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 داده کاوی 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.

 

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.

 

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.

 

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.

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.