داده‌ کاوی (Data Mining) چیست

داده‌ کاوی (Data Mining) علم استخراج الگوها، اطلاعات و تحلیل از مجموعه داده‌های خامی است که در یک سازمان و یا یک جامعه یا هر مجموعه دیگری تولید شده است.

داده کاوی در چه زمینه‌هایی کاربرد دارد؟

شرکت‌ها و سازمان‌هایی که از داده کاوی برای تحلیل رقبا و بازار استفاده می‌کنند، به راحتی می‌توانند ترندهای روز را پیش‌ بینی کنند. بنابراین در برنامه‌های آینده خود، همسو با نیازهای عموم مردم پیش می‌روند و قبل از سایر رقبا توجه مشتریان را به خود جلب می‌کنند.

امروزه این موضوع در زمینه‌های مختلف آموزشی، سیاسی، اقتصادی و… کاربرد دارد. در ادامه به برخی کاربردهای مختلف داده کاوی اشاره می‌کنیم.

• سلامت عمومی: فعالیت در جهت گسترش فرهنگ بهداشت عمومی با کمترین هزینه در مناطق مختلف جهان
• آموزش: فعالیت در جهت بهبود کیفیت سیستم آموزشی و هدایت صحیح دانش آموزان
• ساخت و عمران: فعالیت در جهت تسهیل راه سازی و کاربرد الگوهای بهینه سازی شهری با توجه به افزایش جمعیت.
• مدیریت ارتباط با مشتریان (CRM): فعالیت در جهت بهبود روابط سازمان با مشتریان و در نهایت افزایش بهره‌وری.
• تحقیقات بازار خرید: این مورد به دنبال شناسایی کالاهای مرتبط با سبد خرید مشتری است تا امکان خرید آن‌ها را افزایش دهد

برخی از پلتفرم‌های مورد استفاده در فرایند داده‌کاوی

داده‌کاوی معمولا در سازمان‌هایی مانند ادارات بیمه، مراکز آموزشی بزرگ، تولید کنندگان، بانک‌ها و سازمان‌های مالی، خرده فروشی‌ها و… کاربردهای بسیاری دارد، اکثر سازمان‌های از ابزارهای زیر برای انجام فرایند داده‌کاوی استفاده می‌کنند:

• زبان برنامه‌نویسی آر (R)
• زبان برنامه‌نویسی پایتون
• زبان برنامه‌نویسی متلب
• نرم‌افزار SPSS
• نرم‌افزار Weka
• نرم‌افزار RapidMiner

مفاهیم اصولی دیتا ماینینگ

دستیابی به بهترین نتایج ممکن به کمک داده‌کاوی، نیازمند ابزارها و تکنیک‌های مختلفی است. برخی از رایج‌ترین این تکنیک‌ها در زیر آمده است:

• پاک‌سازی داده (Data cleansing) یا آماده‌سازی: جایگذاری داده‌ها در چارچوبی مناسب جهت آنالیز و پردازش بیشتر. داده‌کاوی از این طریق به شناسایی اشتباهات و اطلاعات گم‌ شده و برطرف کردن اشتباهات می‌پردازد.
• هوش مصنوعی (AI): به کمک این دانش می‌توان اقدامات تحلیلی مختص انسان نظیر برنامه‌ریزی، یادگیری، استدلال و حل مساله را انجام داد.
• یادگیری قواعد وابستگی (Association rule learning): این ابزار که به نام آنالیز سبد بازار (Market basket analysis)‌ نیز شناخته می‌شود، به جستجوی روابط میان متغیرهای مجموعه داده‌ها (مانند شناسایی محصولاتی که غالباً یک جا خریداری می‌شوند) می‌پردازد.
• خوشه‌بندی (Clustering): به بخش‌بندی مجموعه داده‌ها به طبقات کوچکتر معنادار (خوشه‌ها) گفته می‌شود. کاربران به کمک این تکنیک می‌توانند دسته‌های طبیعی یا ساختاری داده‌ها را درک کنند.
• طبقه‌بندی (Classification): این تکنیک هر شیء‌ مجموعه داده را به یک دسته یا گروه هدف نسبت می‌دهد. از این تکنیک برای پیش‌بینی دقیق جایگاه هر بخش داده استفاده می‌شود.
• آنالیز داده‌ها (Data analytics): فرایند ارزیابی اطلاعات دیجیتال و تبدیل آن به مجموعه داده‌های سودمند هوش تجاری است.
• انبار داده‌ها (Data warehousing): مجموعه‌ایست عظیم از اطلاعات تجاری که برای تصمیم‌گیری‌های سازمان مورد استفاده قرار می‌گیرد. انبار داده‌ها یکی از بنیادی‌ترین اجزاء داده‌کاوی‌های کلان مقیاس است.
• یادگیری ماشین: الگوریتم‌های یادگیری ماشین به رایانه‌ها کمک می‌کنند تا بدون نیاز به برنامه‌ریزی شدن، بر مبنای احتمالات آماری موضوعات مختلف را «یاد بگیرند».
• رگرسیون (Regression)– این تکنیک بر مبنای مجموعه داده‌ها اقدام به پیش‌بینی ارزش‌های عددی مانند آمار فروش، درجه حرارت یا قیمت سهام می‌کند.

جمع بندی

طبق آمارها روزانه حدود 2 اگزابایت (ExaByte) یعنی چیزی حدود 1 میلیون ترابایت (TraByte) داده توسط افراد و موسسه‌ها تولید می‌گردد. این حجم عظیم از داده‌ها باعث بروز مفهوم کلان داده‌ها (BigData) می‌شود که شرکت‌ها را به استفاده از دانش داده کاوی ترغیب می‌کند. اگر به این حوزه علاقه دارید باید خود را برای مسیری طولانی و چالش برانگیز آماده کنید که روز به روز شاهد رشد بیشتر آن هستیم. بنابراین می‌توان یکی از ضرورترین عوامل موفقیت برای کسب و کارهای مختلف را در آینده‌ای نزدیک، تصمیم گیری با استفاده از داده‌ها دانست. به نظر شما در دنیای امروز، مهمترین مزیت استفاده از داده کاوی چیست؟

مقاله های ما رو در سایت وینکس بات دنبال کنید.