ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







حزم البرامج الجاهزة والتحليل الإحصائي للبيانات

المصدر: مجلة مركز صالح عبدالله كامل للاقتصاد الاسلامي
الناشر: جامعة الازهر - مركز صالح عبدالله كامل للاقتصاد الإسلامي
المؤلف الرئيسي: الشوادفي، جمال أحمد (مؤلف)
المجلد/العدد: مج 13, ع 39
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2009
التاريخ الهجري: 1430
الشهر: رمضان - ذي الحجة / سبتمبر - ديسمبر
الصفحات: 455 - 492
ISSN: 2357-0636
رقم MD: 62487
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
قواعد المعلومات: EcoLink, IslamicInfo
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

171

حفظ في:
المستخلص: هذا البحث يستعرض أهم حزم البرامج الإحصائية الجاهزة التي يمكن استخدامها في تحليل البيانات، ومزايا وعيوب كل منها، ومواقع هذه البرامج على شبكة الإنترنت. وكذلك يستعرض إمكانية تحليل البيانات عن بعد عبر شبكة الإنترنت وأهم المواقع والبرامج التي تدعم ذلك. ونظرا لتوافر قواعد بيانات ضخمة- كتلك التي تجمعها الأقمار الاصطناعية بطريقة آلية وشبه آلية- وتعجز البرامج التقليدية عن تحليلها، فإن البحث يناقش مشكلة تحليل هذه البيانات، والبرامج المناسبة لتحليلها. ثم يبين كيف يمكن حل بعض المشاكل الإحصائية التي يتعذر حلها مباشرة باستخدام أي من الوسائل الثلاث السابقة (حزم البرامج الجاهزة- التحليل عن بعد- برامج تحليل البيانات الضخمة). وسنناقش أحد هذه المشاكل وهي مشكلة استخدام طريقة جديدة للتنبؤ بالسلاسل الزمنية باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي والمنشورة في بحث Alshawadfi (2003)، واختبار كفاءة هذه الطريقة ومقارنة أدائها مع طريقة بوكس جينكنز الشهيرة، وتوضيح قدرتها على تحليل بيانات واقعية. وقد استخلص البحث أنه يمكن تحليل البيانات المتاحة لدينا باستخدام برنامج مناسب من حزم البرامج التقليدية وفقا لظروف البحث والبرنامج والباحث. كما يمكن تحليل البيانات عن بعد عبر الإنترنت، وفي حالة البيانات الضخمة نستخدم حزم برامج التحليل الخاصة بها، وهي قليلة العدد وبعضها قيد التطوير. أما البيانات التي تتطلب طرق حديثة لمعالجتها ويصعب معالجتها باستخدام أي من الوسائل السابقة فيجب تصميم برامج مناسبة لتحليلها وفق طرق التحليل المطلوبة. وقد أوضحنا ذلك بحل مشكلة استخدام بعض طرق الذكاء الاصطناعي في تحليل السلاسل الزمنية بتصميم برنامج مناسب MATLAB Toolbox- مرفق في ملحق A- لتوليد 16000 سلسلة زمنية من نماذج ARIMA مختلفة والتنبؤ بقيمها المستقبلية بطريقتي الذكاء الاصطناعي وبوكس جينكنز مع المقارنة بين الطريقتين وتلخيص النتائج، كما تم تصميم برنامج أخر- مرفق في ملحق B- للتنبؤ بالسلاسل الزمنية باستخدام طريقة الذكاء الاصطناعي وتم استخدامه في تحليل بيانات واقعية. \

ISSN: 2357-0636