داده کاوی (Data Mining) چیست؟ مراحل و کاربردها

در این مقاله قصد داریم به طور جامع به این سوال پاسخ دهیم که داده‌ کاوی (Data Mining) چیست؟ در دنیای امروزی که به شدت داده‌محور شده است، حجم عظیمی از اطلاعات پیرامون ما وجود دارد. در حالی که وجود این حجم انبوه داده‌ها می‌تواند ما را به اطلاعات بیشتر و بینش‌های دقیق‌تر نزدیک کند، اما همزمان چالش‌هایی را نیز ایجاد می‌کند. هرچه داده‌های بیشتری در دسترس باشند، زمان و تلاش بیشتری برای یافتن دانش مورد نیاز لازم خواهد بود.

به همین دلیل است که علم داده (data science) و داده کاوی (Data Mining) اهمیت پیدا می‌کنند. در این مقاله، به بررسی همه جنبه‌های داده کاوی از جمله تعریف آن، مراحل انجام آن، تکنیک‌های داده کاوی، مزایای آن، ابزارهای مرتبط و کاربردهای آن می‌پردازیم. هدف ما این است که پس از خواندن این مقاله، درک روشنی از داده کاوی و اهمیت آن در دنیای مدرن داشته باشید. جدول زیر کاربردهای داده‌ کاوی در برخی از صنایع را نشان می ‌دهد:

داده‌ کاوی چیست؟

داده کاوی (Data Mining) فرآیندی است که طی آن، حجم عظیمی از داده‌ها و اطلاعات مورد تجزیه و تحلیل قرار می‌گیرند تا از دل این داده‌ها، دانش مفید استخراج شود. این دانش به سازمان‌ها کمک می‌کند تا مشکلات خود را حل کنند، روندهای آینده را پیش‌بینی کنند، ریسک‌ها را مدیریت و کاهش دهند و فرصت‌های جدیدی را بیابند. در این فرآیند، داده کاوی به نوعی شبیه به استخراج معدن است؛ در هر دو، ماینرها به دنبال مواد ارزشمند از دل انبوهی از مواد اولیه هستند.

داده کاوی شامل یافتن الگوها، شناسایی ناهنجاری‌ها، و کشف همبستگی‌ها در داده‌هاست. این الگوها به سازمان‌ها و محققان کمک می‌کنند تا به اطلاعاتی مفید و کاربردی دست یابند. داده کاوی فرآیندی جامع و چندبخشی است که شامل بخش‌های متنوعی می‌شود؛ به گونه‌ای که برخی از این بخش‌ها، همچون آمار، ممکن است گاهی با خود داده کاوی اشتباه گرفته شوند. آمار بخشی از فرآیند داده کاوی (Data Mining) است و در ادامه‌ی مقاله به مقایسه این دو خواهیم پرداخت.

همچنین، داده کاوی و یادگیری ماشین، هر دو زیرمجموعه‌های مهم علم داده به شمار می‌آیند. داده کاوی گاه با عنوان کشف دانش در پایگاه داده‌ها نیز شناخته می‌شود.

سایت techtarget.com در مورد داده کاوی(Data Mining) چیست؟ چنین گفته است:

“منظور از داده‌ کاوی به زبان ساده فرآیند تحلیل مجموعه‌داده‌های بزرگ برای کشف الگوها و روابطی است که با کمک آنها می‌توان مشکلات کسب‌وکار را حل کرد. این فناوری با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته، به سازمان‌ها کمک می‌کند تا روندهای آینده را پیش‌بینی کرده و تصمیمات هوشمندانه‌تری بگیرند. داده کاوی که به عنوان بخش مهمی از علم داده شناخته می‌شود، در فرآیند کشف دانش از داده‌ها (KDD) نقش بسیار کلیدی دارد. امروزه با رشد انفجاری داده‌ها و توسعه انباره‌های داده، اهمیت و کاربرد داده کاوی بیشتر از قبل شده است. متخصصان این حوزه با ترکیب مهارت‌های برنامه‌نویسی، آماری و تحلیلی، داده‌ها را پردازش و تفسیر می‌کنند تا اطلاعات ارزشمندی برای پیش‌بینی نتایج، شناسایی تقلب، بهینه‌سازی فرآیندها و درک بهتر کاربران به دست آورند.”

مراحل دیتا ماینینگ

برای اینکه بهتر بدانیم داده‌ کاوی چیست و چگونه به کسب‌وکارها کمک می‌کند، بیایید به مراحل مختلف این فرآیند نگاه کنیم:

1. درک نیازهای تجاری
   ابتدا باید وضعیت فعلی کسب‌وکار و اهدافی که می‌خواهد به آن برسد، به‌طور دقیق مشخص شود. این مرحله پایه‌ای برای تعریف موفقیت و تعیین اهداف پروژه است.
2. شناخت داده‌ها
   در این مرحله، نوع داده‌های مورد نیاز برای حل مسئله شناسایی و جمع‌آوری می‌شود. درک درست از داده‌ها و ساختارشان برای موفقیت پروژه ضروری است.
3. آماده‌سازی داده‌ها
   برای اینکه داده‌ها قابل استفاده باشند، ابتدا باید مشکلات احتمالی آنها مانند تکراری بودن یا ناقص بودن، حل شود. سپس داده‌ها به فرمتی مناسب برای تجزیه‌وتحلیل تبدیل می‌شوند.
4. مدل‌سازی
   با استفاده از الگوریتم‌های مختلف، داده‌ها مدل‌سازی شده و الگوهای میان آنها شناسایی می‌شوند. این مدل‌ها چندین بار تست می‌شوند تا مطمئن شویم بهترین مدل انتخاب شده است.
5. ارزیابی مدل
   در این مرحله ارزیابی می‌شود که آیا مدل ساخته‌شده می‌تواند به کسب‌وکار در حل مسئله یا دستیابی به هدف مورد نظر کمک کند یا خیر. در صورت نیاز، این مرحله تکرار می‌شود تا به نتیجه‌ی بهتری برسیم.
6. استقرار مدل
   پس از تایید مدل، نتایج و بینش‌های ارزشمند آن به افرادی که مسئول تصمیم‌گیری هستند ارائه می‌شود تا بتوانند بر اساس آن‌ها تصمیمات مؤثرتری بگیرند.

این مراحل داده کاوی به ما کمک می‌کند تا به بینش‌های مفید دست پیدا کنیم و داده‌ها را به ابزاری قدرتمند برای حل مسائل و رشد کسب‌وکارها تبدیل کنیم.

مزایای داده‌ کاوی (Data Mining)

در دنیای امروز که با حجم وسیعی از داده‌ها روبه‌رو هستیم، داده کاوی به ما کمک می‌کند تا از این اطلاعات به بهترین نحو بهره‌برداری کنیم. در اینجا به برخی از مهم‌ترین مزایای داده کاوی اشاره می‌کنیم:

• جمع‌آوری اطلاعات قابل اعتماد
  داده‌ کاوی به شرکت‌ها کمک می‌کند تا داده‌های با کیفیت و قابل اعتماد جمع‌آوری کنند که می‌تواند به تصمیم‌گیری‌های مؤثر منجر شود.
• راه‌حلی کارآمد و مقرون به صرفه
  این فرآیند به عنوان یک راه‌حل مؤثر در مقایسه با سایر روش‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها شناخته می‌شود، زیرا به کاهش هزینه‌ها و افزایش بهره‌وری کمک می‌کند.
• ایجاد تغییرات سودآوری
  داده‌ کاوی به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد که تغییرات لازم را در تولید و عملیات خود ایجاد کنند تا سودآوری بیشتری کسب کنند.
• سازگاری با سیستم‌های مختلف
  این فناوری قابلیت انطباق با سیستم‌های جدید و قدیمی را دارد و به کسب‌وکارها اجازه می‌دهد که از داده‌های موجود در ساختارهای مختلف بهره‌برداری کنند.
• تصمیم‌گیری آگاهانه
  داده‌ کاوی به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا تصمیم‌های آگاهانه‌تری بگیرند، به ویژه در زمینه‌های مالی و تجاری.
• شناسایی ریسک‌ها و فساد
  این روش می‌تواند به شناسایی ریسک‌ها و رفتارهای مشکوک در امور مالی، از جمله وام‌ها و اعتبارات کمک کند.
• ارزیابی سریع داده‌ها
  دانشمندان داده می‌توانند با استفاده از داده کاوی حجم عظیمی از داده‌ها را به سرعت تحلیل و ارزیابی کنند و به اطلاعات مفیدی دست یابند.
• کشف فساد و بهبود ایمنی محصولات
  اطلاعات به دست آمده از داده‌ کاوی می‌تواند برای کشف فساد، ساخت مدل‌های ریسک و بهبود ایمنی محصولات مورد استفاده قرار گیرد.
• ایجاد سیستم‌های پیش‌بینی
  داده‌ کاوی به دانشمندان داده این امکان را می‌دهد تا سیستم‌های خودکاری برای پیش‌بینی رفتارها و روندها ایجاد کنند و الگوهای پنهان را شناسایی کنند.

این مزایا نشان‌دهنده اهمیت و قدرت داده‌ کاوی در بهبود کارایی و اثربخشی کسب‌وکارها و تصمیم‌گیری‌های آگاهانه است.

یادگیری داده کاوی (Data Mining) را از کجا شروع کنیم؟

کاربردهای داده کاوی روزبه‌روز در حال افزایش است و همین مساله باعث شده تا این علم به یکی از مشاغل اصلی در دنیای مدرن تبدیل شود.

علاقه‌مندان به مفهوم داده کاوی باید ابتدا با مباحث گوناگونی مثل آمار، روش‌های مختلف نمونه برداری، توزیع آماری و بسیاری از تئوری‌های مختلف در این زمینه آشنایی داشته باشند. برای فعالیت در این زمینه لازم هست روی مفاهیم و آموزش ریاضیات هوش مصنوعی توجه ویژه ای داشته باشیم چون تمام مراکز و سازمان‌ها در دنیای مدرن به استخراج داده‌ها و تحلیل آنها در حوزه خود نیاز دارند.

همچنین مشاهده یک دوره deep learning و یادگیری ماشین با پایتون هم اهمیت ویژه‌ای دارد. اگر دوست دارید مفاهیم پیچیده داده کاوی را به زبان ساده، قدم به قدم، با زبان ساده و با مثال‌های کاربردی یاد بگیرید، آموزش علم داده با پایتون دیتایاد فرصت مناسبی برای شماست.

مهارت‌های مورد نیاز در داده‌ کاوی (Data Mining)

برای ورود به دنیای داده‌ کاوی و تجزیه و تحلیل داده‌ها، باید در چند زمینه کلیدی دانش و مهارت داشته باشید. در اینجا به مهم‌ترین پیش‌نیازها اشاره می‌کنیم:

• جبر خطی
  درک مفاهیم جبر خطی برای کار با داده‌ها و تحلیل‌های ریاضی ضروری است. این علم به شما کمک می‌کند تا ساختار و روابط داده‌ها را بهتر بفهمید.
• هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  آشنایی با اصول هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به شما امکان می‌دهد تا الگوریتم‌ها و مدل‌های پیچیده را در تحلیل داده‌ها به کار بگیرید.
• تحلیل آماری
  تسلط بر آمار به شما کمک می‌کند تا نتایج تحلیل‌ها را تفسیر کنید و الگوهای موجود در داده‌ها را شناسایی نمایید.
• ساختار داده‌ها و الگوریتم‌ها
  درک ساختار داده‌ها و الگوریتم‌های مختلف به شما این امکان را می‌دهد که داده‌ها را به شکل مؤثری پردازش کنید.
• بازیابی داده‌ها و پایگاه داده
  یادگیری نحوه بازیابی و مدیریت داده‌ها در پایگاه‌های داده، یکی از مهارت‌های اساسی برای کار با داده‌هاست.
• توانایی حل مسئله
  مهارت‌های حل مسئله به شما کمک می‌کند تا چالش‌های مختلفی که ممکن است در تجزیه و تحلیل داده‌ها با آن‌ها مواجه شوید، برطرف کنید.

زبان‌های برنامه‌نویسی:

• R: این زبان به دلیل قدرت بالا در تحلیل دقیق و کار با داده‌های آماری، بسیار محبوب است. R می‌تواند به خوبی با زبان‌های برنامه‌نویسی دیگر مانند جاوا و C تعامل داشته باشد.
• Python: این زبان به طور گسترده‌ای در داده‌ کاوی و یادگیری ماشین استفاده می‌شود. محبوبیت Python به خاطر کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های متنوع آن است. همچنین، Python برای پروژه‌های بزرگ مناسب بوده و اگر با برنامه‌نویسی شی‌گرا آشنا باشید، یادگیری آن برای شما آسان‌تر خواهد بود. برای یادگیری زبان برنامه نویسی پایتون، پیشنهاد ما دوره پایتون سایت دیتایاد هست.

با داشتن این دانش و مهارت‌ها، شما می‌توانید به طور مؤثری در زمینه داده‌ کاوی فعالیت کنید و به تحلیل‌های دقیقی دست یابید.

آینده داده‌کاوی (Data Mining)

با ادامه رشد حجم داده‌ها، آینده داده‌ کاوی روشن است. تکنیک‌های استخراج در نتیجه پیشرفت‌های تکنولوژی تغییر کرده‌اند، همانطور که سیستم‌هایی که اطلاعات مفید را از داده‌ها استخراج می‌کنند، تغییر کرده‌اند. پیش از این، تنها شرکت‌هایی مانند ناسا می‌توانستند از ابررایانه‌های خود برای بررسی داده‌ها استفاده کنند، زیرا هزینه ذخیره‌سازی و محاسبه داده‌ها بسیار گران بود.

شرکت‌ها اکنون در حال آزمایش یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و یادگیری عمیق در دریاچه‌های ابری داده (cloud-based data lakes) هستند.

اینترنت اشیا و فناوری‌های پوشیدنی، افراد و ابزارها را به ماشین‌های تولید داده تبدیل کرده‌اند که قادر به تولید دانش بی‌نهایت در مورد افراد و سازمان‌ها هستند. به این ترتیب کسب و کارها می‌توانند حجم عظیمی از داده‌ها را جمع‌آوری، ذخیره و تجزیه و تحلیل کنند.

راه حل‌های تجزیه و تحلیل ابری، دسترسی به حجم عظیمی از داده‌ها و قدرت پردازش را برای کسب و کارها آسان‌تر و مقرون به صرفه‌تر می‌کند. رایانش ابری به کسب وکارها این امکان را می‌دهد که به سرعت داده‌ها را از سیستم‌های فروش، بازاریابی، اینترنت، تولید و موجودی انبار، در میان انبوهی از منابع، دریافت کرده و در راستای اهداف و نیازهای خود پردازش کنند.

چه نوع ابزارهای داده‌ کاوی وجود دارد؟

همانطور که مهندسان همیشه متذکر شده‌اند “از ابزار مناسب برای کار مناسب استفاده کنید”، در اینجا مجموعه‌ای از ابزارها و تکنیک‌هایی که عملکردهای داده کاوی متنوعی را در اختیار تحلیلگران داده قرار می‌دهند، معرفی می‌کنیم.

هوش مصنوعی

سیستم‌های هوش مصنوعی عملکردهای تحلیلی را انجام می‌دهند که مشابه هوش انسانی عمل می‌کنند، مانند یادگیری، برنامه‌ریزی، حل مسئله و استدلال.

یادگیری قواعد همبستگی

این مجموعه ابزار که آنالیز سبد بازار نیز نامیده می‌شود، به دنبال پیدا کردن روابط بین متغیرهای موجود در مجموعه داده می‌باشد. به عنوان مثال، یادگیری قوانین همبستگی می تواند تعیین کند که کدام محصولات اغلب با هم خریداری می شوند (مثلا یک گوشی هوشمند و یک قاب محافظ).

خوشه بندی

این فرآیند مجموعه‌های داده را به مجموعه‌ای از زیر کلاس‌های معنادار، که به عنوان خوشه‌ها شناخته می‌شوند، تقسیم می‌کند. این فرآیند به کاربران کمک می‌کند تا ساختار طبیعی یا گروه‌بندی درون داده‌ها را درک کنند.

طبقه بندی

این تکنیک آیتم‌های خاصی را در یک مجموعه داده به دسته‌ها یا کلاس‌های هدف مختلف اختصاص می‌دهد. هدف از این تکنیک توسعه پیش‌بینی‌های دقیق برای هر مورد مشخص از داده‌ها در کلاس هدف است.

تجزیه و تحلیل داده‌ها

فرآیند تجزیه و تحلیل داده‌ها، متخصصان را قادر می‌سازد تا اطلاعات دیجیتال را ارزیابی کرده و آن را به هوش تجاری مفید تبدیل کنند.

پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها

این تکنیک، داده‌ها را به شکلی بهینه برای تجزیه و تحلیل و پردازش بیشتر تبدیل می‌کند. آماده‌سازی شامل فعالیت‌هایی مانند شناسایی و حذف خطاها و داده‌های مفقود یا تکراری است.

ذخیره‌سازی داده‌ها

انبار داده شامل مجموعه گسترده‌ای از داده‌های تجاری است که کسب و کارها از آنها برای کمک به تصمیم‌گیری استفاده می‌کنند. ذخیره داده بخشی اساسی و ضروری در اکثر فرآیندهای داده‌ کاوی در مقیاس بزرگ است.

یادگیری ماشین

این تکنیک مرتبط با تکنیک هوش مصنوعی است که پیش‌تر ذکر شد. یادگیری ماشین یک تکنیک برنامه‌نویسی رایانه‌ای است که از احتمالات آماری استفاده می‌کند تا کامپیوترها را قادر به یادگیری بدون دخالت انسان یا برنامه‌ریزی دستی کند.

رگرسیون

تکنیک رگرسیون، طیفی از مقادیر عددی را در دسته‌بندی‌هایی مانند فروش، قیمت سهام یا حتی دما پیش بینی می‌کند. محدوده‌ها بر اساس اطلاعات بدست آمده در یک مجموعه داده خاص است.

نمونه‌های عملی داده ‌کاوی

داده کاوی ابزاری مفید و همه‌کاره برای کسب و کارهای رقابتی امروزی است. در اینجا چند نمونه داده کاوی آورده شده است که طیف وسیعی از کاربردهای آن را نشان می دهد.

بانک‌ها

داده کاوی به بانک‌ها در زمینه‌های رتبه‌بندی اعتباری و سیستم‌های ضد کلاهبرداری، تجزیه و تحلیل داده‌های مالی مشتریان، تراکنش‌های خرید و تراکنش‌های کارتی کمک می‌کند. داده کاوی همچنین به بانک‌ها این امکان را می‌دهد تا عادات و ترجیحات آنلاین مشتریان خود را بهتر درک کنند، که این امری مهم در طراحی یک کمپین بازاریابی جدید است.

مراقبت‌های بهداشتی

داده کاوی به پزشکان کمک می‌کند تا با گردآوری تاریخچه پزشکی، نتایج معاینه فیزیکی، داروها و الگوهای درمانی هر بیمار، تشخیص‌های دقیق‌تری داشته باشند. داده کاوی همچنین به مبارزه با فساد و کاهش ضایعات کمک می‌کند که خود منجر به یک استراتژی مدیریت منابع بهداشتی مقرون به صرفه‌ می‌شود.

بازاریابی

اگر تنها یک زمینه وجود داشته باشد که از داده کاوی سود ببرد، آن بازاریابی است! به هر حال، هدف و تمرکز اصلی بازاریابی، هدف قرار دادن مشتریان به طور موثر برای به حداکثر رساندن فروش است.

مطمئناً بهترین راه برای هدف قرار دادن مخاطبان این است که تا حد امکان در مورد آنها بدانید. داده کاوی به گردآوری داده‌های مربوط به سن، جنسیت، سلیقه، سطح درآمد، موقعیت مکانی و عادات هزینه‌ای کمک می‌کند تا بتوان کمپین‌های وفاداری شخصی‌سازی شده و مؤثرتری ساخت.

بازاریابی داده محور حتی می‌تواند پیش‌بینی کند که کدام مشتریان به احتمال زیاد اشتراک ایمیل یا سایر خدمات مرتبط را لغو می‌کنند. با داشتن این اطلاعات، شرکت‌ها می‌توانند اقداماتی را برای حفظ آن مشتریان قبل از اینکه فرصت خروج را پیدا کنند، انجام دهند!

خرده فروشی

خرده فروشی و بازاریابی تا حد زیادی مشابه‌اند، اما تفاوت‌های آن‌ها باعث شد که به طور جداگانه در این فهرست آن‌ها را بیان کنیم. فروشگاه‌های خرده‌فروشی و سوپرمارکت‌ها می‌توانند از الگوهای خرید برای مشخص کردن همبستگی بین محصولات و تعیین اینکه کدام اقلام باید در فروشگاه به فروش برسند و موقعیت قرارگیری آن‌ها در فروشگاه به چه صورت باشد، استفاده کنند. داده کاوی همچنین مشخص می‌کند که کدام کمپین‌ها بیشترین بازخورد را دریافت می‌کنند.

جمع‌بندی نهایی

در دنیای امروز، داده‌ها با سرعتی بی‌سابقه تولید می‌شوند و تنها در یک روز میلیون‌ها ترابایت اطلاعات توسط افراد و سازمان‌ها خلق می‌شود. این حجم عظیم داده‌ها باعث شده است که کسب‌وکارها به جای تصمیم‌گیری بر اساس حدس و تجربه، به تحلیل داده‌ها و داده کاوی روی بیاورند تا بتوانند الگوها و بینش‌های ارزشمند را از داده‌های خام استخراج کنند.

داده کاوی (Data Mining) به کمک روش‌های آماری، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، فرآیند تصمیم‌گیری در صنایع مختلف را هوشمندتر می‌کند و با شناسایی روندها و فرصت‌های پنهان، می‌تواند ارزش اقتصادی و اجتماعی قابل توجهی ایجاد کند. از بانکداری و سلامت گرفته تا بازاریابی و لجستیک، هر جایی که داده وجود دارد، داده کاوی می‌تواند به بهینه‌سازی فرآیندها و پیش‌بینی نتایج کمک کند.

ورود به این حوزه هم هیجان‌انگیز و هم چالش‌برانگیز است؛ هر روز ابزارها و فناوری‌های جدیدی برای تحلیل داده‌ها معرفی می‌شوند و حرفه‌ای‌ها باید خود را با این تغییرات هماهنگ کنند. توانایی تصمیم‌گیری مبتنی بر داده یکی از مهارت‌های کلیدی است که می‌تواند رشد و سودآوری کسب‌وکارها را به شکل چشمگیری افزایش دهد و آن‌ها را برای آینده‌ای رقابتی آماده کند.

اگر دوست دارید مفاهیم پیچیده داده کاوی را به زبان ساده و با مثال‌های کاربردی یاد بگیرید، دوره دیتا ساینس دیتایاد فرصت مناسبی برای شماست. در این دوره‌ یاد میگیرید چگونه از داده‌ها برای خلق ارزش و اتخاذ تصمیمات هوشمندانه در کسب‌وکار خود استفاده کنید.