داده کاوی و کاربرد آن در دنیا مدرن امروزی

داده کاوی یا Data mining به مرتب سازی داده های بزرگ به منظور شناسایی الگوها و روابط میان آن ها اشاره دارد. به این طریق، تجزیه و تحلیل داده ها آسان تر انجام می شود. این موضوع می تواند تاثیر بسیار زیادی بر موفقیت کسب و کارهای مختلف داشته باشد. امروزه، تجزیه و تحلیل داده ها با استفاده از تکنیک های بسیار پیشرفته انجام می شود. اگر می خواهید بدانید داده کاوی چیست و چه کاربردی دارد، با ما همراه باشید.

کاربردهای داده کاوی

برای درک اهمیت داده کاوی حتماً باید به کاربردهای متعدد آن در بازاریابی و تجارت اشاره کرد. از مهم ترین آن ها می توان به موارد زیر اشاره کرد:

• طبقه بندی و خوشه بندی داده ها
• تشخیص ناهنجاری ها (تشخیص داده های غیرعادی و خطاهای داده ای)
• رگرسیون به منظور مدلسازی داده ها با حداقل خطا
• تخمین روابط میان داده ها
• خلاصه سازی یا ارائه گزارش از مجموعه داده ها
• یادگیری قانون انجمن، مدلسازی و جستجو روابط بین پارامترها

بیشتر بخوانید: بررسی مراحل دیتا ماینینگ و تأثیر آن در کسب و کارها

به طور کلی، Data mining به شما کمک می کند تا داده ها را غربال کنید. به این طریق، می توانید از داده های طبقه بندی شده برای ارزیابی نتایج احتمالی و تصمیم گیری هوشمندانه استفاده کنید.

صفر تا صد فرآیند داده کاوی

داده کاوی معمولاً توسط متخصصان BI، تحلیلگران کسب و کارهای مختلف و مدیران اجرایی انجام می شود. این کار مستلزم داشتن اطلاعات کافی در زمینه یادگیری ماشین، مدیریت داده و تجزیه و تحلیل آماری است. در سال های اخیر، تجزیه و تحلیل داده به دلیل استفاده از الگوریتم های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به طور قابل توجهی آسان تر شده است. از سوی دیگر، تمام فرآیند به صورت کاملاً خودکار انجام می شود.

به طور کلی، این فرآیند شامل شش مرحله است:

• مشخص کردن اهداف تجاری
• جمع آوری داده
• آماده کردن داده
• استخراج داده
• مدلسازی
• تجزیه و تحلیل و تفسیر داده

بیشتر بخوانید: راه کارهای امنیتی مراکز داده

گام اول؛ مشخص کردن اهداف تجاری

تعیین کردن اهداف تجاری اولین و مهم ترین مرحله از تجزیه و تحلیل داده به شمار می رود. با این وجود، وقت بسیار کمی صرف تعیین اهداف تجاری می شود. بدون تعریف اهداف تجاری یک کسب و کار یا سازمان نمی توان به درک درستی از پارامترهای داده دست یافت. به طور کلی، تعیین اهداف تجاری نیاز به تحقیق و جستجو دقیق دارد.

گام دوم؛ جمع آوری داده

گام دوم در این فرآیند، جمع آوری داده ها و اطلاعات مربوط به یک برنامه تحلیلی است. داده ها می توانند به صورت ساختار یافته و بدون ساختار در منابع مختلف ذخیره شده باشند. گاهی اوقات، جمع آوری داده باید از منابع خارجی انجام شود. در مجموع، داده های جمع آوری شده باید برای آماده سازی در انبار داده ذخیره شوند. این داده ها، نقش بسیار مهمی را در تجزیه و تحلیل آماری ایفا می کنند.

گام سوم؛ آماده سازی داده

داده های جمع آوری شده باید برای استخراج آماده سازی شوند. آماده سازی داده ها شامل کاوش، پروفایل سازی، پیش پردازش و پاکسازی است. به عبارت دیگر، خطاها و مشکلات کیفی داده ها در مرحله پاکسازی برطرف می شوند. گاهی اوقات، داده های مورد نیاز برای تجزیه و تحلیل باید بر اساس فاکتورهای متعددی فیلتر شوند. با این وجود، بسیاری از دانشمندان ترجیح می دهند تا تجزیه و تحلیل را روی داده های خام انجام دهند.

گام چهارم؛ استخراج داده

مرحله بعد از آماده سازی، انتخاب تکنیک مناسب برای استخراج داده است. از الگوریتم های مختلف برای استخراج داده ها استفاده می شود. الگوریتم های یادگیری ماشین از بهترین الگوریتم ها برای استخراج داده به حساب می آیند. این الگوریتم ها روی داده های نمونه آموزش داده می شوند. البته، اجرا آن ها باید بر روی مجموعه کامل داده ها انجام شود.

گام پنجم؛ مدلسازی و طبقه بندی داده ها

در این مرحله، الگو توالی، همبستگی و قوانین تداعی در میان داده ها بررسی می شوند. به عبارت دیگر، از روش های مختلفی برای طبقه بندی داده ها استفاده می شود. به طور کلی، الگوریتم های یادگیری عمیق از اهمیت بسیار زیادی در خوشه بندی و طبقه بندی داده ها برخوردار هستند. یک مدل رایج طبقه بندی داده ها شامل یادگیری تحت نظارت و یادگیری بدون نظارت است.

گام ششم؛ تجزیه و تحلیل داده ها

مرحله آخر از این فرآیند شامل تجزیه و تحلیل و تفسیر داده است. به عبارت دیگر، از داده های طبقه بندی شده برای ایجاد مدل های تحلیلی استفاده می شود. بر اساس نتایج حاصل می توان در مورد اقدامات تجاری تصمیم گیری کرد. تفسیر داده معمولاً نیاز به دانش علمی و تخصص دارد. به همین دلیل است که این کار توسط دانشمند داده انجام می شود.

بیشتر بخوانید: افزایش بهره‌وری سازمان با کنترل کیفیت موسسه حسابرسی

داده کاوی در حسابرسی داخلی

با بررسی تاریخچه داده کاوی متوجه پیشرفت های قابل توجه در زمینه تجزیه و تحلیل داده ها و ارزیابی نتایج احتمالی می شوید. حجم بالای داده های مالی و غیرمالی موجب پیچیدگی در حسابرسی داخلی شرکت ها می شود. به همین دلیل، استفاده از ابزارهای گزارشگری و حسابرسی به تنها کافی نخواهد بود. حسابرسان از روش های داده کاوی برای استخراج داده های مفید استفاده می کنند. از مهم ترین روش ها می توان به موارد زیر اشاره کرد:

• شبکه های عصبی
• رگرسیون لجستیک
• الگوریتم های ژنتیک
• درخت تصمیم
• نظریه مجموعه اولیه
• استدلال های مبتنی بر مورد

به طور کلی، از این روش ها می توان به منظور پیش بینی ورشکستگی، کشف تقلب، ارزیابی ریسک و تداوم فعالیت های مالی واحدهای تجاری استفاده کرد.

سخن پایانی

اگر به دنبال کسب موفقیت در کسب و کارهای مختلف هستید، باید برای داده کاوی هزینه کنید. امروزه، تکنیک های مختلفی برای تجزیه و تحلیل داده ها به کار می روند. علاوه بر این، می توان از فناوری های مختلف برای جمع آوری، استخراج و طبقه بندی داده ها استفاده کرد. این فناوری ها روز به روز در حال پیشرفت و تکامل هستند. اگرچه، همچنان چالش های بسیار زیادی در زمینه مقیاس پذیری و اتوماسیون وجود دارند. لطفاً سوالات خود را در بخش نظرات با ما در میان بگذارید.