داده‌کاوی چیست؟ کاربردهای داده کاوی به زبان ساده

امروز قصد داریم به طور جامع به این سوال پاسخ دهیم که “داده‌کاوی چیست” و با بررسی مزایا، مراحل و کاربردهای آن، دیدی کلی و جامع از این مفهوم مهم بدست بیاوریم. 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 بخش‌های موردنیاز لازم خواهد بود.

به همین دلیل است که علم داده و داده‌کاوی اهمیت پیدا می‌کنند. در این مقاله، به بررسی همه جنبه‌های داده‌کاوی از جمله تعریف آن، مراحل انجام آن، تکنیک‌های داده‌کاوی، مزایای آن، ابزارهای مرتبط و کاربردهای آن می‌پردازیم. هدف ما این است که پس از خواندن این مقاله، درک روشنی از داده‌کاوی و اهمیت آن در دنیای مدرن داشته باشید.

داده‌کاوی چیست؟

معمولاً وقتی صحبت از «استخراج» به میان می‌آید، اولین تصاویری که به ذهن می‌رسد، افرادی هستند که کلاه‌های ایمنی مجهز به چراغ‌های کوچک بر سر دارند و در معادن زیرزمینی برای یافتن منابع طبیعی حفاری می‌کنند. شاید تصور افرادی که در جستجوی صفر و یک‌ها در تونل‌های داده‌محور هستند، کمی عجیب به نظر برسد، اما واقعیت این است که داده‌کاوی (Data Mining) هم مانند استخراج معدن به کشف و استخراج منابع ارزشمند می‌پردازد.

داده‌کاوی 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، داده‌کاوی به نوعی شبیه به استخراج معدن است؛ در هر دو، ماینرها به دنبال مواد ارزشمند از دل انبوهی از مواد اولیه هستند.

داده‌کاوی 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. داده‌کاوی فرآیندی جامع و چندبخشی است که شامل بخش‌های متنوعی می‌شود؛ به گونه‌ای که برخی از این بخش‌ها، همچون آمار، ممکن است گاهی با خود داده‌کاوی اشتباه گرفته شوند. آمار بخشی از فرآیند داده‌کاوی است و در ادامه‌ی مقاله به مقایسه این دو خواهیم پرداخت.

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

تاریخچه داده‌کاوی

از دیرباز، انسان‌ها به دنبال کشف رازهای نهفته و یافتن الگوهای پنهان در محیط اطراف خود بوده‌اند. مفهوم «کشف دانش در پایگاه‌های داده» به معنای کاوش در مجموعه‌های عظیم داده برای یافتن روابط پنهان و پیش‌بینی روندهای آینده است. اصطلاح «داده‌کاوی» در دهه 1990 به‌ وجود آمد و به مرور به علمی تخصصی تبدیل شد که از همگرایی سه رشته کلیدی شکل گرفته است:

1. هوش مصنوعی: این علم به شبیه‌سازی هوش انسانی در نرم‌افزارها و ماشین‌ها می‌پردازد تا آن‌ها قادر به حل مسائل و تصمیم‌گیری‌های پیچیده شوند.

2. یادگیری ماشین: به الگوریتم‌هایی اشاره دارد که از داده‌های موجود می‌آموزند و می‌توانند برای پیش‌بینی‌ و تحلیل الگوها به کار گرفته شوند.

3. آمار: این علم به بررسی همبستگی‌ها و روابط عددی بین داده‌ها می‌پردازد و به داده‌کاوی برای استخراج اطلاعات عددی کمک می‌کند.

با افزایش قدرت و سرعت پردازش در دهه‌های اخیر، تحلیل داده‌ها به صورت سریع، آسان و خودکار ممکن شده است. این پیشرفت‌ها به تحلیل‌گران امکان می‌دهد تا در مقیاس‌های بسیار بزرگ و با دقت بالا به داده‌ها دسترسی داشته باشند و بینش‌های ارزشمندی را استخراج کنند.

مراحل داده‌کاوی

برای اینکه بهتر بدانیم داده‌کاوی 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 داده‌کاوی 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.

نمونه‌هایی از کاربردهای داده کاوی

داده‌کاوی کاربردهای گسترده‌ای در صنایع مختلف دارد. در اینجا به چند نمونه واقعی از کاربردهای داده‌کاوی اشاره می‌کنیم:

• تحلیل بازار خرید
  در فروشگاه‌ها، حجم عظیمی از داده‌ها وجود دارد که با استفاده از الگوهای مختلف قابل بررسی است. تحلیل سبد خرید یک روش مؤثر برای فهم رفتار خرید مشتریان است. این تحلیل به خرده‌فروشان کمک می‌کند تا بفهمند اگر مشتری یک محصول را خریداری کند، احتمال خرید محصولات دیگر نیز چقدر است. با مقایسه داده‌های مربوط به خریداران از گروه‌های جمعیتی مختلف، فروشگاه‌ها می‌توانند به استراتژی‌های بهتری برای جذب مشتریان دست یابند.

• تجزیه و تحلیل پیش‌بینی آب و هوا
  پیش‌بینی آب و هوا نیازمند تجزیه و تحلیل داده‌های تاریخی و حجم عظیمی از اطلاعات جوی است. داده‌کاوی در این حوزه به تجزیه و تحلیل دقیق این داده‌ها کمک می‌کند و الگوهای جوی را شناسایی می‌کند که به پیش‌بینی دقیق‌تری منجر می‌شود.

• تحلیل بازار سهام
  در بازار سهام، تکنیک‌های داده‌کاوی برای تجزیه و تحلیل حجم بالای داده‌ها به کار می‌روند. این تکنیک‌ها به سرمایه‌گذاران کمک می‌کند تا روندهای بازار را شناسایی کنند و تصمیمات بهتری در خصوص خرید و فروش سهام بگیرند.

• تشخیص نفوذ
  داده‌کاوی می‌تواند در زمینه امنیت اطلاعات و تشخیص نفوذ به کار رود. با شناسایی ناهنجاری‌ها در الگوهای داده، این فناوری به تحلیلگران کمک می‌کند تا فعالیت‌های غیرمعمول در شبکه را شناسایی کنند و به موقع واکنش نشان دهند.

• تشخیص فساد مالی
  تکنیک‌های داده‌کاوی در تشخیص فساد مالی بسیار مفید هستند. با پردازش حجم بالای داده‌ها و شناسایی الگوهای مشکوک، این روش می‌تواند به شناسایی رفتارهای غیرقانونی کمک کند و به بانک‌ها و مؤسسات مالی در جلوگیری از خسارات مالی یاری رساند.

• نظارت تصویری
  نظارت تصویری در امور امنیتی به‌کار می‌رود. با پردازش و تحلیل حجم زیادی از داده‌های تصویری و ویدئویی، داده‌کاوی به شناسایی وقایع مشکوک یا تهدیدهای امنیتی کمک می‌کند.

• بانکداری مالی
  هر تراکنش جدید در سیستم‌های بانکی داده تولید می‌کند. داده‌کاوی به شناسایی الگوهای معاملاتی، روابط علت و معلولی و همبستگی‌های موجود بین داده‌ها کمک می‌کند و به مؤسسات مالی در حل چالش‌های تجاری یاری می‌رساند.

این نمونه‌ها نشان می‌دهند که داده‌کاوی چگونه می‌تواند به بهبود تصمیم‌گیری، شناسایی الگوها و بهینه‌سازی فرآیندها در حوزه‌های مختلف کمک کند.

مزایای داده‌کاوی

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

• جمع‌آوری اطلاعات قابل اعتماد
  داده‌کاوی 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
  داده‌کاوی 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
  داده‌کاوی 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 داده‌کاوی 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 داده‌کاوی می‌تواند برای کشف فساد، ساخت مدل‌های ریسک و بهبود ایمنی محصولات مورد استفاده قرار گیرد.

• ایجاد سیستم‌های پیش‌بینی
  داده‌کاوی 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 داده‌کاوی در بهبود کارایی و اثربخشی کسب‌وکارها و تصمیم‌گیری‌های آگاهانه است.

مهارت‌های مورد نیاز در داده‌کاوی

برای ورود به دنیای داده‌کاوی 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 داده‌کاوی 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 داده‌کاوی فعالیت کنید و به تحلیل‌های دقیقی دست یابید.

آینده داده‌کاوی

با ادامه رشد حجم داده‌ها، آینده داده‌کاوی 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.

آیا اِشکال و کمبودی در داده‌کاوی وجود دارد؟

هیچ چیز کامل نیست، از جمله داده‌کاوی. در ادامه برخی از مهمترین اشکالات در داده‌کاوی را عنوان می‌کنیم:

• بسیاری از ابزارهای تجزیه و تحلیل داده‌ها برای استفاده پیچیده و چالش برانگیز هستند. دانشمندان داده برای استفاده مؤثر از ابزارها به آموزش صحیح نیاز دارند.
• وقتی صحبت از ابزارها می‌شود باید توجه داشت که ابزارهای مختلف بسته به الگوریتم‌هایی که به کار می‌برند، با انواع مختلفی از داده‌کاوی کار می‌کنند. بنابراین، تحلیلگران داده باید مطمئن شوند که ابزار صحیح را انتخاب می کنند.
• تکنیک‌های داده‌کاوی خطاناپذیر نیستند، بنابراین همیشه این خطر وجود دارد که اطلاعات کاملاً دقیق نباشد. این مسئله بخصوص در مواقعی که تنوع در مجموعه داده وجود نداشته باشد رخ می‌دهد.
• شرکت‌ها به طور بالقوه می‌توانند داده‌های مشتری را که جمع‌آوری کرده‌اند به سایر مشاغل و سازمان‌ها بفروشند و نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی را افزایش دهند.
• داده‌کاوی به پایگاه داده‌های بزرگی نیاز دارد که مدیریت فرآیند را سخت می‌کند.

چه نوع ابزارهای داده‌کاوی 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 داده‌کاوی 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 داده‌کاوی 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.

دو ابزار خاص که باید به آن‌ها اشاره شود

1- زبان R: این زبان یک ابزار منبع باز است که برای گرافیک و محاسبات آماری استفاده می‌شود. این مجموعه طیف گسترده‌ای از آزمون‌های آماری، طبقه‌بندی و تکنیک‌های گرافیکی و تجزیه و تحلیل سری‌های زمانی را در اختیار تحلیلگران قرار می‌دهد.

2- داده‌کاوی اوراکل (ODM): این ابزار یک ماژول از پایگاه داده تحلیلی پیشرفته Oracle است. این ابزار به تحلیل‌گران داده در پیش‌بینی و ایجاد بینش دقیق کمک می‌کند. تحلیلگران از ODM برای پیش بینی رفتار مشتری، توسعه پروفایل‌های مشتری و شناسایی فرصت‌های فروش مکمل (cross-selling) استفاده می‌کنند.

در راستای یادگیری در مورد داده‌کاوی، اکنون به نمونه‌های عملی و کاربردی داده کاوی می‌پردازیم.

نمونه‌های عملی داده‌کاوی

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

✔️ بانک‌ها

داده‌کاوی به بانک‌ها در زمینه‌های رتبه‌بندی اعتباری و سیستم‌های ضد کلاهبرداری، تجزیه و تحلیل داده‌های مالی مشتریان، تراکنش‌های خرید و تراکنش‌های کارتی کمک می‌کند. داده‌کاوی 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

داده‌کاوی به پزشکان کمک می‌کند تا با گردآوری تاریخچه پزشکی، نتایج معاینه فیزیکی، داروها و الگوهای درمانی هر بیمار، تشخیص‌های دقیق‌تری داشته باشند. داده‌کاوی 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 داده‌کاوی 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. داده‌کاوی 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. داده‌کاوی همچنین مشخص می‌کند که کدام کمپین‌ها بیشترین بازخورد را دریافت می‌کنند.

سوالات متداول

1- چرا باید از داده کاوی استفاده کرد؟

داده‌کاوی در طیف گسترده‌ای از مشاغل استفاده می‌شود؛ از جمله می‌توان به کاربرد آن در صنعت مالی برای جستجوی الگوهای بازار تا سازمان‌های دولتی برای کشف خطرات امنیتی بالقوه اشاره کرد. شرکت‌ها، به ‌ویژه کسب ‌وکارهای اینترنتی و رسانه‌های اجتماعی، داده‌های کاربران را برای ایجاد کمپین‌های تبلیغاتی و بازاریابی موفق با هدف قرار دادن گروه‌های خاص مصرف‌کننده استخراج می‌کنند.

داده‌کاوی به بازاریابان در درک بهتر رفتار و ترجیحات مشتری کمک می‌کند و به آنها اجازه می‌دهد تا کمپین‌های بازاریابی و تبلیغات متمرکز طراحی کنند. به طور مشابه، تیم‌های فروش ممکن است از نتایج داده‌کاوی برای افزایش نرخ بازدید و فروش اقلام و خدمات جدید به مشتریان فعلی استفاده کنند.

2- چرا داده‌کاوی اینقدر محبوب است؟

دلیل آن ساده است: به دلیل ایجاد چشم اندازهای تجاری گسترده به واسطه‌ی قابلیت‌های پیش‌بینی و توصیفی آن. از این رو، این فناوری است که می‌تواند آینده را پیش‌بینی کند و آن را سودآور کند.

کسب ‌وکارها می‌توانند با استفاده از نرم‌افزار و جستجوی الگوها در حجم عظیمی از داده‌ها، به اطلاعات بیشتری درباره مصرف‌کنندگان خود دست پیدا کنند. این امر به آنها اجازه می‌دهد تا کمپین‌های بازاریابی موفق‌تری طراحی کنند، فروش را بهبود بخشند و در هزینه‌ها صرفه جویی کنند.

3- مزایای کلیدی داده‌کاوی چیست؟

به سازمان‌ها در قضاوت و تصمیم‌گیری آگاهانه کمک می‌کند. در شناسایی ریسک‌ها و فساد در امور وام و اعتبارات مالی موثر است. دانشمندان داده را قادر می‌سازد تا حجم عظیمی از داده‌ها را به سرعت ارزیابی کنند. اطلاعات به دست آمده می‌تواند توسط دانشمندان داده برای کشف فساد، ساخت مدل‌های ریسک و بهبود ایمنی محصول استفاده شود.

4- معایب داده‌ کاوی چیست؟

داده‌ کاوی به طور گسترده‌ای از فناوری در فرآیند جمع‌آوری داده‌ها استفاده می‌کند. هر داده ایجاد شده به فضای ذخیره‌سازی و نگهداری خاص خود نیاز دارد. این می‌تواند به طور قابل توجهی هزینه استقرار را افزایش دهد.

یکی از  نگرانی‌های عمده در استفاده از داده‌کاوی، سرقت هویت است. اگر تدابیر امنیتی مناسب اتخاذ نشود، ممکن است منجر به آسیب‌پذیری‌های امنیتی شود. بسیاری از مسائل مربوط به حریم خصوصی هنگام استفاده از داده‌ کاوی برجسته شده است.

علی‌رغم این که داده‌ کاوی به نوبه خود راه را برای کسب آسان داده باز کرده است، اطلاعات جمع‌آوری‌ شده برای داده‌ کاوی ممکن است برای مصارفی غیر از اهداف اولیه مورد استفاده قرار گیرند. همچنین، هنوز کاستی‌هایی از نظر دقت در آن وجود دارد و اطلاعات به دست آمده ممکن است نادرست باشد و مشکلاتی را در تصمیم‌گیری ایجاد کنند.

5- انواع داده‌ کاوی چیست؟

هر یک از رویکردهای داده‌ کاوی فهرست شده در زیر قادر به حل چندین چالش مختلف تجاری بوده و دیدگاهی منحصر به فرد در مورد هر یک از آنها ارائه می‌دهند. از سوی دیگر، درک نوع مشکل تجاری که باید به آن بپردازید، می‌تواند به شما در تعیین اینکه کدام استراتژی را بکار ببرید و کدامیک بهترین نتایج را به همراه خواهد داشت، کمک کند. انواع داده‌ کاوی به دو دسته کلی تقسیم می‌شوند:

• تجزیه و تحلیل پیش‌گویانه
• تجزیه و تحلیل توصیفی

6- مزایا و معایب داده‌ کاوی چیست؟

مزایا:

• به تشخیص خطرات و فساد کمک می‌کند.
• به درک رفتارها، روندها و کشف الگوهای پنهان کمک می‌کند.
• به تجزیه و تحلیل سریع حجم وسیعی از داده‌ها کمک می‌کند.

معایب:

• داده‌ کاوی مستلزم مجموعه وسیعی از داده‌ها و نیز پرهزینه است.

7- داده‌ کاوی چگونه انجام می‌شود؟

پروژه‌هایی مانند پاکسازی داده‌ها و تجزیه و تحلیل اکتشافی بخشی از فرآیند داده‌ کاوی هستند، اما علاوه بر این‌ها مراحل دیگری هم وجود دارد. متخصصان داده‌ کاوی، داده‌ها را تمیز و آماده می‌کنند، مدل‌ها را توسعه می‌دهند، آن‌ها را در برابر فرضیه‌ها آزمایش می‌کنند و در نهایت مدل‌هایی را برای تجزیه و تحلیل و یا هوش تجاری ایجاد می‌کنند.

8- چه اصطلاح دیگری برای داده‌ کاوی وجود دارد؟

کشف دانش در داده (KDD) نام دیگری برای داده‌ کاوی است.

9- داده‌ کاوی کجا استفاده می‌شود؟

بانک‌ها قطعا با استفاده از روش داده‌ کاوی می‌توانند راحت‌تر ریسک‌های بازار را ارزیابی کنند. داده‌ کاوی همچنین اغلب برای تجزیه و تحلیل تراکنش‌ها، تراکنش‌های کارت، روند خرید و داده‌های مالی مشتری به منظور رتبه‌بندی اعتباری و نیز سیستم‌های هوشمند ضد کلاهبرداری استفاده می‌شود.

صنعت خرده فروشی نمونه دیگری از داده‌ کاوی و هوش تجاری است. خرده فروشان مشتریان خود را به گروه‌های «مشتریان تازه‌ وارد، مشتریان ثابت و مشتریان سودآور» (RFM) تقسیم می‌کنند و بازاریابی و تبلیغات را بر روی هر دسته به طور متمرکز انجام می‌دهند.

10- تفاوت بین یادگیری ماشین و داده‌ کاوی چیست؟

هدف داده‌ کاوی، استخراج قوانین و الگوها از مقادیر انبوه داده است، در حالی که یادگیری ماشین به کامپیوتر می‌آموزد که چگونه پارامترهای ارائه شده را درک و تفسیر کند. به بیان دیگر، داده‌ کاوی اساساً وسیله‌ای برای انجام تحقیقات به منظور کشف یک نتیجه معین بر اساس مجموع داده‌های جمع آوری شده است.

11- رایج ترین کاربرد داده‌ کاوی چیست؟

داده‌کاوی به منظور ارزیابی بهتر ریسک‌های بازار توسط بانک‌ها استفاده می‌شود. داده‌کاوی همچنین اغلب برای تجزیه و تحلیل تراکنش‌ها، تراکنش‌های کارت، روند خرید و داده‌های مالی مشتری به منظور رتبه‌بندی اعتباری و نیز سیستم‌های هوشمند ضد کلاهبرداری استفاده می‌شود.

اگر سوال دیگری در مورد داده کاوی دارید، در قسمت دیدگاه های همین صفحه بنویسید تا به آن جواب دهیم.