أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات (2026): تم اختبارها بخبرة

يعتمد اختيار أفضل أداة لتحليل البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي على مكان تخزين البيانات وما يجب القيام به بعد الحصول على النتيجة. تُعد أداة GlobalGPT مناسبة للتحليل متعدد النماذج، بينما تُعد كل من Power BI وTableau مناسبتين لبيئات إعداد التقارير الخاضعة للضوابط التنظيمية، وتُعد أداة Julius مناسبة لاستكشاف الملفات بطريقة حوارية، أما Databricks أو Zerve فهما مناسبتان لسير العمل التقني.

يؤدي التبديل بين نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة لتنقية البيانات وترميزها وتصورها إلى إضعاف الكفاءة. ولحل هذه المشكلة على الفور، يوفر GlobalGPT مساحة عمل مركزية تغني عن الاشتراكات المكلفة والمتفرقة.

قارن بين الأدوات حسب سير العمل، ثم استخدم اختبار نموذج الترتيب الثماني أدناه لترى كيف تؤثر السجلات المكررة وعمليات استرداد الأموال والقيم المفقودة على النتيجة.

في حالة سير العمل متعدد النماذج،, GPT-6 Astra, ، وترد طرازات Claude Opus 5 وClaude Sonnet 5 وGemini 3.8 Flash في الكتالوج الحالي لطراز GlobalGPT. ويُعد طراز GlobalGPT اشتراكًا منفصلاً؛ فهو لا يُفعّل حسابًا مدفوعًا تابعًا لمزود خدمة آخر.

إن صفحة الخطة السنوية لـ GlobalGPT تُقدَّر تكلفة باقة «Basic» بـ $5.80 شهريًّا، وباقة «Pro» بـ $10.80 شهريًّا، وباقة «Unlimited» بـ $25 شهريًّا عند الدفع سنويًّا. قارن بين الالتزام المبدئي واستخدام النماذج المشمولة، لا تقتصر على المقابل الشهري الأصغر فقط.

جرب أكثر من 100 نموذج ذكاء اصطناعي على GlobalGPT

إجابة سريعة: لمحة سريعة عن أفضل أدوات تحليل بيانات الذكاء الاصطناعي

تلخص التقييمات الرأي التحريري الوارد في المراجعة الأصلية. وتقدم دراسة الحالة المكونة من ثماني خطوات الواردة أدناه فحصًا منفصلاً وقابلًا للتكرار للإجابات النموذجية.

لماذا يُعد تجزئة النماذج أكبر نقطة ألم في 2026

عند إجراء تحليل البيانات اليوم، نادراً ما يكون استخدام نموذج ذكاء اصطناعي واحد فقط كافياً. نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة جيدة في أشياء مختلفة. ومع ذلك، فإن الدفع مقابل كل منها على حدة يخلق صداعاً هائلاً:

• التكاليف المرتفعة: الاشتراك في كلود، وشاتGPT، وجوزاء تتكلف بسهولة أكثر من $60 في الشهر.
• عمليات سير العمل المعطلة: يؤدي نسخ البيانات ولصقها بين المواقع الإلكترونية المختلفة إلى إفساد تركيزك وإضاعة الوقت.
• حدود صارمة: غالبًا ما تفرض المواقع الإلكترونية الرسمية قيودًا حسب المنطقة أو حدودًا صارمة على عدد الأسئلة التي يمكنك طرحها في الساعة.

بدلاً من القتال مع علامات تبويب متعددة، يتجه المحترفون نحو منصات موحدة حيث يمكنك الوصول إلى كل الذكاء الاصطناعي من الدرجة الأولى في مكان واحد.

مراجعات متعمقة: أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات

اختر أداةً بناءً على مكان تخزين بياناتك، والنتيجة التي تحتاجها، ومن سيستخدم هذه النتيجة.

1. جلوبال جي بي تي تي

1-ملخص الجملة الأولى: GlobalGPT هي منصة ذكاء اصطناعي متكاملة تتيح لك التبديل بين أكثر من 100 من أفضل الموديلات (مثل Claude Opus 5 و Gemini 3.1 Pro) لتحليل البيانات دون تكاليف عالية.

ملاحظات عملية مستمدة من المراجعة الأصلية: لقد اختبرنا ذلك من خلال الانتقال بسلاسة من Claude 4.6 لكتابة كود بايثون المعقد، ثم الانتقال إلى GPT-5.4 لكتابة تقرير الأعمال النهائي. لقد أزال تمامًا متاعب إدارة علامات التبويب والحسابات المختلفة.

في حالة سير العمل متعدد النماذج، تحقق مما إذا كان النموذج الثاني قادرًا على إعادة إنتاج حسابات النموذج الأول انطلاقًا من نفس المصدر. العينة الخاضعة للرقابة الواردة أدناه تختبر الإجابة، وليست اتصالًا ببيانات مؤسسية. الـ دليل طراز ChatGPT ودليل سير العمل الخاص بـ GlobalGPT يمكن أن تساعدك في إعداد أسئلة توجيهية لتلك المقارنة.

الميزات الرئيسية:

• أكثر من 100 موديل في مكان واحد: يمكنك الوصول إلى GPT-6 Astra وClaude Opus 5 وGemini 3.1 Pro وغيرها.
• تبديل سلس: تنقّل بين نماذج النصوص والصور والفيديو على الفور.
• لا توجد أقفال منطقة: يمكنك الوصول إلى الذكاء الاصطناعي من الدرجة الأولى من أي مكان في العالم.

الإيجابيات والسلبيات:

• المزايا: إمكانية مقارنة الطرز بسهولة في مساحة عمل واحدة. ولا تزال الطلبات المميزة تخضع للخطة المحددة وقواعد الرصيد.
• السلبيات: يتطلب من المستخدمين معرفة النموذج الأفضل لمهمتهم المحددة.

الأسعار: * تبدأ الباقة الأساسية بحوالي $5.8 تيرابايت 5.8 شهريًا.

• الخطة الاحترافية (تتضمن أدوات فيديو/صور مثل سورا 2 برو) تبلغ $10.80 شهريًّا مع الفوترة السنوية؛ راجع الرصيد الحالي والأدوات المؤهلة.

2. مل ذكي

1-ملخص الجملة الأولى: إن ML Clever هي أداة من الدرجة الأولى لتحويل جداول البيانات إلى مخططات ورؤى واضحة دون الحاجة إلى كتابة أي كود SQL.

ملاحظات عملية مستمدة من المراجعة الأصلية: طلبنا منه تحليل ورقة مبيعات وهمية، وقام على الفور بإنشاء مخطط بياني نظيف مع شرح أسبابه خطوة بخطوة.

قبل اختيار ML Clever، تحقق مما إذا كان بإمكانك فحص الاستعلام أو عملية التحويل الكامنة وراء الإجابة، والحفاظ على القيم المفقودة، وتصدير نتيجة يمكنك التحقق منها.

الميزات الرئيسية:

• تحويل النص إلى لغةQL: يكتب استعلامات قاعدة البيانات تلقائياً بناءً على أسئلتك الإنجليزية البسيطة.
• المنطق الشفاف: إنه يوضح لك بالضبط كيف حصلت على الإجابة، وبناء الثقة.
• المخططات البيانية التلقائية: يختار أفضل نوع مخطط لبياناتك تلقائيًا.

الإيجابيات والسلبيات:

• الإيجابيات: مثالي للمستخدمين غير التقنيين؛ من السهل الوثوق بالنتائج.
• السلبيات: مقيدة حالياً بأنواع الملفات التي يمكنك تحميلها.

الأسعار: فريميوم (الفئة المجانية متاحة، والخطط المدفوعة غير محددة علنًا).

3. Microsoft Power BI Copilot Copilot

1-ملخص الجملة الأولى: إن Power BI Copilot هو الخيار الأفضل للشركات الكبيرة التي تستخدم بالفعل أدوات Microsoft لإنشاء لوحات معلومات آلية وآمنة.

ملاحظات عملية مستمدة من المراجعة الأصلية: لقد قام بسحب البيانات بسلاسة من نظام Microsoft البيئي الاختباري الخاص بنا وأنشأ لوحة معلومات موجزة بمجرد كتابتنا لجملة عادية.

بالنسبة لـ Power BI، ابدأ بنموذج دلالي محدد بدقة وسعة مناسبة. تأكد من أن المقاييس والملخصات التي تم إنشاؤها تستخدم التعريفات التجارية المقصودة.

الميزات الرئيسية:

• الاندماج العميق: يعمل بشكل مثالي مع Azure وMicrosoft 365.
• مرئيات مدفوعة بالموجّهات: أخبره بما يجب رسمه، وسيقوم بإنشاء التقرير.
• أمن المؤسسات: يحافظ على أمان بيانات الشركة وفقًا لقواعد مايكروسوفت.

الإيجابيات والسلبيات:

• الإيجابيات: رائعة للشركات الكبرى؛ حوكمة قوية للبيانات.
• السلبيات: النتائج جيدة فقط بقدر جودة نموذج بياناتك الحالي؛ منحنى تعلم عالٍ.

متطلبات برنامج Copilot: المتطلبات الأساسية الحالية لشركة مايكروسوفت يتطلب توفر سعة مدفوعة الأجر مؤهلة، ومنطقة مدعومة، وإعدادات مساحة العمل/المستأجر الممكّنة. ولا يمثل ترخيص المستخدم من فئة Pro وحده التكلفة الكاملة لـ Copilot.

4. Tableau Pulse

1-ملخص الجملة الأولى: يستخدم Tableau Pulse برنامج Einstein AI لإنشاء قصص تفاعلية جميلة وتفاعلية من بياناتك تلقائيًا.

ملاحظات عملية مستمدة من المراجعة الأصلية: بدلًا من التحديق في الأرقام المملة، أعطانا Tableau Pulse تحديثًا بأسلوب موجز الأخبار عن مقاييس الاختبار، مما يجعلها سهلة القراءة للغاية.

في Tableau Pulse، قارن ملخص المقياس بتعريفه الأساسي ومعايير التصفية المرتبطة به. فلا يكون التفسير الواضح مفيدًا إلا عندما يصف المقياس الصحيح.

الميزات الرئيسية:

• أينشتاين للذكاء الاصطناعي: يعطي رؤى استباقية قبل أن تسأل حتى.
• السرد القصصي السياقي: تحوّل الأرقام الصعبة إلى جمل سهلة القراءة.
• لا إعادة بناء لوحة العدادات: تحديثات الرؤى بسلاسة دون كسر المخططات القديمة.

الإيجابيات والسلبيات:

• الإيجابيات: صور جميلة؛ رائعة لمشاركة قصص البيانات مع المديرين التنفيذيين.
• السلبيات: مكلفة للغاية بالنسبة للشركات الصغيرة.

الأسعار: يتراوح النطاق المرجعي بين $75 و$115 لكل مستخدم شهريًّا. تعتمد تكاليف Tableau على الإصدار ودور المستخدم وشروط العقد، لذا يرجى استخدام عرض أسعار خاص بالإصدار الذي تختاره عند وضع ميزانيتك.

5. جوليوس الذكاء الاصطناعي

1-ملخص الجملة الأولى: Julius AI هي أداة سهلة الاستخدام للغاية للمبتدئين لتحميل ملف بسرعة واستكشاف البيانات من خلال الدردشة.

ملاحظات عملية مستمدة من المراجعة الأصلية: لقد قمنا بتحميل ملف CSV بسيط، وعرضت شركة Julius AI على الفور تنظيف البيانات واقترحت ثلاث طرق مختلفة لتصورها.

بالنسبة لـ Julius، استخدم ملفًا صغيرًا يحتوي على إجابات معروفة وتحقق من خطوة التنظيف ومن الناتج القابل للتنزيل. احتفظ بالملف الأصلي دون تغيير للمقارنة.

الميزات الرئيسية:

• تحميل سريع للملفات: قم بإسقاط ملف وابدأ الدردشة على الفور.
• تحليل الشفرة المرئية: يعرض لك كود بايثون الدقيق الذي استخدمته للحصول على الإجابة.
• صديقة للمبتدئين: عائق منخفض للغاية أمام الدخول.

الإيجابيات والسلبيات:

• الإيجابيات: استكشاف سريع للغاية؛ رائع للمهام المخصصة السريعة.
• السلبيات: قيود صارمة على حجم الملفات التي يمكنك تحميلها.

الأسعار: قارن بين الباقات المجانية والمدفوعة من حيث حجم الملفات، والحد الأقصى لعدد الرسائل، وميزات التحليل قبل اختيار Julius.

6. داتابريكس للذكاء الاصطناعي

1-ملخص الجملة الأولى: Databricks الذكاء الاصطناعي هو محرك المهام الشاقة المصمم لمهندسي البيانات الذين يتعاملون مع كميات هائلة من بيانات التعلم الآلي.

ملاحظات عملية مستمدة من المراجعة الأصلية: لقد اختبرنا مساعد الذكاء الاصطناعي الخاص به، والذي ساعدنا بسهولة في استكشاف أخطاء استعلام معقد من Apache Spark كان سيستغرق ساعات لإصلاحه يدويًا.

بالنسبة إلى Databricks، يجب إجراء الاختبار في بيئة تطوير معتمدة باستخدام بيانات وقواعد وصول تمثيلية. ويجب تنفيذ اقتراحات الكود ومراجعتها قبل استخدامها في مسار المعالجة.

الميزات الرئيسية:

• مساعد الذكاء الاصطناعي: يساعد المهندسين على كتابة التعليمات البرمجية وإصلاحها بشكل أسرع.
• AutoML على Spark: أتمتة نماذج التعلم الآلي على مجموعات بيانات ضخمة.
• مقياس هائل: مصممة للتعامل مع ملايين الصفوف من البيانات بسهولة.

الإيجابيات والسلبيات:

• الإيجابيات: قوة لا مثيل لها للبيانات الضخمة؛ كود شفاف للغاية.
• السلبيات: معقد للغاية بالنسبة لمستخدمي الأعمال العاديين أو المبتدئين.

الأسعار: التسعير المؤسسي القائم على الاستخدام.

7. زيرف

1-ملخص الجملة الأولى: Zerve عبارة عن مساحة عمل تعاونية حيث يمكن لفرق علوم البيانات العمل معاً باستخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي المدرك للسياق.

ملاحظات عملية مستمدة من المراجعة الأصلية: لقد أحببنا كيف سمحت Zerve للعديد من أعضاء الفريق بالبرمجة بلغة Python و R في نفس المكان، مع تدخل الذكاء الاصطناعي لاقتراح التحسينات.

بالنسبة لـ Zerve، تحقق من قابلية التكرار وتسليم المهام بين أعضاء الفريق: هل يمكن لمحلل آخر إعادة تشغيل سير العمل وتحديد المدخلات والتحويلات والافتراضات؟

الميزات الرئيسية:

• الوكلاء الواعون بالسياق: يفهم الذكاء الاصطناعي المشروع المحدد الذي تعمل عليه.
• متعدد الاستخدامات للفرق: يدعم لغات الترميز المختلفة بسلاسة.
• السحابة المستضافة: سهولة مشاركة العمل بدون إعدادات معقدة.

الإيجابيات والسلبيات:

• الإيجابيات: رائعة للتعاون الجماعي؛ خطة Pro معقولة التكلفة.
• السلبيات: لا تزال ناشئة؛ حيث لا تزال قابلية التوسع للمؤسسات العملاقة في طور النمو.

الأسعار: صفحة Zerve بتاريخ 18 سبتمبر يُدرج البرنامج "Pro" بسعر $25 لكل مستخدم شهريًّا في قسم «الأسئلة الشائعة»، و$18.75 لكل مستخدم شهريًّا في عرض الخصم السنوي. احرص على الإبقاء على فترة الفوترة محددة؛ حيث تُظهر الصفحة مبالغ متضاربة للرصيد المجاني، لذا تأكد من الرصيد المتاح في حسابك.

أفضل أدوات تحليل بيانات الذكاء الاصطناعي حسب حالة الاستخدام المحددة

يعتمد تحديد “أفضل” أداة حقًّا على الشخص الذي يقوم بالكتابة. وفيما يلي توزيعها حسب المستخدم:

• أفضل ذكاء اصطناعي لفرق العمل والتسويق: * أدوات مثل نبض تابلو و برنامج Power BI Copilot التجريبي رائعة للمديرين الذين يحتاجون إلى تقارير سريعة ومرئية للوحة المعلومات.
  
  
  • بالنسبة لفرق التسويق، استخدموا نموذجًا لصياغة شرح، ثم قارنوه بالتقرير الفعلي والتعاريف التجارية.
• أفضل ذكاء اصطناعي للطلاب والأبحاث الأكاديمية: يُعد Julius AI رائعًا للمساعدة السريعة في حل الواجبات المنزلية ومسح الملفات.
  
  
  • تعد GlobalGPT هي الفائز الواضح هنا بسبب خطتها الأساسية $5.8، مما يسمح للطلاب بالوصول إلى نماذج باهظة الثمن مثل Claude Opus 5 للأغراض البحثية دون أن تفلس.
• أفضل ذكاء اصطناعي لعلماء البيانات المتقدمين: * يجب على المهندسين الذين يعملون مع Python و R وقواعد بيانات SQL الضخمة أن يميلوا إلى داتابريكس الذكاء الاصطناعي أو زيرف.

كيفية اختيار أداة تحليل بيانات الذكاء الاصطناعي المناسبة

قد يؤدي اختيار الأداة غير المناسبة إلى إهدار المال وإحباط الموظفين. اتبع هذه الخطوات البسيطة لاتخاذ القرار الصحيح: بالنسبة لمطالبات إعداد التقارير المستندة إلى المستندات، استكشف طرازات GlobalGPT وClaude من شركة GlobalGPT وأدلة المستندات وقم بمقارنة كل تفسير ببياناتك الأصلية.

• الخطوة 1: تحقق من حجم بياناتك. هل تقوم بتحميل ورقة Excel صغيرة (استخدم ML Clever) أم تتصل بقاعدة بيانات سحابية ضخمة (استخدم Databricks)؟
• الخطوة 2: تقييم مهاراتك الفنية. إذا كنت لا تعرف كيفية البرمجة، فاختر أداة تتميز بوظائف “تحويل النص إلى SQL”. أما إذا كنت خبيرًا في لغة Python، فاختر أداة تتيح لك الاطلاع على الكود بشكل واضح.
• الخطوة 3: انظر إلى ميزانيتك. تتقاضى الأدوات المؤسسية رسومًا على كل مستخدم، وهو ما يزيد من التكلفة بسرعة. إذا كانت الميزانية محدودة، فابحث عن المنصات الموحدة التي تقدم نماذج متعددة مقابل رسم واحد ثابت منخفض.
• الخطوة 4: التحقق من الأمان. تأكد من أن أداة الذكاء الاصطناعي التي تختارها لا تستخدم بيانات شركتك الخاصة لتدريب نماذجها العامة.

اختبار قابل للتكرار: ثمانية طلبات اصطناعية

في 14 سبتمبر 2026، قمنا بتجربة نفس مهمة الطلب الاصطناعي المكونة من ثمانية صفوف باستخدام «أسترا» و«Gemini 3.8 Flash» عبر واجهة المستخدم النصية (CLI) لـ«GlobalGPT». واستخدم كل منهما نفس القواعد وحدًا أقصى للإجابة يبلغ 500 كلمة. ولم نقم بإعادة تشغيل أي إجابة تم إرجاعها بهدف تحسين درجتها. وقد تم اختلاق البيانات المدخلة لأغراض التقييم ولم تتضمن أي بيانات خاصة بالعملاء.

أرجعت Gemini 3.8 Flash الإجمالي الصحيح المعروف $275 وحافظت على ترتيب البريد الإلكتروني غير المحسوب بدلاً من اعتباره صفرًا. وقد اجتازت جميع الفحوصات الخمس في هذه العينة الواحدة. لم تُرجع Astra أي إجابة عبر واجهة CLI (رمز الخروج 1)، لذا لم تحصل على أي درجة جودة ولا يمكن إجراء مقارنة للسرعة في هذه الحالة.

مفتاح الإجابة هو $275 للإيرادات الصافية المعروفة: البحث $170، البريد الإلكتروني $75، والشبكات الاجتماعية $30. يجب أن يحل السجل A الأحدث محل السجل الأقدم؛ ويتم استبعاد الطلب C المعلق، ويظل الطلب F مجهولاً بسبب فقدان المبلغ الإجمالي الخاص به. ويجب ألا يقوم النموذج بتحويل تلك القيمة المفقودة إلى صفر دون إشعار.

كان الجزء الأكثر فائدة في إجابة Gemini هو المجموع الفرعي للبريد الإلكتروني: فقد أشار إلى “$75 + غير معروف” وأرجأ إصدار استنتاج كامل بشأن أداء القناة إلى حين تحديد المبلغ المفقود. وهذا أكثر أمانًا من تقرير مصقول مبني على رقم صفر مختلق.

وكانت عمليات الفحص الخمس هي: إزالة التكرارات من أحدث السجلات، واستبعاد المدفوعات المعلقة، وحسابات الاسترداد، والمجاميع الفرعية للقنوات، والحفاظ على القيم غير المعروفة. ويقيس هذا الاختبار التجميعي الصغير دقة الإجابات. ولا يقيس قدرات المنتج الكاملة أو حدود الاشتراك. ويشمل الوقت المبلغ عنه مسار واجهة سطر الأوامر (CLI) والمزود.

مراجعة سيارة أسترا يشرح النطاق الخاص بالطراز، وتقدم مراجعة التكلفة والجودة الخاصة بـ «كيمي K3» اختبارات تاريخية منفصلة للوثائق.

الأسئلة الشائعة

هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحل محل محل محللي البيانات تمامًا؟

كلا، لا يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحل محل محل محللي البيانات تمامًا في عام 2026. فبينما يستطيع الذكاء الاصطناعي كتابة التعليمات البرمجية وإنشاء الرسوم البيانية وتنظيف جداول البيانات على الفور، إلا أنه لا يزال يفتقر إلى سياق الأعمال. يعمل الذكاء الاصطناعي كمساعد قوي يقوم بالأعمال الشاقة، مما يسمح للبشر بالتركيز على الاستراتيجية عالية المستوى واتخاذ القرارات.

ما هو نموذج الذكاء الاصطناعي الأفضل لكتابة SQL أو Python لتحليل البيانات؟

لا يوجد نموذج SQL أو Python مثالي شامل تم تحديده في هذا الدليل. تحقق مما إذا كانت الإجابة تتعامل مع عمليات الربط، والتكرارات، وعمليات الاسترداد، والبيانات المفقودة، ثم قم بتشغيل الكود في بيئة معتمدة. يظل الكود المكتوب وفقًا للنموذج مجرد اقتراح إلى أن يتم تنفيذه فعليًّا.

هل من الآمن تحميل بيانات الشركة على منصات الذكاء الاصطناعي؟

استخدم المنتج والحساب المعتمدين لبيانات شركتك. تحقق من العقد المعمول به، وسياسة الاحتفاظ بالبيانات، وإعدادات التدريب، وضوابط الوصول؛ فمجرد إلغاء الاشتراك في التدريب لا يعني أن عملية التحميل مسموح بها أو خاصة.

هل يمكنني تحليل البيانات مجانًا باستخدام الذكاء الاصطناعي؟

نعم، العديد من الأدوات تقدم مستويات مجانية. لدى ML Clever و Julius AI نماذج مجانية للمهام الصغيرة. ومع ذلك، غالبًا ما يكون للأدوات المجانية حدود صارمة على حجم الملف والأسئلة اليومية. بالنسبة للتحليل الجاد دون تكلفة عالية، فإن المنصات الصديقة للميزانية التي تبدأ من $5.8 شهرياً تقدم أفضل حل وسط.

الخلاصة: تبسيط سير عمل بياناتك اليوم

تعتمد أفضل أداة لتحليل بيانات الذكاء الاصطناعي في عام 2026 في نهاية المطاف على سير عملك اليومي المحدد - سواء كنت بحاجة إلى تحليل جداول البيانات بدون رموز، أو إلى أمان Microsoft على مستوى المؤسسات، أو إلى توليد لغة بايثون المتقدمة. من خلال التقييم الدقيق لحجم بياناتك ومهاراتك التقنية وميزانيتك، يمكنك التوقف عن الدفع الزائد لاشتراكات البرامج المجزأة. اختر منصة موحدة تعمل على سد الفجوة بسلاسة بين البيانات الأولية ورؤى الأعمال القابلة للتنفيذ، مما يتيح لك التركيز على الاستراتيجية بدلاً من إدارة حسابات الذكاء الاصطناعي المتعددة.