دادهکاوی یا Data Mining چیست؟
در دنیا امروز در زمینه تولید انواع تجهیزات دیجیتال، تحول بسیار گستردهای رخداده است. این تحول موجب شده در چند سال گذشته سطح تولید و ثبت دادهها به میزان بسیار زیادی افزایش یابد. دادهکاوی یکی از این فرایندها است که باعث میشود کسبوکارهای مختلف بتوانند برای ثبت و ذخیره دادههای خود اقدام کنند. با استفاده از این فرایند میتوان دادهها را تحلیل کرد و اطلاعات لازم را از آنها استخراج نمود. در این صورت روند پیشرفت کسبوکار با افزایش روبرو خواهد شد. در صورتی که شما هم قصد دارید از دادهکاوی یا Data Mining استفاده کنید، در ادامه با ما باشید.
دادهکاوی چیست؟
دادهکاوی به فرایندی گفته میشود که با استفاده از آن میتوان تعداد زیادی دادههای در حجم بالا را شناسایی کرد و به تعیین روابط بین آنها پرداخت. در نهایت با استفاده از این فرایند میتوان تمامی دادهها را تجزیهوتحلیل کرد و انواع مشکلات تجاری که بین آنها وجود دارد را برطرف نمود. امروزه دادهکاوی بهعنوان یکی از رشتههای اصلی در علم داده شناخته شده است که از انواع روشهای مختلف برای تجزیهوتحلیل دادهها استفاده میکند تا بتواند به پیشرفتهترین حالت ممکن، اطلاعات را استخراج کند.
دادهکاوی یکقدم در کشف دانش است که در آن از طریق جمعآوری، پردازش، تجزیهوتحلیل دادهها اقدامات اولیه صورت میگیرد. در نهایت میتوان با استفاده از تجزیهوتحلیل دادهها، تصمیمگیریها را بهبود بخشید. دادهکاوی دو هدف مهم دارد؛ یعنی به توصیف دادهها میپردازد و همچنین با تشخیص الگوریتمهای یادگیری ماشینی، نتایج را پیشبینی میکند.
پس میتوان گفت دادهکاوی یک روش مناسب برای سازماندهی دادهها محسوب میشود. در این زمینه استفاده از دادهکاوی موجب شده است که دادهها بهعنوان بزرگترین سرمایههای یک سازمان تلقی شوند. استفاده درست از این دادهها در کسبوکارهای مختلف، باعث میشود که در زمانهای خاص بتوان به نتایج دلخواه و متفاوت خود رسید.
بیشتر بخوانید: بیگ دیتا یا کلان داده چیست و چه کاربردی دارد؟
مراحل دادهکاوی
دادهکاوی هم مانند سایر فرایندهای موجود در علم داده، بر اساس مراحل خاص خود صورت میگیرد که تمامی این مراحل از اهمیت خاصی برخوردار هستند. مراحل Data Mining عبارت است از:
1. درک اهداف کسبوکار
مهمترین مرحله برای آغاز فرایند Data Mining، درک اهداف کسبوکار است. در واقع تمامی دانشمندان داده و سایر افراد دیگر با یکدیگر فعالیت میکنند تا بتوانند اهداف کسبوکار را درک کنند. بعد از اینکه درک روشنی از اهداف به دست آمد، باید وارد مراحل بعدی شد.
2. جمعآوری داده
در مرحله دوم دانشمندان دادهکاوی برای اینکه بتوانند دادههای مشخصی را جمعآوری کنند، روشهای مختلفی را مورداستفاده قرار میدهند. در این زمینه میتوان از انواع سایتها، داده خدماتی و غیره برای جمعآوری دادههای موردنیاز خود استفاده کرد.
3. آمادهکردن دادهها
این اقدام، یکی از زمانبرترین مراحل دادهکاوی است. در این مرحله باید تمام دادههایی که از قبل جمعآوری شدهاند، در یک فرایند که شامل سه مرحله است مورد بررسی قرار گیرند.
- در مرحله اول باید دادههایی که از منابع گوناگون استخراج شدهاند را در انبارها ذخیره کرد.
- در مرحله دوم دادههای تکراری حذف میشوند و به طور کامل بهروزرسانی خواهند شد.
- همچنین در مرحله آخر دادههای جمعآوریشده که از دو مرحله قبل هم آماده شدهاند، به پایگاهدادههای مناسب انتقال پیدا میکنند.
4. مدل ساختمان
در مرحله چهارم باید یک مدل مناسب باتوجهبه تجزیهوتحلیل دادههایی که صورتگرفته است را انتخاب کنید. در این مرحله از دادهکاوی معمولاً از تجهیزات مختلف، الگوریتمها و روشهای آماری و ریاضی گوناگونی استفاده میشود.
5. ارزیابی
بعد از انتخاب یک مدل مناسب و پایان جمعآوری دادهها، باید نتایج مدل خود را مورد ارزیابی قرار دهید و بررسی کنید که آیا به هدف موردنظر دست یافتهاید یا نه.
6. استقرار در دیتا کاوی
بعد از پایان ارزیابی مدل موردنظر، باید آنها را در نمودارهای بزرگ استقرار دهید.
کاربردهای مختلف دادهکاوی یا Data Mining
امروزه انواع کسبوکارهای مختلف از طریق انواع نرمافزارهای گوناگون میتوانند اطلاعات لازم خود را پردازش کنند تا بتوانند اطلاعات زیادی را در مورد کسبوکار خود در اختیار مشتریان قرار دهند. با استفاده از این اقدامات، میتوان بازاریابی مؤثری را انجام داد تا بتوان فرایند فروش خود را بهبود بخشید. دادهکاوی مجموعهای از فرایندهای تجزیهوتحلیل اطلاعاتی است که برای رسیدن به هوش تجاری مورداستفاده قرار میگیرد. در این زمینه انواع شرکتهای مختلف میتوانند برای حل مشکلات خود، کمتر کردن خطرات و استفاده از فرصتهای مناسب از آن استفاده کنند.
دادهکاوی فرایندی است که میتواند بهتمامی سؤالات تجاری پاسخ دهد و در این زمینه میتوان در زمان لازم نیز صرفهجویی کرد. این اقدام از طریق تکنیکهای آماری زیادی که دارد، برای تجزیهوتحلیل دادهها از روشهای مختلفی استفاده میکند تا بتواند اطلاعات مهم را استخراج کند. در این زمینه کاربران میتوانند که از این اطلاعات برای پیشبینیهای آینده استفاده کنند و برای پیشرفت کسبوکار خود اقدامات لازم را انجام دهند.
معمولاً در اکثر زمینههای تجاری مانند فروش، بازاریابی، مراقبتهای بهداشتی، آموزش و غیره میتوان از دادهکاوی استفاده کرد. هنگامی که از این فرایند بهدرستی استفاده کنید، میتوانید در بازار رقابتی حضور داشته باشید و از مزیتهای آن بهرهمند شوید؛ چرا که این فرایند باعث میشود در مورد مشتریان خود اطلاعاتی را کسب کنید نا بتوانید بازاریابی بهتر و کارآمدتری را انجام دهید.
همچنین بخوانید: علم داده یا دیتا ساینس چیست؟
مزیتهای استفاده از دادهکاوی
دادهها در انواع روشهای مختلف و با سرعت و حجم بالا به سمت کسبوکارها در حال حرکت هستند. کسبوکارهایی که بر اساس دادهها طراحی شدهاند، معمولاً موفقیت آنها بستگی به این دارد که با چه سرعتی بتوانند اطلاعات را کسب کنند و از طریق آنها برای تصمیمگیریهای آینده استفاده کنند. معمولاً حجم این دادهها بهقدری زیاد است که باعث میشود مدیریت آن دشوار به نظر برسد.
اما دیتا کاوی به کسبوکارها کمک میکند تا بتوانند گذشته و حال را درک کنند و بتوانند پیشبینیهای مناسبی را برای آینده انجام دهند و به بهترین شکل ممکن به تصمیمگیری برای آینده بپردازند. بر اساس این فرایند میتوان پیشنهادهای مختلفی را به مشتریان ارائه داد تا پاسخهای مثبت را از آنها دریافت کرد. برخی دیگر از مزیتهای استفاده از دادهکاوی، عبارت است از:
- افزایش سطح درآمد
- درک انتظارات مشتریان
- جذب مشتریهای جدید
- افزایش فروش
- حفظ مشتریان قدیمی
- تشخیص کلاهبرداران
- شناسایی انواع ریسکهای مختلف
- رسیدگی به عملکرد خود
مفاهیم کلیدی در مورد دادهکاوی
شما برای اینکه بتوانید در استفاده از فرایند دادهکاوی به نتایج قابلقبول خود برسید، باید با انواع ابزارها و مفاهیم کلیدی آن آشنایی کامل داشته باشید. برخی از مفاهیم کلیدی در مورد دیتا کاوی، عبارت است از:
- پاکسازی داده و آمادهسازی: در دادهکاوی با استفاده از این فرایند میتوان انواع اشتباهات را شناسایی کرد و برای برطرفکردن آنها اقدامات لازم را انجام داد.
- هوش مصنوعی: با استفاده از این دانش میتوان فعالیتهای لازم را که مربوط به انسان هستند از طریق رایانههای مختلف انجام داد. در این زمینه از برنامهریزی، یادگیری، استدلال و حل مسئله استفاده میشود.
- یادگیری قواعد وابستگی: این دانش با عنوان آنالیز سبد هم معروف است که در این فرایند روابط بین انواع دادهها جستجو میشود.
- خوشهبندی: در این دانش تمامی دادهها در طبقات کوچک دستهبندی میشوند تا بتوان به بهترین شکل ممکن آنها را درک کرد.
- طبقهبندی: در این فرایند هر دادهای در یک دسته یا گروه خاص قرار میگیرد و از این روش زمانی استفاده میشود که بتوان جایگاه هر داده را به طور دقیق تعیین کرد.
- آنالیز دادهها: در این فرایند تمامی اطلاعات ارزیابی شده و به دادههای ارزشمند تبدیل میشوند.
- یادگیری ماشین: این فرایند به رایانهها کمک میکند تا بتوانند بدون برنامهریزی، انواع موضوعات مختلف را یاد بگیرند.
- انبار داده: یک مجموعه بزرگ است که شامل اطلاعات تجاری میشود و برای تصمیمگیریهای درست در سازمانها مورداستفاده قرار میگیرد.
سخن پایانی
دادهکاوی یا Data Mining مجموعهای از اقدامات مهم است که با استفاده از آن میتوان تعداد بسیار زیادی داده آماری را در مورد کسبوکارهای مختلف آنالیز کرد. در حالت کلی دیتا کاوی به سازمانها کمک میکند تا بتوانند انواع دادهها را از منابع داخلی و خارجی استخراج کنند و به کمک آن بتوانند انواع مشکلات کسبوکارها را از بین ببرند. همچنین خطرات را کاهش دهند و پیشرفت خود در بازار را تضمین کنند.
دیدگاهتان را بنویسید