قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
التحليل الأحادي
فحص كل متغير على حدة لفهم توزيعه، النزعة المركزية والتشتت.
التحليل الثنائي
دراسة العلاقات والتفاعلات بين متغيرين لتحديد الارتباطات والتبعيات.
التحليل متعدد المتغيرات
استكشاف متزامن لثلاثة متغيرات أو أكثر لاكتشاف أنماط معقدة وتفاعلات.
تصور البيانات
تمثيل بياني للبيانات باستخدام المدرجات التكرارية، ومخططات الانتشار، ومخططات الصندوق، والخريطة الحرارية للكشف عن الرؤى.
كشف الشذوذ
تحديد القيم الشاذة والملاحظات غير المعتادة التي قد تؤثر على التحليل.
تحليل التوزيع
دراسة خصائص توزيع البيانات بما في ذلك الطبيعية، الانحراف والتفرطح.
تحليل الارتباط
قياس كمي للعلاقات الخطية بين المتغيرات المستمرة باستخدام بيرسون وسبيرمان وكيندال.
الاختزال البعدي
تقنيات مثل PCA وt-SNE لتبسيط البيانات مع الحفاظ على المعلومات الأساسية.
تحليل السلاسل الزمنية
استكشاف البيانات المرتبة زمنياً لتحديد الاتجاهات والموسميات والدورات.
تحليل البيانات الفئوية
دراسة المتغيرات النوعية باستخدام جداول الطوارئ واختبارات مربع كاي
تحليل البيانات المفقودة
تحديد وتوصيف القيم المفقودة لتحديد الأنماط والآثار.
تحليل التجميعات
التعريف الطبيعي للتجمعات في البيانات باستخدام خوارزميات مثل K-means والتجميع الهرمي.
تحليل القيم المتطرفة
دراسة منهجية للملاحظات المتطرفة لفهم طبيعتها وتأثيرها على التحليل.
تحويل البيانات
تطبيق تحويلات رياضية لتطبيع وتثبيت تباين البيانات.
تحليل المتانة
تقييم حساسية النتائج للقيم المتطرفة والافتراضات الأساسية.