data mining داده کاوی چیست و چه کاربردی دارد ؟ در دنیای امروزی، اطلاعات و داده از اهمیت بسیاری بالایی برخوردار است. در همین راستا کسب‌وکارهای مختلف در هر زمینه‌ای که فعالیت داشته باشند، تلاش می‌کنند تا اطلاعات بیشتری را از مشتریان خود به دست آورند. آنها تلاش می‌کنند تا دائما با مشتریان در ارتباط بوده و اطلاعاتی را که به تحلیل رفتار آنها کمک می‌کند به دست آورند.
همین موضوع به تنهایی می‌تواند تاثیر فوق‌العاده‌ای بر کسب درآمد تجارت‌های مختلف داشته باشد. داده کاوی کاربردی یا دیتا ماینینگ یکی از روش‌هایی است که کمک می‌کند حجم عظیمی از داده‌ها مورد تحلیل و بررسی قرار بگیرند. همچنین با استخراج تعدادی الگوی تکرار شونده، برای چالش‌های موجود در مسیر، راه‌حل مناسب ارائه می‌دهند.
اما سوالی که وجود دارد این است که مفهوم data mining چیست و چه کاربردی دارد و اساسا چرا از داده کاوی استفاده می کنیم ؛ در این مقاله به تمامی این سوالت پاسخ داده و هر آنچه را که نیاز است در مورد معني data mining بدانید شرح می‌دهیم؛ با ما همراه باشید.
data mining داده کاوی چیست ؟
داده کاوی یا data mining به فارسی به معنای کاویدن معادن داده و اطلاعات است. داده کاوی به زبان ساده یعنی استخراج اطلاعات ارزشمند از میان حجم عظیمی از اطلاعات مختلف. به عبارتی دیگر می‌توان این مفهوم را نوعی روش حل مسئله در نظر گرفت که تحلیل داده‌های مختلف، الگوهای تکرار شونده را از میان آنها استخراج می‌کند. پس از آن، با پیدا کردن ارتباط میان این الگوها، برای چالش‌های روبه‌رو راه حل ارائه می‌دهد.
خدمات داده کاوی با به دست آوردن نتایج مفید و ارزشمند از اطلاعات بی استفاده، آنها را به اطلاعاتی ارزشمند تبدیل می‌کند.
در نهایت و به صورت خلاصه می‌توان عنوان کرد که روش های داده کاوی به دنبال کشف دانش درون داده‌هاست. کشف دانش درون داده‌ها یکی از مهم‌ترین و اثرگذارترین مسائلی است که در عصر ارتباطات وجود دارد. همین موضوع سبب شده تا به حوزه های مختلف داده کاوی نگاه ویژه‌ای شود.
کاربردهای data mining داده کاوی چیست ؟
شرکت‌ها و سازمان‌هایی که از مراحل داده کاوی برای تحلیل رقبا و بازار هدف خود استفاده می‌کنند، همان برندگانی هستند که می‌توانند ترندهای روز را پیش‌بینی کرده و براساس آنها استراتژی بازاریابی مناسب داشته باشند. در نهایت نیز همین شرکت‌ها هستند که می‌توانند در بازار رقابت، حرفی برای گفتن داشته و توجه کاربران و مشتریان را به خود جلب کنند.
data mining چیست چه کاربردی دارد ؟ امروزه الگوریتم های داده کاوی در زمینه‌های مختلف آموزشی، سیاسی، اقتصادی و… کاربرد داشته که در ادامه به برخی از مهم‌ترین و پرکاربردترین آنها اشاره می‌کنیم:
- سلامت عمومی: فعالیت در جهت گسترش فرهنگ بهداشت عمومی با کمترین هزینه در مناطق مختلف جهان
- حوزه آموزش: فعالیت در جهت بهبود کیفیت سیستم آموزشی و هدایت صحیح دانش آموزان
- ساخت و عمران: فعالیت در جهت تسهیل راه سازی و کاربرد الگوهای بهینه سازی شهری با توجه به افزایش جمعیت.
- مدیریت ارتباط با مشتریان (CRM): فعالیت در جهت بهبود روابط سازمان با مشتریان و در نهایت افزایش بهره‌وری.
- تحقیقات بازار خرید: شناسایی کالاهای مرتبط با سبد خرید مشتری به منظور افزایش امکان خرید آنها
داده کاوی چیست و مراحل آن کدام است ؟
تا به اینجا مفهوم data mining شرح داده و توضیح دادیم که در چه زمینه‌هایی مورد استفاده قرار می‌گیرد. حال در این قسمت از مقاله قصد داریم تا شما را با مراحل پروژه های داده کاوی به طور کامل آشنا کنیم؛ با ما باشید.
- استخراج، انتقال و ذخیره داده‌ها در پایگاه داده‌های چند بعدی
- ایجاد دسترسی برای داده‌های لایه کسب‌وکار به وسیله نرم‌افزارهای حوزه های داده کاوی
- نمایش نتایج حاصل از تحلیل داده‌ها به شکل گراف یا نمودار
تکنیک‌ها و روش‌های data mining داده کاوی چیست ؟
داده کاوی مفاهیم و تکنیک ها متنوعی دارد که شما با به کارگیری هرکدام از آنها سرعت انجام محاسبات و فضای موردنیاز در حافظه را افزایش می‌دهید. به طور کلی، تکنیک‌های چرخه داده کاوی در ۳ دسته کلی قرار می‌گیرند (یا ترکیبی از آنها).
1. طبقه بندی (Classification)
در این روش، داده‌ها بر اساس ویژگی‌های از پیش تعیین شده، برچسب‌گذاری می‌شوند. پس از آن نیز در کلاس‌های مختلف مورد استفاده قرار می‌گیرند. چرخه داده کاوی پس از مدتی می‌تواند مدل برچسب‌گذاری را درک کرده و یا استفاده از سیستم‌های یادگیری هوشمند، نمونه‌های جدید را برچسب زده و آنها را تفکیک کنند.
2. خوشه بندی (Clustering)
در این مورد، الگوریتم‌های موجود، داده‌ها و اطلاعات را براساس ماهیتی که دارند، گروه‌بندی می‌کنند. برای مثال اگر داده‌های مشتریان یک فروشگاه اینترنتی را در اختیار آن بگذارید، اطلاعات را براساس شباهت‌های موجود به خوشه‌های مختلف تقسیم‌بندی می‌کنند. شباهت‌هایی مانند سن، جنس، میزان تحصیلات و… .
3. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
همانطور که پیشتر نیز توضیح دادیم، خدمات داده کاوی به مرور زمان از طریق تبادل اطلاعات و عملیات روش کار الگوریتم‌های مختلف را درک می‌کنند. برای درک بهتری این موضوع، الگوریتمی را در نظر بگیرید که به وسیله تعامل با محیط و شبیه‌سازی آن به صورت هوشمند، به طراحی انواع مختلف فرم‌های سبد خرید می‌پردازد. در نهایت این امر نیز می‌تواند بهترین طراحی را برای مشتریان ایجاد کرده و میزان فروش و سود را به میزان قابل توجهی افزایش دهد.
نحوه کار data mining داده کاوی چیست ؟
تا به اینجا توضیح دادیم که data mining چیست کاربرد های مهم آن کدامند. در این بخش، می‌خواهیم شما را با روش کار این مفهوم به طور کامل آشنا کنیم تا درک کنید که ضرورت داده کاوی چیست و چرا باید در دنیای امروزی از آن استفاده کرد. فرآیند داده کاوی چندین مرحله مختلف را دربرمی‌گیرد؛ از بررسی داده‌های خام گرفته تا شکل‌گیری دانش‌های جدید.
1. پاک سازی داده (Data Cleaning)
فعالیت‌های مختلفی در مرحله پاکسازی داده‌ها انجام میشود که عبارتند از:
- تشخیص، حذف و اصلاح داده‌های نادرست از باینک‌های اطلاعاتی
- شناسایی قسمت‌های ناقص و نادرست داده‌ها
- اصلاح و جایگزینی داده‌ها
- و…
فعالیت‌هایی که در این مرحله انجام می‌شوند، به منظور دستیابی به درست‌ترین و دقیق‌ترین اطلاعات است؛ چراکه استفاده از اطلاعات نادرست با نتیجه‌گیری‌های اشتباهی که به دست می‌آورد، کسب‌وکار شما را با مشکل مواجه می‌کند.
2. یکپارچه سازی داده (Data Integration)
یکپارچه سازی اطلاعات می‌تواند بینشی کاملا جدید و کاربردی در مورد مشتریان، محصولات، کانال‌های بازاریابی و… را در اختیار شما قرار دهد. در نتیجه این امر است که شما یک نگرش جامع و کامل در مورد کسب‌وکار خود به دست می‌آورید. به یاد داشته باشید که بدون انجام عملیات یکپارچه سازی داده، نمی‌توانید در بازار رقابت باقی بمانید.
3. انتخاب داده (Data Selection)
در بخش انتخاب داده، شما باید اطلاعات مرتبط با تحلیل داده‌ها را انتخاب کرده و از مجموعه داده‌های جمع‌آوری شده برای تحلیل بازار استفاده کنید. به یاد داشته باشید که در این مسیر، یک انتخاب اصولی و درست، می‌تواند منجر به بهبود یادگیری استقرایی مانند سرعت یادگیری و ظرفیت منجر شود.
4. تبدیل داده (Data Transformation)
در بسیاری از موارد برای اینکه بتوانیم دقت فرآیند تجزیه و تحلیل را افزایش دهیم، باید در داده‌های خام در دسترس، تغییراتی ایجاد کنیم. یکی از تغییراتی که در این مسیر انجام میشود، فرآیند تبدیل داده‌هاست. این عملیات روش‌هایی را دربرمی‌گیرد که بر پایه ریاضی بوده و برای متغیرهایی کاربرد دارند که از شاخص‌های آماری نرمال بودن، خطی بودن، پراکندگی یکسان و… پیروی نمی‌کنند.
لازم به ذکر است که تبدیل داده نوعی روش تثبیت داده نیز محسوب میشود. در این مرحله، تمامی اده‌های انتخابی شما به فرم دیگری تبدیل می‌شوند که در نهایت بتوانید فرآیند داده کاوی را با سادگی، درستی و دقت بیشتری انجام دهید.
5. ارزیابی الگو (Pattern Evaluation)
در این بخش، الگوهای به دست آمده در بخش قبل را از جنبه‌های مختلف مورد ارزیابی قرار می‌دهیم. برخی از مهم‌ترین بخش‌های مورد ارزیابی عبارتند از:
- دقت
- صحت
- قابلیت تعمیم
- و…
6. ارائه دانش (Knowledge Representation)
خدمات داده کاوی یا data mining در نهایت به تولید دانش می‌انجامد. دانشی که در انتهاب این فرآیند در اختیار کاربران قرار می‌گیرد، کاملا مشخص و قابل فهم است. البته بسیاری از افراد برای اثرگذاری بیشتر، از روش‌های بصری نیز استفاده می‌کنند که در نهایت بتوانند به درک بهتری از داده‌ها رسیده و نتایج را مورد بررسی قرار دهند.
بررسی چالش های داده کاوی
در این بخش قصد داریم تا چالش‌ها و ضرر های داده کاوی (هرچند احتمالی) را مورد بررسی قرار دهیم.
-
مسائل مربوط به روش شناسی
چالش روش شناسی، مربوط به روش‌های داده کاوی و محدودیت‌های آن است. مشکلات و چالش‌های این چنینی با راه‌حل‌هایی مانند ارائه روش‌هایی با کمترین میزان پیچیدگی، قابل تعمیم به مسائل مختلف، قابلیت کار با حجم انبوهی از داده‌ها و… قابل حل است.
-
منظور از مسائل مربوط به کارایی در data mining داده کاوی چیست ؟
قابل حدس است که حجم داده‌های امروزی با اطلاعاتی که در گذشته وجود داشت، قابل مقایسه نیست. حجم بالای داده‌ها باعث افزایش مسايل مربوط با مقیاس‌پذیری و کارایی روش‌های داده کاوی میشود. بنابراین، به روش‌هایی نیاز پیدا میشود که بتواند داده‌های بزرگ را پردازش کند. لازم به ذکر است که در چنین شرایطی، ممکن است به جای کل مجموعه داده، از نمونه‌برداری استفاده شود.
موضوع دیگر مربوط به بروزرسانی تدریجی و برنامه نویسی موازی است. از موازی سازی برای حل مسائل مربوط به حجم و اندازه استفاده میشود. به این صورت که اگر مجموعه داده‌ها به زیرمجموعه‌هایی تقسیم شود، نتایج در آینده قابل ادغام خواهد بود.
به روز رسانی مداوم برای ادغام نتایج از طریق کاوش موازی (Parallel Mining) صورت می‌گیرد و اهمیت زیادی دارد. به این ترتیب داده‌های جدید بدون نیاز به تحلیل مجدد مجموعه داده‌ها در دسترس قرار می‌گیرند.
-
مسائل مربوط به منابع داده
در این بخش از چالش های داده کاوی نیز مسائل زیادی وجود دارد. برخی از این مسائل مربوط به تنوع داده‌ها و برخی دیگر مربوط به انباشته شدن داده‌هاست. امروزه با وجود حجم زیاد داده و اطلاعات، باز هم انسان‌ها در پی جمع‌آوری اطلاعات مختلف هستند. همچنین گسترش سیستم‌های مدیریت پایگاه داده از عواملی است که به رشد گردآوری داده‌ها کمک قابل توجهی کرده است. از سوی دیگر انواع گوناگونی از داده‌ها در گستره متنوعی از منابع ذخیره می‌شوند. بنابراین دسترسی پیدا کردن و بررسی انواع داده‌های پیچیده و متنوع نیاز به تمرکز بیشتری دارد.
ابزارهای داده کاوی برای انواع داده‌ها طیف گسترده‌ای دارد، چرا که استفاده از منابع داده و ابزارهای داده کاوی در سطح ساختاری و معنایی، چالش‌های زیادی به همراه دارد.
مزایای data mining داده کاوی چیست ؟
در کنار چالش داده کاوی ، این مفهوم از مزایایی نیز برخوردار است که در ادامه هر یک را به طور جداگانه مورد بررسی قرار می‌دهیم:
بهینه سازی محصولات و خدمات
یکی از مهم‌ترین مزایایی که دیتا ماینینگ در اختیار شما قرار می‌دهد، کمک برای افزایش کیفیت محصولات است. این کار از طریق شناخت محصولات پرفروش، محصولات سودآور، محصولات زیان ده و… صورت می‌گیرد.
شناخت مشتریان سود آور
چرا داده کاوی مهم است ؟ data mining شما کمک می‌کند تا مشتریانی را که بیشترین خرید را از شما داشته‌اند شناسایی کرده و تلاش کنید به روش‌های مختلف، آنها را به مشتریان دائمی و همیشگی خود تبدیل کنید.
شناخت مشتریان وفادار
همانطور که می‌دانید، مشتریان وفادار بزرگ‌ترین سرمایه هر کسب‌وکاری هستند. الگوریتم های داده کاوی به شما کمک می‌کنند تا دریابید قدیمی‌ترین مشتریان شما چه کسانی هستند؟ به چه کالاهایی علاقه دارند؟ به چه روش‌هایی دوست دارند خرید کنند؟ کدام کالاهاو خدمات باعث ایجاد وفاداری شده است؟ و… .
با تمامی اطلاعاتی که از طریق روش های داده کاوی به دست می‌آورید، می‌توانید مشتریان وفادار خود را نگه داشته و به تعداد آنها اضافه کنید.
شناسایی و بررسی رفتار مشتری
یکی از بزرگ‌ترین چالش‌هایی که صاحبان کسب‌وکار با آن مواجه می‌شوند، شناخت درست رفتار مشتریان است. شما باید درک درستی نسبت به مشتریان هدف خود داشته و تلاش کنید سیاست‌های سازمانی خود را با ویژگی‌های آنها تطابق دهید. در صورت موفقیت در این بخش، شما می‌توانید اطمینان داشته باشید که سایر مراحل با زحمت کمتری پشت سر گذاشته می‌شوند.
بررسی چرخه عمر مشتری
کاربردهای data mining به شما امکان می‌دهند که چرخه عمر مشتری و میزان سود به دست آمده از هر کدام را به صورت مرحله به مرحله به دست آورید.
پیش‌بینی فروش
بررسی اطلاعات و الگوهایی که در گذشته استفاده می‌کردید و الگوهای جدیدی که پیش گرفتید و در نهایت، ارتباط میان این الگوها، شما می‌توانید میزان فروش آینده خود را پیش‌بینی کنید.
data mining چیست چه عملکردی دارد؟
در قسمت‌های بالایی شما را با کاربرد data mining آشنا کرده و گفتیم که داده کاوی نوعی روش حل مسئله براساس داده‌هایی است که از پیش داریم. در ابتدای به‌کارگیری و آموزش داده کاوی شما درک می‌کنید که کسب‌وکارتان با چه مشکلاتی پیش روست. پس از یافتن مشکلات، اطلاعات ثبت شده در سازمان یا خط تولید شما دریافت میشود.
براساس تمامی این اطلاعات به دست آمده، مکانیزم‌های مرتبط با کسب‌وکار شما نیز مدلسازی می‌شوند. در نهایت هم با استفاده از روش‌های یادگیری ماشین، برای از بین بردن مشکلات سازمان، در چارچوب گزارش و نرم افزار، راه‌حل‌هایی در اختیار شما قرار می‌گیرد. با توجه به تمامی این مسايل، حل مساله به کمک فرآیند داده کاوی در 6 مرحله صورت می‌گیرد که در ادامه این 6 مرحله را بررسی خواهیم کرد.
۱. درک درست از کسب‌وکار در data mining داده کاوی چیست ؟
در این حالت، صاحب کسب‌وکار از وجود مشکل در کار خود آگاهی پیدا می‌کند اما نمی‌داند مشکل دقیقا چیست و از کجا ناشی میشود. بنابراین، مشکل خود را با متخصص داده در میان می‌گذارد. این نخستین قدم برای حل مسئله است.
۲. بررسی و درک داده‌ها
پس از اینکه اطلاعات کسب‌وکار در اختیار متخصص داده کاوی قرار گرفت، مرحله بررسی آغار میشود. این شخص با توجه بع حجم و کیفیت داده‌ها مساله مطرح شده در مرحله قبل را تعدیل می‌کند. دلیل این کار این است که نتیجه داده کاوی و بررسی انجام شده، واقع‌بینانه‌تر باشد.
۳. منظور از آماده سازی داده‌ها در data mining داده کاوی چیست ؟
در این مرحله از کا، باید داده‌ها آماده سازی و شناسایی شوند. فعالتی‌هایی که در این قسمت از کار انجام می‌شوند، عبارتند از:
- شناسایی و حذف داده‌های ناقص و اشتباه
- یکپارچه سازی مخازن متفاوت داده در کسب‌وکار
- و…
۴. مدل سازی در دیتا ماینینگ
در این مرحله از اموزش data mining ، با توجه به راهکارهای متفاوتی که پیشروی متخصصان قرار دارد، مدل‌های متفاوتی ساخته میشود. در نهایت نیز بهترین مدل از میان انبوده مدل‌های موجود انتخاب میشود.
۵. آزمایش و ارزیابی مدل
در این مرحله از کار، مدل‌های شک گرفته، مورد ارزیابی قرار می‌گیرند. در نهایت نیز یک مدل مطلوب و متناسب با مساله انتخاب میشود. پس از آن، موثربودن مدل انتخاب شده، بررسی میشود. اگر مدل انتخاب شده مناسب نباشد و به برطرف کردن مشکلات کمکی نکند، فرایند مجددا و از ابتدا تکرار میشود.
6. منظور از توسعه مدل نهایی در داده کاوی چیست data mining ؟
در صورتی که آزمایشات و ارزیابی‌ها مطلوب و رضایت بخش باشد، تعدادی راهکار و راه‌حل در قالب توسعه مدل نهایی ارائه میشود. مدل نهایی مشخص می‌کند که رفتار مجموعه در مقابل مشکلات مطرح شده باید چگونه باشد.
سخن پایانی
همانطور که تا به اینجا توضیح دادیم داده کاوی های درست و اصولی به شما کمک می‌کنند تا به درک درستی نسبت به رفتار تجارت خود در طی زمان برسید و براساس آن، آینده کاری خود را پیش‌بینی کنید. همچنین شفافیتی که تحلیل داده و داده کاوی به همراه می‌آورد به شما کمک می‌کند بتنید درست و اصولی تصمیم‌گیری کنید.
امیدواریم که در این مقاله توانسته باشیم به طور کامل درباره اینکه data mining داده کاوی چیست و چگونه انجام میشود به طور کامل پاسخ داده باشیم. اما اگر در این خصوص به مشکلی برخوردید، سوالات خود را با ما در قسمت کامنت به اشتراک بگذارید تا در سریع‌ترین زمان ممکن به آنها پاسخ دهیم. علاوه بر آن ما در لینکدین خود، پیرامون جدیدترین و تازه‌ترین اخبار حوزه‌ی تکنولوژی و فناوری صحبت خواهیم کرد. ما را در لینکدین ابرآراز دنبال کنید.
