دسته بندی‌ دوره‌ها
0

بلاگ

دوران آکادمی بلاگ مقالات بانک اطلاعاتی داده کاوی چیست؟ صفر تا صد فرایند داده کاوی

داده‌کاوی چیست؟ صفر تا صد فرایند داده‌کاوی

در هر ساعت حجم فراوانی از دیتا و اطلاعات در کل دنیای دیجیتال ایجاد می‌شود. از مبادلات روزمره گرفته تا کارکرد‌های آنلاین، ردپای دیجیتال ما برجای می‌ماند که می‌تواند اطلاعات ارزشمندی برای ما به‌شمار بروند. این علم به افراد و سازمان‌ها امکان می‌دهد تا دقیق‌تر و متناسب با شرایط حرکت کنند. اما چگونه باید از درون این توده از اطلاعات‌ به چنین نتایجی را به‌دست آورد؟ دقیقاً اینجا پرسش « داده کاوی چیست» اهمیت پیدا می‌کند.

دوره آموزشی تخصصی بانک اطلاعاتی

با دوره های آموزشی بانک اطلاعاتی و دیتا بیس دوران اکادمی متخصص Data Mining شوید!
مشاهده دوره آموزشی بانک اطلاعاتی

تعریف داده‌کاوی

داده‌کاوی (Data Mining) به فرایندی اطلاق می‌شود که با بکارگیری روش‌های آماری، ریاضی و یادگیری ماشین، الگوها و ارتباط‌های پنهان در گروه‌های بزرگ داده را پیدا می‌کند. به‌عنوان مثال، داده‌کاوی نوعی کاوش برای یافتن طلا در میان توده بزرگی از سنگ‌ها می‌تواند باشد. داده‌کاوی در صنعت‌های گوناگون از جمله بیزینس، پزشکی، بانکداری، حتی پژوهش‌های علمی و… استفاده می‌شود و به انتخاب‌های هوشمندانه و پیش‌بینی برآوردهای آینده کمک می‌نماید.

داده‌کاوی چیست؟

در پاسخ به پرسش داده‌کاوی چیست می‌توانیم آن را به‌شکل یک ابزار تحلیل داده‌ها درنظر بگیریم. هدف اصلی داده‌کاوی شناخت الگوها و ارتباطات پنهان است که شاید در اولین نگاه آشکار نباشند. مانند فروشگاه‌های بزرگ که با به‌کار بستن داده‌کاوی ممکن است اولویت‌های خریداران خود را تشخیص دهند و توصیه‌های خرید مناسب‌تری پیش روی آن‌ها قرار دهند.

مراحل اصلی فرایند داده‌کاوی

  • تبدیل داده‌ها
  • استفاده از نتایج
  • جمع‌آوری داده‌ها
  • پیش‌پردازش داده‌ها
  • تفسیر و ارزیابی نتایج
  • تعیین الگوها و تحلیل داده‌ها

جهت دریافت اطلاعات بیشتر درمورد دوره‌ها و اساتید با مشاورین دوران آکادمی در ارتباط باشید.

ارتباط با ما

داده کاوی فرایندی است که چندین مرحله دارد. هر مرحله وظیفه مهمی در یافتن داده‌های با ارزش دارند. این مراحل به‌ شکل تعریف می‌گردند:

  • 1. جمع‌آوری داده‌ها

    در این گام، اطلاعات از منابع گوناگون گرد‌آوری می‌گردند. این اطلاعات از تمام سیستم‌های سازمان، ‌سایت‌ها یا رسانه‌های اجتماعی کشف و استخراج می‌شوند.

  • 2. پیش‌پردازش داده‌ها

    اطلاعات خام عموماً در بر دارنده اختلال و ناهماهنگی‌‌هایی می‌باشند که باید پاک شده یا اصلاح گردند. در این مرحله، داده‌ها پاک‌سازی و آماده برای تجزیه و تحلیل می‌شوند.

  • 3. تبدیل داده‌ها

    بعد از اتمام پیش‌پردازش‌ها، داده‌ها به چارچوبی تبدیل می‌گردند که الگوهای‌ فرآیند داده‌کاوی بتوانند از آن‌ها استفاده کنند. این گام در برگیرنده استانداردسازی، نرمال‌سازی و انتخاب ویژگی ها می‌باشد.

  • 4. تعیین الگوها و تحلیل داده‌ها

    در این گام، الگوریتم مناسب برای یافتن الگوها گزینش می‌شوند. این الگوریتم‌ها اصولاً شامل روش‌های گوناگونی مانند خوشه‌بندی، طبقه‌بندی، و مقررات مبتنی بر انجمن هستند.

  • 5. تفسیر و ارزیابی نتایج

    در این گام، الگوریتم مناسب برای یافتن الگوها گزینش می‌شوند. این الگوریتم‌ها اصولاً شامل روش‌های گوناگونی مانند خوشه‌بندی، طبقه‌بندی، و مقررات مبتنی بر انجمن هستند.

  • 6. استفاده از نتایج

    در گام آخر نیز، نتایج جمع‌آوری شده در تصمیم‌گیری‌ها، بازاریابی، خدمات مشتریان و باقی اهداف سازمانی مورد استفاده قرار گرفته می‌شوند.

روال کشف دانش در داده‌ها (Knowledge Discovery in Data)

داده‌کاوی به خودیِ خود نمی‌توانند دانش کاربردی ایجاد کنند، بلکه قسمتی از فرایند مهم‌تری به نام «کشف دانش در داده‌ها» یا KDD است. KDD در برگیرنده تمامی مراحلی می‌باشد که از جمع‌آوری داده‌ها تا تفسیر نتایج را شامل می‌گردد. به نوعی، داده‌کاوی قلب KDD است، اما تنها یکی از مراحل آن به‌شمار می‌آید.

مراحل KDD به‌صورت زیر می‌باشد :

  • داده‌کاوی
  • تفسیر نتایج
  • انتخاب داده
  • تبدیل داده‌ها
  • پیش‌پردازش داده‌ها

داده‌کاوی

تحلیل و استخراج الگوها.

تفسیر نتایج

استنباط از نتایج و به‌کارگیری آن‌ها.

انتخاب داده

گزینش داده‌های لازم برای انجام عمل تحلیل.

تبدیل داده‌ها

تغییر دادن داده‌ها به شکل متناسب.

پیش‌پردازش داده‌ها

مهیا کردن داده‌ها برای تحلیل.

کاربردهای داده‌کاوی

داده‌کاوی در مشاغل گسترده‌ای کاربردهای بسیاری دارد. بعضی از این کاربردها شامل موارد زیر هستند:

بازاریابی و تبلیغات

شرکت‌ها با شناخت از عملکرد مشتریان قادرند پیشنهادات تبلیغاتی مفیدتری دهند.

پزشکی و سلامت

داده‌کاوی در تشخیص بیماری‌ها، پیش‌بینی همه‌گیری و مدیریت سلامت بیمارستان‌ها تاثیرگذار است.

بانکداری و مالی

داده‌کاوی به موسسات مالی و بانک‌ها را کمک می‌نماید تا ریسک‌های اعتباری را برآورد کرده و از کلاهبرداری‌های رانتی جلوگیری کنند.

تجارت الکترونیک

آنلاین‌شاپ‌ها با تحلیل داده‌های خریداران، پیشنهادات خرید مفیدی را در اختیار آن‌ها قرار دهند.

با دوران آکادمی حرفه‌ای آموزش ببینید و متخصص شوید.

تکنیک‌های رایج در داده‌کاوی

برای پاسخ به سوال داده‌کاوی چیست و چگونه انجام می‌شود، بهتر است تکنیک‌های متداول داده‌کاوی را بشناسیم:

خوشه‌بندی (Clustering)

دسته‌بندی داده‌ها به بخش‌های همسان.

طبقه‌بندی (Classification)

اختصاص دادن اطلاعات به‌دسته‌های از قبل تعریف شده.

قوانین انجمنی (Association Rules)

شناسایی ارتباط میان بخش‌ها، مانند الگوریتم معروف Apriori.

تحلیل دنباله (Sequential Analysis)

تحلیل رفتارها و ارتباط زمانی بین داده‌ها.

داده کاوی

مزیت‌های استفاده از داده‌کاوی

داده‌کاوی مزایای بی‌شماری برای سازمان‌ها و صنایع گوناگون دارد از جمله:

محدودیت‌ها و چالش‌های داده‌کاوی

با وجود اینکه داده‌کاوی یک ابزار بسیار قوی است، اما مشکلات و محدودیت‌هایی نیز دارد. از جمله:

داده‌کاوی یک فرایند با ارزش و پر استفاده برای استخراج داده از حجم انبوه داده‌هاست که به بهتر کردن روند تصمیم‌گیری و بازدهی در سازمان‌ها کمک کند. مهم این است که برای به‌کارگیری موثر از داده‌کاوی باید به کیفیت داده‌ها، حریم خصوصی و انتخاب الگوریتم‌های درست، اهمیت بیشتری داد. پس، اگر در پی استخراج اطلاعات نهفته و با ارزش از تمامی داده‌های خود می‌باشید، داده‌کاوی می‌تواند ابزاری پربازده و مفید باشد.

بیشتر بخوانید :