داده کاوی چیست؟

معرفی انواع داده کاوی

انواع داده کاوی شامل الگوهای زیر می شود:

• یادگیری نظارت شده: در یادگیری نظارت شده، داده ها برچسب گذاری شده و بر این اساس الگوی آن ها مشخص و استخراج خواهد شد.
• یادگیری نظارت نشده: در این مدل داده ها بدون برچسب گذاری وارد چرخه تحلیل و فهم می شوند.
• رگرسیون خطی: در این مدل یک مقدار متغیر بر مبنای چند ورودی جداگانه، تحلیل می شود. به طور مثال از این الگو برای پیش بینی ارزش یک خانه بر اساس متغیرهایی چون متراژ، تعداد اتاق ها و … استفاده می شود.
• رگرسیون لجستیک: در رگرسیون لجستیک وضعیت معکوس است و از چند ورودی جداگانه، پیش بینی در خصوص یک متغیر اصلی انجام می شود.
• سری زمانی: همان طور که می توان از نام این مدل حدس زد، در سری های زمانی، زمان به عنوان متغیر اصلی مورد استفاده قرار می گیرد.
• شبکه های عصبی: در این الگو تمامی داده ها چون شبکه عصبی مغز به یکدیگر متصل بوده و در تقابل با هم، استخراج اطلاعات از آن ها انجام می شود.
• نزدیک ترین همسایگی: در این الگو از یک طبقه بندی، برای تحلیل طبقه های مجاور استفاده می شود. در واقع در این الگو مشاهدات تازه با شناسایی کردن نزدیک ترین مشاهدات قبلی، ارزش گذاری خواهند شد.

کاربرد داده کاوی در دنیای امروز

در داده کاوی موارد مختلف تحت بررسی و تحلیل قرار می گیرند و نتایج به شکلی موثر در رفتارهای بعدی شرکت ها، سازمان ها، نهادها و … مورد استفاده قرار خواهند گرفت.

به طور معمول از این دانش در حوزه هایی چون مدیریت ارتباط با مشتریان، تحقیقات بازار، آموزش اولیه یا آموزش عالی، سلامت و بهداشت، بازار سرمایه و … استفاده می شود.

به طور نمونه ممکن است از داده کاوی برای ارسال پیام های تبلیغاتی استفاده شده و بتوان از این طریق، پیش بینی درستی نسبت به بازار به دست آورد.

به همین شکل داده کاوی ممکن است با بررسی و تحلیل رفتارهای سهامداران در بازار سرمایه، به جهت گیری بازار بورس در دوره های آتی، کمک کند.

در بازاریابی و فروش نیز به شکلی موثر از داده کاوی بهره برداری می شود. این با تحلیل رفتار خریداران در خصوص محصولات یا خدمات مختلف، شکل گرفته و می توان از این طریق پیش بینی های درستی نسبت به نیاز بازار به محصولات یا خدمات مختلف در دوره های پیش رو را داشت.

فرایند داده کاوی

فرایند داده کاوی با استخراج اطلاعات و دانش از یک پایگاه داده انجام می شود. به این ترتیب که ابتدا داده های خام دریافت شده و با تحلیل و آنالیز آن ها، استخراج اطلاعات و دانش اعمال می گردد. به این ترتیب می توان مراحل داده کاوی را به شکل زیر خلاصه کرد:

1. پاک سازی داده ها
2. یکپارچه و همگون سازی داده ها
3. انتخاب داده
4. تبدیل داده ها
5. کاوش داده ها
6. ارزیابی الگو
7. ارائه دانش

مزایای استفاده از داده کاوی در شرکت و سازمان ها

از جمله مزایای استفاده از دیتا ماینینگ در شرکت ها و سازمان ها، این موارد قابل توجه هستند:

• سودآوری بیشتر: با شناخت مشتریان و بازار هدف و استخراج اطلاعات مستند در خصوص آن ها، می توان به سودآوری بیشتر با افزایش فروش بهینه دست یافت.
• بهینه سازی محصولات: استخراج دانش و اطلاعات از بازخوردهای مشتریان در بازار، به رفع نواقص مربوط به محصولات و بهینه سازی آن ها کمک می کند.
• ارتقای سطح خدمات: با در دست داشتن یک پایگاه داده از مشتریان و استخراج دانش از سطح رضایت و شکایات آن ها، به راحتی می توان اصلاح خوبی در سطح خدمات و نحوه ارائه آن ها داشت.
• تحلیل رفتار مشتری: چیزی که در سازمان ها و شرکت های مختلف نیاز داریم، یک تحلیل درست از رفتار مشتری است که بتوان با شناخت آن، رفتارهای تقابل با مشتری را به همان سمت و سو شکل داده و به موفقیت بزرگ تری در جذب مشتری دست یافت.
• پیش بینی فروش: موفقیت های واحدهای تولیدی و کسب و کارها، آن هایی هستند که پیش بینی درستی از فروش محصولات یا خدمات خود داشته و بتوانند این پیش بینی فروش را برای ماه ها و فصل های پیش رو، به خوبی به روز رسانی کنند. داده کاوی هوشمندانه در این زمینه، بسیار پاسخگو بوده و می توان از طریق آن، با به کار بردن الگوهای لازم، پیش بینی موثری از فروش محصولات یا خدمات مختلف در دوره های زمانی گوناگون به دست آورد.

معایب استفاده از داده کاوی در شرکت ها

معایب استفاده از داده کاوی در شرکت ها را می توان در موارد زیر خلاصه کرد:

• حجم اطلاعات: با توجه به حجم قابل توجه داده ها که احتمالا در حوزه های مختلف با آن مواجه باشید، موضوع داده کاوی با پیچیدگی زیادی همراه خواهد بود. در این شرایط معمولا به سراغ نمونه برداری تصادفی یا هدفمند می رویم که البته در بعضی شرایط، بر نتایج تاثیرگذار خواهد بود. از این جهت در صورت تصمیم به نمونه برداری، باید این کار کاملا هوشمندانه انجام شود.
• مشکلات روانشناختی: با در نظر گرفتن پیچیدگی های داده کاوی، ممکن است تاثیرگذاری فاکتورهای روانشناختی در پاسخ ها و استخراج دانش تحت تاثیر قرار بگیرند. از این روی لازم است که از پیش طرح لازم برای پوشش دهی این مورد، بررسی شده و اعمال گردد.

تکنیک های داده کاوی

تکنیک های داده کاوی را می توان به شکل زیر تعریف کرد:

طبقه بندی یا Classification

در الگوی طبقه بندی، باید به داده ها تگ (برچسب) زده شده و آن ها را در طبقه یا کلاس های گوناگون جای داده. به این شکل یک سیستم هوشمند از داده های طبقه بندی شده خواهیم داشت که می توان از آن ها الگوریتم و دانش لازم را استخراج کرد.

خوشه بندی یا Clustering

قطعا در پایگاه کلی داده، برخی از آن ها دارای قرابتی با هم هستند و در این الگو، خوشه بندی بر اساس همین قرابت انجام می شود. به طور مثال در نشانه های بیماری، تب، سردرد و بدن درد هر یک، خوشه جداگانه ای را به خود اختصاص می دهند.

یادگیری تقویتی یا Reinforcement Learning

در این مدل، با یک سری تبادل اطلاعات و رسیدن به نقاط کشف دانش روبرو هستیم. شبیه سازی هوشمند و طراحی متغیر مدل های پاسخگو در یادگیری تقویتی، به استخراج اطلاعات برتر کمک خواهند کرد.

خدمات داده کاوی یا دیتا ماینینگ با اندیشینو

اندیشینو سال هاست که به طور تخصصی امور مربوط به داده کاوی یا دیتا ماینینگ را انجام داده و تا به حال پروژه های بسیار موفق و موثری در این زمینه را از نقطه صفر تا 100 به پایان رسانیده است. به کار بردن بهترین الگوهای دیتا ماینینگ با توجه به حوزه مطرح شده و انجام بهینه و استاندارد داده کاوی در اندیشینو، نویدبخش استخراج بهترین دانش و اطلاعات خواهد بود.