تکنیک های کلیدی داده کاوی و استفاده آنها در کسب و کارها

داده کاوی در حوزه‌های متعددی از جمله امور مالی، فروش و بازاریابی، زنجیره تامین و موارد دیگر کاربرد دارد. واکاوی داده‌ها، دارای تکنیک ‌های مختلفی است. هنگامی که تکنیک های داده کاوی به‌درستی انتخاب و اجرا شوند، اطلاعات زیادی را ارائه می‌دهند و با کمک به گرفتن تصمیمات استراتژیک بهتر، مزیت رقابتی زیادی را برای شرکت‌ها به همراه می‌آورند.

داده کاوی چیست و چه اهمیتی دارد؟

داده کاوی روشی است که برای پردازش داده‌ها و کشف الگوها در مجموعه داده‌های بزرگ استفاده می‌شود. الگوهای حاصله برای توسعه بینش‌های عملی و تصمیم‌گیری بهتر استفاده می‌شوند. این کار به کسب‌و‌کارها کمک می‌کند تا مشکلات را حل کنند، خطرات را به حداقل برسانند و احتمالات جدید را در یک دوره زمانی معین پیدا کنند.داده کاوی در کنار ماشین لرنینگ به کسب و کارها میتواند کمک های زیادی کند.
ما در اینجا 6 تکنیک برتر از تکنیک های داده کاوی را که دانشمندان برای استخراج الگوها به‌کار می‌برند، معرفی می‌کنیم.

12 تکنیک برتر از تکنیک های داده کاوی

1) ردیابی الگو (Pattern Tracking)

ردیابی الگو یکی از مهمترین تکنیک های داده کاوی است. این روش مستلزم شناخت و نظارت بر روندها در یک مجموعه خاص از داده‌ها است. این روند‌ها می‌توانند به هر چیزی مربوط باشد، از شناسایی ارتباط شاخص‌های جمعیتی با فعالیت بیشتر افراد در سایت، تا درک تغییرات فصلی در رفتار خرید مشتری.
به عنوان مثال، ردیابی الگوی داده‌های فروش ممکن است نشان دهد که یک محصول خاص در میان جمعیت‌شناسی خاص محبوب‌تر است یا حجم کل فروش پس از فصل تعطیلات کاهش یافته است. شرکت می‌تواند از این اطلاعات برای هدف قراردادن بازارهای خاص و بهینه‌سازی زنجیره تامین استفاده کند.

2) ارتباطات (Association)

همانند ردیابی الگو، تکنیک Association نیز شامل جستجوی ارتباط رخدادهای خاص با ویژگی‌های مرتبط است. روش کار این است که بسته به ویژگی‌ها یا رویدادهای خاص، به‌دنبال متغیرهای پیوندی بگردید.
به عنوان مثال، یک فروشگاه آنلاین ممکن است با استفاده از تکنیک Association متوجه شود که مشتریانی که یک محصول خاص را خریداری می‌کنند، یک کالای مکمل را نیز می‌خرند. با استفاده از این اطلاعات، صاحبان فروشگاه می‌توانند توصیه‌های بهتری را برای به حداکثر رساندن درآمد فروش ارائه دهند. این نوع از انواع تکنیک های داده کاوی می‌تواند در طراحی کاتالوگ، خوشه‌بندی محصولات، طراحی چیدمان و … نیز استفاده گردد.

3) طبقه بندی (Classification)

طبقه‌بندی یکی از انواع مفید تکنیک های داده کاوی است که برای استخراج داده‌ها بر اساس یک ویژگی تعریف‌شده استفاده می‌شود. این فرآیند شامل تقسیم‌بندی مجموعه داده‌های بزرگ به دسته‌های هدف کوچک‌تر است. این دسته‌بندی توسط چهارچوب داده تعیین می‌شود، به‌عنوان مثال پایگاه داده رابطه‌ای، پایگاه داده شی‌ءگرا و غیره.
فرض کنید شرکت شما می‌خواهد افزایش درآمد خود را با توجه به خرید مشتریانی که عضویت وفاداری دارند پیش‌بینی کند. برای طراحی یک مدل طبقه‌بندی باینری برای پیش‌بینی افزایش یا کاهش فروش، می‌توانید گروهی ایجاد کنید که حاوی اطلاعات جمعیت شناختی مشتریان با وفاداری زیاد باشد.

4) تشخیص بیرونی (Outlier Detection)

مواردی وجود دارد که الگوی داده، درک روشنی از داده‌ها ارائه نمی‌دهد. در چنین شرایطی، تکنیک تشخیص بیرونی مفید است. این نوع از انواع تکنیک های داده کاوی، شامل شناسایی ناهنجاری‌ها یا «فروت‌ها» (outliers) در مجموعه داده‌ها است. با درک این ناهنجاری‌ها می‌توان تصمیم درستی گرفت.

برای مثال، فرض کنید فروش شما همیشه بین 7 تا 10 میلیون تومان در هفته است. اما یک هفته، درآمد فروش از 20 میلیون تومان عبور می‌کند. این یک ناهنجاری است که در داده‌ها دیده می‌شود. از طرفی شما می‌خواهید دلیل این افزایش فروش را درک کنید تا بتوانید آن را تکرار کرده و درک بهتری از پایگاه مشتری خود به دست آورید. در این مورد، استفاده از تکنیک تشخیص بیرونی کمک زیادی به شما می‌کند.

5) خوشه‌بندی (Clustering)

مانند طبقه‌بندی، خوشه‌بندی نیز یکی از انواع تکنیک های داده کاوی است که داده‌ها را بر حسب شباهت گروه‌بندی می‌کند.
به عنوان مثال، ممکن است مخاطبان خود را در مناطق مختلف بر اساس گروه سنی، جنسیت و درآمد، در بسته‌هایی دسته‌بندی کنید تا بتوانید کمپین بازاریابی خود را بر روی گروهی که بیشترین خرید را دارند متمرکز نمایید.
نتایج تجزیه و تحلیل داده‌های خوشه‌ای معمولاً با استفاده از نمودارها نشان داده می‌شود تا به کاربران کمک کند توزیع داده‌ها را تجسم کنند و روندها را در مجموعه داده‌های خود شناسایی نمایند.

6) الگوهای متوالی (Sequential Patterns)

همان‌طور که از نام آن پیداست، الگوهای متوالی یک تکنیک استخراج است که بر کشف الگوها یا مجموعه‌ای از رویدادهایی که در یک دنباله اتفاق میفتند تمرکز دارد.
یک مثال می‌تواند روند متوالی شناسایی شده در یک فروشگاه لوازم الکترونیکی باشد که در آن مشتریانی که آیفون خریداری می‌کنند، ظرف شش ماه به خرید مک بوک اقدام می‌کنند. فروشنده می‌تواند از این داده‌ها برای ایجاد کمپین‌های بازاریابی هدفمند برای فروش مک بوک به خریداران آیفون استفاده کند.

7) درخت تصمیم (Decision tree)

درخت تصمیم یکی از انواع تکنیک‌های داده کاوی در یادگیری ماشین (ML) است. این تکنیک بر روابط مدلسازی ورودی و خروجی با استفاده از قوانین if/then تمرکز دارد. به کمک این تکنیک، می‌توانید نحوه اثرگذاری داده‌های ورودی بر خروجی‌ها را تشخیص دهید. طراحی درخت تصمیم معمولاً از بالا به پایین و به صورت فلوچارت است. برای مثال:
• اگر ارزش سبد خرید کمتر از 500 هزار تومان باشد باشد، مشتری معمولی است و تخفیفی اعمال نمی‌شود.
• اگر ارزش سبد خرید بین500 هزارتومان و 2 میلیون تومان باشد، یک مشتری ویژه است و شامل 10 درصد تخفیف می‌شود.
• اگر ارزش سبد خرید بیش از 2 میلیون تومان باشد، یک مشتری به‌خصوص است و شامل 20 درصد تخفیف می‌شود و امتیاز وفاداری برای مشتری ثبت می‌شود.
این درخت تصمیم یک مثال ساده شده است. می‌توان برای تجزیه‌وتحلیل داده‌های پیچیده‌تر از چندین مدل درخت تصمیم به همراه یک مدل تجزیه‌وتحلیل پیش‌بینی استفاده کرد.

8) آنالیز رگرسیون (Regression Analysis)

آنالیز رگرسیون یکی از محبوب‌ترین تکنیک‌های داده کاوی در یادگیری ماشینی است که از رابطه خطی بین متغیرها استفاده می‌کند. به کمک این مدل تکنیک داده‌کاوی می‌توانید ارزش آینده متغیرها را پیش‌بینی کنید. این تکنیک کاربردهای متعددی در پیش‌بینی مالی، برنامه‌ریزی منابع و تصمیم‌گیری استراتژیک دارد.
به‌عنوان‌مثال، می‌توانید از تکنیک داده کاوی رگرسیون برای درک رابطه بین تحصیلات، درآمد و عادت‌های خرج‌کردن استفاده کنید. از انواع رگرسیون می‌توان به رگرسیون چندگانه استاندارد، گام‌به‌گام و رگرسیون سلسله‌مراتبی اشاره کرد.

9) پردازش حافظه بلند مدت (Long-term Memory Processing)

پردازش حافظه بلند مدت یکی از تکنیک‌های داده کاوی در یادگیری ماشینی است که برای آنالیز داده‌ها در دوره‌های طولانی مدت از آن استفاده می‌شود. شناسایی الگوهای داده مبتنی بر زمان، مانند داده‌های آب‌وهوا به کمک این تکنیک ساده‌تر می‌شود. مقیاس‌بندی داده‌ها در حافظه سیستم و استفاده از اطلاعات اضافه هنگام آنالیز به کمک این تکنیک ممکن می‌شود. به‌عنوان‌مثال، از طریق این تکنیک می‌توانید برای شناسایی تراکنش‌های تقلبی با درنظرگرفتن احتمالات مدل جامعی طراحی کنید. می‌توانید از این مدل برای تراکنش‌های موجود استفاده کنید و پس از مدتی، مدل را با داده‌های حاصل از تراکنش‌های جدید به‌روزرسانی کنید.

10. شبکه‌های عصبی (Neural Networks)

شبکه عصبی نیز یکی دیگر از تکنیک‌های محبوب داده کاوی در مدل‌های یادگیری ماشینی است که مانند نورون‌های مغز از طریق هوش مصنوعی (AI) به دنبال شناسایی روابط در داده‌ها است.
شبکه‌های عصبی دارای لایه‌های مختلفی‌اند که با هم کار می‌کنند تا نتایج تجزیه و تحلیل داده‌ها را با دقت بالایی به دست آورند.

11. پیش‌بینانه (Prediction)

روش پیش‌بینانه، از دیگر انواع تکنیک های داده کاوی است که در آن رابطه بین متغیرهای مستقل و وابسته و همچنین رابطه‌ای که به تنهایی در متغیرهای مستقل وجود دارد، پیش‌بینی می‌شود. از این تکنیک به عنوان مثال می‌توان برای پیش‌بینی سود آتی شرکت بسته به میزان فروش آن استفاده کرد. به این صورت که فرض کنید سود و فروش به ترتیب متغیرهای وابسته و مستقل هستند؛ بنابراین، با توجه به داده‌های فروش گذشته، می‌توانیم با استفاده از منحنی رگرسیون، سود آینده را پیش‌بینی کنیم.

12. تکنیک‌های آماری (Statistical Techniques)

آمار یکی از شاخه‌های ریاضیات است که به جمع‌آوری و توصیف داده‌ها می‌پردازد. برخی از تحلیلگران، آمار را از روش های داده کاوی نمی‌دانند. با این حال، این تکنیک به شناسایی الگوها و توسعه مدل‌های پیش‌بینی کمک می‌کند.
از این‌رو، تحلیلگران داده‌ها باید در مورد تکنیک‌های مختلف آماری اطلاعاتی داشته باشند؛ چراکه تکنیک های داده کاوی آماری به آن‌ها کمک می‌کند تا به سؤالاتی همچون احتمال وقوع یک رویداد چقدر است یا کدام الگوها برای کسب و کارها مفیدترند، پاسخ دهند.
علاوه بر این، تکنیک‌های آماری به جمع‌آوری داده‌ها از طریق واریانس، هیستوگرام، رگرسیون خطی و روش‌های دیگر و همچنین محاسبه آن‌ها نیز کمک می‌کند.

از بهترین روش های داده کاوی در یادگیری ماشینی کدامند؟

مسلماً، هیچ روشی را نمی‌توان به عنوان بهترین راهکار برای همه کسب و کارها در نظر گرفت.
به کارگیری تکنیک‌های یکسان برای تجزیه و تحلیل داده کاوی در همه سازمان‌ها مناسب نیست. شما باید تکنیک‌های مختلف داده کاوی را امتحان کنید و برای ایجاد بینشی درست و مبتنی بر داده در کسب و کار خود، آزمون و خطا کنید.

کلام آخر

تکنیک‌ های داده کاوی روش‌هایی هستند که برای استخراج اطلاعات از داده‌های بزرگ استفاده می‌شوند. این تکنیک ها می‌توانند اطلاعات مفیدی را استخراج کنند تا با استفاده از آنها صاحبان کسب‌و‌کار تصمیمات مناسبی را برای افزایش سودآوری خود بگیرند.

منابع :

https://www.astera.com/type/blog/top-10-data-mining-techniques/

https://www.upgrad.com/blog/data-mining-techniques/