داده‌کاوی چیست؟ تعریف، تاریخچه، مراحل، مزایا، کاربردها

بفرست برای دوستت

امروز می خواهیم به صورت مفصل به این سوال که داده کاوی چیست جواب دهیم و مزایا، مراحل و کاربردهای آن را مورد بررسی قرار دهیم تا دید جامعی از آن بدست بیاورید. ما در دنیایی مملو از اطلاعات و بصورت داده محور زندگی می‌کنیم. اطلاع از وجود انبوهی از دانش در دسترس می‌تواند رضایت بخش باشد، اما چنین حجم عظیمی از اطلاعات، چالش‌هایی را نیز ایجاد می‌کند. هرچه اطلاعات بیشتری در دسترس باشد، زمان بیشتری برای پیدا کردن بخش‌های مورد نیاز صرف خواهد شد.

به همین دلیل است که امروز در مورد داده‌کاوی بحث می‌کنیم. ما تمام جنبه‌های داده‌کاوی، از جمله معنای آن، مراحل آن، تکنیک‌های داده‌کاوی، مزایایی که به همراه دارد، ابزارهای مورد نیاز برای داده‌کاوی و موارد دیگر را بررسی خواهیم کرد. پس این مقاله را حتما تا انتها بخوانید و نظر خود را با ما در میان بگذارید. ابتدا با تعریف داده‌کاوی شروع می‌کنیم سپس به مفاهیم و تکنیک‌های آن می‌پردازیم.

داده‌کاوی چیست؟

به طور معمول، زمانی که کسی در مورد «استخراج» صحبت می‌کند، تصویری که در ذهن ما شکل می‌گیرد شامل افرادی می‌شود که کلاه ایمنی به سر دارند که لامپ‌هایی به آن‌ها متصل می‌شوند و در زیر زمین برای یافتن منابع طبیعی حفاری می‌کنند. شاید تصویر افرادی که در تونل در جست و جوی دسته‌ای از صفر و یک هستند خنده‌دار باشد، اما این پاسخ درستی برای «داده‌کاوی چیست» (Data Mining) نیست.

داده‌کاوی فرآیند تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از اطلاعات و مجموعه داده‌ها به منظور «استخراج» دانش مفید برای کمک به سازمان‌ها در حل مشکلات، پیش‌بینی روندها، مدیریت و کاهش ریسک و یافتن فرصت‌های جدید است. داده‌کاوی شبیه به استخراج معدن است، زیرا در هر دو مورد، استخراج کننده‌ها (ماینرها) برای یافتن منابع و عناصر ارزشمند، کوه‌هایی از مواد را کند و کاو می‌کنند.

داده‌کاوی همچنین شامل ایجاد روابط و یافتن الگوها، ناهنجاری‌ها و همبستگی‌ها برای مقابله با مسائل و ایجاد اطلاعات مفید و قابل اعمال در فرآیند است. داده‌کاوی یک فرآیند گسترده و متنوع است که شامل تعداد زیادی از قسمت‌های مختلف می‌باشد که حتی برخی از آنها با خود داده‌کاوی اشتباه گرفته می‌شوند. به عنوان مثال، آمار بخشی از فرآیند کلی داده‌کاوی است که در ادامه‌ی مقاله به مقایسه‌ی این دو (داده‌کاوی و آمار)خواهیم پرداخت.

علاوه بر این، داده‌کاوی و یادگیری ماشین هر دو زیرشاخه‌ی عنوان کلی «علم داده» قرار می‌گیرند. اگرچه شباهت‌هایی بین این دو وجود دارد اما هر فرآیند به روشی متفاوت با داده‌ها کار می‌کند. همچنین داده‌کاوی گاهی اوقات با عنوان کشف دانش در پایگاه داده یا KDD نیز نامیده می‌شود.

تاریخچه داده‌کاوی

در طول هزاران سال، مردم مکان‌هایی را برای یافتن اسرار پنهان حفاری کرده‌اند. «کشف دانش در پایگاه‌های داده» (KDD) به عمل کند و کاو کردن داده‌ها برای کشف روابط پنهان و پیش‌بینی روندهای آینده اشاره دارد. در دهه 1990 عبارت «داده‌کاوی» اختراع شد. داده‌کاوی از همگرایی سه رشته علمی پدید آمد:

هوش مصنوعی
یادگیری ماشین
آمار

✔️ هوش مصنوعی هوشی شبیه هوش انسان است که در نرم‌افزار و ماشین‌ها پیاده‌سازی شده است.

✔️ یادگیری ماشین اصطلاحی است که برای توصیف الگوریتم‌هایی استفاده می‌شود که می‌توانند از داده‌های موجود برای ارائه پیش‌بینی بیاموزند.

✔️ آمار مطالعه عددی همبستگی‌های بین داده‌ها است.

داده‌کاوی از امکانات بی‌نهایت داده‌های بزرگ و قدرت پردازش ارزان استفاده می‌کند. قدرت و سرعت پردازش در دهه اخیر به طور قابل توجهی افزایش یافته است و امکان تجزیه و تحلیل سریع، آسان و خودکار داده‌ها را فراهم کرده است.

مراحل داده‌کاوی

در پاسخ به سوال داده‌کاوی چیست اجازه دهید آن را به مراحلی که دانشمندان داده و تحلیل‌گران داده هنگام انجام پروژه داده‌کاوی انجام می‌دهند، تقسیم کنیم:

✔️ درک تجارت

وضعیت فعلی شرکت و اهداف پروژه‌ها چیست و موفقیت چگونه تعریف می‌شود؟

✔️درک داده‌ها

نوع داده‌هایی را که برای حل مشکل مورد نیاز است مشخص کنید و سپس آن‌ها را از منابع مناسب جمع‌آوری کنید.

✔️آماده‌سازی داده‌ها

مشکلات کیفیت داده‌ها مانند داده‌های تکراری، ناقص یا خراب را حل کنید، سپس داده‌ها را در قالبی مناسب برای حل مشکل تجاری آماده کنید.

✔️مدل کردن داده‌ها

از الگوریتم ها برای تعیین الگوهای موجود میان داده استفاده کنید. دانشمندان داده (Data Scientists) مدل را ایجاد، آزمایش و ارزیابی می‌کنند.

✔️ارزیابی داده‌ها

ارزیابی کنید که آیا نتایج ارائه شده توسط یک مدل خاص، به رسیدن به هدف تجاری یا رفع مشکل کمک می کند یا خیر. گاهی اوقات پیدا کردن بهترین الگوریتم نیازمند تکرار مرحله‌ی ایجاد، آزمایش و ارزیابی مدل می‌باشد، به خصوص اگر دانشمندان داده بار اول به نتیجه‌ی مطلوب دست پیدا نکنند. ممکن است برخی از الگوریتم‌های داده‌کاوی در نگاه اول قابل شناسایی نباشند.

✔️استقرار مدل

نتایج پروژه را در اختیار افرادی که مسئول تصمیم‌گیری هستند قرار دهید.

برای گسترش یادگیری در مورد چیستی داده‌کاوی، در ادامه به نمونه ها و مزایای داده کاوی خواهیم پرداخت.

نمونه‌هایی از داده‌کاوی

در زیر چند نمونه واقعی از داده‌ها آورده شده است:

✔️ تحلیل بازار خرید

در بازار خرید، حجم زیادی از داده‌ها وجود دارد و کاربر باید حجم عظیمی از داده‌ها را با استفاده از الگوهای مختلف مدیریت کند. تحلیل سبد بازار، یک رویکرد مدلسازی مناسب برای انجام این مطالعه است.

تحلیل سبد بازار اساساً یک رویکرد مدل‌سازی است که بر این مفهوم استوار است که اگر مجموعه‌ای از محصولات را خریداری کنید، به احتمال زیاد مجموعه دیگری از اقلام را خریداری خواهید کرد. این استراتژی ممکن است به خرده فروش کمک کند تا عادات خرید خریدار را درک کند. با استفاده از تحلیل جزء به جزء، داده‌های کسب و کارهای مختلف و مصرف‌کنندگان از گروه‌های جمعیتی مختلف ممکن است مقایسه شوند.

✔️ تجزیه و تحلیل پیش‌بینی آب و هوا

برای این منظور، سیستم‌های پیش‌بینی آب و هوا بر مقادیر عظیمی از داده‌های تاریخی متکی هستند. از آنجایی که حجم عظیمی از داده‌ها مورد پردازش قرار می‌گیرند، باید از روش مناسبی برای داده‌کاوی استفاده شود.

✔️ تحلیل بازار سهام

در بازار سهام، حجم عظیمی از داده‌ها برای تجزیه و تحلیل وجود دارد؛ در نتیجه، از تکنیک‌های داده‌کاوی برای مدل‌سازی چنین داده‌هایی به منظور انجام تحلیل استفاده می‌شود.

✔️ تشخیص نفوذ

داده‌کاوی می‌تواند با تمرکز بر تشخیص ناهنجاری به افزایش تشخیص نفوذ کمک کند و به تحلیلگر کمک می‌کند تا وجود فعالیت غیرمعمول در شبکه را تشخیص دهد.

هوش مصنوعی (AI) چیست؟ روش کار هوش مصنوعی چیست؟

✔️ تشخیص فساد مالی

تکنیک‌های سنتی تشخیص فساد مالی به دلیل حجم داده‌ها زمان بر و دشوار است. داده‌کاوی به کشف الگوهای مرتبط و تبدیل داده‌ها به اطلاعات کمک می‌کند.

✔️ نظارت

نظارت تصویری عملاً در همه جا در زندگی روزمره برای مسائل امنیتی استفاده می‌شود. از آنجایی که ما باید با حجم عظیمی از داده‌های به دست آمده سر و کار داشته باشیم، داده‌کاوی در نظارت تصویری به کار گرفته می شود.

✔️ بانکداری مالی

با هر تراکنش جدید در بانکداری کامپیوتری، حجم عظیمی از داده‌ها ایجاد می‌شود. داده‌کاوی با شناسایی الگوها، روابط علت و معلولی و همبستگی‌های موجود میان داده‌های سازمانی، به حل چالش‌های تجاری در بانکداری و امور مالی کمک می‌کند.

مزایای داده‌کاوی

از آنجایی که ما در دنیای داده محور زندگی و کار می‌کنیم، بهتر است که تا حد امکان از مزایای این داده‌ها بهره‌مند شویم. داده‌کاوی امکان حل مشکلات و مسائل را در این عصر اطلاعاتی چالش برانگیز در اختیار ما قرار می‌دهد. مهمترین کاربردهای داده کاوی عبارتند از:

به شرکت‌ها کمک می کند تا اطلاعات قابل اعتماد را جمع‌آوری کنند.
یک راه حل کارآمد و مقرون به صرفه در مقایسه با سایر برنامه‌های کاربردی داده است.
به کسب و کارها کمک می‌کند تا تغییرات سودآوری در تولید و عملیات ایجاد کنند.
داده‌کاوی با سیستم‌های جدید و قدیمی سازگار است.
به کسب و کارها در 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.
به دانشمندان داده در ایجاد سیستم‌های خودکار برای پیش‌بینی رفتارها و روندها و همچنین کشف الگوهای پنهان کمک می‌کند.

چالش های پیاده سازی در داده‌کاوی

از آنجایی که فناوری پردازش داده‌ها همیشه در حال بهبود است، رهبران علاوه بر چالش‌های مقیاس‌پذیری و اتوماسیون، با موانع دیگری نیز روبرو هستند که در ادامه به آنها می‌پردازیم:

✔️ داده‌های غیر متمرکز

داده‌های دنیای واقعی که در چندین پلتفرم مانند پایگاه‌های داده، سیستم‌های شخصی یا اینترنت ذخیره شده‌اند را نمی توان به یک مخزن داده‌ی متمرکز منتقل کرد. ادارات محلی ممکن است سرورهای خود را برای ذخیره داده‌ها داشته باشند، اما ذخیره داده‌ها از همه دفاتر به صورت متمرکز غیرممکن خواهد بود. در نتیجه، برای داده‌کاوی ابزارها و الگوریتم‌هایی برای استخراج داده‌های پراکنده باید ایجاد شود.

✔️ داده‌های پیچیده

پردازش حجم زیادی از داده‌های پیچیده زمان و هزینه زیادی می‌طلبد. داده‌ها در دنیای واقعی به شکل‌های ساختاریافته، بی‌ساختار، نیمه‌ساختار یافته و ناهمگون هستند، از جمله رسانه‌های جمعی مانند عکس، موسیقی، ویدئو، متون زبان محاوره‌ای، سری‌های زمانی و غیره، که استخراج اطلاعات مورد نیاز از بسیاری از منابع در شبکه محلی (LAN) و شبکه گسترده (WAN) را به چالش می‌کشد.

✔️ دانش دامنه

استخراج برخی اطلاعات با داشتن تخصص دامنه ساده‌تر است و بدون آن، جمع‌آوری اطلاعات مفید از داده‌ها ممکن است دشوار باشد.

✔️ به تصویر کشیدن داده‌ها

اولین تعاملی که نتیجه را به درستی به مشتری ارائه می‌دهد، نمایش داده است. اطلاعات بر اساس ماهیت بخصوصی که در رفع یک نیاز مشخص دارند، ارائه می‌شوند. با این حال، انتقال دقیق مفاهیم موجود در اطلاعات به کاربر نهایی دشوار است. برای تسهیل درک کاربر از اطلاعات، باید از اطلاعات خروجی مناسب، داده‌های ورودی و روش‌های ادراک داده‌های پیچیده استفاده شود.

✔️ داده های ناقص

به دلیل مشکلات تجهیزات اندازه‌گیری، مقادیر زیاد داده ممکن است نادقیق یا غیرقابل اعتماد باشد. به عنوان مثال، مشتریانی که از افشای اطلاعات شخصی خود امتناع می‌ورزند ممکن است منجر به داده‌های ناقص شوند و به دلیل نقص سیستم به روزرسانی شوند، در نتیجه داده‌های نامرتبط و مبهم ایجاد می‌شود و روند داده‌کاوی را دشوار می‌کند.

✔️ امنیت و حریم خصوصی

تکنیک‌های تصمیم‌گیری ایجاب می کند امنیت مردم، سازمان‌ها و دولت در تبادل داده حفظ شود. اطلاعات خصوصی و حساس در مورد افراد برای درج پروفایل مشتری جمع‌آوری می‌شود تا روند فعالیت کاربر را بهتر درک کنیم. دسترسی غیرقانونی و محرمانه بودن اطلاعات در اینجا مسائل مهمی هستند.

✔️ هزینه‌های بالاتر

هزینه‌های مرتبط با خرید و نگهداری سرورها، نرم‌افزارها و سخت‌افزارهای قدرتمند برای مدیریت حجم عظیمی از داده‌ها ممکن است بسیار گران باشد.

✔️ مسائل مربوط به عملکرد

عملکرد یک سیستم داده‌کاوی بر مبنای روش‌ها و تکنیک‌های مورد استفاده در آن تعیین می‌شود که ممکن است بر عملکرد فرآیند داده‌کاوی نیز تأثیر بگذارد. حجم زیاد پایگاه داده، جریان داده و چالش‌های داده‌کاوی همگی می‌توانند به توسعه روش‌های داده‌کاوی موازی و توزیع شده کمک کنند.

✔️ رابط کاربری

دانش بدست آمده از طریق فناوری‌های داده‌کاوی در صورتی سودمند خواهد بود که برای کاربر جذاب و واضح باشد. ارائه یافته‌های استخراج شده با به تصویر کشیدن داده‌ها به طور مناسب می‌تواند به درک نیازهای مشتری کمک کند. کاربران می توانند از فرآیند داده‌کاوی برای کشف روندها و همچنین ارائه و بهینه‌سازی درخواست‌های داده‌کاوی بسته به نتایج استفاده کنند.

پیش‌نیازهای داده‌کاوی

داده‌کاوی مستلزم درک محاسبات و آمار، برنامه نویسی، اصول تجاری و ارتباطات است. برای شروع تجزیه و تحلیل داده‌ها، باید در زمینه‌های زیر دانش کافی داشته باشید:

جبر خطی
هوش مصنوعی
یادگیری ماشین
تحلیل آماری
ساختار داده‌ها و الگوریتم‌ها
بازیابی داده‌ها و پایگاه داده
توانایی حل مسئله

یاد بگیرید که چگونه از ابزارهایی مانند RapidMiner، Apache Spark و SAS استفاده کنید. این موارد برای شروع یادگیری تجزیه و تحلیل داده‌ها پیشنهاد می شوند.

R و Python از زبان‌های برنامه نویسی معروف در این زمینه هستند. زبان برنامه نویسی R در تحلیل دقیق دارای پشتوانه بسیار خوبی است و می‌تواند به طور موثر با جاوا و C عمل کند.

پایتون نیز معمولا در داده‌کاوی و یادگیری ماشین استفاده می‌شود. محبوبیت پایتون در این زمینه به دلیل کتابخانه‌ها و فریمورک‌های مختلف آن است. پایتون برای پروژه‌های بزرگ نیز مناسب است و اگر با برنامه نویسی شی‌گرا آشنا باشید، یادگیری پایتون برای شما آسان‌تر خواهد بود.

دو دوره پیشنهادی دیتایاد برای شروع یادگیری پایتون

۱- دوره صفر تا ۱۰۰ پایتون

۲- دوره جامع نخبگان پایتون

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.

خلاصه کتاب یادگیری عمیق اثر ایان گودفلو

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.

خلاصه کتاب یادگیری عمیق با پایتون اثر فرانسوا شوله

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.