داده‌کاوی یا Data Mining چیست؟

چشم‌انداز کسب‌وکار هر روز بیشتر و بیشتر بر داده‌ها مبتنی می‌شود و کلان داده‌ها با سرعت شگفت‌انگیز و به شکل تصاعدی رشد می‌کنند. نیاز سازمان‌ها به غربال کردن همه این داده‌ها برای جمع‌آوری مرتبط‌ترین و مفیدترین بخش‌ها (ثروت‌های پنهان) بسیار مهم است. داده‌کاوی یا یا Data Mining به‌عنوان یکی از ابزارهای مهم در تحلیل داده‌ها و بانک اطلاعاتی، نقش کلیدی در به‌دست آوردن اطلاعات ارزشمند از داده‌های وسیع ایفا می‌کند. این روند به سازمان‌ها کمک می‌کند تا مدل‌ها و روندهای نهفته در داده‌ها را شناسایی کنند. بیایید در این مقاله دوران آکادمی، تعریف کاملی از جزئیات مفهوم داده‌کاوی داشته باشیم .

داده کاوی

داده‌کاوی Data Mining چیست؟

داده‌کاوی یا Data Mining فرآیند تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده‌ها است. این کار به‌منظور شناسایی الگوها، ناهنجاری‌ها و همبستگی‌های بین داده‌ها است. افرادی که در حوزه داده کاوی کار می‌کنند از تجزیه و تحلیل داده‌ها برای کمک به پیش‌بینی نتیجه تصمیمات تجاری مانند اقدام برای افزایش درآمد یا کاهش ریسک استفاده می‌کنند.

جمع‌آوری، پردازش و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها از طریق داده‌کاوی، به‌عنوان 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 (Data Mining) یک روش مناسب برای سازماندهی داده‌ها محسوب می‌شود. در این زمینه استفاده از داده‌کاوی باعث شده است که داده‌ها به‌عنوان بزرگ‌ترین سرمایه‌های یک سازمان تلقی شوند.

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:

  • داده کاوی

    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.

  • داده کاوی

    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.

  • داده کاوی

    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.

  • 1. در مرحله اول باید داده‌هایی که از منابع گوناگون استخراج شده‌اند را در انبارها ذخیره کرد.
  • 2. در مرحله دوم داده‌های تکراری حذف می‌شوند و به‌طور کامل به‌روزرسانی خواهند شد.
  • 3. همچنین در مرحله آخر داده‌های جمع‌آوری‌شده که از دو مرحله قبل هم آماده شده‌اند، به پایگاه‌داده‌های مناسب انتقال پیدا می‌کنند.
  • داده کاوی

    4. مدل ساختمان

    در مرحله چهارم باید یک مدل مناسب باتوجه ‌به 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.

  • داده کاوی

    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.

  • داده کاوی

    6. استقرار در دیتا کاوی

    بعد از پایان ارزیابی مدل موردنظر، باید آن‌ها را در نمودارهای بزرگ استقرار دهید.

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

ارتباط با ما

دلیل اهمیت داده‌کاوی چیست؟

این روزها، بهره‌گیری از مزایای حجم عظیمی از داده‌ها هم برای استفاده در حال حاضر و هم برای استفاده در آینده، برای تحقیق و توسعه تجاری سازمان‌ها ضروری است. هنگامی که داده‌کاوی یا Data Mining به‌درستی انجام شود، می‌تواند منبع ارزشمندی باشد که مشاغل در بسیاری از صنایع می‌توانند از آن برای موارد زیر استفاده کنند:

  • خطرات احتمالی را کنترل می‌کند.
  • بهره‌وری عملیاتی را بهبود می‌بخشد.
  • یک فرهنگ سازمانی خلاق و نوآور را توسعه دهند.
  • موجب تسریع در تصمیم‌گیری و اجرای پروژه می‌شود.
  • شرکت‌ها را قادر می‌سازد تا از رقبای خود پیشی بگیرند.
  • باعث افزایش همکاری بین بخش‌ها و واحدهای تجاری می‌شود.
  • اشتراک‌گذاری سریعتر اطلاعات و دانش در سراسر شرکت را ارائه می‌دهد.
  • در ایجاد انگیزه مشارکت، رضایت و حفظ کارکنان نقش مهمی ایفا می‌کند.

با دوران آکادمی حرفه‌ای آموزش ببینید و متخصص شوید.

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 به‌نظر 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 فروش
  • افزایش سطح درآمد
  • حفظ مشتریان قدیمی
  • جذب مشتری‌های جدید
  • تشخیص کلاهبرداران
  • رسیدگی به عملکرد خود
  • درک انتظارات مشتریان
  • شناسایی انواع ریسک‌های مختلف

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

این یکی از مفاهیم داده کاوی شامل تمامی داده‌ها است که 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 به‌طور دقیق تعیین کرد.

آنالیز داده‌ها

در این فرایند در داده کاوی 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.

🔍 داده‌کاوی در ۲۰۲۵؛ قلب تپنده تصمیم‌گیری هوشمند و پیش‌بینی آینده کسب‌وکارها

داده‌کاوی (Data Mining) در سال ۲۰۲۵ به یکی از ابزارهای کلیدی تصمیم‌گیری هوشمند تبدیل شده است. امروزه شرکت‌ها با حجم عظیمی از داده‌ها روبه‌رو هستند و داده‌کاوی به آن‌ها کمک می‌کند تا الگوهای پنهان، رفتار مشتریان و روندهای بازار را شناسایی کنند. با ترکیب هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و تحلیل پیش‌بین، داده‌کاوی دیگر فقط استخراج داده نیست؛ بلکه راهی برای پیش‌بینی آینده و بهینه‌سازی فرایندهای تجاری است. از تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی گرفته تا تشخیص تقلب و بهبود تجربه مشتری، Data Mining در ۲۰۲۵ نقشی حیاتی در دنیای دیجیتال دارد.

در این مقاله از دوران آکادمی با مفهوم داده کاوی آشنا شدیم. در مجموع باید گفت متخصصان داده کاوی یا Data Mining با پایگاه‌های داده کار می‌کنند تا اطلاعات را ارزیابی کنند و هر گونه اطلاعاتی را که مفید یا قابل اعتماد نیستند کنار بگذارند. این نیاز به دانش کلان داده، محاسبات و تجزیه و تحلیل اطلاعات، و توانایی مدیریت انواع مختلف نرم‌افزار دارد.

گزارش سالانه لینکدین در سال 2017 در مورد مشاغل نوظهور اشاره کرد که سه مورد از مشاغل پرتقاضا در ایالات متحده موقعیت‌های مرتبط با داده‌های بزرگ است. به همین ترتیب، آی‌بی‌ام پیش‌بینی می‌کند که تقاضا برای افراد حرفه‌ای داده کاوی به رشد بسیار کلانی خواهد بود.