بررسی مراحل دیتا ماینینگ و تأثیر آن در کسب و کارها

دیتا ماینینگ یا داده کاوی چه می باشد و چه تفاوتی با سایر تکنیک های تحلیلی دارد؟ بیگ دیتا چیست؟ داده کاوی چه کاربردهایی دارد؟ این ها متداول ترین سوالات درباره داده کاوی هستند.

در عصر دیجیتال امروز، حجم عظیمی از داده ها در هر ثانیه تولید و ذخیره می شود. از این رو، توانایی تجزیه و تحلیل مؤثر و استخراج بینش های ارزشمند، بیش از هر زمان دیگری، حیاتی شده است. داده کاوی یا دیتا ماینینگ، یک تکنیک قدرتمند در زمینه تجزیه و تحلیل می باشد. در ادامه به بررسی اصول، مفاهیم کلیدی، متدولوژی ها و کاربردهای آن در صنایع مختلف می پردازیم.

مراحل مهم دیتا ماینینگ

داده کاوی به بخشی جدایی ناپذیری از مشاغل و صنایع مدرن تبدیل شده است. دیتا ماینینگ، شامل استفاده از تکنیک ها و روش های مختلف برای استخراج دانش و بینش مفید از حجم وسیعی از داده ها است. چندین مرحله مهم در فرآیند داده کاوی وجود دارند که عبارتند از:

• تعریف مسئله

این مرحله، شامل شناسایی واضح اهداف پروژه داده کاوی است. محدود کردن دامنه مشکل و تعریف موارد قابل حل، ضروری می باشد. با درک مسئله، تحلیلگران دیتا ساینس می توانند، تکنیک ها و ابزارهای مناسب را برای استفاده در تجزیه و تحلیل تعیین کنند.

بیشتر بخوانید: راه کارهای امنیتی مراکز داده

• جمع آوری داده ها

پس از تعریف مسئله، مرحله بعدی، جمع آوری داده ها است. این مرحله، شامل جمع آوری داده های مرتبط از منابع مختلف می باشد. کیفیت و کمیت داده ها، نقش مهمی در موفقیت دیتا ماینینگ دارد. باید اطمینان حاصل شود که داده های جمع آوری شده، دقیق، کامل و معرف مشکل هستند. مرحله جمع آوری داده ها، ممکن است شامل استخراج، یکپارچه سازی و فرآیندهای پاکسازی داده ها باشد.

• کاوش داده ها

پس از جمع آوری داده ها، مرحله بعدی، کاوش داده ها است. هدف این مرحله، به دست آوردن درک عمیق تر از داده ها از طریق تجسم و تجزیه و تحلیل آماری می باشد. تکنیک های تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی، مانند موارد زیر، برای شناسایی الگوها، روندها و روابط درون داده ها استفاده می شوند:

• خوشه بندی
• طبقه بندی
• تجزیه و تحلیل ارتباط

کاوش داده ها به شناسایی متغیرهایی که ممکن است بر نتایج نهایی تأثیر بگذارند، کمک می کند.

• پیش پردازش داده ها

داده های جمع آوری شده از منابع مختلف، اغلب حاوی تناقضات، مقادیر از دست رفته و موارد نامربوط هستند. در مرحله پیش پردازش داده ها به رفع این مسائل پرداخته می شود. پیش پردازش داده، شامل پاکسازی داده ها، تبدیل آن ها به فرمت مناسب و کاهش ابعاد آن ها است. تکنیک هایی مانند موارد زیر، برای اطمینان از آماده بودن داده ها برای تجزیه و تحلیل بیشتر استفاده می شوند:

1. عادی سازی داده ها
2. انتخاب ویژگی ها
3. جبران مقادیر از دست رفته

بیشتر بخوانید: حسابرسی مبتنی بر کامپیوتر

• ساخت مدل

این مرحله، شامل انتخاب الگوریتم های دیتا ماینینگ مناسب و ساخت مدل های پیش بینی یا توصیفی است. انتخاب الگوریتم ها به ماهیت مسئله و داده های موجود بستگی دارد. الگوریتم های رایج در تاریخچه داده کاوی، شامل درخت های تصمیم، شبکه های عصبی، ماشین های پشتیبان و تکنیک های خوشه بندی هستند. مدل های ساخته شده در این مرحله به پیش بینی، طبقه بندی یا خلاصه کردن داده ها کمک می کنند.

• ارزیابی مدل

پس از ساخت مدل ها، ارزیابی عملکرد آن ها مهم است. ارزیابی مدل با هدف ارزیابی دقت و پایایی مدل ها انجام می شود. معیارهای ارزیابی مختلفی مانند دقت، یادآوری و امتیاز F1 برای اندازه گیری عملکرد مدل، مورد استفاده قرار می گیرند. تکنیک های اعتبار سنجی متقابل و اعتبار سنجی نگهدارنده، معمولا برای ارزیابی مدل بر روی داده های دیده نشده استفاده می شوند. ارزیابی مدل، به تعیین اثربخشی فرآیند داده کاوی کمک می کند.

• استقرار و تفسیر

مرحله نهایی داده کاوی، استقرار و تفسیر نتایج است. در این مرحله، مدل های توسعه یافته در محیط تولید، مستقر می شوند. بینش و دانش به دست آمده از فرآیند داده کاوی برای اتخاذ تصمیمات تجاری آگاهانه استفاده می شود. تفسیر نتایج برای درک پیامدهای یافته های داده کاوی و انتقال مؤثر آن ها به ذینفعان ضروری است.

کاربرد های دیتا ماینینگ

بینش های ایجاد شده از طریق تکنیک های دیتا ماینینگ، باعث رشد، بهبود تصمیم گیری و افزایش کارایی می شوند. برخی از کاربردهای کلیدی داده کاوی عبارتند از:

• مدیریت ارتباط با مشتری (CRM)
• کشف و پیشگیری از کلاهبرداری
• تحقیقات پزشکی مانند تجزیه و تحلیل پرونده الکترونیک سلامت، بررسی داده های بالینی، ارزیابی اطلاعات بیمار، مدیریت سلامت جمعیت، پیش بینی شیوع بیماری و کشف دارو
• مدیریت زنجیره تأمین با بررسی سطوح موجودی، الگوهای تقاضا و مسیرهای حمل و نقل
• تجزیه و تحلیل مالی و ارزیابی ریسک به کمک تکنیک های دیتا ماینینگ

بیشتر بخوانید: افزایش بهره‌وری سازمان با کنترل کیفیت موسسه حسابرسی

آشنایی با داده کاوی

 دیتا ماینینگ، موارد زیر را برای کشف الگوها و استخراج دانش از مجموعه داده های بزرگ ترکیب می کند:

• تکنیک های آمار
• یادگیری ماشین
• سیستم های پایگاه داده

 با افزایش دسترسی به داده ها و پیشرفت در قدرت محاسباتی، داده کاوی محبوبیت قابل توجهی به دست آورده است. داده کاوی شامل تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده ها برای کشف الگوها، همبستگی ها و روندهای پنهان می باشد. هدف آن، تبدیل داده های خام و بدون ساختار به دانش مفید و عملی است. فرآیند داده کاوی معمولا شامل مراحل مختلفی است. با این حال، تکنیک های اصلی مورد استفاده در داده کاوی را می توان به چند دسته کلی زیر بخش بندی کرد:

• همکاری (Association)

هدف این تکنیک، کشف ارتباطات بین آیتم های یک مجموعه داده است. استخراج قوانین انجمن معمولا در تجزیه و تحلیل سبد بازار استفاده می شود. برای مثال، Association، می تواند به خرده فروشان کمک کند تا تشخیص دهند مشتریانی که پوشک می خرند، شیر خشک بچه نیز خریداری می کنند یا خیر.

• خوشه بندی (Clustering)

تکنیک های خوشه بندی، اشیاء یا نقاط داده مشابه را بر اساس شباهت یا اندازه گیری فاصله آن ها با هم گروه بندی می کنند. این تکنیک، امکان شناسایی گروه بندی های طبیعی در داده ها را فراهم می کند. خوشه بندی به طور گسترده در بخش بندی مشتری، تشخیص تصویر و تشخیص ناهنجاری استفاده می شود.

• طبقه بندی (Classification)

تکنیک های طبقه بندی برای پیش بینی نتایج مقوله ای یا گسسته بر اساس متغیرهای ورودی استفاده می شوند. الگوریتم های طبقه بندی، مدل هایی می سازند که می توانند، نمونه های جدیدی را به کلاس های از پیش تعریف شده، اختصاص دهند. کاربردهای رایج طبقه بندی شامل تجزیه و تحلیل احساسات، تشخیص هرزنامه و امتیازدهی اعتباری می باشند.

• رگرسیون یا ضریب همبستگی (Regression)

از مدل های رگرسیونی برای پیش بینی یک نتیجه پیوسته یا عددی بر اساس متغیرهای ورودی استفاده می شود. تحلیل رگرسیون معمولا در پیش بینی فروش، پیش بینی تقاضا و بهینه سازی قیمت، کاربرد دارد.

بیشتر بخوانید: BPMS (نرم افزار مدیریت فرآیند کسب و کار) چیست؟

• تجزیه و تحلیل سری های زمانی یا پردازش حافظه طولانی مدت (Long-term memory processing)

تجزیه و تحلیل سری های زمانی برای آنالیز داده های جمع آوری شده در فواصل زمانی منظم در طول زمان، استفاده می شود. تجزیه و تحلیل سری های زمانی، کاربردهایی در پیش بینی مالی، پیش بینی آب و هوا و تحلیل بازار سهام دارد.

جمع بندی

ما در شرکت رایان نوین، به ارائه خدمات جامع دیتا ماینینگ برای کمک به افزایش پتانسیل کسب و کارها می پردازیم. تیم ما متشکل از تحلیلگران ماهر داده و متخصصین IT است. ما در به کارگیری تکنیک های پیشرفته داده کاوی برای استخراج بینش ها و تولید دانش ارزشمند تخصص داریم.

با استفاده از روش های پیشرفته داده کاوی ما، کسب و کارها می توانند، مزیت رقابتی به دست آورند. برای کسب اطلاعات بیش تر با ما تماس بگیرید.