داده کاوی (Data Mining) چیست؟+معرفی مزایا و معایب + کاربرد ها🟢

داده کاوی فرآیند جستجو و تجزیه و تحلیل دسته بزرگی از داده های خام به منظور شناسایی الگوها و استخراج اطلاعات مفید است. شرکت ها از نرم افزار داده کاوی برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد مشتریان خود استفاده می کنند. این می تواند به آنها کمک کند تا استراتژی های بازاریابی مؤثرتری را توسعه دهند، فروش را افزایش دهند و هزینه ها را کاهش دهند. داده‌کاوی بر جمع‌آوری مؤثر داده‌ها، انبارداری و پردازش رایانه‌ای متکی است. در این مقاله قصد داریم در مورد Data Mining با شما صحبت کنیم.

چکیده داده کاوی

داده کاوی فرآیند تجزیه و تحلیل دسته بزرگی از اطلاعات برای تشخیص روندها و الگوها است.
داده‌کاوی می‌تواند توسط شرکت‌ها برای همه چیز از یادگیری در مورد آنچه که مشتریان به آن علاقه دارند یا می‌خواهند بخرند تا کشف تقلب و فیلتر کردن هرزنامه مورد استفاده قرار گیرد.
برنامه های داده کاوی الگوها و ارتباطات در داده ها را بر اساس اطلاعاتی که کاربران درخواست می کنند یا ارائه می دهند، تجزیه می کنند.
شرکت های رسانه های اجتماعی از تکنیک های داده کاوی برای کالایی کردن کاربران خود به منظور تولید سود استفاده می کنند.

این استفاده از داده کاوی مورد انتقاد قرار گرفته است زیرا کاربران اغلب از داده کاوی که با اطلاعات شخصی آنها اتفاق می افتد بی اطلاع هستند، به خصوص زمانی که از آن برای تأثیرگذاری بر ترجیحات استفاده می شود.

داده کاوی چگونه کار می کند؟

داده کاوی شامل کاوش و تجزیه و تحلیل بلوک های بزرگ اطلاعات برای جمع آوری الگوها و روندهای معنادار است. در مدیریت ریسک اعتباری، کشف تقلب و فیلتر کردن هرزنامه استفاده می شود. همچنین یک ابزار تحقیقات بازار است که به آشکار کردن احساسات یا نظرات یک گروه معین از مردم کمک می کند. فرآیند داده کاوی به چهار مرحله تقسیم می شود:

داده ها در سایت یا در یک سرویس ابری جمع آوری و در انبارهای داده بارگذاری می شوند.
تحلیلگران کسب و کار، تیم های مدیریتی و متخصصان فناوری اطلاعات به داده ها دسترسی دارند و نحوه سازماندهی آنها را تعیین می کنند.
نرم افزار کاربردی سفارشی داده ها را مرتب و سازماندهی می کند.
کاربر نهایی داده ها را در قالبی با قابلیت اشتراک گذاری آسان مانند نمودار یا جدول ارائه می کند.

نرم افزار ذخیره سازی و استخراج داده ها

برنامه های داده کاوی روابط و الگوهای موجود در داده ها را بر اساس درخواست کاربر تجزیه و تحلیل می کنند. این اطلاعات را در کلاس ها سازماندهی می کند. به عنوان مثال، یک رستوران ممکن است بخواهد از داده کاوی استفاده کند تا مشخص کند کدام غذاهای ویژه و در چه روزهایی باید ارائه دهد. داده ها را می توان بر اساس زمان بازدید مشتریان و سفارش آنها در کلاس ها سازماندهی کرد. در موارد دیگر، داده کاویان خوشه هایی از اطلاعات را بر اساس روابط منطقی پیدا می کنند یا به تداعی ها و الگوهای متوالی نگاه می کنند تا در مورد روندهای رفتار مصرف کننده نتیجه گیری کنند.

انبارداری یکی از جنبه های مهم داده کاوی است. انبارداری، متمرکز کردن داده های یک سازمان در یک پایگاه داده یا برنامه است. این به سازمان اجازه می دهد تا بخش هایی از داده ها را برای کاربران خاص تجزیه و تحلیل و بسته به نیاز آنها استفاده کند. راه حل های انبار داده های ابری از فضا و قدرت یک ارائه دهنده ابر برای ذخیره داده ها استفاده می کنند. این به شرکت های کوچکتر اجازه می دهد تا از راه حل های دیجیتال برای ذخیره سازی، امنیت و تجزیه و تحلیل استفاده کنند.

داده کاوی تقریبا مشابه علم آمار است اما می تواند به شکل گسترده تری استفاده شود

تکنیک های داده کاوی

داده کاوی از الگوریتم ها و تکنیک های مختلف دیگر برای تبدیل مجموعه های بزرگ داده به خروجی مفید استفاده می کند. محبوب ترین انواع تکنیک های داده کاوی عبارتند از قوانین تداعی، طبقه بندی، خوشه بندی، درخت تصمیم، K-Nearest Neighbor، شبکه های عصبی و تحلیل پیش بینی.

قوانین انجمن که به آن تحلیل سبد بازار نیز گفته می شود، روابط بین متغیرها را جستجو می کند. این رابطه به خودی خود ارزش اضافی را در مجموعه داده ایجاد می کند زیرا در تلاش برای پیوند دادن قطعات داده است. به عنوان مثال، قوانین انجمن تاریخچه فروش یک شرکت را جستجو می کند تا ببیند کدام محصولات بیشتر با هم خریداری می شوند.

با این اطلاعات، فروشگاه ها می توانند برنامه ریزی، تبلیغ و پیش بینی کنند. طبقه بندی از کلاس های از پیش تعریف شده برای اختصاص دادن به اشیا استفاده می کند. این کلاس ها ویژگی های اقلام را توصیف می کنند یا نشان می دهند که نقاط داده با یکدیگر مشترک هستند. این تکنیک داده کاوی به داده های زیربنایی اجازه می دهد تا به طور منظم تری دسته بندی و در ویژگی های مشابه یا خطوط تولید خلاصه شوند.

خوشه بندی چیست؟

خوشه بندی مشابه طبقه بندی است. با این حال، خوشه‌بندی شباهت‌های بین اشیاء را شناسایی می‌کند، سپس آن موارد را بر اساس آنچه آنها را از سایر موارد متفاوت می‌کند، گروه‌بندی می‌کند. در حالی که طبقه بندی ممکن است منجر به گروه هایی مانند “شامپو”، “نرم کننده”، “صابون” و “خمیر دندان” شود، گروه بندی ممکن است گروه هایی مانند “مراقبت از مو” و “سلامت دندان” را مشخص کند.

درخت تصمیم برای طبقه بندی یا پیش بینی یک نتیجه بر اساس فهرستی از معیارها یا تصمیمات استفاده می شود. همچنین برای درخواست ورودی یک سری سوالات آبشاری استفاده می شود که مجموعه داده را بر اساس پاسخ های داده شده مرتب می کند. درخت تصمیم که گاهی به صورت تصویری درخت مانند به تصویر کشیده می‌شود، هنگام حفاری عمیق‌تر در داده‌ها، جهت خاص و ورودی کاربر را امکان‌پذیر می‌کند.

K-Nearest Neighbor (KNN) الگوریتمی است که داده ها را بر اساس نزدیکی به داده های دیگر طبقه بندی می کند. اساس KNN ریشه در این فرض دارد که نقاط داده نزدیک به یکدیگر بیشتر از سایر بیت های داده شبیه به یکدیگر هستند. شبکه های عصبی داده ها را با استفاده از گره ها پردازش می کنند. این گره ها از ورودی ها، وزن ها و خروجی ها تشکیل شده اند. داده ها از طریق یادگیری نظارت شده ترسیم می شوند، شبیه به نحوه ارتباط مغز انسان. این مدل را می توان طوری برنامه ریزی کرد که مقادیر آستانه ای را برای تعیین دقت مدل ارائه دهد.

فرآیند داده کاوی

برای مؤثرترین کار، تحلیلگران داده معمولاً جریان خاصی از وظایف را در طول فرآیند داده کاوی دنبال می کنند. بدون این ساختار، یک تحلیلگر ممکن است در میانه تحلیل خود با موضوعی مواجه شود که اگر زودتر برای آن آماده می شد، به راحتی می توانست از آن جلوگیری کرد. فرآیند داده کاوی معمولاً به مراحل زیر تقسیم می شود.

مرحله 1: کسب و کار را درک کنید

قبل از لمس، استخراج، پاکسازی یا تجزیه و تحلیل هر داده ای، مهم است که موجودیت اساسی و پروژه در دست را درک کنید. اهدافی که شرکت در تلاش است با استخراج داده ها به آن دست یابد چیست؟ وضعیت فعلی کسب و کار آنها چگونه است؟ یافته های تجزیه و تحلیل SWOT چیست؟ قبل از مشاهده هر داده، فرآیند استخراج با درک آنچه که موفقیت در پایان فرآیند را تعریف می کند، آغاز می شود.

بیشتر بخوانید 📘📘📘📘👈👈👈👈»  اطلاعات حساس

مرحله 2: اطلاعات را درک کنید

هنگامی که مشکل کسب و کار به وضوح تعریف شد، زمان آن رسیده است که به داده ها فکر کنید. این شامل این است که چه منابعی در دسترس هستند، چگونه ایمن و ذخیره می شوند، اطلاعات چگونه جمع آوری می شود و نتیجه یا تجزیه و تحلیل نهایی ممکن است چگونه باشد. این مرحله همچنین شامل تعیین محدودیت‌های داده، ذخیره‌سازی، امنیت و جمع‌آوری است و ارزیابی می‌کند که چگونه این محدودیت‌ها بر فرآیند داده‌کاوی تأثیر می‌گذارند.

داده کاوی می تواند روش های مختلفی داشته باشد که هر کدام نتایجی را با کمی تفاوت به شما ارائه می کنند

مرحله 3: داده ها را آماده کنید

داده ها جمع آوری، آپلود، استخراج یا محاسبه می شوند. سپس تمیز می‌شود، استاندارد می‌شود، برای موارد دور از دسترس تمیز می‌شود، برای اشتباهات ارزیابی می‌شود، و از نظر منطقی بودن بررسی می‌شود. در طول این مرحله از داده کاوی، داده ها ممکن است از نظر اندازه نیز بررسی شوند زیرا مجموعه ای بزرگ از اطلاعات ممکن است محاسبات و تجزیه و تحلیل غیرضروری را کاهش دهد.

مرحله 4: مدل را بسازید

با در دست داشتن یک مجموعه داده تمیز، وقت آن است که اعداد را خرد کنید. دانشمندان داده از انواع داده کاوی فوق برای جستجوی روابط، روندها، تداعی ها یا الگوهای متوالی استفاده می کنند. داده‌ها همچنین ممکن است به مدل‌های پیش‌بینی‌کننده وارد شوند تا ارزیابی کنند که چگونه بیت‌های قبلی اطلاعات ممکن است به نتایج آینده ترجمه شوند.

مرحله 5: نتایج را ارزیابی کنید

جنبه داده محوری داده کاوی با ارزیابی یافته های مدل یا مدل های داده به پایان می رسد. نتایج حاصل از تجزیه و تحلیل ممکن است تجمیع، تفسیر و به تصمیم گیرندگانی ارائه شود که تا این مرحله عمدتاً از فرآیند داده کاوی حذف شده اند. در این مرحله، سازمان ها می توانند بر اساس یافته ها تصمیم گیری کنند.

مرحله 6: تغییر و نظارت را اجرا کنید

فرآیند داده کاوی با اقدامات مدیریتی در پاسخ به یافته های تجزیه و تحلیل به پایان می رسد. شرکت ممکن است تصمیم بگیرد که اطلاعات به اندازه کافی قوی نبوده یا یافته ها مرتبط نیستند، یا شرکت ممکن است بر اساس یافته ها به صورت استراتژیک حرکت کند. در هر صورت، مدیریت تأثیرات نهایی کسب و کار را بررسی می کند و حلقه های داده کاوی آینده را با شناسایی مشکلات یا فرصت های تجاری جدید بازآفرینی می کند.

مدل‌های مختلف پردازش داده‌کاوی مراحل مختلفی خواهند داشت، اگرچه فرآیند کلی معمولاً تقریباً مشابه است. به عنوان مثال، مدل پایگاه‌های داده کشف دانش دارای نه مرحله، مدل CRISP-DM دارای شش مرحله، و مدل فرآیند SEMMA دارای پنج مرحله است.

کاربردهای داده کاوی

در عصر اطلاعات امروز، تقریباً هر بخش، صنعت، بخش یا شرکتی می تواند از داده کاوی استفاده کند.

حراجی

داده کاوی استفاده هوشمندانه تر و کارآمدتر از سرمایه را برای افزایش درآمد تشویق می کند. ثبت نام نقطه فروش در کافی شاپ محلی مورد علاقه خود را در نظر بگیرید. برای هر فروش، آن قهوه خانه زمان خرید و محصولات فروخته شده را جمع آوری می کند. با استفاده از این اطلاعات، فروشگاه می تواند خط تولید خود را به صورت استراتژیک ایجاد کند.

بازار یابی

هنگامی که قهوه خانه از ترکیب ایده آل خود مطلع شد، نوبت به اعمال تغییرات می رسد. با این حال، برای موثرتر کردن تلاش‌های بازاریابی خود، فروشگاه می‌تواند از داده‌کاوی استفاده کند تا بفهمد مشتریانش کجا تبلیغات را می‌بینند، چه اطلاعات جمعیتی را هدف قرار دهد، کجا تبلیغات دیجیتالی قرار دهند و چه استراتژی‌های بازاریابی بیشتر در بین مشتریان طنین‌انداز است. این شامل همسوسازی کمپین های بازاریابی، پیشنهادات تبلیغاتی، پیشنهادهای فروش متقابل و برنامه ها با یافته های داده کاوی است.

تولید

برای شرکت‌هایی که کالاهای خود را تولید می‌کنند، داده‌کاوی نقش مهمی در تجزیه و تحلیل هزینه‌های هر ماده خام، موادی که به بهترین شکل استفاده می‌شوند، نحوه صرف زمان در طول فرآیند تولید و اینکه چه تنگناهایی تأثیر منفی بر حرفه‌ای دارد، ایفا می‌کند.

تشخیص تقلب

قلب Data mining یافتن الگوها، روندها و همبستگی هایی است که نقاط داده را به یکدیگر مرتبط می کند. بنابراین، یک شرکت می تواند از داده کاوی برای شناسایی نقاط پرت یا همبستگی هایی که نباید وجود داشته باشند، استفاده کند. به عنوان مثال، یک شرکت ممکن است جریان نقدی خود را تجزیه و تحلیل کند و یک تراکنش تکراری به یک حساب ناشناخته را بیابد. اگر این غیرمنتظره باشد، شرکت ممکن است بخواهد بررسی کند که آیا وجوه سوء مدیریت می شود یا خیر.

داده کاوی سه ریشه اصلی دارد

منابع انسانی

دپارتمان‌های منابع انسانی معمولاً طیف گسترده‌ای از داده‌ها را برای پردازش در دسترس دارند، از جمله داده‌های مربوط به حفظ، ارتقاء، دامنه حقوق، مزایای شرکت، استفاده از آن مزایا، و نظرسنجی‌های رضایت کارکنان. داده‌کاوی می‌تواند این داده‌ها را به هم مرتبط کند تا درک بهتری از دلیل ترک کارمندان و آنچه که استخدام‌های جدید را جلب می‌کند، به دست آورد.

خدمات مشتری

رضایت مشتری ممکن است توسط بسیاری از رویدادها یا تعاملات ایجاد شود (یا از بین برود). شرکتی را تصور کنید که کالا را ارسال می کند. ممکن است مشتری از زمان حمل، کیفیت حمل و نقل یا ارتباطات ناراضی باشد. همین مشتری ممکن است از زمان انتظار طولانی تلفن یا پاسخ های ایمیل آهسته ناامید شود. داده کاوی اطلاعات عملیاتی در مورد تعاملات مشتری را جمع آوری می کند و یافته ها را خلاصه می کند تا نقاط ضعف را مشخص کند و آنچه را که شرکت به درستی انجام می دهد برجسته کند.

بیشتر بخوانید 📘📘📘📘👈👈👈👈» امنیت اطلاعات

مزایا

سودآوری و کارایی:

Data mining تضمین می کند که شرکت در حال جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده های قابل اعتماد است. اغلب فرآیندی سفت و سخت تر و ساختارمندتر است که به طور رسمی یک مشکل را شناسایی می کند، داده های مربوط به مشکل را جمع آوری می کند و در تلاش برای فرموله کردن راه حل است. بنابراین، داده کاوی به کسب و کار کمک می کند تا سودآورتر، کارآمدتر یا از نظر عملیاتی قوی تر شود.

برنامه های کاربردی گسترده:

Data mining می تواند در بین برنامه ها بسیار متفاوت به نظر برسد، اما روند کلی را می توان تقریباً با هر برنامه جدید یا قدیمی استفاده کرد. اساساً هر نوع داده ای را می توان جمع آوری و تجزیه و تحلیل کرد، و تقریباً هر مشکل تجاری که بر شواهد واجد شرایط تکیه دارد را می توان با استفاده از داده کاوی حل کرد.

اطلاعات و روندهای پنهان:

هدف نهایی داده کاوی گرفتن بیت های خام از اطلاعات و تعیین اینکه آیا انسجام یا همبستگی بین داده ها وجود دارد یا خیر. این مزیت داده کاوی به شرکت اجازه می دهد تا با اطلاعاتی که در دست دارد ارزشی ایجاد کند که در غیر این صورت بیش از حد آشکار نخواهد بود. اگرچه مدل‌های داده می‌توانند پیچیده باشند، اما می‌توانند نتایج شگفت‌انگیزی به دست آورند، روندهای پنهان را کشف کنند و استراتژی‌های منحصربه‌فردی را پیشنهاد کنند.

معایب

پیچیدگی:

پیچیدگی داده کاوی یکی از بزرگترین معایب آن است. تجزیه و تحلیل داده ها اغلب به مجموعه مهارت های فنی و ابزارهای نرم افزاری خاصی نیاز دارد. شرکت های کوچکتر ممکن است غلبه بر این را مانعی برای ورود بدانند.

بدون تضمین:

داده کاوی همیشه به معنای نتایج تضمین شده نیست. یک شرکت ممکن است تجزیه و تحلیل های آماری انجام دهد، بر اساس داده های قوی نتیجه گیری کند، تغییراتی را اعمال کند و هیچ سودی به دست نیاورد. این ممکن است به دلیل یافته‌های نادرست، تغییرات بازار، خطاهای مدل، یا جمعیت‌های نامناسب داده باشد. داده کاوی تنها می تواند تصمیمات را هدایت کند و نتایج را تضمین نمی کند.

هزینه بالا:

یک جزء هزینه نیز برای داده کاوی وجود دارد. ابزارهای داده ممکن است به اشتراک های پرهزینه نیاز داشته باشند و برخی از داده ها ممکن است گران باشد. نگرانی‌های امنیتی و حریم خصوصی را می‌توان آرام کرد، اگرچه زیرساخت‌های فناوری اطلاعات اضافی نیز ممکن است پرهزینه باشد. داده کاوی همچنین ممکن است در هنگام استفاده از مجموعه داده های عظیم موثر باشد. با این حال، این مجموعه داده ها باید ذخیره شوند و به قدرت محاسباتی سنگینی برای تجزیه و تحلیل نیاز دارند.

حتی شرکت های بزرگ یا سازمان های دولتی با داده کاوی چالش هایی دارند. کاغذ سفید FDA را در مورد داده کاوی در نظر بگیرید که چالش های اطلاعات بد، داده های تکراری، گزارش کم یا گزارش بیش از حد را مشخص می کند.

داده کاوی و رسانه های اجتماعی

یکی از سودآورترین کاربردهای داده کاوی توسط شرکت های رسانه های اجتماعی انجام شده است. پلتفرم هایی مانند فیس بوک، تیک تاک، اینستاگرام و ایکس (توئیتر سابق) مجموعه ای از داده ها را در مورد کاربران خود بر اساس فعالیت های آنلاین آنها جمع آوری می کنند. از این داده ها می توان برای استنباط در مورد ترجیحات آنها استفاده کرد. تبلیغ‌کنندگان می‌توانند پیام‌های خود را برای افرادی که به نظر می‌رسد بیشتر به آنها پاسخ مثبت می‌دهند، هدف قرار دهند.

داده‌کاوی در رسانه‌های اجتماعی با چندین گزارش تحقیقی و افشاگری که نشان می‌دهد داده‌های کاربران کاوی تا چه حد می‌تواند نفوذی باشد، به یک بحث بزرگ تبدیل شده است. موضوع اصلی این است که کاربران ممکن است با شرایط و ضوابط سایت ها موافقت کنند و متوجه نشوند که اطلاعات شخصی آنها چگونه جمع آوری می شود یا اطلاعات آنها به چه کسانی فروخته می شود.

نمونه هایی از داده کاوی

از داده کاوی می توان به خوبی استفاده کرد، یا می توان از آن به طور غیرقانونی استفاده کرد. در اینجا یک نمونه از ربات است

eBay هر روز تعداد بی شماری از اطلاعات را از فروشندگان و خریداران جمع آوری می کند. این شرکت از داده کاوی برای نسبت دادن روابط بین محصولات، ارزیابی محدوده قیمت مورد نظر، تجزیه و تحلیل الگوهای خرید قبلی و تشکیل دسته بندی محصولات استفاده می کند.

eBay روند توصیه را به شرح زیر بیان می کند:

فراداده های خام مورد و داده های سابقه کاربر تجمیع می شوند.
اسکریپت ها بر روی یک مدل آموزش دیده برای تولید و پیش بینی آیتم و کاربر اجرا می شوند.
جستجوی KNN انجام می شود.
نتایج در یک پایگاه داده نوشته می شود.
توصیه بلادرنگ شناسه کاربر را می گیرد، نتایج پایگاه داده را فراخوانی می کند و به کاربر نمایش می دهد

انواع داده کاوی چیست؟

دو نوع اصلی داده کاوی وجود دارد: داده کاوی پیش بینی و داده کاوی توصیفی. داده کاوی پیش بینی کننده داده هایی را استخراج می کند که ممکن است در تعیین یک نتیجه مفید باشد. داده کاوی توصیفی کاربران را از یک نتیجه معین آگاه می کند.

بیشتر بخوانید 📘📘📘📘👈👈👈👈» نشت اطلاعات

داده کاوی چگونه انجام می شود؟

داده کاوی به کلان داده و فرآیندهای محاسباتی پیشرفته از جمله یادگیری ماشین و سایر اشکال هوش مصنوعی (AI) متکی است. هدف یافتن الگوهایی است که می تواند به استنتاج یا پیش بینی از مجموعه داده های بزرگ و بدون ساختار منجر شود.

اصطلاح دیگری برای داده کاوی چیست؟

داده کاوی همچنین با اصطلاح کمتر استفاده شده “کشف دانش در داده” یا KDD استفاده می شود.

داده کاوی کجا استفاده می شود؟

برنامه های کاربردی داده کاوی طوری طراحی شده اند که تقریباً هر تلاشی را که به داده های بزرگ متکی است انجام دهند. شرکت‌های بخش مالی به دنبال الگوهایی در بازار هستند. دولت ها سعی می کنند تهدیدات امنیتی بالقوه را شناسایی کنند. شرکت‌ها، به‌ویژه شرکت‌های آنلاین و رسانه‌های اجتماعی، از داده‌کاوی برای ایجاد کمپین‌های تبلیغاتی و بازاریابی سودآور استفاده می‌کنند که مجموعه‌های خاصی از کاربران را هدف قرار می‌دهند.

نتیجه

کسب و کارهای مدرن توانایی جمع آوری اطلاعات در مورد مشتریان، محصولات، خطوط تولید، کارمندان و ویترین فروشگاه های خود را دارند. این اطلاعات تصادفی ممکن است داستانی را بیان نکنند، اما استفاده از تکنیک ها، برنامه ها و ابزارهای داده کاوی به جمع آوری اطلاعات کمک می کند. هدف نهایی فرآیند داده کاوی گردآوری داده ها، تجزیه و تحلیل نتایج و اجرای استراتژی های عملیاتی بر اساس نتایج داده کاوی است.