داده کاوی

داده کاوی (Data Mining) چیست؟

داده کاوی (Data Mining) که با عنوان کشف دانش در پایگاه‌های داده هم شناخته میشه، در واقع فرآیند شناسایی الگوها و روابط جالب و معنادار در حجم وسیعی از داده‌ها هستش. در این حوزه با استفاده از ابزارهای مختلف آماری و هوش مصنوعی (مانند شبکه‌های عصبی و یادگیری ماشین) و ترکیب آنها با راهکارهای مدیریت پایگاه داده، مجموعه‌های وسیعی از داده که با عنوان Data Set شناخته میشن رو تحلیل می‌کنن.

داده‌کاوی فرایندی است که ضمن آن، حجم عظیمی از داده‌های آماری مربوط به وضعیت کسب و کار (یا هر نوع داده دیگری مثلاً داده‌های اجتماعی) آنالیز می‌شوند تا هوش تجاری را بتوان کشف کرد (هوش تجاری یا BI: به مجموعه ابزارها، برنامه‌های کاربردی و روش‌هایی گفته می‌شود که به سازمان‌ها کمک می‌کند تا داده‌ها را از منابع داخلی و خارجی گردآوری و آنها را آماده آنالیز کنند). به کمک هوش تجاری می‌توان مشکلات کسب و کار را حل کرد، خطرات را کاهش داد و فرصت‌های تازه را پیدا کرد.

داده کاوی به طور گسترده‌ای در کسب و کارها (بیمه، بانکداری، خرده فروشی)، تحقیقات علمی (نجوم، پزشکی) و امنیت ملی (تشخیص سریع مجرمین و تروریست ها) استفاده میشه.

خصوصیات اصلی داده کاوی عبارتند از:

• شناسایی خودکار الگوها
• تخمین خروجی های احتمالی
• تولید اطلاعات قابل اجرا
• تمرکز بر روی مجموعه های بزرگ داده و پایگاه داده‌ها
• داده کاوی می‌تونه به سوالاتی جواب بده که از طریق تکنیک‌های کوئری و گزارش دهی ساده امکانش وجود نداره.

مفاهیم اصولی دیتا ماینینگ

دستیابی به بهترین نتایج ممکن به کمک داده‌کاوی، نیازمند ابزارها و تکنیک‌های مختلفی است. برخی از رایج‌ترین این تکنیک‌ها در زیر آمده است:

پاک‌سازی داده (Data cleansing) یا آماده‌سازی: جایگذاری داده‌ها در چارچوبی مناسب جهت آنالیز و پردازش بیشتر. داده‌کاوی از این طریق به شناسایی اشتباهات و اطلاعات گم‌ شده و برطرف کردن اشتباهات می‌پردازد.

هوش مصنوعی (AI): به کمک این دانش می‌توان اقدامات تحلیلی مختص انسان نظیر برنامه‌ریزی، یادگیری، استدلال و حل مساله را انجام داد.

یادگیری قواعد وابستگی (Association rule learning): این ابزار که به نام آنالیز سبد بازار (Market basket analysis)‌ نیز شناخته می‌شود، به جستجوی روابط میان متغیرهای مجموعه داده‌ها (مانند شناسایی محصولاتی که غالباً یک جا خریداری می‌شوند) می‌پردازد.

خوشه‌بندی (Clustering): به بخش‌بندی مجموعه داده‌ها به طبقات کوچکتر معنادار (خوشه‌ها) گفته می‌شود. کاربران به کمک این تکنیک می‌توانند دسته‌های طبیعی یا ساختاری داده‌ها را درک کنند.

طبقه‌بندی (Classification): این تکنیک هر شیء‌ مجموعه داده را به یک دسته یا گروه هدف نسبت می‌دهد. از این تکنیک برای پیش‌بینی دقیق جایگاه هر بخش داده استفاده می‌شود.

آنالیز داده‌ها (Data analytics): فرایند ارزیابی اطلاعات دیجیتال و تبدیل آن به مجموعه داده‌های سودمند هوش تجاری است.

انبار داده‌ها (Data warehousing): مجموعه‌ایست عظیم از اطلاعات تجاری که برای تصمیم‌گیری‌های سازمان مورد استفاده قرار می‌گیرد. انبار داده‌ها یکی از بنیادی‌ترین اجزاء داده‌کاوی‌های کلان مقیاس است.

یادگیری ماشین: الگوریتم‌های یادگیری ماشین به رایانه‌ها کمک می‌کنند تا بدون نیاز به برنامه‌ریزی شدن، بر مبنای احتمالات آماری موضوعات مختلف را «یاد بگیرند».

رگرسیون (Regression)– این تکنیک بر مبنای مجموعه داده‌ها اقدام به پیش‌بینی ارزش‌های عددی مانند آمار فروش، درجه حرارت یا قیمت سهام می‌کند.

کاربرد داده کاوی در صنایع مختلف

در هر صنعت یا نظامی که کار تحلیلی انجام میشه، داده کاوی به عنوان هسته اصلی به حساب میاد.

تلکام، رسانه و تکنولوژی

با توجه به رقابت شدید امروزی، جواب پرسش‌های شما اغلب در داده‌های مربوط به مشتری نهفته است. شرکت‌های فعال در حوزه تلکام، رسانه و تکنولوژی با استفاده از مدل‌های تحلیلی می‌تونن ارتباط معناداری رو در حجم وسیعی از داده‌های مشتری پیدا کنن. با استفاده از این الگوها میشه رفتار مشتری رو پیش بینی و کمپین‌های متناسب و با هدف گذاری دقیق رو طراحی کرد.

دیتا ماینینگ در صنعت بیمه

اطلاعات تحلیلی به شرکت‌های بیمه کمک میکنه تا مشکلات پیچیده در خصوص کلاهبرداری، میزان انطباق با شرایط، مدیریت ریسک و خستگی مشتری رو حل کنن. با استفاده از تکنیک‌های داده کاوی شرکت‌ها می‌تونن به طور موثرتری قیمت محصولات رو تعیین و به روش‌های جدیدی برای ارائه محصولات رقابتی به مشتریانشان دست پیدا کنن.

کاربرد داده کاوی در صنعت آموزش

با مشاهده میزان پیشرفت دانش آموزان به صورت یکپارچه و مبتنی بر داده، آموزش دهنده‌ها می‌تونن قبل از ورود به کلاس، عملکرد دانش آموزان رو پیش بینی کنن. اینطوری میشه استراتژی هایی رو پیاده سازی کرد تا میزان تعامل دانش آموزان افزایش پیدا کنه.

داده کاوی به آموزش دهنده‌ها در دسترسی به اطلاعات دانش آموز، پیش بینی سطح دستاورد و شناسایی دانش آموزان یا گروهی از دانش آموزان که به توجه بیشتری نیاز دارن کمک می‌کنه.

Data Mining در صنعت تولید

همسو کردن برنامه‌های تامین با تقاضای پیش بینی شده برای هر کارخانه‌ای ضروریه. علاوه بر این، تشخیص زودهنگام مشکلات، تضمین کیفیت و سرمایه گذاری در ارزش آفرینی برند از اهمیت یکسانی برخوردارن. کارخانجات می‌تونن با پیش بینی استهلاک تجهیزات، فرآیندهای نگهداری رو بهبود بدن و در نتیجه کارایی خط تولید رو افزایش بدن.

بانکداری

الگوریتم‌های خودکار به بانک‌ها در زمینه درک بهتر رفتار مشتریان و کنترل میلیاردها تومان تراکنش در سیستم مالی کمک می‌کنه. داده کاوی به شرکت‌های فعال در حوزه خدمات مالی کمک می‌کنه دید بهتری روی ریسک‌های بازار داشته باشن، کلاهبرداری ها رو سریع تر تشخیص بدن و میزان انطباق با قوانین و چهارچوب‌ها رو بهتر مدیریت کنن. همه اینها باعث میشه تا عملکرد بهتری در مدیریت سرمایه‌های خودشون داشته باشن.

خرده فروشی

پایگاه‌های داده بزرگ مشتریان معمولا بینش ارزشمندی رو در خودشون مخفی کردن که دسترسی به اون می‌تونه به بهبود روابط شما، بهینه سازی کمپین‌های بازاریابی و پیش بینی فروش کمک کنه. از طریق مدل‌های داده دقیق تر، شرکت‌های خرده فروشی می‌تونین کمپین‌های هدفمندتری رو برگزار و پیشنهادات تاثیرگذار روی مشتریانشون رو پیدا کنن.

داده کاوی و شبکه اجتماعی

به کارگیری داده کاوی در شبکه‌های اجتماعی یکی از سودآورترین کاربردهای اون بوده. پلتفرم‌هایی مثل فیسبوک، تیک تاک، اینستاگرام و توییتر با استفاده از اطلاعات کاربران، علایق اونها رو شناسایی می‌کنن و اینطوری می‌تونن تبلیغات هدفمند و متناسبی رو نمایش بدن برای مثال اگر شخصی دنبال محصولی مانند نرم افزار CRM باشه مدام تبلیغات مرتبط به اون رو در شبکه های اجتماعی میبینه.

این اطلاعات همچنین برای تاثیر روی رفتار کاربر و تغییر ترجیحاتش استفاده میشه که نمونه‌ای از اون رو میشه در تبلیغ محصولی خاص یا جلب توجه به یک کاندید انتخاباتی دید. داده کاوی در شبکه اجتماعی البته به یک نگرانی بزرگ هم تبدیل شده. گزارش‌های تحقیقاتی و افشاگری‌های مختلف نشون میدن که داده کاوی اطلاعات کاربران می‌تونه شرورانه باشه.

انواع الگوریتم های داده کاوی

بطور کلی الگوریتم های داده کاوی یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت را می‌توان در 7 دسته زیر قرار داد:

• الگوریتم‌های دسته‌بندی (Classification algorithms)
• الگوریتم‌های رگرسیون (Regression algorithms)
• الگوریتم‌های بخش بندی (Segmentation algorithms)
• الگوریتم‌های وابستگی (Association algorithms)
• الگوریتم‌های تحلیل ترتیبی ( Sequence analysis algorithms)
• الگوریتم‌های سری زمانی (Time series algorithms)
• الگوریتم‌های کاهش ابعاد (Dimensional Reduction algorithms)