أهلا بك من جديد في دورة نوليدج سيتي على استخدام Excel لتحليل البيانات. أنا كليف بروزو. أنا معلمك. وفي درس اليوم، سنتحدث عن العثور على مجموعات البيانات حتى نتمكن من إجراء بعض تحليل البيانات. دعنا نلقي نظرة على أفضل مكان للعثور على مجموعات البيانات هذه. أحد أكثر المواقع شمولاً لمجموعات البيانات في موقع يسمى kaggle.com ، و kaggle.com يتميز بمجموعات البيانات لكل ما تبحث عنه تقريبًا. وهو في الواقع ممتع للذهاب ومعرفة نوع مجموعات البيانات الموجودة هناك. على الجانب الأيسر من الشاشة عندما تذهب إلى kaggle.com، ونعم، يجب عليك التسجيل، لكنه مجاني، يمكننا النقر فوق كلمة مجموعات البيانات Datasets. وسوف يقودنا إلى جميع مجموعات البيانات التي تقع في Kaggle. هناك بعض مجموعات البيانات الشائعة، وبينما تنظر فيهم، تعرف ما إذا كنت ترى شيئًا يثير اهتمامك. هناك بعض مجموعات البيانات الشائعة. هناك بعض مجموعات البيانات التي تم عرضها مؤخرًا بمجرد دخولك إلى الموقع، مجموعات بيانات الأفلام والبرامج التلفزيونية والملابس والإكسسوارات، الاقتصاد، البرمجة اللغوية العصبية، التي تتعامل مع علم اللغة العصبي، بعض مجموعات البيانات حول السرطان، وبعض مجموعات البيانات حول COVID. وإذا لم يعجبك ما تراه، يمكنك استكشاف جميع مجموعات البيانات العامة الموجودة هناك. عندما أنقر هنا، أحصل على صفحات وصفحات، في الواقع، 152000 مجموعة بيانات مختلفة. بينما أستمر في ذلك، أستطيع أن أرى أن هناك البعض منها الذي قد أكون مهتم بهم. هناك البعض الذي قد لا يثير اهتمامي. أثناء التمرير والتمرير والتمرير، يمكنني الذهاب والعثور على مجموعة البيانات التي أحبها. كما ترى، هناك تسع صفحات على الأقل. إذا اخترت واحدة في المنتصف، أستطيع أن أرى أنهم ليسوا في أي نوع من الترتيب. يمكنني دائمًا كتابة شيء أبحث عنه إذا كنت أعرف ما أبحث عنه. ومرة أخرى أثناء استعراضهم لها ، مجموعات البيانات هذه متنوعة للغاية. هذه المجموعة من النوع الذي يثير اهتمامي، معلومات وول مارت. دعنا نلقي نظرة على ما هو موجود في مجموعة بيانات وول مارت. عندما أنقر عليه، فإنه يعطيني وصفًا لما هو موجود في مجموعة البيانات هذه بالذات، بيانات المبيعات من 45 متجرا من وول مارت. إنهم يواجهون تحديًا، ومطالب غير متوقعة، ونفد مخزونهم من العناصر. تدير وول مارت تخفيضات ترويجية على مدار العام. يسبقون الأعياد البارزة، أكبر أربعة منها هي Super Bowl عيد العمال، عيد الشكر وعيد الميلاد. الأسابيع بما في ذلك تلك العطلات ترجح خمس مرات أعلى من التقييم الخاص بغير أسابيع العطلة. مرة أخرى، لفهم ما تتعامل معه، عليك حقًا قراءة الوصف. أثناء التمرير لأسفل، يبدأ في إخباري بالمعلومات الموجودة هنا. يعطيني جميع أسماء الحقول. يخبرني أنه يعرض لي 10 من 17 عمودًا. يمكنني توسيع ذلك لتحديد جميع الأعمدة وتطبيق هذا الفلتر. احصل على نفس النوع من المعلومات، ولكن يمكنني الآن التمرير ذهابًا وإيابًا لمعرفة نوع البيانات الموجودة في مجموعة البيانات هذه. أثناء التمرير لأسفل أكثر، يعطيني بعض إحصاءات النشاط حول عدد مرات تنزيل الأشخاص لها وكم مرة شاهدها الناس. سأقوم بتنزيل مجموعة البيانات هذه وإلقاء نظرة على ما بداخلها. انقر فوق زر التنزيل، ويفتح لي ملفًا، وهنا مجموعة بيانات Walmart النظيفة. عندما أقوم بفتح مجموعة البيانات، يمكنني رؤية أن لدي جميع البيانات، وأول شيء عليك فعله هو جعل نفسك على دراية بعدد السجلات التي تتعامل معها. سآتي إلى الجانب الأيمن وانطلق إلى الأسفل لترى أن لدي 42000 صف. هذه كمية مناسبة جدًا من البيانات. أصعد إلى البداية، وهناك بعض الأشياء التي أود القيام بها قبل أن أبدأ فعليًا في الإطلاع على البيانات. رقم واحد هو أنني آخذ الصف الأول، وأقوم بتجميد الأجزاء. هذا في علامة تبويب العرض، وأقوم بتجميد الأجزاء، وأقول تجميد الصف العلوي. ما يفعله هذا بالنسبة لي هو أثناء التمرير لأسفل، لا يزال لدي عناوين. أود أيضًا أن أغلق النص، لذلك أذهب إلى علامة التبويب "الصفحة الرئيسية" وانقر على "التفاف النص" Wrap Text. وهذا يعطيني المزيد لعرض ما تمثله هذه الأعمدة. عند النظر إلى البيانات، أستطيع أن أرى أن لدي أرقام متاجر وتواريخ سواء كانت عطلة أم لا، في أي قسم يوجد، وما هي المبيعات الأسبوعية، درجة حرارة اليوم، وسعر الوقود في اليوم، فئات تخفيض السعر الخمس المختلفة، مؤشر أسعار المستهلك ومعدل البطالة والنوع والحجم، وإذا كنت لا تتذكر ما هي هذه الأشياء، يمكنك دائمًا الرجوع إلى Kaggle ومعرفة ذلك. في هذه الحالة النوع يمثل فئة من المتاجر، والحجم هو المساحة بالقدم المربع لمتجر معين. حان الوقت الآن للتوصل إلى نوع من الفرضيات لأقول بناءً على البيانات الموجودة أمامي، ما الذي يمكنني استنتاجه من البيانات المتوفرة؟ عند التفكير في الأمر، أود أن أعرف ما إذا كانت درجة الحرارة، درجة الحرارة الخارجية، لها أي تأثير على المبيعات اليومية. هل سيذهب الناس للتسوق عندما يكون الجو قارس البرودة؟ هل سيذهب الناس للتسوق عندما يكون الجو حارًا؟ دعنا نرى ما إذا كان يمكننا معرفة ذلك. مرة أخرى، سأقوم بإدراج PivotTable. أتأكد من أنني في مكان ما في هذا الجدول. أدخل PivotTable. إنه يعرف ما هو جدولي. انقر فوق "Okay" وهنا حقول PivotTable الخاصة بي. أنا مهتم بدرجة الحرارة، وأنا مهتم أيضًا بالمبيعات الأسبوعية، وهذا سيعطيني كل شيء درجات الحرارة المختلفة بالإضافة إلى التخفيضات لهذا الأسبوع. بعد ذلك، أريد اختبار فرضياتي ومعرفة ما إذا كان الأمر مهمًا بناءً على درجة الحرارة. أول شيء سأفعله هو أنني سأقيس درجة حرارتي، وسأفرز هذه البيانات، انتقل إلى علامة التبويب "الصفحة الرئيسية". أريد فرزها من الأكبر إلى الأصغر، ويبدو أن اليوم الأكثر سخونة كان أكثر بقليل من 100 درجة. الآن أود أن أكتشف، هل يتسوق الناس عندما تكون درجة الحرارة 100 درجة؟ عندما أنظر إلى كل هذه الأرقام، أرى أنه من الصعب حقًا معرفة ما إذا كان أو لا يوجد أي نوع من الأنماط. سأقوم بتطبيق بعض التنسيقات الشرطية لمجموع مبيعاتي الأسبوعية سيظهر لي ذلك بصريًا متى يتسوق الناس. أنقر فوق العمود بأكمله B. هذا هو العمود الذي أريد تنسيقه. أختار التنسيق الشرطي، وسأخوض في القواعد العلوية والسفلية ويقولون، "أعطني أعلى 10٪." أريد معرفة أعلى 10٪ من المبيعات، لذا أذهب إلى التنسيق الشرطي، والقواعد العلوية والسفلية، اختر أعلى 10٪، وتنسيقه بحيث يكون هو اللون الذي أحبه. سأختار اللون الأخضر. أنقر فوق "Okay" وعلى الفور، لا أرى أي شيء. قبل أن أصاب بالذعر، أبدأ بالتمرير لأسفل، ولن يكون الأمر حتى تصل درجة الحرارة إلى 91 درجة هل لدي مبيعات في العشرة الأوائل. ما يخبرني به ذلك هو أن الناس لا يتسوقون عندما يكون الجو شديد السخونة لأن رقمًا واحدًا فقط من هذه الأرقام، وأستمر في التمرير لأسفل، لقد حصلت على ما يزيد قليلاً عن 90 درجة. هناك الثاني. أستمر في التمرير لأسفل، 89 درجة. لذلك من أصل 112 درجة حرارة مختلفة تتراوح من 89 أو 90 درجة وما فوق، ثلاث مرات فقط كانت هناك أعداد كبيرة من المبيعات. أستمر في التمرير لأسفل والتمرير لأسفل والتمرير لأسفل. قفزت إلى ما يقرب من 88 درجة، ولدي درجة أخرى. 87 درجة، ولدي درجة أخرى. هذا خمسة فقط. 87 درجة. ما يظهر لي هذا هو أنه لا يتسوق الكثير من الناس عندما يكون الجو حارًا جدًا. أثناء التمرير لأسفل عبر مجموعة البيانات، سألتقط شريط التمرير الخاص بي هنا، وعندما أدخل درجات الحرارة الأكثر اعتدالًا، سيكون لدي المزيد والمزيد من البيانات هذا في أعلى 10٪ من المبيعات. هذه مجرد طريقة واحدة يمكنني من خلالها أخذ مجموعة بيانات واختيار الفرضية ثم إثبات ما إذا كان تخميني سيكون على صواب أو خطأ. الآن أنت تعرف أين تجد مجموعات البيانات وماذا تفعل معهم بمجرد أن يكون لديك واحدة. سأراك في المرة القادمة.