داده کاوی و کمک به پیشرفت مشاغل

امروزه ارائه دهندگان خدمات مختلف اطلاعات بسیاری از مشتریان خود در دسترس دارند. این اطلاعات را چطور به دست آورده اند؟ از طریق داده کاوی و هوش تجاری.
مدیران فروشگاه‌ها از طریق استخراج داده از پایگاه‌های داده که اطلاعات انبوهی در آنها نهفته است به اطلاعاتی مانند صورتحساب مشتری ، تعاملات خدمات مشتری، بازدید از وب سایت و موارد دیگر دست می‌یابند. با استفاده از تجزیه و تحلیل داده‌های استخراج شده ، می‌توانند برای فروشگاه خود تصمیماتی را اتخاذ کنند که منجر به ماندگاری مشتری و افزایش فروش و درنهایت درآمد بالا شود.

مثالی دیگر در این حوزه می‌تواند به ما در درک بهتر این مفهوم کمک کند: داده کاوی در زمینه تحقیقات آموزشی به مدیران مدارس کمک می‌کند تا بررسی کنند که چه عواملی باعث کاهش انگیزه دانش آموزان برای یادگیری می‌شود، تحلیل این داده‌ها کمک می‌کند تا راه‌هایی را برای کنترل این مسئله پیدا کنند و باعث ایجاد انگیزه در دانش آموزان شوند.

در ادامه به‌صورت مفصل در مورد داده کاوی، ابزارهای داده کاوی و کاربردهای آن می‌پردازیم.

داده کاوی چیست؟ 

داده کاوی فرایندی است که برای تبدیل داده‌های خام به اطلاعات مفید از آن استفاده می‌شود. داده کاوی چند رشته ای است که با استفاده از یادگیری ماشین ، آمار و هوش مصنوعی ، اطلاعات را استخراج می‌کند تا احتمال وقایع آینده را ارزیابی کند. با استفاده از نرم افزار برای جستجوی الگوها در تعداد زیادی از داده‌ها ، مشاغل می‌توانند با کسب اطلاعات بیشتر در مورد مشتریان خود برای ایجاد استراتژی‌های بازاریابی موثرتر، افزایش فروش و کاهش هزینه‌های داده کاوی به جمع آوری موثر داده‌ها، انبار کردن و پردازش رایانه‌ای بپردازند. هدف از استفاده از داده کاوی، تصمیم گیری با پشتیبانی داده از مجموعه‌داده های عظیم است.

تاریخچه داده کاوی و پیشرفتهای فعلی

روند کاوش در داده‌ها برای کشف ارتباطات پنهان و پیش‌بینی روندهای آینده، دارای سابقه طولانی است. گاهی اوقات به عنوان “کشف دانش در پایگاه های اطلاعاتی” نامیده می‌شود ، اصطلاح “داده کاوی” سال 1990 ابداع شد. پایه و اساس داده کاوی شامل سه رشته علمی بهم پیوسته است: آمار (مطالعه عددی روابط داده‌ها)، هوش مصنوعی (هوش شبیه به انسان که توسط نرم‌افزار و یا ماشین‌ها نمایش داده می‌شود) و یادگیری ماشین (الگوریتم‌هایی که می‌توانند از داده‌ها برای پیش‌بینی استفاده کنند). فناوری دیتا ماینینگ برای همگام شدن با ظرفیت بی‌حد و حصر داده‌های بزرگ و قدرت محاسباتی مقرون به صرفه، در حال پیشرفت است.

طی دهه گذشته، پیشرفت در قدرت پردازش و سرعت ما را قادر ساخته‌است تا فراتر از اقدامات دستی، خسته کننده و وقت‌گیر به سمت تجزیه و تحلیل سریع، آسان و خودکار داده‌ها حرکت کنیم. هرچه مجموعه داده‌های جمع آوری شده پیچیده تر باشند، پتانسیل بیشتری برای کشف اطلاعات مرتبط وجود دارد. خرده‌فروشان، بانک‌ها، تولید کنندگان، ارائه دهندگان ارتباطات از راه دور و بیمه‌ها، از دیتا ماینینگ برای کشف روابط بین همه چیز، از بهینه سازی قیمت، تبلیغات و اطلاعات جمعیتی گرفته تا چگونگی تأثیر اقتصاد، ریسک، رقابت و رسانه های اجتماعی بر مدل های تجاری، درآمد، عملیات و روابط مشتری استفاده می‌کنند.

پیشنهاد می‌کنم مقاله انواع یادگیری ماشین با مثال را که یکی از پایه های دیتا ماینینگ را توضیح می‌دهد، مطالعه کنید.

چرا داده کاوی مهم است؟

داده کاوی در فضای تجاری بسیار رقابتی امروز از اهمیت زیادی برخوردار است. مفهوم جدیدی از داده کاوی هوش تجاری در حال حاضر تکامل یافته است، که به طور گسترده توسط شرکت‌های پیشرو برای جلو ماندن از رقبای خود استفاده می‌شود. هوش تجاری (BI) می‌تواند در ارائه آخرین اطلاعات مورد استفاده برای تجزیه و تحلیل رقابت، تحقیقات بازار، روندهای اقتصادی، رفتار مصرف، تحقیقات صنعت، تجزیه و تحلیل اطلاعات جغرافیایی و غیره کمک کند.

داده کاوی هوش تجاری در تصمیم گیری مدیران شرکت بسیار موثر است. داده کاوی کمک می‌کند تا بتوانند تمام داده های تکراری را غربال کنند. اطلاعات درست را دریابند و سپس از آن اطلاعات به خوبی استفاده کنند تا نتایج احتمالی را ارزیابی کنند و سرعت تصمیم گیری آگاهانه و از روی دانش درست بالا برود.

تکنیک های داده کاوی

1. انجمن

انجمن یکی از پرکاربردترین تکنیک های داده کاوی است. در این روش، یک معامله و رابطه بین اجزای آن برای شناسایی یک الگو استفاده می‌شود. به‌همین دلیل است که از این تکنیک به‌عنوان تکنیک رابطه نیز یاد می‌شود. از انجمن برای انجام تجزیه و تحلیل سبد بازار استفاده می‌شود، که برای پیدا کردن تمام آن محصولاتی که مشتریان به‌طور منظم با هم می‌خرند انجام می‌شود.

این روش برای خرده‌فروشانی که می‌توانند با استفاده از آن عادت‌های خرید مشتریان مختلف را مطالعه کنند، بسیار مفید است. خرده‌فروشان می‌توانند داده‌های فروش گذشته را مطالعه کرده و سپس به جستجوی کالاهایی بپردازند که مشتریان با هم می‌خرند. سپس آنها می‌توانند این محصولات را در فروشگاه‌های خرده‌فروشی خود در مجاورت یک‌دیگر قرار دهند تا به مشتریان در صرفه‌جویی در وقت و افزایش فروش خود کمک کنند.

2. خوشه بندی

این روش خوشه‌های با‌معنی از اشیا که از مشخصات یکسانی برخوردارند را ایجاد می‌کند. مردم اغلب آن را با طبقه‌بندی اشتباه می‌گیرند، اما اگر به‌درستی بفهمند که هر دو روش چگونه کار می‌کنند، دیگر مشکلی نخواهند داشت. برخلاف طبقه‌بندی که اشیا را در کلاس‌های از پیش تعریف شده قرار می‌دهد، خوشه بندی اشیا را در کلاس‌هایی قرار می‌دهد که توسط آن تعریف میشوند.

بگذارید مثالی بزنیم. یک کتابخانه پر از کتاب در موضوعات مختلف است. اکنون چالش این است که آن کتاب‌ها را به گونه ای ساماندهی کنید که خوانندگان در یافتن کتاب‌هایی با یک موضوع خاص مشکلی نداشته باشند. می‌توانیم از خوشه‌بندی استفاده کنیم تا کتاب‌های مشابه را در یک قفسه نگه‌داریم و سپس به آن قفسه‌ها یک اسم پر معنی بدهیم. خوانندگانی که به دنبال کتاب در مورد یک موضوع خاص هستند می‌توانند مستقیماً به آن قفسه بروند و برای یافتن کتابشان نیازی به گشت و گذار در کل کتابخانه نیست.

3. طبقه بندی

تکنیک طبقه بندی ریشه در یادگیری ماشین دارد. این تکنیک موارد یا متغیرها را در یک مجموعه داده به گروه‌ها یا کلاس‌های از پیش تعریف شده طبقه‌بندی می‌کند. این برنامه از برنامه‌نویسی خطی، آمار، درخت تصمیم‌گیری و شبکه عصبی مصنوعی در دیتا ماینینگ، در میان سایر تکنیک‌ها استفاده می‌کند. طبقه‌بندی برای توسعه نرم‌افزاری استفاده می‌شود که می‌تواند به گونه‌ای مدل شود که توانایی طبقه‌بندی اقلام موجود در یک مجموعه داده را در کلاس‌های مختلف داشته باشد.

به عنوان مثال، ما می‌توانیم از آن برای طبقه‌بندی همه داوطلبانی که در یک مصاحبه شرکت کرده‌اند، به دو گروه طبقه‌بندی کنیم: گروه اول لیستی از آن دسته از داوطلبانی است که انتخاب شده‌اند و گروه دوم لیستی از آن دسته از داوطلبانی است که رد شده‌اند. برای انجام این کار طبقه‌بندی می‌توان از نرم‌افزار داده کاوی استفاده کرد.

4. پیش‌بینی

این روش رابطه‌ای را که بین متغیرهای مستقل و وابسته و همچنین متغیرهای مستقل به تنهایی وجود دارد، پیش‌بینی می‌کند. بسته به فروش می‌توان از آن برای پیش‌بینی سود آینده استفاده کرد. بگذارید فرض کنیم سود و فروش به ترتیب متغیرهای وابسته و مستقلی هستند. اکنون، براساس آنچه داده های فروش گذشته می‌گویند، می‌توانیم با استفاده از یک منحنی رگرسیون، آینده را پیش‌بینی کنیم.

5. الگوهای متوالی

این تکنیک با هدف استفاده از داده‌های معامله و سپس شناسایی روندها‌، الگوها و رویدادهای مشابه در آن طی یک دوره زمانی انجام می‌شود. از داده‌های فروش تاریخی می‌توان برای کشف مواردی که خریداران در فصول مختلف سال با هم خریداری کرده‌اند، استفاده کرد. مشاغل می‌توانند با توصیه به مشتریان برای خرید آن محصولات در مواقعی که داده‌های تاریخی پیشنهاد نمی‌کنند، این اطلاعات را درک کنند. مشاغل می‌توانند از معاملات و تخفیف‌های سودآور برای پیشبرد این توصیه استفاده کنند.

ابزارهای داده کاوی

در زیر به 2 ابزار داده کاوی که در استخراج داده، در صنعت محبوب هستند اشاره شده است:

زبان R

زبان R ابزاری منبع باز برای محاسبات آماری و گرافیک است. R دارای طیف گسترده‌ای از آمار، آزمون‌های کلاسیک آماری، تجزیه و تحلیل سری زمانی، تکنیک‌های طبقه‌بندی و گرافیکی است. این ابزار امکان انتقال و ذخیره اطلاعات موثر را فراهم می‌کند.

داده کاوی اوراکل

Oracle Data Mining معروف به ODM ماژولی از پایگاه داده تجزیه و تحلیل پیشرفته Oracle است. این ابزار داده کاوی به تحلیل‌گران داده اجازه می‌دهد تا اطلاعات مفصلی پیدا کرده و پیش‌بینی کنند. این به پیش‌بینی رفتار مشتری، ایجاد مشخصات مشتری، شناسایی فرصت‌های فروش متقابل کمک می‌کند.

فرآیند داده کاوی

قبل از وقوع داده کاوی واقعی ، چندین فرآیند در اجرای داده کاوی وجود دارد که نحوه کار آن‌ها به این‌صورت است:

مرحله 1: تحقیقات تجاری: قبل از شروع، شما باید از اهداف، منابع موجود و سناریوهای فعلی سازگار با نیازهای آن درک کاملی داشته باشید. این امر می‌تواند به ایجاد یک برنامه داده کاوی دقیق کمک کند که به طور موثر به اهداف سازمان برسد.

مرحله 2: بررسی کیفیت داده‌ها: با جمع آوری داده‌ها از منابع مختلف، برای اطمینان از عدم وجود مشکل در روند ادغام داده‌ها، باید مورد بررسی و تطبیق قرار گیرند. تضمین کیفیت به تشخیص هر گونه ناهنجاری زمینه‌ای در داده‌ها‌، از جمله از‌بین‌رفتن درون‌یابی داده‌ها، نگه داشتن داده‌ها در حالت عالی قبل از انجام استخراج‌، کمک می‌کند.

مرحله 3: پاکسازی داده ها: اعتقاد بر این است که 90٪ از زمان قبل از کاوش، در انتخاب، پاکسازی، قالب بندی و ناشناس ماندن اطلاعات صرف می‌شود.

مرحله 4: تبدیل داده:

شامل پنج مرحله فرعی: در اینجا فرآیندهای موجود، داده‌ها را به مجموعه داده‌های نهایی آماده می‌کند. این شامل:
هموارسازی داده‌ها: در اینجا، نویز از داده‌ها حذف می‌شود.
خلاصه داده‌ها: تجمع مجموعه داده‌ها در این فرآیند اعمال می‌شود.
تعمیم داده‌ها: در اینجا، داده‌ها با جایگزینی هر داده سطح پایین با داده های سطح بالاتر‌، تعمیم می‌یابند.
نرمال سازی داده‌ها: در اینجا داده‌ها در محدوده تنظیم شده تعریف می‌شوند.
ساخت ویژگی‌های داده: مجموعه داده‌ها لازم است قبل از دیتا ماینینگ در مجموعه ویژگی‌ها باشند.

مرحله 5: مدل‌سازی داده‌ها: برای شناسایی بهتر الگوهای داده، چندین مدل ریاضی بر اساس چندین شرایط در مجموعه داده اجرا می‌شود.

انواع داده های قابل استخراج 

1. داده های ذخیره شده در پایگاه داده

پایگاه داده را سیستم مدیریت پایگاه داده یا DBMS نیز می‌گویند. هر DBMS داده‌هایی را که به نوعی با یکدیگر مرتبط هستند ذخیره می‌کند. این مجموعه همچنین دارای مجموعه‌ای از برنامه‌های نرم افزاری است که برای مدیریت داده‌ها و دسترسی آسان به آن‌ها استفاده می‌شود. این برنامه‌های نرم افزاری اهداف زیادی از جمله تعریف ساختار برای پایگاه داده، اطمینان از امنیت و ثبات اطلاعات ذخیره شده و مدیریت انواع مختلف دسترسی به داده‌ها از جمله اشتراکی‌، توزیع و همزمان را ارائه می‌دهند.

یک پایگاه داده رابطه‌ای دارای جداول است که نام‌ها ، ویژگی‌های مختلفی دارند و می‌توانند ردیف‌ها یا سوابق مجموعه داده‌های بزرگ را ذخیره کنند. هر رکورد ذخیره شده در یک جدول دارای یک کلید منحصر به‌فرد است.

2. انبار داده

انبار داده یک مکان ذخیره داده واحد است که داده‌ها را از چندین منبع جمع‌آوری می‌کند و سپس آن‌ها را در قالب یک طرح واحد ذخیره می‌کند. هنگامی که داده‌ها در انبار داده ذخیره می‌شوند، تحت پاکسازی، ادغام، بارگیری و تازه‌سازی قرار می‌گیرند. داده‌های ذخیره شده در یک انبار داده در چندین قسمت سازمان یافته است. اگر قصد دارید اطلاعاتی درباره داده‌هایی که 6 یا 12 ماه قبل ذخیره شده‌اند به دست آورید، شما آن را به صورت خلاصه دریافت خواهید کرد.

3. داده های معاملاتی

پایگاه داده معاملاتی رکوردهایی را که به عنوان معاملات ثبت می‌شوند ذخیره می‌کند. این معاملات شامل رزرو پرواز، خرید مشتری، کلیک بر روی یک وب‌سایت و موارد دیگر است. هر سابقه معامله دارای شناسه منحصر به فرد است. همچنین همه مواردی که آن‌را به یک معامله تبدیل کرده‌است لیست می‌کند.

4. انواع دیگر داده ها

انواع مختلفی از داده ها نیز داریم که به دلیل ساختار، معنا و کاربردپذیری آنها شناخته شده‌اند. از آنها در بسیاری از برنامه‌ها استفاده می‌شود. در اینجا چند نوع داده وجود دارد: داده‌های جاری، داده‌های طراحی مهندسی‌، داده های توالی‌، داده های نمودار، داده‌های مکانی، داده‌های چندرسانه‌ای و غیره.

برخی از عمده ترین کاربردهای داده کاوی

1. تحلیل مالی

صنعت بانک‌داری و مالی به داده‌های قابل اعتماد و با کیفیت متکی است. در بازارهای وام، داده‌های مالی و کاربری می‌تواند برای اهداف مختلفی مانند پیش‌بینی پرداخت وام و تعیین رتبه‌بندی اعتبار استفاده شود. روش‌های داده کاوی باعث کنترل بیشتر چنین وظایفی می‌شود.
تکنیک‌های طبقه‌بندی، تفکیک عوامل مهم از عوامل بی ربط را که بر تصمیمات بانکی مشتریان تأثیر می‌گذارند، تسهیل می کند.

به‌علاوه، تکنیک‌های خوشه‌بندی چند بعدی امکان شناسایی مشتریانی را دارد که رفتارهای مشابه پرداخت وام را دارند. تجزیه و تحلیل داده‌ها و استخراج همچنین می‌تواند به کشف پول‌شویی و سایر جرایم مالی کمک کند.

2. صنعت مخابرات

این صنعت به ویژه با ظهور اینترنت در حال گسترش و رشد با سرعت بالاست. داده کاوی می‌تواند بازی‌کنان اصلی صنعت را قادر سازد تا کیفیت خدمات خود را بهبود ببخشند تا همچنان در رقابت پیشی بگیرند.

تجزیه و تحلیل الگو از پایگاه داده‌های مکانی و زمانی می‌تواند نقش زیادی در ارتباط از راه دور تلفن همراه ، محاسبات تلفن همراه و همچنین خدمات وب و اطلاعات داشته باشد؛ تکنیک‌هایی مانند تجزیه و تحلیل بیرونی می‌تواند کاربران کلاه‌بردار را تشخیص دهد. همچنین، OLAP و ابزارهای تجسم می‌توانند به مقایسه اطلاعاتی مانند رفتار گروه کاربر‌، سود‌، ترافیک داده، اضافه بار سیستم و غیره کمک کنند.

3. تشخیص نفوذ

اتصال جهانی در اقتصاد مبتنی بر فناوری، امروز چالش‌های امنیتی را برای مدیریت شبکه ارائه داده‌است. منابع شبکه می‌توانند با تهدیدها و اقداماتی روبرو شوند که به محرمانه بودن یا صداقت آنها منجر شود. بنابراین، تشخیص نفوذ به عنوان یک روش مهم در استخراج داده ظاهر شده است.

این شامل تجزیه و تحلیل ارتباط و همبستگی، تکنیک‌های تجمع، تجسم و ابزار پرس و جو است، که می‌تواند به‌طور موثر هرگونه ناهنجاری یا انحراف از رفتار طبیعی را تشخیص دهد.

4. صنعت خرده فروشی

بخش خرده‌فروشی سازمان‌یافته دارای مقادیر قابل توجهی از نقاط داده است که شامل فروش، سابقه خرید، تحویل کالا، مصرف و خدمات به مشتری است. با ورود بازارهای تجارت الکترونیکی، پایگاه داده ها حتی بیشتر شده‌اند.در خرده‌فروشی های امروزی، انبارهای داده در حال طراحی و ساخت هستند تا از مزایای کامل دیتا ماینینگ بهره‌مند شوند.

تجزیه و تحلیل داده‌های چند بعدی به مقابله با داده‌های مربوط به انواع مختلف مشتریان، محصولات، مناطق و محدوده زمانی کمک می‌کند. خرده‌فروشان آنلاین همچنین می‌توانند محصولات را برای داشتن درآمد فروش بیشتر و تجزیه و تحلیل اثربخشی فعالیت‌های تبلیغاتی خود پیشنهاد دهند. بنابراین، از توجه به الگوی خرید تا بهبود خدمات و رضایت مشتری، داده کاوی درهای بسیاری را در این بخش باز می کند.

5. آموزش عالی

با افزایش تقاضا برای آموزش عالی در سراسر جهان، موسسات به دنبال راه‌حل های نوآورانه برای تأمین نیازهای روزافزون هستند. مؤسسات می‌توانند با استفاده از دیتا ماینینگ پیش بینی کنند که چه دانشجویانی در یک برنامه خاص ثبت‌نام می‌کنند، چه کسی برای فارغ‌التحصیل شدن به کمک بیشتر نیاز دارد، و به‌طور کلی مدیریت ثبت نام را اصلاح می‌کند.

علاوه‌بر این، پیش‌بینی مسیرهای شغلی دانش‌آموزان و ارائه داده‌ها با تجزیه و تحلیل موثر راحت‌تر می‌شود. به این ترتیب، تکنیک های داده کاوی می‌توانند به کشف الگوهای پنهان در پایگاه‌های اطلاعاتی گسترده در زمینه آموزش عالی کمک کنند.

6. صنعت انرژی

امروزه داده‌های بزرگ حتی در بخش انرژی نیز در دسترس هستند، که به نیاز این صنعت به تکنیک های داده کاوی اشاره دارد. مدل‌های درخت تصمیم‌گیری و یادگیری ماشین بردار پشتیبان، از محبوب‌ترین رویکردهای صنعت هستند که راه‌حل‌های عملی برای تصمیم‌گیری و مدیریت را ارائه می‌دهند. علاوه‌بر این، داده کاوی همچنین می‌تواند با پیش‌بینی خروجی‌های برق و پاکسازی قیمت برق، به سودهای مثبتی دست یابد.

7.داده کاوی فضایی

سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی (GIS) و چندین برنامه ناوبری دیگر از داده کاوی برای امنیت اطلاعات حیاتی و درک پیامدهای آن استفاده می‌کنند. این روند جدید شامل استخراج داده‌های جغرافیایی، محیطی و نجومی، از جمله تصاویر از فضا است. به طور معمول، داده کاوی فضایی می تواند جنبه‌هایی مانند توپولوژی و فاصله را نشان دهد.

8. تجزیه و تحلیل داده های بیولوژیکی

روش‌های استخراج داده‌های بیولوژیکی در ژنومیک، پروتئومیکس و تحقیقات زیست پزشکی رایج است.
از توصیف رفتار بیماران و پیش‌بینی مراجعه به مطب گرفته تا شناسایی روش‌های درمانی پزشکی برای بیماری های آنها، تکنیک‌های علم داده مزایای متعددی را ارائه می‌دهند.

برخی از برنامه های داده کاوی در زمینه بیوانفورماتیک عبارتند از: 

ادغام معنایی پایگاه داده‌های ناهمسان و توزیع شده
تجزیه و تحلیل ارتباط و مسیر
استفاده از ابزارهای تجسم
کشف الگوی ساختاری
تجزیه و تحلیل شبکه های ژنتیکی و مسیرهای پروتئینی

9. سایر کاربردهای علمی

شبیه‌سازی‌های عددی سریع در زمینه‌های علمی مانند: مهندسی شیمی، دینامیک سیالات، آب و هوا و مدل‌سازی اکوسیستم، مجموعه‌های داده گسترده‌ای ایجاد می‌کند. داده کاوی قابلیت‌هایی مانند انبار داده، پیش پردازش داده، تجسم، کاوش مبتنی بر نمودار و غیره را به همراه دارد.

10. مهندسی ساخت

طراحی در سطح سیستم، از داده کاوی برای استخراج روابط بین نمونه کارها و معماری محصول استفاده می کند. علاوه‌بر این، این روش ها برای پیش‌بینی هزینه‌های محصول و مدت زمان توسعه نیز مفید هستند.

11. تحقیقات جنایی

فعالیت‌های داده کاوی در جرم‌شناسی نیز مورد استفاده قرار می‌گیرد، که مطالعه خصوصیات جرم است. اول، گزارش‌های جرم مبتنی بر متن باید به پرونده‌های پردازش متن تبدیل شوند. سپس، با کشف الگوهای موجود در انبوه داده ها، فرآیند شناسایی و ماشین‌کاری جرم صورت می‌گیرد.

12. ضد تروریسم

الگوریتم های پیچیده ریاضی می توانند نشان دهند که کدام واحد اطلاعاتی باید در فعالیت های ضد تروریسم عنوان اصلی را بازی کند. داده کاوی حتی می تواند به وظایف اداره پلیس کمک کند، مانند تعیین محل استقرار نیروی کار و نشان دادن جستجو در گذرگاه های مرزی.

هوش مصنوعی یکی دیگر از پایه های داده کاوی است که برای اطلاعات بیشتر در این مورد می توانید مقاله هوش مصنوعی چیست و چه کاربردی دارد را مطالعه کنید.

مزایای داده کاوی

تکنیک های داده کاوی به شرکت‌ها کمک می‌کنند تا اطلاعات دانش بنیان را بدست آورند، بتوانند تغییرات سودآوری را در عملکرد و تولید ایجاد کند. داده کاوی در مقایسه با سایر کاربردهای داده‌های آماری یک راه حل مقرون به صرفه و کارآمد است، همچنین داده کاوی به روند تصمیم گیری کمک می کند.

پیش‌بینی خودکار روندها و رفتارها و همچنین کشف خودکار الگوهای پنهان را تسهیل می‌کند، می‌تواند در سیستم‌های جدید و همچنین سیستم عامل‌های موجود پیاده‌سازی شود، داده کاوی یک فرآیند سریع است که تجزیه و تحلیل مقدار زیادی از داده را در مدت زمان کمتر برای کاربران آسان می‌کند.

معایب داده کاوی 

این احتمال وجود دارد که شرکت‌ها اطلاعات مفید مشتریان خود را به ازای پول به شرکت‌های دیگر بفروشند. به عنوان مثال، American Express خریدهای کارت اعتباری مشتریان خود را به شرکت‌های دیگر فروخته است.

کار کردن با بسیاری از نرم‌افزارهای تجزیه و تحلیل داده کاوی دشوار است و برای کار کردن به آموزش قبلی نیاز دارد. ابزارهای داده کاوی به‌دلیل تنوع بالا و به‌دلیل اینکه الگوریتم‌های مختلفی در طراحی آنها به‌کار رفته است، به شیوه‌های مختلف کار می‌کنند. بنابراین انتخاب صحیح ابزار داده کاوی کار دشواری است.

تکنیک های داده کاوی دقیق نیستند، بنابراین می‌تواند در برخی شرایط عواقب جدی ایجاد کند.

جمع بندی

در این مقاله که از سری مقالات آموزش تخصصی ماشین لرنینگ و آموزش پایتون خدمت شما ارائه شد، در مورد دیتا ماینینگ و ابزارها و کاربردهای آن صحبت کردیم.

دیتا ماینینگ به معنای استخراج داده از پایگاه‌های داده است. داده کاوی برای مشاغل استفاده بسیاری دارد، مدیران شرکت‌ها ومشاغل مختلف برای تصمیم‌گیری با آگاهی به داده کاوی احتیاج دارند، به طور مثال فروشگاه‌ها قبلا فقط می‌توانستند با توجه به رفتار مشتریان در خرید، برای فروشگاه خود تصمیم بگیرند.

اما در این برهه از زمان و با توجه به پیشرفت تکنولوژی، پایگاه‌های داده بسیاری وجود دارد که با استفاده از آن‌ها می‌توانند علاوه بر رفتار مشتریان اطلاعات دیگری نیز به دست آورند، مدیران فروشگاه‌ها با توجه به داده‌های استخراج شده از پایگاه‌های داده که توسط ابزار‌های مختلف داده کاوی انجام شده می‌توانند به نتایج مطلوبی دست یابند و در راستای پیشرفت فروشگاه قدم بردارند.

منبع :محتوای این مقاله از وب سایت های sas ،upgrad و guru گرفته شده است.