همه چیز در مورد داده کاوی| مفهوم، کاربردها، مزایا و معایب

دنیای ما پر از داده است. داده‌ها قطعاً دارایی‌های ارزشمندی هستند، اما تجزیه و تحلیل آنها ساده نیست. دانستن این موضوع که ما انبوهی از دانش و اطلاعات را در دسترس داریم، ما را آسوده خاطر می‌سازد، اما در عین حال حجم زیاد آن چالش‌هایی را نیز برایمان ایجاد می‌کند؛ چراکه هرچه حجم داده‌های ما بیشتر باشند، برای استخراج داده‌های مرتبط با بینش خود، نیاز به اجرای تکنیک‌های خاصی خواهیم داشت. اینجاست که علم دیتاماینینگ روی کار می‌آید تا به عنوان ستون فقرات هوش تجاری و تجزیه و تحلیل داده عمل کند.پس با توجه به اینکه دنیا به سمت دیجیتال شدن پیش میرود، تولید و ثبت داده ها به حجم قابل توجهی رسیده است.همین بحث توانایی ثبت شدن داده ها موجب شده که کسب و کارها بتوانند داده ها را تحلیل و استخراج کنند.که این موضوع توانسته است به شکل ویژه ای کسب و کارها را متحول کند. ما در این مقاله تمام جنبه‌های Data Mining، از جمله معنا، مراحل، تکنیک‌ها، مزایا و ابزارهای آن را به طور خلاصه بررسی می‌کنیم.آنچه در این مقاله مورد گفته شده، توضیحات کامل و جامعی از داده کاوی است که شما را در مسیر یادگیری این علم همراهی میکند و میتوانید از این مباحث استفاده کنید.

داده کاوی چیست؟

داده کاوی یا Data Mining فرآیند تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از اطلاعات و مجموعه داده‌ها (datasets)، استخراج اطلاعات مفید برای کمک به سازمان‌ها در حل مشکلات، پیش‌بینی ترندهای آینده، کاهش خطرات و یافتن فرصت‌های جدید است. دیتا ماینینگ مانند کاوش (Mining) واقعی در معادن است؛ زیرا در هر دو مورد، کاوشگران برای یافتن منابع و عناصر ارزشمند مورد نظر خود، کوه‌هایی از مواد در دسترس خود را غربال می‌کنند. دیتا ماینینگ همچنین شامل ایجاد روابط و یافتن الگوها، ناهنجاری‌ها و همبستگی‌ها برای مقابله با مسائل، ایجاد اطلاعات عملی در فرآیند است.
داده کاوی گاهی اوقات با عنوان «کشف دانش در داده» یا KDD (مخفف Knowledge Discovery in Data) نیز شناخته می‌شود. این مفهوم در دهه 1990 میلادی ابداع شد و بر پایه سه رشته علمی مرتبط ساخته شده است:

• آمار (تحلیل عددی همبستگی داده‌ها)

• هوش مصنوعی (هوشی انسان‌مانند که توسط نرم‌افزار یا کامپیوتر نشان داده می‌شود)

• یادگیری ماشین (الگوریتم‌هایی که می‌توانند از داده‌ها یاد بگیرند)

تاریخچه داده کاوی 

فرایند داده کاوی تاریخچه طولانی دارد.در قدیم ، به این فرآیند ، کشف دانش میگفتند.اما به شکل کلی ، دیتا ماینینگ ( داده کاوی ) در دهه ی 1990 میلادی ساخته شد.اولین بار در سال 1995 ، اصطلاح داده کاوی توسط فییاد ، ارائه شد .با توجه به پیشرفت های متعدد در زمینه های محاسباتی مانند آمار و توان بالای کلان داده ها، مجددا دیتا مایننیگ در این روزها محبوب شده است.در سال 1996 ، اولین شماره مجله کشف دانش منتشر شد.

تفاوت داده کاوی و علم داده چیست؟

داده کاوی یک فرآیند گسترده و متنوع است که اجزای مختلف زیادی دارد؛ به طوری که بعضی از این اجزا با خود Data Mining اشتباه گرفته می‌شوند. برای مثال، آمار یک بخش زیرمجموعه از فرآیند کلی Data Mining محسوب می‌شود. علاوه بر این، Data Mining و یادگیری ماشین (machine learning) هر دو تحت عنوان کلی علم داده (data science) قرار می‌گیرند، و اگرچه شباهت‌هایی هم با هم دارند، اما هر فرآیند به روشی متفاوت با داده‌ها کار می‌کند. در بررسی تفاوت علم داده و داده کاوی باید ابعاد مختلفی از ماهیت گرفته تا اهداف را بررسی کرد. علم داده یک رشته تحصیلی و داده کاوی یک تکنیک و بخشی از فرآیند KDD است. اکنون این دو مفهوم را در مقابل یکدیگر قرار داده تا تفاوت‌های میان آنها بهتر درک شود.

داده کاوی در مقابل علم داده

• بزرگترین تفاوت بین دیتا ساینس و دیتاماینینگ در شرایط آنها نهفته است. در حالی که علم داده، حوزه وسیعی شامل جمع‌آوری داده‌ها، تجزیه و تحلیل داده‌ها و استخراج بینش‌های عملی از آن را در برمی‌گیرد؛ دیتاماینینگ در درجه اول شامل یافتن اطلاعات مفید در یک مجموعه داده و استفاده از آن برای شناسایی الگوهای پنهان است.

• تفاوت بزرگ و مهم دیگر میان علم داده و دیتاماینینگ در کل و جزء بودن این دو نشان داده می‌شود. علم داده یک زمینه چند رشته‌ای شامل آمار، علوم اجتماعی، پردازش زبان طبیعی (NLP) ، تجسم داده‌ها و داده کاوی است. بدین ترتیب داده کاوی به‌عنوان زیرمجموعه علم داده، بخشی از آن را تشکیل می‌دهد.
• با توجه به جزئی از کل بودن داده کاوی، نقش متخصص داده کاوی بسیار کوچکتر از نقش و تخصص‌های یک دانشمند داده است. به این معنی که یک دانشمند داده را می‌توان تا حدی ترکیبی از محقق هوش مصنوعی، مهندس یادگیری عمیق، تحلیلگر داده در AI و مهندسی یادگیری ماشین دانست. اما متخصص دیتاماینینگ لزوماً به تمام این نقش‌ها مسلط نیست و نمی‌تواند تمام نقش‌های یک متخصص داده را انجام دهد.
• تفاوت دیگر میان دیتا ساینس و دیتا ماینینگ در نوع داده‌های مورد استفاده در آنهاست. علم داده با انواع داده‌ها اعم از ساختاریافته، بدون ساختار و نیمه ساختار یافته سروکار دارد. اما دیتاماینینگ بیشتر بر روی داده‌های ساخت یافته متمرکز است و بر روی این دسته از داده‌ها کار می‌کند.
• علم داده اساساً با اهداف عملی اجرا می‌شود. در حالی که اولویت دیتاماینینگ، اهداف تجاری است.

اگر میخواهید در مورد دیتاساینس بیشتر بدانید، میتوانید با شرکت در دوره علم داده پروپژ، نسبت به فراگیری این علم کاربردی اقدام کنید.

چرا دیتا ماینینگ برای کسب و کارها مهم است؟

تحلیلگران داده (Data analysts) نقش حیاتی در تبدیل داده‌های خام به بینش تجاری دارند. Data Mining مفهوم جدیدی نیست، چراکه کسب‌وکارها چندین دهه است که از آن به اشکال مختلف برای کشف اطلاعات مفید استفاده کرده‌اند. با این حال، جمع‌آوری ساده داده‌های بیشتر، همیشه منجر به تصمیم‌گیری‌های درست نمی‌شود.

کسب و کارها برای تبدیل داده‌های خام به اطلاعات مفید، از علم دیتا ماینینگ است می‌کنند؛ به این صورت که با به کارگیری نرم‌افزارهایی برای جستجوی الگوها در دسته‌های بزرگ داده، می‌توانند درباره مشتریان خود اطلاعات بیشتری کسب کنند تا استراتژی‌های بازاریابی مؤثرتری توسعه دهند، فروش خود را افزایش و هزینه‌ها را کاهش دهند. Data Mining به جمع‌آوری موثر داده‌ها، انبارداری داده‌ها (warehousing) و پردازش کامپیوتری بستگی دارد.با خواندن مقاله تکنیک های داده کاوی میتوانید اطلاعات بیشتری در این باره کسب کنید.

نحوه عملکرد داده کاوی چگونه است؟

داده کاوی شامل کاوش و تجزیه و تحلیل مجموعه‌های بزرگ اطلاعات برای جمع‌آوری الگوها و ترندهای معنادار است. از علم Data Mining می‌توان به روش‌های مختلفی مانند بازاریابی پایگاه داده، مدیریت ریسک اعتباری، تشخیص تقلب، فیلتر کردن ایمیل‌های اسپم یا حتی برای تشخیص احساسات یا نظر کاربران استفاده کرد. فرآیند دیتا ماینینگ به پنج مرحله به شرح زیر تقسیم می‌شود:

1. در مرحله اول، سازمان‌ها داده‌های مورد نظرشان را جمع‌آوری کرده و در انبارهای داده خود بارگذاری می‌کنند.

2. سازمان‌ها، داده‌های خود را در سرورهای داخلی یا در فضای ابری ذخیره و مدیریت می‌کنند.

3. تحلیلگران کسب و کار، تیم‌های مدیریتی و متخصصان IT افرادی هستند که به داده‌ها دسترسی دارند و نحوه سازماندهی آنها را تعیین می‌کنند.

4. افرادی که به داده‌ها دسترسی دارند، اپلیکیشن‌های مربوط به داده‌ها را بر اساس نتایج کاربر مرتب می‌کند.

5. در نهایت، کاربر نهایی داده‌ها را در قالبی با قابلیت اشتراک گذاری آسان (مانند نمودار یا جدول) ارائه می‌کند.

اصلی‌ترین کاربردهای داده‌ کاوی

چنانچه گفتیم، داده‌کاوی فرایند استخراج اطلاعات از داده‌های خام است که در اینجا چند مورد از مهمترین کاربردهای داده‌کاوی را بیان میکنیم:

• پیش بینی نتایج 
• کشف الگوی میان داده‌ها
• تهیه اطلاعات
• تمرکز بر داده‌های بزرگ

مزایا و معایت دیتا ماینینگ

مزایا:

• به کسب و کارها کمک می‌کند تا اطلاعات مطمئن و معتبری جمع‌آوری کنند و باعث تولید و تعدیل عملیاتی سودآور شوند.

• راه‌حلی کارآمد و مقرون به صرفه در مقایسه با سایر اپلیکیشن‌های مربوط به داده است.

• در تصمیم‌گیری آگاهانه به کسب و کارها کمک می‌کند.

• به دانشمندان داده کمک می کند تا به راحتی حجم عظیمی از داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنند.

• دانشمندان داده می‌توانند از اطلاعات برای شناسایی تقلب، ساخت مدل‌های ریسک و بهبود ایمنی محصول استفاده کنند، همچنین می‌توانند به سرعت

پیش‌بینی‌های خودکار رفتارها و ترندها را آغاز و الگوهای پنهان را کشف کنند.

معایب و مشکلات:

• استفاده از بسیاری از ابزارهای تجزیه و تحلیل داده‌ها، پیچیده و چالش برانگیز است. دانشمندان داده برای استفاده مؤثر از ابزارها به آموزش صحیح نیاز دارند.

• ابزارهای مختلف دیتا ماینینگ بسته به الگوریتم‌هایی که به کار می‌برند، با انواع مختلفی از داده کاوی کار می‌کنند. بنابراین، تحلیلگران داده باید مطمئن شوند کهابزار صحیح را انتخاب می‌کنند.

• تکنیک‌های Data Mining خطاناپذیر نیستند، بنابراین همیشه این خطر وجود دارد که اطلاعات کاملاً دقیق نباشند. این موضوع به خصوص زمانی که تنوع درمجموعه داده‌ها وجود نداشته باشد، بسیار نمود پیدا می‌کند.

• کسب‌وکارها می‌توانند داده‌هایی که از مشتریان جمع‌آوری کرده‌اند را به سایر مشاغل و سازمان‌ها بفروشند و این موضوع به منجر به نگرانی درباره حریمخصوصی مشتریان می‌شود.

• دیتا ماینینگ به پایگاه داده‌های بزرگی نیاز دارد که باعث سخت شدن مدیریت این فرآیند می‌شوند.

چرا باید یک متخصص داده کاوی شویم؟

عوامل متعددی وجود دارد که در جامعه ی فناورانه ی امروز ما، داده کاوی تبدیل به یک مهارت جذاب شده است.از مهمترین دلایلی که چرا باید تبدیل به یک متخصص داده کاوی شویم را در زیر آورده ایم:

• تقاضای رو به رشد: چشم انداز شغلی برای مشاغل حیطه داده کاوی روز به روز در حال افزایش است.از آنجا که غالب کسب و کارها در حال دیجیتالیزه شدن هستند و استفاده از اینترنت نیز روز به روز در حال افزایش است، لذا متخصصین داده کاوی فرصت های شغلی بسیاری دارند که بعید است آنها را از دست بدهند.
• درآمد بالای دیتاماینینگ: درست است که داده کاوی یک شغل و زمینه سخت است، اما حقوق و مزایای بسیار خوب و بالایی دارد که اگر تبدیل به یک متخصص حرفه ای شوید قطعا تلاشتان بی نتیجه نخواهد ماند و از مزایای آن بهره مند میشوید.
• دستیابی به مسیرهای شغلی متعدد : شما در صورت تبدیل شدن به یک متخصص داده کاوی به راحتی میتوانید مسیر شغلی خودتان را تغییر دهید تا در مسیری که برایتان جذاب تر است فعالیت کنید.
• رضایت شغلی مضاعف : شما در جایگاه یک متخصص داده کاوی با تاثیر ویژه ای که بر روند سوددهی و عملکرد شرکت میگذارید وجود خودتان را در کسب و کار احساس میکنید و این به نوبه خود موجب خشنودی شما و همچنین رضایت مضاعف شما میشود.

نمونه های صنعتی داده کاوی

برخی از سازمان‌های صنعتی از داده کاوی به‌عنوان بخشی از برنامه‌های تحلیلی خود استفاده می‌کنند که در ادامه به این سازمان‌ها و کاربرد داده کاوی در آن‌ها اشاره می‌کنیم.
• خدمات مالی: بانک‌ها و شرکت‌های کارت اعتباری از ابزارهای داده کاوی برای ساخت مدل‌های ریسک مالی، شناسایی تراکنش‌های تقلبی و درخواست‌های وام و اعتبار استفاده می‌کنند. داده کاوی همچنین نقش کلیدی در بازاریابی و شناسایی فرصت‌های بالقوه فروش دارد.
• مراقبت‌های بهداشتی: داده کاوی به پزشکان برای تشخیص شرایط پزشکی، درمان بیماران و تجزیه‌وتحلیل اشعه ایکس و سایر نتایج تصویربرداری پزشکی کمک می‌کند. تحقیقات پزشکی نیز به‌شدت به داده کاوی، یادگیری ماشینی و سایر اشکال تجزیه‌وتحلیل بستگی دارد.
• خرده فروشی: خرده‌فروشان آنلاین به کمک دیتاماینینگ اطلاعات مشتریان و سوابق خرید آن‌ها را جمع‌آوری می‌کنند و از آن‌ها برای برگزاری کمپین‌های بازاریابی، تبلیغات و پیشنهادات تبلیغاتی استفاده می‌کنند.
• تفریح و سرگرمی: سرویس‌های استریم داده با استفاده از داده کاوی بر اساس سلیقه موسیقیایی یا تصویری افراد، گزینه‌های شخصی‌سازی‌شده فیلم‌ها و آهنگ‌ها را به آن‌ها پیشنهاد می‌دهند.
• تولید صنعتی: بهبود زمان و کارایی عملیاتی در کارخانه‌های تولیدی، بهبود عملکرد زنجیره تامین و تأمین ایمنی محصول از کاربردهای داده کاوی در تولید صنعتی است.

احتمالا تا الان به اهمیت ماشین لرنینگ در یادگیری داده کاوی نیز پی بردید. اگر مایل به یادگیری این علم هستید میتوانید با شرکت در دوره یادگیری ماشین پروپژ، نسبت به فراگیری این علم اقدام کنید.

نرم افزارها و ابزارهای داده کاوی

ابزارهای داده کاوی تنوع گسترده‌ای دارند و معمولاً بخشی از پلتفرم‌های نرم‌افزاری علم داده هستند. در این پلتفرم‌ها ابزارهای تجزیه‌وتحلیل پیشرفته‌ای وجود دارد. ویژگی‌های کلیدی ارائه شده توسط نرم‌افزار داده کاوی شامل قابلیت‌های آماده‌سازی داده، الگوریتم‌های داخلی، پشتیبانی از مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده، یک محیط توسعه مبتنی بر رابط کاربری گرافیکی و ابزارهایی برای توسعه مدل‌ها و امتیازدهی به نحوه عملکرد آن‌ها است.
کمپانی‌های گوگل، IBM، Oracle، مایکروسافت، Alteryx و DataRobot ابزارهای داده کاوی را عرضه می‌کنند. از انواع فناوری های اپن سورس رایگان مثل Weka، DataMel، Elki و Orange نیز می‌توان برای استخراج داده‌ها استفاده کرد. برخی از کمپانی‌های نرم‌افزاری نیز گزینه‌های اپن‌سورس را ارائه می‌دهند.

مراحل داده کاوی

دانشمندان داده برای انجام دیتاماینیگ آن را به دو بخش اصلی تقسیم می‌کنند:

1. پیش پردازش داده یا Data Preprocessing؛
2. کاوش یا Mining .

در پیش پردازش داده‌ها، عملیاتی مانند پاکسازی، ادغام، کاهش و تبدیل داده‌ها انجام می‌شود. این در حالی است که در بخش کاوش به ارزیابی الگوها و نمایش دانش به‌دست آمده از داده‌ها پرداخته می‌شود. برای انجام داده کاوی 7 گام اساسی از مراحل داده کاوی زیر باید با دقت انجام شوند:

1- پاکسازی داده‌ها برای داده کاوی

اولین و مهمترین مرحله داده کاوی، پاکسازی داده‌ها (Data Cleaning) است. از آنجایی که داده‌های کثیف (Data Dirty) در صورت استفاده مستقیم بر روی نتایج اثر منفی می‌گذارند، متخصصان دیتا ماینینگ به حدف داده‌های دارای نویز یا ناقص می‌پردازند تا کیفیت نتایج خروجی افزایش یابد.

2- یکپارچه‌سازی داده‌ها

در بسیاری از سیستم‌ها با پایگاه‌های داده‌ای مختلفی روبه‌رو هستیم که در آن‌ها داده‌های مشابه یا تکراری ذخیره شده‌اند. برای اینکه دیتاماینینگ به‌طور دقیقی انجام شود باید از تمامی این پایگاه‌های داده استفاده کرد. اما تکرار داده‌ها یا نام‌گذاری متفاوت متغیرها مشکل افزونگی (Redundancy) را ایجاد می‌کند. در یکپارچه‌سازی داده‌ها (Data Integration) با استفاده از ابزارهای مختلف، دیتاهای اضافه و نامرتبط حذف می‌شوند.

3- کاهش داده‌ها

بسیاری از داده‌های موجود کمک چندانی به دیتاماینینگ و تعیین الگوها نمی‌کنند. با روش‌هایی نظیر کاهش ابعاد، کاهش تعداد و فشرده‌سازی به بهبود فرایند کاوش بر روی داده‌ها پرداخته می‌شود. کاهش داده‌ها (Data Reduction) نقش مهمی در افزایش سرعت داده کاوی خواهد داشت.

4- تبدیل داده‌ها

در این مرحله بسیاری از اطلاعات با یکدیگر ادغام می‌شوند تا فرایند داده کاوی ساختار بهتری پیدا کند و درک الگوها ساده‌تر شود. در تبدیل داده‌ها (Data Transformation) از تکنیک‌هایی مانند خوشه‌بندی، رگرسیون، خلاصه‌سازی و مقیاس‌بندی استفاده می‌شود.

5- داده کاوی

دیتاماینینگ (Data Mining) شامل فرایندهایی می‌شود که به شناسایی الگوهایی برای استخراج دانش از یک پایگاه داده بزرگ می‌پردازد. شیوه‌های ابداعی برای استخراج الگو متفاوت هستند، اما به‌طور تقریبی در تمامی آن‌ها تکنیک‌های طبقه‌بندی (Classification) و خوشه‌بندی (Clustering) به اشکال مختلفی استفاده می‌شوند.

6- ارزیابی الگو

ارزیابی الگو در دیتاماینینگ اهمیت زیادی دارد، زیرا در آن معیارهایی برای آزمایش نتیجه به‌دست آمده، خلاصه‌سازی و تجسم داده‌ای مورد استفاده قرار می‌گیرند.

7- بازنمایی دانش

ارائه گزارش‌هایی در قالب جداول، نمودارها، گراف‌ها و… به عنوان آخرین مرحله داده کاوی کمک زیادی می‌کند تا از دانش حاصل شده از داده کاوی برای دستیابی به اعداف علمی، تجاری یا کسب و کاری استفاده شود.

آینده داده کاوی 

آینده داده‌کاوی یکی از مسائل پرجنب و جوشی است که در حوزه فناوری اطلاعات در حال تکامل است. تا به امروز، داده‌کاوی توانسته است به ما در درک بهتری از الگوها و اطلاعات موجود در داده‌ها کمک کند. اما آینده این حوزه نیز با چالش‌ها و فرصت‌های جدیدی همراه خواهد بود.

یکی از جنبه‌های مهم آینده داده‌کاوی، افزایش حجم داده‌هاست. داده‌ها به سرعت در حال افزایش هستند و ما نیاز به روش‌های بهتری برای استخراج اطلاعات ارزشمند از این حجم عظیم داریم. تکنولوژی‌های مانند یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی مصنوعی می‌توانند در این زمینه نقش مهمی ایفا کنند.

همچنین، حفظ حریم خصوصی افراد و مدیریت امنیت داده‌ها در دیتاماینینگ آینده اهمیت زیادی دارد. با افزایش داده‌ها و استفاده‌های مختلف آنها، حمایت از حریم خصوصی و امنیت اطلاعات از اهمیت بیشتری برخوردار می‌شود.

داده‌کاوی در آینده نیز در صنایع مختلفی مانند پزشکی، بازاریابی، مهندسی، و علوم اجتماعی کاربرد دارد. این فناوری می‌تواند به بهبود تصمیم‌گیری‌ها، پیش‌بینی‌ها، و کارایی فرآیندها در این صنایع کمک کند.

داده‌کاوی آینده به یک ابزار بسیار قدرتمند تبدیل خواهد شد که می‌تواند به ما در بهبود زندگی روزمره و تصمیم‌گیری‌های مهم کمک کند. با توجه به رشد روزافزون داده‌ها و تکنولوژی‌های پیشرفته، ما باید به دقت به این حوزه توجه کنیم و از فرصت‌ها و چالش‌های آن بهره‌بریم.

جمع بندی

کسب و کارهای مدرن، توانایی جمع آوری اطلاعات در مورد مشتریان، محصولات، خطوط تولید، کارکنان و ویترین فروشگاه‌ها را دارند. این اطلاعات تصادفی ممکن است داستانی را بیان نکنند، اما استفاده از تکنیک‌ها، برنامه‌ها و ابزارهای داده کاوی به آنها کمک می‌کند تا این اطلاعات را در کنار هم قرار دهند و ارزش ایجاد کنند. هدف نهایی فرآیند دیتا ماینینگ جمع‌آوری داده‌ها، تجزیه و تحلیل نتایج و اجرای استراتژی‌های عملیاتی بر اساس نتایج حاصل از این فرآیند است.پس به شکل کلی ، در این دوره نباید به تصمیم گیری های بی منطق بپردازیم.چرا که داده ها در حال حاضر حاکم همه ی تصمیمات یک کسب و کار هستند.پس تمامی کسب و کارها باید به روش های مختلف داده کاوی تکیه کنند و از علم داده استفاده کنند تا محکوم به شکست نشوند.لذا با توجه به مزایای گفته شده از داده کاوی، بهتر است کسب و کارها این علم را در جهت استفاده هرچه بهتر از داده های خود به کار گیرند.