مهمترین کاربردهای داده‌ کاوی (Data Mining)

بفرست برای دوستت

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).

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.

مهمترین تفاوت های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

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.

تشخیص اشیاء در بینایی کامپیوتر

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.

تشخیص چهره و کاربردهای آن

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.

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.

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.