داده کاوی (Data Mining) چیست ؟

آیا شما هم علاقه مند به آشنایی بیشتر با داده کاوی و مزایای آن هستید؟ ما در این مطلب قصد داریم کمی بیشتر درباره داده کاوی و کاربردهای آن صحبت کنیم.

داده کاوی در واقع فرایند یافتن ناهنجاری ها، الگوها و همبستگی ها در مجموعه داده های بزرگ است برای پیشبینی نتایج می باشد که امروزه بخش عظیمی از دنیای علم داده و هوش مصنوعی را تشکیل می دهد. برای این کار از تکنیک های مختلفی استفاده می شود که آشنایی با آنها می تواند اهمیت زیادی داشته باشد. از اطلاعاتی که از این طریق  به دست می آید می توان برای افزایش درآمد، کاهش هزینه ها، بهبود روابط با مشتری، کاهش خطرات و ... استفاده کرد. ما در این مطلب قصد داریم کمی بیشتر درباره این علم صحبت کنیم و اطلاعات جامع و کاملی را در این خصوص در اختیار شما قرار دهیم.

داده کاوی چیست؟

داده کاوی فرایند مرتب سازی از طریق مجموعه داده های بزرگ برای شناسایی الگوها و روابطی است که می تواند به حل مشکلات تجاری از طریق تجزیه و تحلیل داده ها کمک کند. تکنیک ها و ابزارهای داده کاوی شرکت ها را قادر می سازد تا روندهای آینده را پیشبینی کرده و تصمیمات تجاری آگاهانه تری را بگیرند.

این علم در واقع بخش کلیدی تجزیه و تحلیل داده به شمار می آید و یکی از زیرشاخه های اصلی در علم داده به شمار می آید که از تکنیک های تجزیه و تحلیل داده های پیشرفته برای یافتن اطلاعات مفید در داده ها استفاده می کند. در یک سطح جزئی تر این علم گاهی در فرایند کشف دانش در پایگاه داده برمی دارد و به عنوان یک روش علم داده برای جمع آوری، پردازش و تجزیه و تحلیل داده ها شناخته می شود. شاید برای شما جالب باشد که بدانید این علم گاهی اوقات با علم کشف دانش از پایگاه داده اشتباه گرفته می شود و این دو به جای یکدیگر نامیده می شوند ولی شما باید بدانید که این دو علم با یکدیگر تفاوت هایی دارند و به عنوان دو علم متمایز در نظر گرفته می شوند.

چرا این علم بسیار حائز اهمیت است؟

داده کاوی جز حیاتی ابتکارات تحلیلی موفق در سازمان ها و شرکت های مختلف به شمار می آید. اطلاعاتی که این علم تولید می کند می تواند در هوش تجاری، برنامه های تحلیلی پیشرفته که شامل تجزیه و تحلیل داده هستند و همچنین اپلیکیشن هایی که در لحظه اطلاعات را جمع آوری کرده و تجزیه و تحلیلی می کنند مفید باشد. دیتا ماینینگ اگر به شکل موثری انجام شود می تواند در جنبه های مختلف برنامه ریزی برای استراتژی های تجاری و مدیریت عملیات مفید و کاربردی باشد.

این مسئله شامل کارکردهای مختلف از جمله بازاریابی، تبلیغات، فروش، پشتیبانی مشتریان، مدیریت زنجیره تامین، امور مالی و منابع انسانی می شود. شاید برای شما جالب باشد که بدانید این علم در مواردی مانند تشخیص تقلب، مدیریت ریسک، برنامه ریزی امنیت سایبری و ... نیز کاربرد دارد. علاوه بر این می توانیم کاربرد آن در زندگی روزمره را نیز در استفاده از این علم در مراقبت های بهداشتی، تحقیقات علمی، ریاضیات و ... مشاهده کنیم.

آشنایی با فرایند داده کاوی

داده کاوی معمولا توسط متخصصان علم داده و BI که عملیات تجزیه و تحلیل داده را انجام می دهند صورت می گیرد ولی افراد متخصص دیگر نیز می توانند به میزان زیادی در این فرایند کمک کننده باشند. عناصر اصلی که در این علم وجود دارند شامل یادگیری ماشین، تجزیه و تحلیل آماری، مدیریت داده ها، آماده سازی داده ها برای تجزیه و تحلیل و ... می باشد. به طور کلی فرایند دیتا ماینینگ را می توان به چهار بخش تقسیم بندی کرد که شامل موارد زیر هستند:

-          جمع آوری داده ها: داده های مورد نیاز برای یک برنامه تحلیلی و تجزیه و تحلیل داده ها و دریافت نتیجه از آنها جمع آوری می شوند.

-          آماده سازی داده ها: در این مرحله مجموعه ای از عملیات ها برای آماده سازی داده ها برای تجزیه و تحلیل و استخراج دانش از داده ها انجام می شود.

-          فرایند اصلی دیتا ماینینگ: در این بخش یک متخصص داده کاوی از تکنیک های مختلفی که در این زمینه وجود دارد روی داده های آماده سازی شده استفاده می کند تا دانش مورد نیاز را از داده ها استخراج کند.

-          تجزیه و تحلیل و تفسیر اطلاعات: در بخش پایانی نیز اطلاعاتی که از داده ها استخراج شده اند تجزیه و تحلیل شده و دانش به دست آمده از آنها تفسیر می شود.

انواع تکنیک های دیتا ماینینگ

امروزه تکنیک های مختلفی را می توان برای استخراج داده ها مورد برای کاربردهای مختلف مورد استفاده قرار داد. تشخیص الگو یکی از رایج ترین تکنیک های استفاده شده برای انجام این کار می باشد. از جمله رایج ترین تکنیک هایی که در داده کاوی مورد استفاده قرار می گیرند می توان به موارد زیر اشاره کرد:

-          Association rule mining: شامل قواعدی مانند if…then هستند که ارتباط میان داده ها را در یک مجموعه داده بزرگ مشخص می کنند.

-          Classification: یکی از مهم ترین و کاربردی ترین تکنیک های دیتا ماینینگ است که عناصر موجود در یک مجموعه داده را به کلاس ها و دسته های مختلف تقسیم بندی می کند و هر یک از داده ها را به یکی از این کلاس ها اختصاص می دهد.

-          Clustering: در این تکنیک بر اساس ویژگی های مختلفی که داده ها دارند آنها را به خوشه های مختلفی تقسیم بندی می کنیم.

-          تحلیل زمانی یکی دیگر از تکنیک های داده کاوی است که در برخی از موارد مانند بازارهای مالی و ... کاربرد دارد.

مزایای مهم دیتا ماینینگ

از جمله مهمترین مزایای داده کاوی می توان به موارد زیر اشاره کرد:

-          بازاریابی و فروش بهتر در شرکت ها و کسب و کارهای مختلف

-          ارائه خدمات بهتر و مبتنی بر نیاز مشتریان به آنها

-          بهبود مدیریت زنجیره تامین سازمان ها

-          مدیریت ریسک بسیار قوی

-          کاهش هزینه ها

-          افزایش درآمد در سازمان ها و شرکت ها

کاربردهای صنعتی داده کاوی

-          فروشگاه های اینترنتی خرده فروشی که محصولات مختلف را به فروش می رسانند می توانند از تکنیک های داده کاوی برای ارائه خدمات بهتر به مشتریان استفاده کنند.

-          خدمات مالی در بانک ها و کسب و کارهای مالی

-          افرادی که در حوزه بیمه فعالیت دارند می توانند برای قیمت گذاری سیاست های مختلف بیمه از تکنیک های داده کاوی استفاده کنند.

-          بهینه سازی روند تولید کارخانه ها

-          کاربردهای مربوط به سرگرمی مانند پیشنهاد فیلم، موسیقی و کتاب