مصطلحات البرمجة بالإنجليزية ومعانيها بالعربية

تعلّم الآلة ومعالجة البيانات

• classificationاسمتصنيف، مهمة تصنيف

  مهمة يضع فيها النموذج كل مدخل ضمن فئة من مجموعة محددة، مثل تقرير ما إذا كانت رسالة بريد مزعجة أو تحديد فئة منتج في صورة.

• natural language processingاسممعالجة اللغة الطبيعية، NLP

  مجال من الذكاء الاصطناعي يعالج اللغة البشرية، ويطوّر أنظمة تقرأ النص والكلام وتفهمهما أو تترجمهما أو تلخصهما أو تولدهما.

• computer visionاسمالرؤية الحاسوبية، الإبصار الحاسوبي

  مجال في الذكاء الاصطناعي يعلّم الحواسيب فهم الصور والفيديو، مثل التعرف على الأشياء أو قراءة النص في الصور أو تتبع الحركة.

• unsupervised learningاسمتعلم غير خاضع للإشراف، تعلم دون إشراف

  نوع من تعلم الآلة يكتشف أنماطًا في البيانات من دون إجابات صحيحة أو تسميات مسبقة، مثل تجميع العملاء المتشابهين أو رصد الأحداث غير المعتادة.

• validation setاسممجموعة التحقق، بيانات التحقق

  جزء من البيانات يُستبعد من التدريب ويستخدم أثناء التطوير لمقارنة النماذج وضبط الإعدادات وتحديد وقت إيقاف التدريب.

• epochاسمحقبة تدريب، مرور تدريبي كامل

  مرور كامل واحد لعملية التدريب على مجموعة بيانات التدريب بأكملها. تدرب النماذج عادةً لعدة حقب.

• learning rateاسممعدل التعلم

  معامل فائق يحدد حجم الخطوة التي يتخذها النموذج عند تحديث معاملاته. إذا ارتفع كثيرًا أصبح التدريب غير مستقر، وإذا انخفض كثيرًا صار التدريب بطيئًا.

• hyperparameterاسممعامل فائق، معامل ضبط

  إعداد يختاره المهندسون قبل التدريب بدل أن يتعلمه النموذج من البيانات، مثل معدل التعلم أو حجم الدفعة أو عدد الطبقات.

• batch sizeاسمحجم الدفعة، حجم الحزمة التدريبية

  عدد أمثلة التدريب التي يعالجها النموذج معًا قبل تحديث معاملاته مرة واحدة.

• gradient descentاسمالانحدار المتدرج، هبوط التدرج

  طريقة التحسين الأساسية وراء التدريب: تعدّل كل معامل مرارًا بخطوات صغيرة في الاتجاه الذي يقلل الخسارة بأكبر قدر.

• underfittingاسمقصور التعلّم، عدم كفاية التعلّم

  مشكلة يكون فيها النموذج أبسط من اللازم أو لم يتدرب بما يكفي لالتقاط أنماط البيانات، فيؤدي أداءً ضعيفًا حتى على بيانات التدريب.

• precisionاسمالإحكام، دقة الإيجابيات

  من جميع الحالات التي صنفها النموذج إيجابية، النسبة التي كانت إيجابية فعلًا. يعني الإحكام المرتفع قلة الإنذارات الكاذبة.

• recallاسمالاسترجاع، معدل العثور على الإيجابيات

  من جميع الحالات الإيجابية فعلًا، النسبة التي تمكن النموذج من العثور عليها. يعني الاسترجاع المرتفع قلة الحالات الفائتة.

• F1 scoreاسمدرجة F1، مقياس F1

  رقم واحد يجمع الإحكام والاسترجاع باستخدام المتوسط التوافقي لهما. ولا يرتفع إلا عندما يكون كلا المقياسين مرتفعًا.

• benchmarkاسممعيار قياس، مجموعة معيارية للمقارنة

  مجموعة موحدة من المهام والبيانات لقياس النماذج بالطريقة نفسها، بحيث يمكن مقارنة نتائج الفرق المختلفة بإنصاف.

• transformerاسمبنية المحوّل، نموذج Transformer

  بنية شبكة عصبية ظهرت عام 2017 وتستخدم آلية الانتباه لمعالجة أجزاء التسلسل بالتوازي. وهي أساس النماذج اللغوية الكبيرة الحالية.

• layerاسمطبقة

  مستوى واحد في الشبكة العصبية، يأخذ مجموعة وحدات فيه مخرجات المستوى السابق ويحولها ثم يمررها إلى المستوى التالي.

• hallucinationاسمهلوسة النموذج، معلومة مختلقة من النموذج

  مخرج واثق لكنه زائف أو مختلق من نموذج توليدي، مثل حقيقة أو اقتباس أو مصدر أو مقطع شيفرة لا وجود له.

• context windowاسمنافذة السياق، حد السياق

  أقصى كمية نص، تقاس بالرموز، يستطيع النموذج اللغوي أخذها في الحسبان دفعة واحدة، وتشمل الطلب والوثائق وإجابته نفسها.

• generative AIاسمالذكاء الاصطناعي التوليدي

  أنظمة ذكاء اصطناعي تنشئ محتوى جديدًا، مثل النص والصور والصوت والفيديو والشيفرة، بدل الاكتفاء بتصنيف المدخلات أو توقع القيم.

• embeddingاسمتمثيل تضميني، تضمين عددي

  قائمة أعداد، أي متجه، تمثل كلمة أو جملة أو صورة أو عنصرًا آخر بحيث تتقارب العناصر المتشابهة في المعنى.

• system promptاسمتعليمات النظام، موجّه النظام

  تعليمات تُعطى لنموذج المحادثة قبل بدء الحوار لتحدد دوره وقواعده ونبرته وحدوده في الرسائل اللاحقة.

• RAGاختصارالتوليد المعزز بالاسترجاع، RAG

  اختصار للتوليد المعزز بالاسترجاع: تبحث المنظومة أولًا في مجموعة وثائق عن مقاطع ذات صلة، ثم تقدمها إلى نموذج لغوي كبير ليصوغ الإجابة.

• annotationاسموسم البيانات، إضافة تعليقات توضيحية

  عمل إضافة تسميات أو ملاحظات إلى بيانات خام، مثل رسم مربعات حول الأجسام في الصور أو تحديد موضوع كل جملة، كي تستخدم في التدريب أو التقييم.

• preprocessingاسمالمعالجة المسبقة، التهيئة المسبقة للبيانات

  خطوات تنظيف البيانات الخام وإعدادها قبل أن يستخدمها النموذج، مثل حذف التكرارات وملء القيم المفقودة وتغيير حجم الصور أو تطبيع النص.

• reinforcement learningاسمالتعلم المعزز

  نوع من تعلم الآلة يتعلم فيه وكيل بالتجربة والخطأ، فيتخذ أفعالًا داخل بيئة ويتلقى مكافآت أو عقوبات بحسب النتائج.

• clusteringاسمالتجميع العنقودي، التجميع

  مهمة تعلم غير خاضع للإشراف تجمع العناصر المتشابهة من دون تسميات محددة مسبقًا، مثل تقسيم العملاء بحسب أنماط التسوق.

• weightsاسمأوزان النموذج، أوزان الشبكة العصبية

  القيم المتعلمة على وصلات الشبكة العصبية، وتحدد قوة تأثير كل مدخل في الطبقة التالية؛ وتمثل مجتمعة ما تعلمه النموذج.

• activation functionاسمدالة التنشيط

  دالة رياضية بسيطة تطبق على خرج كل وحدة في الشبكة العصبية، وتضيف اللاخطية التي تمكّن الشبكة من تعلم أنماط معقدة.

• backpropagationاسمالانتشار العكسي

  طريقة لحساب مقدار مساهمة كل وزن في خطأ الشبكة العصبية، بتمرير الخطأ من طبقة الخرج عائدًا نحو المدخلات.

• attentionاسمالانتباه

  آلية تمكّن النموذج من تحديد أجزاء مدخله الأشد صلة بكل جزء، ومنحها وزنًا أكبر عند إنشاء الخرج.

• ground truthاسمالحقيقة المرجعية، الإجابات الصحيحة المعتمدة

  الإجابات الصحيحة المتحقق منها التي تقارن بها مخرجات النموذج، وتُعد عادة بتوسيم بشري دقيق أو بقياسات فعلية.

• data augmentationاسمزيادة البيانات، توسيع بيانات التدريب

  إنشاء أمثلة تدريب إضافية بإدخال تغييرات صغيرة على أمثلة موجودة، مثل قلب الصور أو قصها وإعادة صياغة الجمل، لزيادة التنوع الذي يراه النموذج.

• confusion matrixاسممصفوفة الالتباس

  جدول يبين، لكل فئة حقيقية، عدد الأمثلة التي أسندها النموذج إلى كل فئة، فيكشف الفئات التي يخلط بينها.

• cross-validationاسمالتحقق المتقاطع

  طريقة تقييم تقسّم البيانات إلى أجزاء، وتدرب على جميعها عدا جزء واحد لاختباره، ثم تكرر العملية حتى يستخدم كل جزء للاختبار.

• regularizationاسمالتنظيم، تقنيات الحد من فرط التكيّف

  تقنية تحد من تعقيد النموذج أثناء التدريب لتقليل فرط التكيّف وتحسين أدائه على بيانات جديدة.

• pretrainingاسمالتدريب المسبق

  مرحلة التدريب الأولى والأكبر، يتعلم فيها النموذج أنماطًا عامة من كمية ضخمة من البيانات غير الموسومة غالبًا قبل تكييفه لمهام محددة.

• temperatureاسممعامل الحرارة، درجة العشوائية

  إعداد يتحكم في مقدار عشوائية مخرجات النموذج التوليدي؛ القيم المنخفضة تعطي إجابات أكثر توقعًا وتركيزًا، والعالية أكثر تنوعًا وإبداعًا.

• prompt engineeringاسمهندسة الموجهات، تصميم التعليمات للنموذج

  ممارسة تصميم الموجهات واختبارها وتحسينها كي يقدم النموذج مخرجات دقيقة ومفيدة ومتسقة لمهمة معينة.

• few-shot promptingاسمالتوجيه بأمثلة قليلة، التلقين بأمثلة قليلة

  إدراج بضعة أمثلة محلولة لمهمة داخل الموجه ليحاكي النموذج النمط في مدخل جديد من دون تدريب إضافي.

• transfer learningاسمالتعلم بالنقل

  إعادة استخدام ما تعلمه نموذج من مهمة أو مجموعة بيانات كنقطة بداية لمهمة أخرى ذات صلة بدل تدريب نموذج من الصفر.

• base modelاسمنموذج أساسي

  نموذج أكمل التدريب المسبق فقط، قبل الضبط الدقيق أو التدريب على التعليمات؛ يواصل النص لكنه لا يتبع التعليمات أو يدردش بموثوقية.

• CNNاختصارشبكة عصبية تلافيفية (CNN)

  اختصار لشبكة تحرك مرشحات متعلمة صغيرة عبر الصورة لاكتشاف أنماط مثل الحواف والأنسجة والأشكال.

• object detectionاسماكتشاف الكائنات

  مهمة رؤية حاسوبية تحدد الأجسام في صورة أو فيديو، وتعين فئتها مثل سيارة أو شخص وموقعها غالبًا بمربع إحاطة.

• tokenizerاسممُجزّئ الرموز، مجزئ النص إلى رموز

  مكوّن يقسم النص إلى رموز ويحولها إلى أرقام يقرأها النموذج، ثم يحول أرقام مخرجاته إلى نص.

• sentiment analysisاسمتحليل المشاعر

  مهمة في معالجة اللغة تحدد الرأي أو الشعور في نص، مثل كون مراجعة منتج إيجابية أو سلبية أو محايدة.

• fairnessاسمالإنصاف، العدالة بين الفئات

  هدف أن يعامل النموذج المجموعات المختلفة بإنصاف، مثل تقارب معدلات الخطأ أو القبول بين الجنسين والأعمار والمناطق.

• convergeفعليتقارب، يصل إلى الاستقرار أثناء التدريب

  بلوغ حالة مستقرة أثناء التدريب يتوقف فيها الخسار عن الانخفاض بصورة ذات معنى ولا يضيف التدريب مزيدًا من الفائدة.

• class imbalanceاسماختلال توازن الفئات

  حالة تضم فيها مجموعة البيانات أمثلة لبعض الفئات أكثر بكثير من غيرها، مثل 990 معاملة سليمة مقابل 10 احتيالية.

• data leakageاسمتسرّب البيانات إلى التدريب، تسرّب معلومات التقييم

  خطأ تدخل فيه إلى التدريب معلومات لن تكون متاحة عند التنبؤ، مثل أمثلة الاختبار أو بيانات مستقبلية، فتبدو النتائج أفضل من حقيقتها.

• state-of-the-artصفةالأحدث والأفضل في المجال

  أفضل نتيجة أو أسلوب معروف في وقت معين، ويُقاس عادةً على معيار اختبار معروف.

• multimodalصفةمتعدد الوسائط

  قادر على التعامل مع أكثر من نوع من البيانات، مثل النصوص والصور والصوت والفيديو، كنموذج يجيب عن أسئلة حول صورة.

• AI agentاسموكيل ذكاء اصطناعي

  نظام مبني حول نموذج لغوي كبير يستطيع تخطيط خطوات واستخدام أدوات، مثل البحث أو الشيفرة أو برامج الشركة، لإنجاز مهمة بمساعدة بشرية محدودة.

• chain of thoughtاسمسلسلة الأفكار

  استدلال خطوة بخطوة يكتبه النموذج قبل إجابته النهائية، وقد يحسن النتائج في المسائل الحسابية والمنطقية ومتعددة الخطوات.

• vector databaseاسمقاعدة بيانات متجهية

  قاعدة مصممة لتخزين التضمينات والعثور بسرعة على أقربها إلى استعلام، ولذلك تعد مكونًا شائعًا في البحث الدلالي وأنظمة RAG.

• LoRAاختصارالتكيّف منخفض الرتبة LoRA

  اختصار للتكيّف منخفض الرتبة (low-rank adaptation): طريقة لضبط النموذج الدقيق تُبقي الأوزان الأصلية ثابتة وتدرّب مصفوفات صغيرة مضافة فقط، ما يوفر كثيرًا من الذاكرة والتخزين.

• RLHFاختصارالتعلم المعزز من الملاحظات البشرية RLHF

  اختصار للتعلم المعزز من الملاحظات البشرية (reinforcement learning from human feedback): مرحلة تدريب يرتب فيها البشر إجابات النموذج، ويتعلم نموذج مكافأة تفضيلاتهم، ثم يُضبط النموذج اللغوي الكبير ليحصل على درجات أعلى.

• knowledge distillationاسمتقطير المعرفة

  تدريب نموذج أصغر، يسمى الطالب، على تقليد مخرجات نموذج أكبر، يسمى المعلم، ليحتفظ بجزء كبير من الجودة مع سرعة وكلفة تشغيل أفضل.

• image segmentationاسمتجزئة الصور

  مهمة في الرؤية الحاسوبية تصنف كل بكسل في الصورة بحسب فئة أو كائن، فتحدد الأشكال بدقة بدل رسم مربعات تقريبية.

• bounding boxاسممربع إحاطة

  مستطيل يرسم حول كائن في صورة ويخزن إحداثياته لتحديد موضعه، وهو الناتج المعتاد لاكتشاف الكائنات.

• diffusion modelاسمنموذج الانتشار

  نموذج توليدي يتعلم إزالة الضوضاء تدريجيًا، فينشئ صورًا أو صوتًا أو فيديو جديدًا بدءًا من ضوضاء خالصة ثم يحسنها على مراحل.

• named entity recognitionاسمالتعرف على الكيانات المسماة

  التعرف على الكيانات المسماة (named entity recognition): مهمة في معالجة اللغة الطبيعية تعثر في النص على أسماء الأشخاص والمؤسسات والأماكن والتواريخ والمبالغ وما شابه، ثم تصنف كل عنصر بحسب نوعه.

• corpusاسممتن لغوي

  مجموعة كبيرة ومنظمة من النصوص أو التسجيلات الصوتية تستخدم لتدريب النماذج اللغوية أو دراسة استعمال اللغة.

• explainabilityاسمقابلية التفسير

  مدى قدرة الناس على فهم سبب إصدار النموذج تنبؤًا أو قرارًا معينًا، غالبًا بمساعدة أدوات توضح المدخلات الأكثر تأثيرًا.

• guardrailاسمضابط وقائي

  قاعدة أو فحص يحيط بالنموذج لمنع المدخلات والمخرجات الضارة أو الخارجة عن الموضوع أو غير الآمنة، مثل مرشح يحجب البيانات الشخصية من الإجابات.

• red teamingاسماختبار الفريق الأحمر

  اختبار نموذج أو نظام ذكاء اصطناعي بمحاولة متعمدة لدفعه إلى الفشل أو التصرف على نحو ضار، لاكتشاف نقاط الضعف قبل المستخدمين أو المهاجمين.

• alignmentاسممواءمة الذكاء الاصطناعي

  جعل سلوك نظام الذكاء الاصطناعي متوافقًا مع مقاصد البشر وقيمهم، بحيث يكون نافعًا وصادقًا ويتجنب الضرر؛ ويشير أيضًا إلى مجال البحث في ذلك.

• MLOpsاسمعمليات التعلم الآلي MLOps

  ممارسات وأدوات تشغيل التعلم الآلي في بيئة الإنتاج على نحو موثوق، بما يشمل إصدار نسخ للبيانات والنماذج وأتمتة التدريب والنشر ومراقبة النماذج بمرور الوقت.

• data driftاسمانحراف البيانات

  تغير البيانات التي يتلقاها نموذج منشور بمرور الوقت مقارنة ببيانات تدريبه، ما قد يؤدي تدريجيًا إلى تراجع دقة تنبؤاته.

• quantizationاسمالتكميم

  تخزين أوزان النموذج، وأحيانًا تفعيلاته، بعدد أقل من البتات، مثل 8 أو 4 بدلًا من 16، لتقليل حجمه وزيادة سرعته.

• data cleaningاسمتنظيف البيانات

  عملية اكتشاف مشكلات البيانات وإصلاحها، مثل التنسيقات الخاطئة والأخطاء المطبعية والتكرارات والقيم المفقودة، كي تصلح للتحليل.

• missing valuesاسمالقيم المفقودة

  خلايا أو حقول فارغة في مجموعة بيانات لم تسجل فيها قيمة، وتظهر عادةً على هيئة NULL أو NaN أو فراغ، ويجب التعامل معها قبل التحليل.

• outlierاسمقيمة شاذة

  قيمة بعيدة جدًا عن معظم القيم الأخرى في مجموعة البيانات، مثل طلب بقيمة 50 ألف دولار بين طلبات تقارب 40 دولارًا.

• exploratory data analysisاسمتحليل البيانات الاستكشافي

  المرحلة الأولى من التحليل، حيث تلخص مجموعة البيانات وترسمها لفهم بنيتها واكتشاف الأنماط والمشكلات وصياغة أسئلة للاختبار.

• data visualizationاسمتصوير البيانات

  عرض البيانات في رسوم ومخططات وخرائط كي يرى الناس الأنماط والمقارنات والتغيرات أسرع مما يرونها في جدول.

• KPIاختصارمؤشر أداء رئيسي، KPI

  اختصار لمؤشر الأداء الرئيسي: أحد المقاييس القليلة التي تختارها شركة أو فريق لقياس التقدم نحو أهدافه الأساسية.

• A/B testاسماختبار A/B، اختبار نسختين

  تجربة يُقسّم فيها المستخدمون عشوائيًا إلى مجموعتين، تعرض لكل منهما نسخة مختلفة من شيء ما، لقياس النسخة الأفضل أداءً.

• statistical significanceاسمدلالة إحصائية، أهمية إحصائية

  إشارة إلى أن النتيجة لا يُرجح أن تكون مفسرة بالمصادفة وحدها، ويُحكم عليها عادةً بانخفاض قيمة p عن عتبة محددة مسبقًا، مثل 0.05.

• data pipelineاسممسار معالجة البيانات، خط أنابيب البيانات

  سلسلة من الخطوات الآلية تنقل البيانات من مصادرها وتحولها ثم توصلها إلى وجهة مثل مستودع بيانات أو لوحة معلومات أو نموذج.

• ETLاختصارالاستخراج والتحويل والتحميل، ETL

  اختصار لعبارة الاستخراج والتحويل والتحميل: عملية أخذ البيانات من الأنظمة المصدرية وتنظيفها وإعادة تشكيلها ثم تحميلها إلى مستودع بيانات.

• meanاسمالمتوسط الحسابي، الوسط الحسابي

  القيمة الناتجة عن جمع كل الأعداد في مجموعة ثم قسمة المجموع على عددها؛ وهو المعنى المعتاد لكلمة «متوسط».

• medianاسمالوسيط، القيمة الوسطى

  القيمة الوسطى بعد ترتيب البيانات؛ وإذا كان عدد القيم زوجيًا فهي متوسط القيمتين الواقعتين في الوسط.

• distributionاسمتوزيع البيانات، التوزيع الإحصائي

  كيفية انتشار قيم متغير ما، بما يبيّن القيم الشائعة والنادرة ومدى تباعدها؛ وغالبًا ما يُعرض في مدرج تكراري.

• correlationاسمارتباط، علاقة ارتباطية

  علاقة بين متغيرين يميلان فيها إلى التغير معًا، وتُقاس غالبًا بمعامل من ‎-1 إلى 1، حيث يشير الصفر إلى عدم وجود علاقة خطية.

• raw dataاسمبيانات خام، بيانات أولية

  البيانات بصورتها عند جمعها أو تصديرها أول مرة، قبل أن ينظفها أحد أو يدمجها أو يلخصها.

• data sourceاسممصدر بيانات، مصدر للبيانات

  أي مكان تأتي منه البيانات، مثل قاعدة بيانات أو تطبيق أو جدول بيانات أو استبيان أو واجهة برمجة خارجية أو ملف يرسله شريك.

• duplicateاسمسجل مكرر، تكرار

  سجل يظهر أكثر من مرة في مجموعة البيانات، مثل تخزين العميل أو الطلب نفسه مرتين، ما قد يرفع الأعداد والإجماليات عن قيمها الحقيقية.

• data qualityاسمجودة البيانات، موثوقية البيانات

  مدى دقة البيانات واكتمالها واتساقها وحداثتها، وبالتالي مدى إمكان الوثوق بها عند اتخاذ القرارات.

• standard deviationاسمالانحراف المعياري، مقياس التشتت المعياري

  مقياس لمدى تشتت القيم حول المتوسط الحسابي: تشير القيمة الصغيرة إلى تقارب معظم القيم من المتوسط، والكبيرة إلى تفاوتها الواسع.

• sampleاسمعينة، عينة إحصائية

  مجموعة أصغر تُختار من مجتمع أو مجموعة بيانات أكبر وتُدرس لاستخلاص استنتاجات عن المجموعة كلها.

• trendاسماتجاه، منحى عام

  المسار العام الذي تسلكه قيمة خلال فترة زمنية، مثل الارتفاع المستمر في المبيعات، مع تجاهل التقلبات القصيرة الأجل.

• time seriesاسمسلسلة زمنية، بيانات زمنية متتابعة

  مجموعة قياسات للشيء نفسه تُسجل بترتيب زمني وعلى فواصل منتظمة، مثل الإيرادات اليومية أو زيارات الموقع كل ساعة.

• segmentاسمشريحة، مجموعة متجانسة

  مجموعة من العملاء أو المستخدمين يتشاركون خصائص معينة، مثل البلد أو الجهاز أو سلوك الشراء؛ ويعني الفعل تقسيم البيانات إلى مجموعات كهذه.

• hypothesisاسمفرضية، افتراض قابل للاختبار

  عبارة محددة قابلة للاختبار تصف ما تتوقع حدوثه وسببه، وتُدوّن قبل بدء التجربة أو التحليل.

• control groupاسممجموعة ضابطة، مجموعة التحكم

  المجموعة التي لا تتلقى التغيير الجاري اختباره، لتوضح نتائجها ما كان سيحدث في غياب ذلك التغيير.

• p-valueاسمقيمة p، القيمة الاحتمالية p

  احتمال مشاهدة نتيجة تماثل النتيجة المرصودة أو تتجاوزها تطرفًا، بافتراض عدم وجود أثر حقيقي، أي صحة الفرضية الصفرية.

• sample sizeاسمحجم العينة، عدد أفراد العينة

  عدد المشاهدات أو الأشخاص أو الوحدات الداخلة في عينة أو تجربة؛ وتنتج العينات الأكبر عادةً تقديرات أوثق.

• conversion rateاسممعدل التحويل، نسبة إتمام الإجراء

  النسبة المئوية للمستخدمين الذين ينجزون إجراءً مرغوبًا، مثل الشراء أو التسجيل، من بين كل المستخدمين الذين أتيحت لهم فرصة إنجازه.

• churnاسمتسرّب العملاء، فقدان المشتركين

  خسارة العملاء أو المستخدمين الذين يتوقفون عن استخدام منتج أو يلغون اشتراكًا خلال فترة محددة؛ وتعني أيضًا معدل حدوث ذلك.

• bar chartاسممخطط أعمدة، رسم بياني بالأعمدة

  مخطط يستخدم أعمدة مستطيلة متفاوتة الأطوال لمقارنة القيم بين فئات، مثل المبيعات حسب المنطقة أو المستخدمين حسب البلد.