورية المطلوبة لمهام التحليل والتصور الحالية. يمكن أن تؤدي البيانات المفقودة أو غير المكتملة إلى تصورات مضللة أو غير مفيدة، وقد تتطلب جمع بيانات إضافية، أو احتسابها، أو تقنيات دمجها للتعويض عن الفجوات.
- الدقة: يجب أن تكون مجموعة البيانات خالية من الأخطاء والتناقضات والتحيزات التي قد تشوه نتائج التحليل والتصور. يمكن تطبيق التحقق من صحة البيانات، واكتشاف الأخطاء، وطرق تحديد الهوية الخارجية للتأكد من أن البيانات دقيقة وجديرة بالثقة.
- التفاصيل: يجب أن تحتوي مجموعة البيانات على تفاصيل ودقة كافية لدعم الرؤى والمقارنات ذات المغزى، دون إرباك المشاهد أو التسبب في مشكلات في الأداء. قد تتطلب مجموعات البيانات الخشنة تحسينًا أو تفصيلًا إضافيًا، في حين قد تحتاج مجموعات البيانات الدقيقة إلى تلخيصها أو تجميعها إلى مستوى أكثر قابلية للإدارة من التفاصيل.
- الأبعاد: يجب أن تشمل مجموعة البيانات عددًا معقولاً من السمات والأبعاد، لتجنب ما يسمى "لعنة الأبعاد"، والتي يمكن أن تجعل معظم تقنيات التصور غير فعالة أو مستعصية على الحل. يمكن أن تساعد تقنيات تقليل الأبعاد واختيار الميزات في تحديد السمات الأكثر صلة بالمعلومات لأغراض التصور.
- حسن التوقيت: يجب أن تكون مجموعة البيانات حديثة وحديثة وممثلة للظاهرة قيد التحقيق، للتأكد من أن التصورات توفر رؤى دقيقة وقابلة للتنفيذ. قد يتطلب ذلك عمليات جمع البيانات وتحديثها وتحديثها بشكل مستمر، بالإضافة إلى طرق للتعامل مع البيانات المتغيرة بمرور الوقت أو الدفق أو البيانات المستندة إلى الأحداث.
يعد التصور الفعال للبيانات جانبًا مهمًا لتطبيقات البرامج الحديثة وأنظمة دعم القرار، مما يوفر للمستخدمين واجهة بديهية وتفاعلية لاستكشاف مجموعات البيانات المعقدة ومتعددة الأبعاد وتحليلها وتفسيرها. من خلال الاستفادة من إمكانات منصة AppMaster no-code ، يمكن للمطورين وخبراء المجال على حد سواء إنشاء حلول تصور بيانات قوية ومرنة وقابلة للتطوير، ومصممة خصيصًا لتناسب احتياجاتهم ومتطلباتهم الخاصة، دون الحاجة إلى برمجة واسعة النطاق أو معرفة متخصصة في علوم البيانات و التصور.
