داده کاوی چیست؟ صفر تا صد فرایند داده کاوی

داده کاوی چیست؟ داده کاوی فرآیندی است که توسط شرکت‌ها برای تبدیل داده های خام به اطلاعات مفید استفاده می‌شود. در داده کاوی با استفاده از نرم‌افزار برای جستجوی الگوها در دسته‌های بزرگ داده، کسب‌وکارها می‌توانند درباره مشتریان خود اطلاعات بیشتری کسب کنند تا استراتژی‌های بازاریابی مؤثرتری را توسعه دهند، فروش را افزایش دهند و هزینه‌ها را کاهش دهند. داده کاوی به جمع آوری موثر داده ها، انبارداری و پردازش کامپیوتری مربوط می‌شود.

داده کاوی که به عنوان کشف اطلاعات از داده ها یعنی Knowledge Discovery in Data (KDD) نیز شناخته می‌شود، فرآیند کشف الگوها و سایر اطلاعات ارزشمند از مجموعه داده‌های بزرگ است. با توجه به تکامل فناوری انبار سازی داده‌ها و رشد کلان داده ها، پذیرش تکنیک‌های داده کاوی به سرعت در طی چند دهه اخیر شتاب یافته است و با تبدیل داده‌های خام، به دانش مفید، به شرکت‌ها کمک می‌کند. علی‌رغم این واقعیت که داده کاوی به طور مداوم برای مدیریت داده‌ها در مقیاس بزرگ تکامل می‌یابد، مدیران همچنان با چالش‌هایی در مقیاس‌پذیری و اتوماسیون مواجه هستند.

داده کاوی، تصمیم‌گیری سازمانی را از طریق تجزیه و تحلیل داده ها بهبود بخشیده است. تکنیک های داده کاوی که زیربنای این تحلیل ها هستند را می‌توان به دو هدف اصلی تقسیم کرد. آن‌ها می‌توانند مجموعه داده هدف را توصیف کنند یا می‌توانند نتایج را از طریق استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین پیش‌بینی کنند. این روش‌ها برای سازمان‌دهی و فیلتر کردن داده‌ها، به نمایش گذاشتن جالب‌ترین اطلاعات، از کشف تقلب و جعل گرفته تا رفتارهای کاربر، تنگناها و حتی نقض‌های امنیتی استفاده می‌شوند.

هنگامی که با تجزیه و تحلیل داده ها و ابزارهای مجازی سازی، مانند Apache Spark ترکیب می‌شود، جستجو در دنیای داده کاوی هرگز آسان‌ نبوده و استخراج اطلاعات‌ مرتبط هرگز سریع‌ نبوده است. پیشرفت‌های هوش مصنوعی تنها به پذیرش این تکنولوژی در صنایع کمک می‌کند.

فرآیند داده کاوی چیست؟

فرآیند داده کاوی شامل چندین مرحله، از جمع آوری داده تا مجازی سازی برای استخراج اطلاعات ارزشمند از مجموعه داده‌های بزرگ است. همانطور که در بالا ذکر شد، تکنیک های داده کاوی برای ایجاد توصیف و پیش‌بینی در مورد مجموعه داده‌های هدف استفاده می‌شود. دانشمندان داده کاوی ، داده‌ها را از طریق مشاهدات خود از الگوها، ارتباط و همبستگی‌ها توصیف می‌کنند. آن‌ها همچنین داده‌ها را از طریق روش‌های طبقه‌بندی و رگرسیون طبقه‌بندی و خوشه‌بندی می‌کنند و موارد پِرت(به درد نخور) را برای موارد استفاده، مانند تشخیص هرزنامه، شناسایی می‌کنند.

داده کاوی معمولاً از چهار مرحله اصلی تشکیل شده است: «تعیین اهداف»، «جمع آوری و آماده‌سازی داده‌ها»، «اعمال الگوریتم های داده کاوی» و «ارزیابی نتایج».

پیشنهاد ما : دوره آموزش OSINT

1. تعیین اهداف تجاری:

این می‌تواند سخت‌ترین بخش فرآیند داده کاوی باشد درحالی‌که بسیاری از سازمان‌ها زمان بسیار کمی را برای این مرحله مهم صرف می‌کنند. دانشمندان داده و ذینفعان کسب و کار باید با هم کار کنند تا مشکل کسب و کار را تعریف کنند. که به اطلاعات سوالات و پارامترهای داده برای یک پروژه خاص کمک می‌کند. تحلیلگران همچنین باید نیاز به انجام تحقیقات بیشتری برای درک مناسب زمینه کسب و کار داشته باشند.

2. آماده سازی داده ها:

هنگامی که چارچوب مسئله مشخص شد، برای دانشمندان داده آسان‌تر است که تشخیص دهند کدام مجموعه از داده ها برای پاسخگویی به سؤالات مربوط به کسب و کارها کمک می‌کنند. پس از جمع‌آوری داده‌های مربوطه، داده‌ها پاک می‌شوند و هرگونه آلودگی، مانند موارد تکراری، مقادیر از دست رفته، و مقادیر پِرت را حذف می‌کنند. بسته به مجموعه داده، ممکن است یک گام اضافی برای کاهش تعداد ابعاد برداشته شود، زیرا بسیاری از ویژگی‌ها می‌توانند محاسبات بعدی را کاهش دهند. در داده کاوی دانشمندان داده به دنبال حفظ مهم‌ترین پیش‌بینی‌ها همراه با اطمینان و دقت بهینه در هر مدل هستند.

3. مدل سازی و الگو کاوی:

بسته به نوع تجزیه و تحلیل، دانشمندان داده کاوی ممکن است هر گونه روابط جالب داده مانند الگوهای متوالی، قوانین تداعی یا همبستگی‌ها را بررسی کنند. در حالی که الگوهای با فرکانس بالا کاربردهای گسترده‌تری دارند، گاهی اوقات انحراف در داده‌ها می‌تواند جالب‌تر باشد و زمینه های تقلب بالقوه را برجسته کند.

همچنین ممکن است از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای طبقه‌بندی یا خوشه‌بندی یک مجموعه داده، بسته به داده های موجود استفاده شود. اگر داده‌های ورودی برچسب‌گذاری شده باشند (یعنی یادگیری تحت نظارت)، یک مدل طبقه‌بندی ممکن است برای دسته‌بندی داده‌ها استفاده شود. یا در عوض، یک رگرسیون ممکن است برای پیش‌بینی احتمال یک دستورالعمل مخصوص اعمال شود. اگر مجموعه داده برچسب‌گذاری نشده باشد (یعنی یادگیری بدون نظارت)، نقاط داده فردی در مجموعه آموزشی با یکدیگر مقایسه می‌شوند تا شباهت‌های اساسی را کشف کنند و آن‌ها را بر اساس آن ویژگی‌ها خوشه‌بندی کنند.

4. ارزیابی نتایج و اجرای دانش:

پس از تجمیع داده ها، نتایج به ارزیابی و تفسیر نیاز دارند. هنگام نهایی‌سازی نتایج، آن‌ها باید معتبر، جدید، مفید و قابل فهم باشند. هنگامی که این معیار برآورده شود، سازمان‌ها می‌توانند از این دانش برای اجرای استراتژی‌های جدید و دستیابی به اهداف مورد نظر خود استفاده کنند.

برنامه های کاربردی داده کاوی چیست؟

تکنیک‌های داده کاوی به طور گسترده‌ای در بین تیم‌های هوش تجاری و تجزیه و تحلیل داده مورد استقبال واقع شده است. و به آن‌ها کمک می‌کند تا دانش لازم را برای سازمان و صنعت خود استخراج کنند. برخی از موارد استفاده از داده کاوی عبارتند از:

فروش و بازاریابی

شرکت‌ها حجم عظیمی از داده ها را در مورد خریداران و مشتریان بالقوه خود جمع آوری می‌کنند. با مشاهده جمعیت‌شناسی مصرف‌کننده و رفتار کاربران آنلاین، شرکت‌ها می‌توانند از داده‌ها برای بهینه‌سازی کمپین‌های بازاریابی خود، بهبود بخش‌بندی، پیشنهادات فروش متقابل و برنامه‌های باشگاه مشتریان استفاده کنند. و بازدهی بالاتری را در تلاش‌های بازاریابی به همراه داشته باشند. تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده همچنین می‌تواند به تیم‌ها کمک کند تا انتظارات خود را با ذینفعان خود تعیین کنند و تخمین بازدهی را از هرگونه افزایش یا کاهش در سرمایه‌گذاری بازاریابی بدست آوردند.

تحصیلات

مؤسسات آموزشی شروع به جمع‌آوری داده‌ها برای بدست آوردن شناخت از جمعیت دانش‌‌پذیران خود و همچنین برنامه‌های آموزشی مساعد برای موفقیت کرده‌اند. با ادامه انتقال دوره‌ها به پلتفرم‌های آنلاین، آن‌ها می‌توانند از ابعاد و معیارهای مختلفی برای مشاهده و ارزیابی عملکرد استفاده کنند، مانند دفعات ورود، پروفایل‌های دانشجویی، کلاس‌ها، دانشگاه‌ها، مدت زمان صرف شده برای هر دوره و غیره.

بهینه سازی عملیاتی

فرآیند داده کاوی از تکنیک‌های داده کاوی برای کاهش هزینه‌ها در عملکردهای عملیاتی استفاده می‌کند و سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا کارآمدتر کار کنند. این عمل به شناسایی تنگناهای پرهزینه و بهبود تصمیم‌گیری در بین رهبران کسب و کار کمک کرده است.

همچنین بخوانید: علم داده چیست؟

تشخیص تقلب‌ها

در حالی که الگوهای متداول در داده ها می‌تواند دانش ارزشمندی را برای تیم‌ها فراهم کند، مشاهده ناهنجاری های داده نیز مفید است. و به شرکت‌ها در کشف تقلب کمک می‌کند. در حالی که این یک مورد استفاده شناخته شده و پر تکرار در بانک ها و سایر موسسات مالی است، شرکت‌های مستقر در SaaS نیز شروع به اتخاذ این روش‌ها برای حذف حساب‌های کاربری جعلی از مجموعه داده‌های خود کرده‌اند.

از تکنیک های داده کاوی برای به دست آوردن بینش در مورد رفتار مشتری و کاربر، تجزیه و تحلیل روندها در رسانه‌‎های اجتماعی و تجارت الکترونیک، یافتن دلایل ریشه‌ای مشکلات و موارد دیگر استفاده می‌شود. کسب و کارهای مدرن به وسیله داده کاوی، توانایی جمع‌آوری اطلاعات در مورد مشتریان، محصولات، خطوط تولید، رفتار کارمندان و کارکرد فروشگاه‌ها را دارند. این اطلاعات تصادفی ممکن است داستان خاصی را بیان نکنند. اما استفاده از روش‌ها، برنامه‌ها و ابزارهای داده کاوی کمک می‌کند تا اطلاعات را در کنار هم قرار دهند و ارزش افزوده ایجاد کنند. هدف نهایی فرآیند داده کاوی گردآوری داده ها، تجزیه و تحلیل نتایج و اجرای استراتژی‌های عملیاتی بر اساس نتایج داده کاوی است.