در این مطلب می خواهیم در مورد مهمترین کاربردهای داده کاوی صحبت کنیم. اگرچه عبارت “داده‌کاوی” برای اولین‌بار در دهه 1990 استفاده شد، اما پیشرفتی است که برای مدتی طولانی وجود داشته است. قضیه بیز (که در دهه 1700 توسعه یافت) و توسعه رگرسیون نمونه‌هایی از استراتژی‌های اولیه برای شناسایی الگوها در داده‌ها هستند (1800).
در سال‌های اخیر، توسعه علم کامپیوتر و افزایش قابلیت آن، جمع‌آوری، ذخیره‌سازی و دست‌کاری داده‌ها را تسهیل کرده است، زیرا مجموعه‌های داده در هر دو سطح کمیت و پیچیدگی رشد کرده‌اند. علاوه بر این، کاوش عملی داده‌ها به دلیل پردازش غیرمستقیم و خودکار داده‌ها و سایر پیشرفت‌های علوم رایانه مانند شبکه‌های عصبی، خوشه‌بندی، الگوریتم‌های تکاملی، درختان تصمیم‌گیری و ماشین‌های بردار پشتیبان (برای اولین‌بار در دهه 1950 معرفی شد) به تدریج کارآمدتر شده است (1990).
است (1990).لیست زیر چند مورد از کاربردهای کلیدی داده کاوی را در خود جای داده است.
- آنالیز اطلاعات مالی
- آنالیز اطلاعات مخابرات
- آنالیز اطلاعات آموزشی
- آنالیز اطلاعات مصرفی مشتریان
- تقسیر داده‌های بیولوژیکی
- تفسیر داده‌های یک فروشگاه
در این مقاله به مهمترین کاربردهای داده کاوی و اینکه اصلا داده کاوی چیست می پردازیم.
داده‌کاوی چیست؟
داده‌کاوی تکنیکی برای به دست آوردن اطلاعات از منابع مختلف و تنظیم آن برای به دست آوردن بینش مفید است. در بخش‌های زیر با بسیاری از برنامه‌های داده‌کاوی که صنعت را آن‌طور که می‌شناسیم متحول می‌کنند آشنا می شوید!
شرکت‌ها در عصر مدرن نمی‌توانند در غیاب داده‌ها کار کنند. بنابراین، کسب‌وکار آنها باید با پیشرفت‌های فناوری و روندهای دیجیتالی نوظهور سازگار شود و همگام باشد تا یک قدم جلوتر از رقبای خود باقی بماند. در نتیجه، امروزه سازمان‌ها برای به‌روز ماندن، از آخرین پیشرفت‌ها در علم داده و تجزیه و تحلیل، ارزش بالایی قائل هستند. داده‌کاوی یکی از این فرایندها در حوزه علم داده است.
این امر مستلزم ارزیابی داده‌های جمع‌آوری‌شده قبلی برای استخراج اطلاعات جدید و معنی‌دار است. الگوریتم‌های پیچیده داده‌کاوی به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد تا با تقسیم‌بندی پایگاه‌های داده گسترده، کشف الگوها و پیش‌بینی نتایج رویدادها، حجم عظیمی از داده‌های خام را درک کنند.
حال بیایید به مهمترین کاربردهای داده کاوی نگاه کنیم.
کاربردهای داده‌کاوی
حوزه‌های مختلف از جمله تحقیق، تجارت، بازاریابی، فروش، توسعه محصول، آموزش و مراقبت‌های بهداشتی از تکنیک‌های داده‌کاوی استفاده می‌کنند.
هنگامی که داده‌کاوی به درستی انجام شود، با دادن اطلاعات بیشتر در مورد مصرف‌کنندگان و کمک به آنها در توسعه برنامه‌های بازاریابی بهتر و موفق‌تر که درآمد را افزایش می‌دهد و در عین حال هزینه‌ها را کاهش می‌دهد، به کسب و کارها برتری قابل توجهی نسبت به رقبای خود می‌دهد. با این حال، مجموعه گسترده‌ای از ابزارها و رویه‌ها برای ایجاد نتایج برجسته از تلاش‌های داده‌کاوی ضروری است.
آنالیز مالی
تجارت بانکی و مالی برای عملکرد صحیح به داده‌های با کیفیت بالا و قابل اعتماد متکی است. بازارهای وام ممکن است از استفاده از داده‌های مالی و کاربری سود ببرند، که می‌توانید به چند دلیل از آنها استفاده کنید: پیش‌بینی پرداخت وام و تعیین میزان اعتبار. علاوه بر این، ابزارهای داده‌کاوی چنین فعالیت‌هایی را قابل مدیریت و کارآمدتر می‌کند.
رویکردهای طبقه‌بندی برای کمک به تفکیک جنبه‌های مهمی که بر انتخاب‌های بانکی مشتریان تأثیر می‌گذارند از مواردی هستند که تصادفی یا بی‌اهمیت هستند. علاوه بر این، الگوریتم‌های خوشه‌بندی چند بعدی، مشتریانی را که عادت‌های پرداخت وام مشابهی دارند، شناسایی می‌کنند. همچنین کشف پول‌شویی و سایر جرایم مالی با استفاده از تجزیه و تحلیل داده‌ها و تکنیک‌های داده کاوی امکان پذیر است.
مخابرات و فناوری اطلاعات
با معرفی اینترنت، جهان با سرعت نگران‌کننده‌ای سریع گسترش یافته و رشد کرده است. در نتیجه، داده‌کاوی می‌تواند به شرکت‌های مهم صنعتی کمک کند تا کیفیت خدمات خود را افزایش دهند تا در بازار رقابتی باقی بمانند. تحلیل الگوی پایگاه‌های داده مکانی-زمانی می‌تواند نقش مهمی در ارتباطات سیار، محاسبات سیار، و خدمات آنلاین و اطلاعاتی، از جمله کاربردهای دیگر داشته باشد.
علاوه بر این، شما می‌توانید از روش‌هایی مانند تجزیه و تحلیل پرت برای شناسایی کاربران جعلی استفاده کنید. علاوه بر این، OLAP و ابزارهای تجسم ممکن است به مقایسه اطلاعاتی مانند رفتار گروه کاربر، سود، ترافیک داده، اضافه بارهای سیستم و غیره کمک کنند.
تشخیص و پیشگیری از نفوذ
ارتباط جهانی در اقتصاد مبتنی بر فناوری امروزی مدیران شبکه را با مشکلات امنیتی متعددی مواجه کرده است. در نتیجه، منابع شبکه می‌توانند در معرض تهدیدها و اقداماتی قرار گیرند که محرمانه بودن یا یکپارچگی آنها را به خطر می‌اندازد.
در نتیجه، شناسایی نفوذ به‌عنوان یک فعالیت داده‌کاوی حیاتی در سال‌های اخیر توسعه یافته است. این روش شامل روش‌هایی از جمله تجزیه و تحلیل ارتباط و همبستگی، تکنیک‌های تجمیع، تجسم و ابزارهای پرس و جو است که همگی ممکن است برای یافتن ناهنجاری‌ها یا انحرافات از رفتار عادی استفاده شوند، همچنین اینها به عنوان داده‌کاوی شناخته می‌شود.
خرده فروشی به عنوان یک تجارت
در بخش خرده‌فروشی سازمان‌یافته، اطلاعات زیادی وجود دارد، از جمله اطلاعات مربوط به فروش، تاریخچه خرید، تحویل محصولات، الگوهای مصرف و اطلاعات خدمات مشتری. علاوه بر این، با معرفی پلتفرم‌های تجارت الکترونیک، اندازه پایگاه‌های اطلاعاتی حتی بیشتر شده است. سیستم‌های پایگاه داده در حال ایجاد هستند و خرده‌فروشی‌های معاصر برای بهره‌گیری از بیشترین مزیت‌های داده‌کاوی ساخته می‌شوند.
تجزیه و تحلیل داده‌های چند بعدی مدیریت اطلاعات در مورد بسیاری از انواع مصرف کنندگان، کالاها، مکان‌های جغرافیایی و مناطق زمانی را تسهیل می‌کند.
علاوه بر این، تاجران آنلاین ممکن است توصیه‌های محصولی را برای افزایش درآمد فروش ارائه دهند و در عین حال موفقیت فعالیت‌های تبلیغاتی خود را نیز پیگیری کنند. در نتیجه، داده‌کاوی چندین راه را در صنعت خرده فروشی از شناسایی روند خرید تا افزایش خدمات مشتری و رضایت مشتری را ارائه می‌دهد.
آموزش عالی
از آنجایی که نیاز به آموزش عالی در سرتاسر جهان در حال افزایش است، مؤسسات آموزشی به دنبال راه‌های جدیدی برای پاسخگویی به تقاضای روبه‌رشد هستند.
به‌عنوان‌مثال، مؤسسات ممکن است از داده‌کاوی برای پیش‌بینی اینکه کدام دانش‌آموز در یک برنامه خاص ثبت‌نام می‌کند و کدام دانش‌آموز برای فارغ‌التحصیل شدن به حمایت بیشتری نیاز دارد، استفاده کنند، که به آنها امکان می‌دهد کارایی کلی مدیریت ثبت نام را بهبود بخشند.
علاوه بر این، با تجزیه و تحلیل خوب، پیش‌بینی مسیرهای شغلی دانشجویان و نمایش داده‌ها برای همه دلپذیرتر می‌شود. به این ترتیب، روش‌های داده‌کاوی ممکن است به کشف الگوهای پنهان در مجموعه داده‌های وسیع کمک کند، که به ویژه در آموزش عالی مفید است.
صنعت در حوزه انرژی
امروزه، داده‌های بزرگ حتی در صنعت انرژی نیز قابل دسترسی است، که نشان دهنده نیاز به رویکردهای داده‌کاوی مناسب برای شرایط است. در میان متدولوژی‌های پرکاربرد در کسب‌وکار، مدل‌های درخت تصمیم و یادگیری ماشین بردار پشتیبانی دو روشی هستند که به دلیل توانایی خود در ارائه راه‌حل‌های عملی برای تصمیم‌گیری و مدیریت برجسته هستند. ممکن است از طریق داده‌کاوی با تخمین خروجی‌های برق و قیمت تسویه انرژی، از جمله موارد دیگر، مزایای بهره وری بیشتری را دریافت کنید.
تفسیر داده‌های بیولوژیکی
تکنیک‌های داده‌کاوی مورد استفاده در تحقیقات بیولوژیکی در تحقیقات ژنومیک، پروتئومیکس و زیست پزشکی رایج است. رویکردهای علم داده کاربردهای زیادی دارند، از تعریف رفتار بیمار و پیش‌بینی بازدید از مطب گرفته تا کشف درمان‌های پزشکی برای بیماری‌های بیماران. آنها همچنین فواید زیادی دارند. موارد زیر نمونه‌هایی از کاربردهای داده‌کاوی در زمینه بیوانفورماتیک هستند:
- ادغام مجموعه داده‌های متنوع و پراکنده از طریق یکپارچه سازی معنایی
- تجزیه و تحلیل اتصالات و مسیرها
- استفاده از ابزارهای تجسم یافتن الگوهای ساختاری
- شبکه‌های ژنتیکی و مسیرهای پروتئینی در حال بررسی است.
سایر کاربردهای علمی
شبیه‌سازی عددی سریع در حوزه‌های علمی مانند مهندسی شیمی، دینامیک سیالات، مدل‌سازی آب و هوا و مدل‌سازی اکوسیستم، حجم عظیمی از داده‌ها را ایجاد می‌کند. داده‌کاوی قابلیت‌هایی مانند ذخیره سازی داده‌ها، آماده سازی داده‌ها، تجسم، داده کاوی مبتنی بر نمودار و سایر ابزارها و تکنیک‌های مشابه را فراهم می‌کند.
مهندسی ساخت
با استفاده از داده‌کاوی برای کشف همبستگی بین پورتفولیوها و معماری محصول، فرایند طراحی در سطح سیستم مهندسی ساخت برای ساخت سیستم‌های تولیدی استفاده می‌شود. جدای از آن، روش‌ها برای تخمین قیمت محصول و بازه‌های زمانی توسعه نیز مفید هستند.
تحقیقات جنایی
عملیات داده‌کاوی در حوزه جرم شناسی که بررسی ویژگی‌های رفتار مجرمانه است نیز مورد استفاده قرار می‌گیرد. با این حال، ابتدا باید گزارش‌های جنایی مبتنی بر متن را به فایل‌های پردازش کلمه تبدیل کنید تا بتوانید از آنها استفاده کنید. بنابراین، می‌توان با جستجوی الگوها در حجم عظیمی از اطلاعات، فرایند شناسایی جرم را آغاز کرد.
تروریسم و مبارزه با تروریسم
می‌توانید از روش‌های پیچیده ریاضی برای تعیین اینکه کدام واحد اطلاعاتی باید نقطه کانونی تلاش‌های ضد تروریسم باشد استفاده کنید. داده‌کاوی همچنین ممکن است به مسئولیت‌های اداری در اداره پلیس، مانند انتخاب محل استقرار کارکنان و نشان‌دادن جستجوها در گذرگاه‌های مرزی بین‌المللی کمک کند.
نگاهی به آینده داده کاوی
حال که کاربرد داده کاوی را به صورت دقیق مورد بررسی قرار دادیم، بیایید آینده این حوزه پر اهمیت و کلیدی را زیر ذره بین ببریم. داده کاوی یکی از علوم مهم و کلیدی دنیای هوش مصنوعی به حساب می‌آید که فرصت‌های شغلی زیادی را در خود جای داده است. سازمان‌های بزرگ و شرکت‌های کوچک دائما باید این ابزار را برای تحلیل فرآیندها و اطلاعات مجموعه خود مورد استفاده قرار دهند.
کارشناسان فعال در حوزه داده کاوی می‌توانند به راحتی نسبت به انجام پردازش‌های پیچیده و ایجاد مدل‌های هوش مصنوعی جدید اقدام نمایند. البته، ورود به این حوزه شاید در نگاه اول پروسه پیچیده‌ای به نظر برسد ولی در واقعیت خیلی دشوار نیست! با شرکت در بهترین دوره‌های آموزشی و یادگیری اصولی مباحث مورد نیاز، شما به راحتی می‌توانید کار خود در دنیای داده کاوی را شروع کنید.
معایب داده کاوی
با وجود این همه کاربرد داده کاوی، این حوزه کلیدی در دنیای هوش مصنوعی یک سری معایب ویژه را نیز در خود جای داده است. در لیست زیر می‌توانید چند مورد از مهمترین و کلیدی‌ترین معایب داده کاوی را به صورت کامل مشاهده نمایید.
- احتمال نقض حریم خصوصی افراد
- احتمال ایجاد سوگیری در داده‌ها
- وابستگی به محاسبات پیچیده
- احتمال ایجاد تفاسیر نادرست
- هزینه بالا برای پیاده سازی
همه این موارد باعث شده‌اند تا برخی از شرکت‌ها به سراغ کاربرد داده کاوی نروند. قبل از اقدام برای فعالیت در این حوزه، باید مقداری زمان با ارزش خود را صرف بررسی شرایط و مزایا و معایب این فیلد نمایید.
نقض حریم خصوصی
یکی از مهمترین نگرانی‌هایی که در مورد کاربرد داده کاوی مطرح می‌شود به نقض حریم خصوصی کاربران مربوط است. به صورت کلی، احتمال سوء استفاده از داده‌های شخصی افراد افزایش یافته و این مسئله می‌تواند تهدیدهای امنیتی مختلفی را ایجاد کند. البته، شرکت‌های فعال در این زمینه همواره از متخصصان کاربلد داخلی برای ایجاد مدل‌های داده کاوی استفاده می‌نمایند پس احتمال بروز این مشکل، خیلی زیاد نیست! اگر شما هم به استفاده از این مدل‌ها علاقه مند هستید، حتما باید مطمئن شوید که سلامتی و امنیت داده‌هایتان تضمین شده‌اند.
سوگیری در داده‌ها
نتیجه گیری برای مدل‌های هوش مصنوعی کار درستی به حساب نمی‌آید. در برخی از مواقع داده‌ها نشان دهنده یک مبحث خاص هستند ولی واقعیت طور دیگری تعریف شده است. مدل‌های هوش مصنوعی بر اساس الگوریتم‌های مطرح شده در این زمینه می‌توانند نسبت به آنالیز داده‌ها و نتیجه گیری اقدام نمایند. البته، زمانی که حجم زیادی از داده‌ها وضعیت نادرست را نشان می‌دهند، احتمال سوگیری در داده‌ها نیز بالا می‌رود. وجود داده‌های نادرست یا مغرضانه همواره باید کنترل شود. این مسئله روی کیفیت خروجی و دقت آن تا حد قابل توجهی تاثیر گذار خواهد بود.
پیچیدگی محاسباتی زیاد
اگر به کاربرد داده کاوی دقت کرده باشید، حتما متوجه هستید که این پروسه فرآیند ساده‌ای را در خود جای نداده است. مدل‌های هوش مصنوعی باید تحلیل‌های گسترده‌ای انجام دهند تا بتوانند خروجی مطلوب را ایجاد نمایند. اینجا است که پیچیدگی محاسبات افزایش می‌یابد. افزایش سطح پیچیدگی در محاسبات همواره چالش‌های گسترده‌ای را سر راه کامپیوترها قرار می‌دهد. در این شرایط احتمال سوختن و خرابی تجهیزات فنی تا حد قابل توجهی بالا خواهد رفت. در این حالت شما باید بودجه بیشتری در نظر بگیرید و تجهیزات به کار رفته در مجموعه را ارتقا دهید. عدم توجه به این مسئله چالش‌های گسترده‌ای را سر راهتان ایجاد خواهد کرد.
تفاسیر نادرست
تصمیم گیری سران یک مجموعه نباید صرفا بر اساس خروجی یک مدل الگوریتم داده کاوی باشد. همیشه که این مدل‌ها درست عمل نمی‌کنند! در برخی از مواقع خروجی ایجاد شده دقت درستی ندارد و کارشناسان باید چندین مدل مختلف را به کار گیرند تا بتوانند به نتایج مطلوبی برسند. در نظر داشته باشید که وجود تفاسیر نادرست در الگوریتم نشان دهنده ضعف آن نیست! بلکه شما باید به دنبال یک الگوریتم بهینه‌تر یا مجموعه داده‌های سازگارتر برای دریافت خروجی مطلوب باشید. در نظر گرفتن این مسئله هم می‌تواند احتمال خطا را کاهش دهد. به خاطر داشته باشید که در برخی از مواقع این تصمیم‌های غلط چندین میلیارد تومان ضرر به مجموعه وارد نموده‌اند. پس بهتر است مدل‌های داده کاوی خود را به درستی انتخاب کنید تا در این زمینه با مشکل خاصی مواجه نشوید.
هزینه‌های زیاد
آخرین مورد از معایب تحلیل با کمک داده کاوی به هزینه‌های نسبت زیاد این فرآیند اشاره دارد. همانطور که در قسمت‌های قبل‌تر هم گفته شد، در برخی از مواقع هزینه‌ای که شما باید برای به کارگیری مدل‌های داده کاوی بپردازید کم نیست! افزایش هزینه‌های مورد نیاز، بودجه کل پروژه را چند برابر می‌کند. البته، افزایش هزینه‌های مورد نیاز الزاما به معنای خروجی بهتر نیست! در برخی از مواقع شرایط و داده‌ها به گونه‌ای تنظیم شده‌اند تا نتوان خروجی مطلوبی را از آنها دریافت نمود. مد نظر قرار دادن این مسئله هم می‌تواند نتایج مطلوبی را برای شما به همراه داشته باشد.
روش‌های داده کاوی
برای رسیدن به کاربرد داده کاوی، شما باید با روش‌های دنبال کردن این فرآیند آشنا شوید. پروسه داده کاوی یک پروسه پیچیده و فنی به حساب می‌آید. کارشناسان در این زمینه باید یک روش مناسب را بر اساس نیازها و شرایط انتخاب نمایند تا به خروجی مطلوبی هم برسند. در ادامه می‌توانید روش‌های مطرح داده کاوی را به صورت دقیق مشاهده کنید.
دسته‌بندی
در این روش داده کاوی، ما نسبت به ایجاد دسته‌های از پیش تعریف شده اقدام می‌نماییم. سپس داده‌ها و اطلاعات را در این دسته‌بندی‌ها می‌گذاریم تا بتوانند موقعیت مناسبی داشته باشند. در نهایت مدل هوش مصنوعی از این داده‌ها برای پیش بینی یا تشخیص یک حالت خاص استفاده می‌نمایند. در نظر داشته باشید که این روش از نظر فنی کمی پیچیده بوده و به منابع زیادی هم نیاز خواهد داشت. در مقایسه با سایر روش‌ها، این تکنیک ساده‌ترین و پرکاربردترین حالت پیاده سازی یک مدل داده کاوی به حساب می‌آید.
خوشه‌بندی
دومین روشی که شما می‌توانید آن را برای بهبود کاربرد داده کاوی مورد استفاده قرار دهید به خوشه‌بندی اشاره دارد. خوشه‌بندی به فرآیندی گفته می‌شود که ما بدون استفاده از برچسب‌های مشخص نسبت به ایجاد گروه‌های همسان اقدام می‌نماییم. در این حالت مدل هوش مصنوعی از یادگیری عمیق استفاده نموده و بر اساس ویژگی‌های کلیدی نسبت به دسته‌بندی اطلاعات اقدام می‌نماید. به خاطر داشته باشید که این تکنیک هم چالش برانگیز است و در برخی از مواقع به شبکه‌های عصبی نیاز دارد.
تحلیل همبستگی
در تحلیل همبستگی، مدل هوش مصنوعی به دنبال روابط میان داده‌ها است. این مدل داده کاوی نه تنها سرعت بالایی دارد، بلکه می‌تواند الگوریتم‌ها و تکنیک‌های آموزش زیادی را مورد استفاده قرار دهد. به خاطر داشته باشید که تحلیل همبستگی در اکثر پروژه‌های فروشگاهی به کار می‌رود. پروژه‌های خاصی همچون راه اندازی یک فروشگاه اینترنتی می‌توانند کاربرد مناسبی برای این روش به حساب بیایند. البته که همیشه اطلاعات ایجاد شده توسط این مدل دقت زیادی ندارد.
رگرسیون
رگرسیون یک علم در دنیای آمار به حساب می‌آید که توانسته پای خود را به حوزه هوش مصنوعی هم باز کند. در رگرسیون، ما اطلاعات و تاریخچه گذشته را آنالیز می‌نماییم تا بتوانیم یک مقدار را در آینده پیش بینی کنیم. به خاطر داشته باشید که تکنیک‌های خاصی همچون رگرسیون به دانش فنی و ریاضیاتی زیادی هم نیاز دارد. البته، این پیش بینی بیشتر در بازارهای مالی و اطلاعات مالی کاربرد دارد. در هر حال با استفاده از رگرسیون به راحتی می‌توانید مدل‌های داده کاوی را ایجاد نمایید.
تشخیص ناهنجاری
آخرین مورد از روش‌های داده کاوی به تشخیص ناهنجاری اشاره دارد. همانطور که گفته شد، همیشه داده‌های موجود در یک مجموعه درست و صحیح نیستند. وجود داده‌های خراب نه تنها چالش‌های گسترده‌ای را سر راه شما قرار می‌دهد، بلکه می‌تواند خروجی را نیز آسیب پذیر کند. اینجا است که به کارگیری مدل‌های داده کاوی برای تشخیص ناهنجاری اهمیت زیادی پیدا می‌کند. این ناهنجاری‌ها به راحتی شناسایی نمی‌شوند و در برخی از مواقع به آموزش‌های زیادی هم نیاز دارند.
در کل تشخیص ناهنجاری با استفاده از مدل‌های خاصی صورت می‌گیرد که پیاده‌سازی آنها به دانش عمیق ریاضیاتی نیاز دارد. اگر شما هم به فعالیت در این زمینه علاقه‌مند هستید، حتما باید به دنبال بهترین دوره‌های آموزشی طراحی شده در این حوزه بگردید. بهترین دوره‌های آموزشی می‌توانند اطلاعات جامع و کاملی در مورد الگوریتم‌های یادگیری عمیق و بهترین راه پیاده سازی آنها در اختیار شما بگذارند.
اصطلاحات داده کاوی
یک سری اصطلاحات خاص هم وجود دارند که روند کار روی پروژه‌های داده کاوی را تحت تاثیر خود قرار می‌دهند. اصلا مهم نیست که کاربرد داده کاوی در پروژه شما چیست؛ در هر حال باید به این اصطلاحات توجه نمایید.
- الگوهای مکرر (Frequent Patterns): مجموعه‌ای از آیتم‌ها یا رفتارها که به‌طور مکرر در داده‌ها رخ می‌دهند.
- داده‌های برچسب‌دار و بدون برچسب (Labeled & Unlabeled Data): داده‌های دارای برچسب، خروجی مشخصی دارند و معمولا در یادگیری ماشین به کار می‌روند. این در حالی است که داده‌های بدون برچسب در یادگیری عمیق کاربرد دارند.
- درخت تصمیم (Decision Tree): یکی از الگوریتم‌های محبوب برای دسته‌بندی و پیش‌بینی به حساب می‌آید که می‌تواند روند انجام پروژه را متحول کند.
- اورفیتینگ (Overfitting): مدل بیش‌ازحد به داده‌های آموزشی وابسته است و در شرایط متغیر نمی‌تواند تصمیم گیری درستی داشته باشد.
- آندرفیتینگ (Underfitting): مدل توانایی یادگیری کافی از داده‌ها را ندارد و خروجی مطلوبی را در اختیار ما نمی‌گذارد.
- داده‌های پرت (Outliers): داده‌هایی که به‌طور قابل‌توجهی از الگوهای معمولی منحرف هستند.
نتیجه گیری
اگر داده‌کاوی به درستی مورد استفاده قرار گیرد، ممکن است مزیت رقابتی قابل توجهی به همراه داشته باشد. داده کاوی به شرکت‌ها کمک می‌کند تا گرایش‌های مصرف کننده را شناسایی کرده و طرح‌های بازاریابی طراحی کنند که در کاهش هزینه‌ها و افزایش درآمد، موفق باشند. اگر شما به دنبال مباحثی همچون داده کاوی چیست یا نقشه راه تحلیلگر داده می‌گردید، می‌توانید سایر صفحات موجود در وب سایت ما را نیز مورد بررسی قرار دهید.
به خاطر داشته باشید که کارشناسان مشاوره و آموزش ما دائما آماده خدمت رسانی به شما و رفع ابهام‌هایتان در مورد حوزه‌های مختلف هوش مصنوعی هستند. از همین رو، اگر شما هم به دنبال فعالیت در دنیای داده کاوی هستید، می‌توانید هم اکنون و با خیال راحت از طریق واتساپ با کارشناسان ما در ارتباط باشید.
سؤالات متداول
سؤال 1: نتفلیکس چگونه از داده‌کاوی استفاده می‌کند؟
پاسخ: نتفلیکس خود به طور خودکار انواع دیگری از اطلاعات را جمع آوری می‌کند، مانند پلتفرم مورد استفاده برای مشاهده نتفلیکس، تاریخچه تماشای کاربر، عبارت‌های جستجو، مدت زمان صرف شده برای تماشای یک برنامه و موارد دیگر. علاوه بر این، شرکت نتفلیکس، اطلاعات را از منابع مختلف دیگری مانند اطلاعات جمعیت شناختی، اطلاعات مبتنی بر علاقه و عادت‌های گشت و گذار در اینترنت جمع آوری می‌کند.
سؤال 2: مسائل عمده داده‌کاوی چیست؟
پاسخ: در زیر مسائل مهم داده‌کاوی آورده شده است:
- می‌توانید پایگاه‌های داده را برای چندین نوع اطلاعات استخراج کنید.
- دانش استخراج در چندین سطح انتزاعی تعاملی است.
- اطلاعات پیش زمینه را شامل می‌شود.
- زبان‌های پرس و جو برای داده‌کاوی و داده‌کاوی موقت
- یافته‌های داده‌کاوی ارائه و تجسم می‌شوند.
- مدیریت داده‌هایی که نویزدار یا ناقص هستند.
سؤال 3: مهمترین کاربردهای داده‌کاوی چیست؟
پاسخ: در زیر لیستی از حوزه‌هایی است که اغلب از داده‌کاوی استفاده می‌شود، آورده شده است:
- تجزیه و تحلیل داده‌های مالی
- تجزیه و تحلیل داده‌های بیولوژیکی
- صنعت خرده فروشی
- صنعت مخابرات
- کاربردهای علمی اضافی
- شناسایی مزاحمان
سؤال 4: داده کاوی چیست و چگونه استفاده می‌شود؟
فرآیند استخراج اطلاعات مفید و الگوها از میان حجم زیاد داده، داده کاوی نامیده می‌شود. این فرآیند با استفاده از روش‌های آماری و یادگیری ماشین انجام شده و می‌تواند مزایای زیادی را با خود حمل کند. به خاطر داشته باشید که این الگوریتم برای تحلیل داده‌ها و کشف ارتباطات پنهان کاربردهای زیادی خواهد داشت. با اینکه کاربرد داده کاوی در سازمان‌ها مشخص است ولی خیلی از صنایع در ایران نمی‌توانند به درستی آن را به کار گیرند!
سؤال 5: چه کاربردهایی از داده کاوی در کسب‌وکار وجود دارد؟
در یک کسب و کار داده کاوی را می‌توان برای بهینه سازی فرآیندها و تصمیم گیری مورد استفاده قرار داد. به عبارت دیگر، کاربرد داده کاوی به ایجاد تحول در کسب و کار و مدیریت فرآیندهای کلیدی آن اشاره دارد. به خاطر داشته باشید که بازاریابی، مدیریت ارتباط با مشتریان، بهبود سرعت تولید و مدیریت مالی چند مورد از مهمترین کاربردهای داده کاوی به حساب می‌آیند. اگر شما هم به این حوزه علاقه مند هستید، حتما باید خدمات بهترین تیم‌های آموزشی فعال در این حوزه را به کار گیرید.
سؤال 6: چگونه از داده کاوی برای پیش‌بینی روندهای آینده استفاده کنیم؟
روش‌های زیادی را می‌توان برای پیاده سازی مدل‌های داده کاوی جهت کشف روش‌های آینده به کار برد. به صورت کلی، در اولین مرحله کارشناسان باید نسبت به جمع آوری داده‌ها اقدام نمایند و سپس بر اساس داده‌های گذشته و الگوریتم‌های پیش بینی، خروجی نهایی را تولید کنند. این پروسه در برخی از پروژه‌ها به زمان زیادی نیاز داشته و می‌تواند تا چندین هفته وقت مدل‌های هوش مصنوعی را به خود اختصاص دهد.
سؤال 7: چالش‌های اصلی در پیاده‌سازی داده کاوی چیست؟
کیفیت و حجم داده را می‌توان به عنوان دو مورد از کلیدی‌ترین چالش‌های داده کاوی معرفی نمود. به صورت کلی، جمع آوری اطلاعات مورد نیاز و پیاده سازی آنها کار راحتی به حساب نمی‌آید. جدا از این مسئله، همانطور که گفته شد در برخی از مواقع این اطلاعات می‌توانند حریم خصوصی افراد را نیز نقض نمایند! پس کارشناسان فعال در حوزه‌های خاصی همچون داده کاوی همواره باید مراقب اطلاعات و فرآیندهای خود باشند تا با مشکلی در این زمینه مواجه نشوند.
