داده‌ کاوی (Data Mining) و کاربردهای آن

عکس نوشته Data mining روی معدن طلا

مقدمه

تکنیک‌های داده‌کاوی (Data Mining) و هوش مصنوعی در سال‌های اخیر با شتابی حیرت‌انگیز به یاری بیزینس‌ها آمده است. داده‌کاوی نقش مهمی ‌در کسب بینش و برنامه‌ریزی‌های آتی سازمان‌ها دارد. با استفاده از تحلیل و آنالیز داده‌های خام و تبدیل آنها به اطلاعات مفید و کاربردی می‌توان نتایج بسیار ارزشمندی برای ‌کسب‌وکارها کسب کرد.

دنیایی که در آن زندگی می‌کنیم قرن اطلاعات است و ‌‌این حجم وسیع داده درباره هر موضوعی دانش ما را بیشتر کرده است. درعین‌حال به کمک علوم رایانه‌ای امکان یافتن بینش مفید و راهبردی از ‌‌این اطلاعات برای ما سریع و آسان شده است.

داده‌کاوی پدیده‌ی جدیدی نیست، بیش از یک قرن است که دیتا‌کاوی وجود دارد، فقط در دنیای دیجیتال سرعت و کاربرد بیشتری پیدا کرده است. آلن تورینگ اولین نمونه‌های دیتا‌ماینینگ را در دهه 30 میلادی با معرفی ماشین محاسباتی خود که شبیه کامپیوتر بود، به دنیا عرضه کرد.

نیاز به تکنیک‌های داده‌کاوی و تقاضا برای تجزیه‌وتحلیل داده‌ها در دنیای امروز خصوصاً برای کسب‌وکارها بیش از گذشته است. کشف بینش و فهمی‌ که در دل این داده‌ها نهفته است با روش‌های دستی آسان نیست و این دانش ضرورت دنیای مدرن است. 

در‌‌ این مطلب قصد داریم شما را با مفهوم دیتا‌ماینینگ و کاربردهای آن به زبان ساده آشنا کنیم، لطفاً با ما بمانید. 

داده‌کاوی چیست؟

داده‌کاوی (Data Mining) شاخه‌‌ای از علم داده و به معنی کاوش اطلاعات ارزشمند و گرانبها در یک پایگاه بزرگ داده‌ است. KDD اصطلاح دیگری برای داده‌کاوی و به معنی کشف دانش در داده (Knowledge Discovery in Data) است.

به فرآیندهای کشف الگوهای منظم و روندهای معنادار و پنهان در حجم بزرگی از داده‌ها با کمک الگوریتم‌های علم آمار و ریاضی داده‌کاوی‌ می‌گوییم. داده‌کاوی هم‌چنین شامل کشف مدل‌ها و یافتن الگوها، همبستگی در داده‌ها و ناهنجاری‌ها برای حل مسائل مختلف در حوزه‌های گوناگون است.

سازمان‌ها از این علم برای حل مشکلات، پیش‌بینی روندها، کاهش خطرات و یافتن فرصت‌های جدید و نوآوری در محصولات استفاده می‌کنند. همگام با داده‌کاوی، علوم مکمل دیگری ‌مانند هوش‌مصنوعی، ریاضی و آمار، یادگیری ماشینی، مدیریت پایگاه‌ داده، برای ساخت مدل‌ها درگیر پژوهش می‌شوند. 

Data mining

 مزایای دیتاماینینگ

  • شناسایی مخاطرات اعتباری و مالی برای دولت‌ها
  • نظارت بر عملکردها و تعدیل‌های عملیاتی
  • کشف اطلاعات دست اول و مطمئن از داده‌ها
  • کمک به تولیدات سودآور برای ‌کسب‌وکار‌ها
  • افزایش سرعت تجزیه‌وتحلیل بیگ دیتا‌ها برای محققان
  • افزایش ‌سرعت پیش‌بینی خودکار رفتارها و روندهای منظم
  • کشف الگوهای پنهان در داده‌ها
  • شناسایی کلاه‌برداری و ریسک‌های امنیتی
  • کمک به اتخاذ تصمیمات هوشیارانه 

تفاوت داده‌ کاوی و علم داده

علم داده یا (Data Science) طیف گسترده‌ای از رویکردهای کار با داده‌ها از جمله داده‌کاوی، تجسم داده، هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ را شامل می‌شود. داده‌کاوی زیرمجموعه‌ی علم داده است و شامل استفاده از الگوریتم‌ها و تکنیک‌های آماری برای کشف الگوها و روابط در مجموعه بزرگ از داده‌هاست.

ولی علم داده بر کل چرخه عمر داده از جمع‌آوری، پالایش و یکپارچه‌سازی تا تجزیه‌وتحلیل و تجسم داده متمرکز است. هدف علم داده استخراج بینش و دانش از داده‌ها است. نتایج این علم برای هدایت صاحبان کسب‌وکارها و نوآوری در محصولات و خدمات مورد استفاده کسب‌وکارها قرار می‌گیرد.

داده‌کاوی چگونه انجام می‌شود؟

برای دیتاکاوی به حجم بزرگ داده و شکل‌های مختلف هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ نیاز داریم. محققان برای تفکیک داده‌های ناکارآمد از مفید، قبل از هر عملیات داده‌کاوی، پردازش‌های مقدماتی روی آنها انجام می‌دهند. آنها برای آماده‌سازی دیتاها در فرمت مناسب، برخی از مقادیر داده خارج از محدوده منطقی را حذف می‌کنند. این داده‌ها دچار تمایز زیادی با بقیه عناصر است و اصطلاحاً دچار اختلال است.

برای حل مشکل داده‌های از بین رفته، آن را حذف می‌کنند و یا با روش‌های میانگین یا میانه داده‌ها با نزدیک‌ترین مقدار احتمالی جایگزین می‌کنند. گاهی لزومی ‌به پیاده‌سازی الگوریتم‌های داده‌کاوی روی ‌‌حجم زیاد داده نیست، در ‌‌این حالت نمونه‌گیری انجام می‌دهند. 

مراحل تصویری از داده کاوی

مراحل داده‌کاوی

استفاده از نتایج داده کاوی در تصمیم‌گیری‌های استراتژیک سازمان و بهینه‌کردن فرآیندها، یک مزیت رقابتی برای کسب‌وکارتان است. اینکه چگونه و با چه سرعتی بتوانید معانی این داده‌ها را کشف کنید و به نفع کسب‌وکار خود استفاده کنید، معیار موفقیت شماست.

 Data Mining شامل چند مرحله اصلی است که عبارتند از:

  • مشخص‌کردن صورت مسئله و هدف

گام اول تعریف صورت مسئله ‌کسب‌وکار و هدف تجاری یا درک مشکل‌ است. باید مطمئن شویم که فرآیند داده‌کاوی اهداف تجاری سازمان را درک کرده و با آن هم‌راستا است.

 

  • جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها

گام اول جمع‌آوری دیتا و آماده‌سازی آنها و شروع آنالیز است. کاربران سازمانی داده‌ها را با سرعت و حجم زیاد در پایگاه داده‌ سیستم‌های نرم‌افزاری ثبت و ذخیره می‌کنند. سیستم‌های نرم‌افزاری سازمان‌ها داده‌ها را جمع‌آوری و ذخیره‌ کرده و به سرور‌ها ارسال و از آنجا به فضای ابری منتقل می‌کنند.

کیفیت داده‌ها برای تجزیه‌وتحلیل بسیار مهم است که بر نتایج پژوهش تاثیر قابل توجهی می‌گذارد. لازم است از کیفیت و صحت داده‌های ورودی برای رسیدن به نتایج موثق مطمئن شویم. چرا که کیفیت پایین دیتا منجر به نتایج ضعیف در مراحل بعدی می‌شود. فرآیندهای جمع‌آوری، مرتب‌سازی، یکپارچه‌کردن و تبدیل آنها به قالب مناسب برای تجزیه‌وتحلیل در این مرحله انجام می‌شود.

  • استفاده از الگوریتم‌های داده‌ کاوی

تکنیک‌های تحلیل داده‌کاوی کار شناسایی الگوها و روابط بین داده‌ها و شناسایی متغیرها را انجام می‌دهند. محققان با استفاده از الگوریتم‌های آماری و شناسایی الگوهای درون داده‌ها به ساخت مدل‌های پیش‌بینی دست می‌یابند. در گام بعدی برای اعتبارسنجی، مدل‌ها را با داده‌های دیگری می‌سنجند.

  • ارزیابی نتایج

عملکرد مدل‌های بدست آمده برای رسیدن به بهترین مدل، با استفاده از معیارهایی سنجیده و مورد ارزیابی قرار می‌گیرد. در این مرحله مدلی بدست می‌آید که بتواند بهترین پاسخ را برای سوال‌های مطرح شده ارائه دهد که همسو با هدف تجاری باشد.

 

  • پیاده‌سازی عملی مدل‌ها

با پیاده‌سازی مدل در پروژه‌های تحقیقاتی و فرآیندهای کسب‌وکار، محققان نتایج به‌دست آمده را وارد چرخه اجرایی کسب‌وکارها می‌کنند. درآخر نتیجه تمام این تلاش‌ها در قالب‌های ساده و قابل فهم مثل نمودارها و جداول در اختیار مدیران و تصمیم‌گیرندگان قرار می‌گیرد.

 

  • پایش و به‌روزرسانی

در‌‌این مرحله پژوهشگران مدل را از نظر دقت و عملکرد، پایش و اصلاح کرده و در طول زمان به‌روزرسانی‌ می‌کنند تا عملکرد مدل بهینه شود. کارشناسان داده با پیروی از یک فرآیند ساختار یافته و قابل تکرار که شامل‌‌ این شش مرحله است به نتایج قابل‌اعتماد و مطمئن دست می‌یابند.

عکس نوشته از Data mining steps

نمونه‌ کاربردهای داده‌ کاوی

دیتاماینینگ امروزه در بسیاری از زمینه‌های آموزش، تجارت، فروش و بازاریابی، توسعه محصول و تحقیقات کاربرد دارد. دیتاماینینگ در هوش تجاری در حل مسائل سازمان‌ها و نشان دادن فرصت‌های جدید با کمک آنالیز بیگ دیتاها به سازمان‌ها یاری می‌رساند. داده‌کاوی می‌تواند به سوالاتی پاسخ دهد که به‌صورت دستی بسیار زمانبر است ضمن اینکه احتمال ازدست رفتن برخی الگوها با روش‌‌های قدیمی وجود دارد. دیتاماینینگ به روش‌های مختلف و استفاده از طیف وسیعی از تکنیک‌های ریاضی و آماری در مدت زمان کوتاهی می‌تواند به الگوها و روندها دست یابد.

این اطلاعات می‌تواند در زمینه پزشکی، داده‌کاوی آموزشی، بازاریابی سازمان‌ها، تشخیص کلاهبرداری یا حتی فیلترکردن ایمیل‌های اسپم و… مورد استفاده قرار بگیرد.

یکی از پرکاربردترین و پرسودترین حوزه‌های داده‌ کاوی، سوشال مدیا است. شبکه‌های اجتماعی مجموعه‌ بزرگی از داده‌ها را در ارتباط با نظرات و سلیقه کاربران خود جمع‌آوری می‌کنند. از این اطلاعات به روش‌های غیرمستقیم و مختلف برای اهداف تبلیغاتی نظیر ارسال تبلیغ، نظرسنجی، تاثیرگذاری بر عقاید سیاسی و رفتار کاربران و… استفاده می‌کنند. 

فروش و بازاریابی

درحال حاضر بسیاری از سازمان‌ها با کمک نرم افزارها و پردازش اطلاعات مشتریان استراتژی‌های تولید محصول و بازاریابی خود را تدوین می‌کنند. هدف تمام این تلاش‌ها رسیدن به فروش بیشتر و افزایش درآمد و کاهش هزینه‌هاست. شرکت‌ها و رسانه‌های اجتماعی از داده‌کاوی و جمع‌آوری اطلاعات کاربران هدف خود، برای ایجاد کمپین‌های تبلیغاتی و تدوین استراتژی‌های موثر بازاریابی سود می‌جویند. کسب اطلاعات مشتریان و کاربران اپلیکیشن‌ها و استفاده درست از داده‌کاوی از طریق بررسی دموگرافیک و رفتار کاربران برای شرکت‌ها یک مزیت رقابتی فوق‌العاده است. دستاوردهای این تکنیک برای واحد فروش و بازاریابی عبارتند از:

  • افزایش درآمد، کاهش هزینه
  • درک تجارت و رفتار و ترجیحات مشتری
  • به‌دست‌آوردن سرنخ‌ها و مشتریان جدید
  • بهینه‌سازی کمپین‌های بازاریابی موثر
  • افزایش وفاداری مشتریان Customer loyalty
  • افزایش ROI از کمپین‌های بازاریابی
  • بهبود فروش متقابل Cross Selling و افزایش فروش
  • دستیابی به پیش‌بینی‌های دقیق برای برنامه‌ریزی‌های آینده
کشف اطلاعات ارزشمند از حجم داده های خام را داده کاوی می گویند

جمع‌بندی

در دنیای مدرن امروزی سازمان‌ها با آنالیز اطلاعات کسب‌وکارها به کمک پیشرفت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به امتیازات ویژه‌ای دست یافته‌اند. این تغییر و تحولات مسیر دستیابی به اطلاعات مفید و کاربردی را آسان کرده است.

علم آمار و احتمال برای اولین بار الگوریتم‌های کشف الگوها و روندهای منظم در پایگاه داده را انجام داد. الگوریتم‌های پیشرفته ریاضی با قدرت محاسباتی به تجزیه‌وتحلیل داده و بررسی ابعاد مختلف آن پرداخته و الگوهای پیچیده را استخراج می‌کند. کامپیوترهای امروزی فرآیند استخراج، پالایش، پیش‌پردازش و مدل‌سازی داده‌ها و نیز اعتبارسنجی نتایچ را با دقت و سرعت بیشتری انجام می‌دهند.

ما در عصر اطلاعات زندگی می‌کنیم، باید بتوانیم از ‌‌این داده‌ها حداکثر سود ممکن را ببریم. کاربران سازمان‌ها داده‌های چند ترابایتی را در زمان کمی‌که انجام آن از توان انسان خارج است پردازش و کاوش می‌کنند.

تصمیم‌گیری‌ها هر روز در سازمان‌ها با تکنیک‌ها و علم داده‌ کاوی بیشتر از قبل به سمت هوش تجاری می‌روند و همین موضوع عامل مهم پیشی‌گرفتن سازمان‌ها از رقبایشان می‌شود. ‌نرم‌افزار هوش تجاری یکی از ابزارهایی است که برای سازمان‌ها در بستر وب می‌تواند ‌‌این خدمات را برای ‌کسب‌وکارها انجام دهد.

موفق باشید.

دمو

پشتیبانی

پشتیبانی راهنمایی و پشتیبانی نرم‌افزارهای پگاه‌سیستم.

۰۲۱-۴۱۳۶۷۰۰۰

فروش

مشاوره تخصصی، ارائه راه‌کارهای نرم‌افزاری مالی و سازمانی.

۰۲۱-۴۱۳۶۷۰۰۰

ایمیل

با آدرس پست الکترونیک پگاه‌سیستم مکاتبه فرمایید

info@pegahsystem.com

نشانی

تهران، سهروردی شمالی – خیابان هویزه شرقی – نرسیده به خیابان شریعتی – پلاک ۱۸ – واحد ۱

تلفکس :۴۱۳۶۷۰۰۰-۰۲۱