داده ‌کاوی چیست؟ (به انگلیسی: Data Mining)

داده کاوی جزو علومی است که جای خود را در دنیای امروز به خوبی باز کرده است. دیتا ماینینگ ابزاری شده تا با استفاده از آن تصمیمات کلان و سرنوشت سازی بتوان گرفت. ابزاری که به شما کمک می کند بفروشید، بشناسید، تصمیم بگیرید و حتی درمورد موضوعات مختلف پیش بینی های بسیار دقیقی داشته باشید. پس اگر اول راه هستید و یا هنوز به صورت دقیقی تعاریف داده کاوی را نمی دانید، این مقاله را از دست ندهید.

داده‌‌‌‌کاوی

ما در دنیایی داده‌‌محور و غنی از اطلاعات زندگی می‌‌‌‌کنیم.اطمینان از در دسترس بودن دانش فراوان دلگرم کننده است، اما حجم بسیار بالای آن‌‌ها ما را با چالش جدی روبرو خواهد کرد.هرچه اطلاعات بیشتری در دسترس باشد، مدت زمان بیشتری نیاز خواهد بود تا بتوانیم اطلاعات مفید مورد نیاز خودمان را پیدا کنیم.در تمامی جنبه‌‌های داده‌‌کاوی از جمله معنا و مفهوم، مراحل پیاده‌‌سازی، تکنیک‌‌ها، مزایا و ابزارهای داده‌‌کاوی توضیحات مفصلی ارائه خواهد شد.

داده‌‌‌‌کاوی چیست؟

معمولاً، وقتی کسی در مورد «کاوش» صحبت می‌‌‌‌کند، به افرادی اشاره دارد که از کلاه ایمنی با چراغ‌‌های متصل به آن برای کشف منابع طبیعی به منظور حفاری در زیر زمین استفاده می‌‌‌‌کنند. اما داده‌‌کاوی در فضای اینترنت بحثی متفاوت است.داده‌‌‌‌کاوی فرایند تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده‌‌ها، استخراج اطلاعات مفید برای کمک به سازمان‌‌‌‌ها برای حل تعارضات، پیش‌‌‌‌بینی روندها، کاهش خطرات و یافتن فرصت‌‌‌‌های جدید است.داده‌‌‌‌کاوی مانند کاوش واقعی در یک معدن است زیرا در هر دو حالت، کاوشگران برای یافتن منابع و عناصر ارزشمند، حجم عظیمی از اطلاعات و مواد را بررسی و الک می‌‌‌‌کنند.داده‌‌‌‌کاوی همچنین شامل کشف و تشخیص روابط و یافتن الگوها، آنومالی‌‌‌‌ها و همبستگی‌‌‌‌ها برای حل مشکلات، و خلق اطلاعات کاربردی در این فرآیند است. داده‌‌‌‌کاوی یک فرآیند گسترده و متنوع است که شامل مولفه‌‌‌‌های بسیاری است، حتی برخی از این مولفه‌‌‌‌ها، خودشان به جای داده‌‌‌‌کاوی به اشتباه استفاده می‌‌‌‌شوند. به عنوان مثال، آمار، بخشی از روند کلی داده‌‌‌‌کاوی است.علاوه بر این، داده‌‌‌‌کاوی و یادگیری ماشین هر دو تحت عنوان کلی علمِ داده قرار می‌‌‌‌گیرند، و اگرچه شباهت‌‌‌‌هایی به هم دارند، هرکدام از این دو فرآیند بر روی داده‌‌‌‌ها به روشی متفاوت کار می‌‌‌‌کنند. داده‌‌کاوی را گاهی کشف دانش در دل داده نیز می‌‌‌‌نامند.اکنون پس از آموختن داده‌‌‌‌کاوی، به توضیح مراحل داده‌‌‌‌کاوی خواهیم پرداخت.

مراحل داده‌‌‌‌کاوی

در مواجه با این سوال که «داده‌‌‌‌کاوی چیست»، اجازه دهید آن را به گام‌‌‌‌های متخصصان و تحلیل‌‌‌‌گران داده در مواجه با یک پروژه داده‌‌‌‌کاوی تفکیک کنیم:

1. درک کسب وکار
   شرایط کنونی شرکت چگونه است، اهداف پروژه و تعریف از موفقیت چیست؟
2. درک داده
   مشخص کنید که چه نوع داده‌‌‌‌ای برای حل مسئله مورد نیاز است و سپس آن‌‌ها را از منابع مناسب جمع‌‌‌‌آوری کنید.
3. آماده‌‌سازی داده
   نقایص کیفیت داده مانند داده‌‌‌‌های تکراری، مخدوش یا مفقود را برطرف کنید، سپس داده‌‌‌‌ها را در قالبی مناسب برای حل مشکل کسب و کار آماده کنید.
4. مدل سازی داده
   برای تعیین الگوهای داده از الگوریتم‌‌‌‌ها استفاده کنید. متخصصین داده، مدل را ایجاد، تست و ارزیابی می‌‌‌‌کنند.
5. ارزیابی داده
   تصمیم بگیرید که آیا نتایج ارائه شده توسط یک مدل خاص به شما کمک می‌‌‌‌کند تا هدف کسب و کار را برآورده یا مشکل را برطرف کنید و همچنین نتایج مدل به چه میزان موثر بوده‌‌‌‌اند. گاهی اوقات یک مرحله تکراری برای پیدا کردن بهترین الگوریتم وجود دارد، به خصوص اگر متخصصین داده دقیقاً در بار اول به آن نرسند.
6. اجرای راه حل
   نتایج پروژه را جهت تصمیم‌‌گیری در اختیار مسئولان ذیربط قرار دهید.

مزایای داده‌‌‌‌کاوی

از آنجا که ما در دنیای داده‌‌محور زندگی و کار می‌‌‌‌کنیم، ضروری است تا حد امکان از مزایای آن بهره‌‌‌‌مند شویم. داده‌‌‌‌کاوی، ابزارهای حل و فصل مشکلات و مسائل را در عصر چالش اطلاعاتی، در اختیار ما قرار می‌‌‌‌دهد.

مزایای داده‌‌‌‌کاوی شامل موارد زیر است:

• جمع‌‌آوری اطلاعات قابل اعتماد برای شرکت‌‌‌‌ها·
• راه‌‌حلی کارآمد و مقرون به صرفه در مقایسه با سایر برنامه‌‌‌‌های داده‌‌‌‌محور·
• داده‌‌‌‌کاوی به کسب و کارها کمک می‌‌‌‌کند تا از نظر تولید و سازگاری عملیاتی، سودآور عمل کنند.
• استفاده از هر دو سیستم جدید و قدیمی·
• دستیاری به منظور تصمیم آگاهانه برای کسب و کارها·
• دستیاری برای تشخیص ریسک اعتباری و کلاهبرداری·
• داده‌‌‌‌کاوی به متخصصین داده کمک می‌‌‌‌کند تا حجم عظیمی از داده‌‌ها را به راحتی تجزیه و تحلیل کنند.
• متخصصین داده می‌‌‌‌توانند از این اطلاعات برای کشف کلاهبرداری، ساخت مدل‌‌‌‌های ریسک و بهبود ایمنی محصول استفاده کنند.
• داده‌‌‌‌کاوی به متخصصین داده کمک می‌‌‌‌کند تا سریعاً پیش‌‌‌‌بینی‌‌‌‌های خودکار رفتارها و روندها را آغاز کرده و الگوهای پنهان را کشف کنند.

آیا عیب و ایرادی در داده‌‌‌‌کاوی وجود دارد؟

هیچ چیز کامل نیست، از جمله داده‌‌‌‌کاوی!

این موارد مهمترین مسائل در مورد داده‌‌‌‌کاوی است:

• استفاده از بسیاری از ابزارهای نرم‌‌‌‌افزار تجزیه و تحلیل داده‌‌‌‌ها پیچیده و چالش برانگیز است. متخصصین داده برای استفاده موثر و مفید از ابزارها به آموزش صحیح و دقیق نیاز دارند.
• ابزارهای مختلف بسته به الگوریتم‌‌‌‌هایی که به کار می‌‌‌‌برند، با انواع مختلف داده‌‌‌‌کاوی کار می‌‌‌‌کنند. بنابراین، تحلیلگران داده باید مطمئن شوند که ابزار صحیحی را انتخاب می‌‌کنند.
• تکنیک‌‌‌‌های داده‌‌‌‌کاوی عاری از خطا نیستند‌‌‌‌، بنابراین همیشه این ریسک وجود دارد که اطلاعات کاملاً دقیق نباشد. چنین ایرادی به ویژه در صورت عدم تنوع در مجموعه داده بسیار مهم است.
• شرکت‌‌‌‌ها به طور بالقوه می‌‌‌‌توانند اطلاعات مشتریان خود را که به دست آورده‌‌‌‌اند به سایر مشاغل و سازمان‌‌‌‌ها بفروشند و این امر نگرانی درباره حریم خصوصی را به وجود می‌‌‌‌آورد.
• داده‌‌‌‌کاوی به پایگاه داده‌‌‌‌های بزرگی نیاز دارد و مدیریت فرآیند را دشوار می‌‌‌‌کند.

چه نوع ابزار و تکنیک‌‌‌‌هایی در داده‌‌‌‌کاوی وجود دارد؟

همان طور که مهندسان می‌‌گویند: «از ابزار مناسب برای کار مناسب استفاده کنید» در اینجا نیز مجموعه‌‌‌‌ای از ابزارها و تکنیک‌‌‌‌هایی وجود دارد که ویژگی‌‌‌‌های متنوعی از داده‌‌‌‌کاوی را در اختیار تحلیلگران داده قرار می‌‌‌‌دهد.

• هوش مصنوعی
  سیستم‌‌‌‌های هوش مصنوعی عملکردهای تحلیلی را انجام می‌‌‌‌دهند که از هوش انسان تقلید می‌‌‌‌کنند، مانند یادگیری، برنامه ریزی، حل مسئله و استدلال.
• یادگیری قاعده ارتباط
  این مجموعه ابزار که تجزیه و تحلیل سبد بازار نیز نامیده می شود، روابط بین متغیرهای مجموعه داده را جستجو می‌‌‌‌کند. به عنوان مثال، یادگیری قاعده ارتباط می‌‌‌‌تواند تعیین کند که کدام محصولات به طور مکرر با هم خریداری می شوند (به عنوان مثال، تلفن هوشمند و قاب محافظ)
• خوشه بندی
  این فرایند، مجموعه داده‌‌‌‌ها را به تعدادی زیرمجموعه معنا‌‌‌‌دار تقسیم می‌‌‌‌کند که به عنوان خوشه شناخته می‌‌‌‌شوند. این فرایند به کاربران کمک می‌‌‌‌کند ساختار طبیعی یا گروه‌‌‌‌بندی درون داده‌‌‌‌ها را درک کنند.
• طبقه بندی
  این تکنیک، موارد خاصی را در یک مجموعه داده، به دسته‌‌‌‌ها یا کلاسهای مختلف هدف اختصاص می‌‌‌‌دهد. هدف از این کار، طراحی و توسعه پیش‌‌‌‌بینی‌‌‌‌های دقیق در گروه هدف، برای هر کدام از دسته‌‌‌‌ها در داده‌‌‌‌ها است.
• تجزیه و تحلیل داده
  فرایند تجزیه و تحلیل داده‌‌‌‌ها، متخصصان را قادر می‌‌‌‌سازد تا اطلاعات دیجیتالی را ارزیابی کرده و آنها را به یک هوش تجاری مفید تبدیل کنند.
• پاکسازی و آماده‌‌‌‌سازی داده‌‌‌‌ها
  این روش، داده‌‌‌‌ها را به فرم بهینه‌‌‌‌ای برای تجزیه و تحلیل و پردازش بیشتر تبدیل می‌‌‌‌کند. آماده‌‌‌‌سازی شامل فعالیت‌‌‌‌هایی مانند شناسایی و حذف خطاها و داده های مخدوش یا تکراری است.
• ذخیره‌‌‌‌سازی داده‌‌‌‌ها
  محل ذخیره داده شامل مجموعه‌‌‌‌ای گسترده از داده‌‌‌‌های تجاری است که مشاغل از آنها در تصمیم‌‌‌‌گیری خود کمک می‌‌‌‌گیرند. ذخیره‌‌‌‌سازی داده‌‌‌‌ها یکی از مولفه های اساسی و ضروری اکثر فعالیت‌‌‌‌های داده‌‌‌‌کاوی در مقیاس بزرگ است.
• یادگیری ماشینی
  یادگیری ماشینی مرتبط با تکنیک هوش مصنوعی است که قبلاً ذکر شد. یادگیری ماشینی یک تکنیک برنامه‌‌‌‌نویسی رایانه‌‌‌‌ای است که با استفاده از احتمالات آماری، قابلیت یادگیری را بدون دخالت انسان یا برنامه‌‌‌‌ریزی دستی به کامپیوتر می‌‌‌‌دهد.
• همگرایی یا رگرسیون
  روش رگرسیون طیف وسیعی از مقادیر عددی را در دسته هایی مانند فروش، قیمت سهام یا حتی دما پیش بینی می‌‌‌‌کند. دامنه‌‌‌‌ها براساس اطلاعات موجود در یک مجموعه داده خاص است. حال نیاز به ذکر دو ابزار خاص دیگر است:
• زبان برنامه نویسی R
  این زبان برنامه‌‌‌‌نویسی، ابزاری متن باز است که برای گرافیک و محاسبات آماری استفاده می‌‌‌‌شود. این مجموعه، انتخاب گسترده‌‌‌‌ای از آزمون‌‌‌‌های آماری، طبقه بندی و تکنیک های گرافیکی و تحلیل سری زمانی را برای تحلیلگران فراهم می‌‌‌‌کند.
• داده‌‌‌‌کاوی اوراکل
  این ابزار، ماژولی از پایگاه داده تجزیه و تحلیل پیشرفته اوراکل است. این ابزار به تحلیلگران داده کمک می‌‌‌‌کند تا پیش‌‌‌‌بینی کرده و درک دقیقی ایجاد کنند. تحلیلگران از داده‌‌‌‌کاوی اوراکل برای پیش‌‌‌‌بینی رفتار مشتری، ایجاد مشخصات مشتری و شناسایی فرصت‌‌‌‌های فروش متقابل استفاده می‌‌‌‌کنند.

اپلیکیشن‌‌‌‌های داده‌‌‌‌کاوی

داده‌‌‌‌کاوی ابزاری مفید و پرکابرد برای مشاغل رقابتی امروز است. در اینجا چند نمونه داده‌‌‌‌کاوی آورده شده است که طیف گسترده‌‌‌‌ای از برنامه‌‌‌‌های کاربردی را نشان می‌‌‌‌دهد.

بانک‌‌‌‌ها
داده‌‌‌‌کاوی به بانک‌‌‌‌ها کمک می‌‌‌‌کند تا با رتبه‌‌‌‌بندی اعتباری و سیستم‌‌‌‌های ضد کلاهبرداری کار کنند، داده‌‌‌‌های مالی مشتری، تراکنش‌‌‌‌های خرید و معاملات کارت را تجزیه و تحلیل نمایند. داده‌‌‌‌کاوی همچنین به بانک‌‌‌‌ها کمک می‌‌‌‌کند تا عادات و ترجیحات آنلاین مشتریان خود را بهتر درک کنند، که در طراحی یک کارزار بازاریابی جدید کمک می‌‌‌‌کند.

مراقبت های سلامتی و پزشکی
داده‌‌‌‌کاوی با جمع‌‌‌‌آوری تاریخچه پزشکی هر بیمار، نتایج معاینات جسمی، داروها و الگوهای درمانی، به پزشکان کمک می‌‌‌‌کند تا تشخیص دقیق‌‌‌‌تری داشته باشند. داده‌‌‌‌کاوی همچنین به مبارزه با جعل و کلاهبرداری و اتلاف هزینه کمک می‌‌‌‌کند و یک استراتژی مدیریت منابع سلامت با صرفه‌‌‌‌تری ایجاد می‌‌‌‌کند.

بازاریابی
اگر تنها یک برنامه وجود داشته باشد که از داده‌‌‌‌کاوی بهره‌‌‌‌مند شود، آن بازاریابی است! در حقیقت، قلب و روح بازاریابی، هدف‌‌‌‌گذاری بر روی مشتریان برای دستیابی به بهترین نتیجه است. البته بهترین روش برای هدف‌‌‌‌گذاری بر روی مخاطبان این است که تا آنجا که ممکن است بیشتر در مورد آنها بدانید. داده‌‌‌‌کاوی کمک می‌‌‌‌کند تا داده‌‌‌‌های یکپارچه‌‌‌‌ای در مورد سن، جنس، سلیقه، سطح درآمد، محل سکونت و عادت‌‌‌‌های مختلف مشتریان در کنار هم قرار گیرند تا برای ایجاد کارزارهای وفاداری شخصی سازی شده و موثرتر مورد استفاده قرار گیرند. بازاریابی داده حتی می‌‌‌‌تواند پیش بینی کند که چه مشتریانی اشتراك خود را در لیست پستی یا سایر خدمات مرتبط لغو خواهند کرد. شرکت‌‌‌‌های مجهز به این اطلاعات می‌‌‌‌توانند قبل از اینکه مشتریان فرصت ترک آن شرکت را پیدا کنند، در جهت حفظ آن مشتریان گام بردارند!

خرده فروشی
دنیای خرده‌‌‌‌فروشی و بازاریابی با یکدیگر ارتباط مستقیم دارند، اما خرده‌‌‌‌فروشی همچنان بازار جداگانه خود را تضمین می‌‌‌‌کند. خرده فروشی‌‌‌‌ها و سوپرمارکت‌‌‌‌ها می‌‌‌‌توانند از الگوی خرید برای محدود کردن ارتباطات محصولات و تعیین اینکه چه کالاهایی باید در فروشگاه ذخیره شوند و کجا باید بروند استفاده کنند. داده‌‌‌‌کاوی همچنین مشخص می‌‌‌‌کند که کدام کارزار بهترین نتیجه را خواهد داشت.

مدر تمامی جنبه‌‌های داده‌‌کاوی از جمله معنا و مفهوم، مراحل پیاده‌‌سازی، تکنیک‌‌ها، مزایا و ابزارهای داده‌‌کاوی توضیحات مفصلی ارائه خواهد شو مفهوم، مراحل پیاده‌‌سازی، تکنیک‌‌ها، مزایا و ابزارهای داده‌‌کاوی توضیحات مفصلی ارائه خواهد شو مفهوم، مراحل پیاده‌‌سازی، تکنیک‌‌ها، مزایا و ابزارهای داده‌‌کاوی توضیحات مفصلی ارائه خواهد شو مفهوم، مراحل پیاده‌‌سازی، تکنیک‌‌ها، مزایا و ابزارهای داده‌‌کاوی توضیحات مفصلی ارائه خواهد ش