داده کاوی چیست و چه کاربردهایی دارد؟



visibility  
mode_comment   ۰

داده کاوی چیست : در سال‌های اخیر بعضی تحقیقات بازاریابی در فروشگاه‌های آمریکا نشان داده اند مشتریانی که برای خرید شیر به فروشگاه می‌‌‌آیند معمولا نان هم خریداری می‌کنند. مدیران بسیاری از فروشگاه‌ها پس از این اتفاق تصمیم گرفتند نان و شیر را با فاصله از هم قرار داده و بین این دو، کالاهای کم مصرف را بگذارند. با این روش، میزان فروش این کالاها افزایش یافت و به رونق آن فروشگاه‌ها کمک زیادی کرد. داده اولیه در این تحقیقات نوع خریدهای مردم بوده و دانشی که این داده را قابل استفاده کرده، علم داده کاوی (Data Mining) است. در این مطلب قصد داریم شما را با این علم جادویی آشنا کنیم.

داده کاوی چیست ؟

تعریف داده کاوی

امروزه شرکت ها از طریق ارائه خدمات و ارتباط مستمر با مشتری، اطلاعات زیادی به دست می‌آورند که اگر راه استفاده از این داده ها را بدانند، سود بسیاری خواهند برد. داده کاوی (Data Mining) به زبان ساده یک روش حل مسئله است که با تحلیل حجم زیادی از داده ها، الگوهای تکرارشونده ای را از آن‌ها استخراج می‌کند. سپس با پیداکردن ارتباطات بین اتفاقات مختلف و این الگوها، راه حل هایی برای چالش‌ها ارائه می‌دهد. در واقع دیتا ماینینگ از اطلاعاتی که ممکن است کاربردی نداشته باشند، نتایج ارزشمندی کشف کرده و آن‌ها را قابل استفاده می‌کند.

دیتا ماینینگ علمی قوی است که می‌تواند در همه چیز سرک بکشد و از دل ندانسته ها بسیاری از سوالات ما را جواب دهد. امروزه اهمیت این علم در شرکت‌های بزرگ به قدری شناخته شده است که قبل از تصمیم گیری و برنامه ریزی برای انجام کمپین های تخصصی و یا طراحی محصولات پر هزینه، ابتدا برای به دست آوردن داده های عمومی اقدام می‎کنند.

اهمیت و کاربرد دیتا ماینینگ چیست ؟

اهمیت استفاده از کلان داده ها

در دنیایی که اکثر ارتباطات از قید مکان و زمان رهایی پیدا کرده و همه چیز بر مبنای ارتباطات مجازی است، گرفتن اطلاعات از مشتریان نادیده نعمت بزرگی برای شرکت‌ها خواهد بود. گرچه سازمان‌ها برای حفظ ارتباط با مشتری و فروش تلاش می‌کنند، اما هنوز هم بسیاری از پرچمداران تکنولوژی دنیا توسط رقیبانشان به راحتی قابل دسترسی نیستند. ممکن است یکی از رازهای بزرگ این موفقیت، بهره مندی از دانش داده کاوی باشد. در بعضی از این شرکت‌ها داده کاوی به قدری مهم و جا افتاده است که حتی اقدام به ایجاد کمپین هایی برای جمع آوری داده می‌کنند.

چندی پیش کمپینی با عنوان چالش 10 سال (10YearsChallenge) در شبکه های اجتماعی مانند اینستاگرام، توییتر و فیسبوک مطرح شد که طی آن، افراد تصاویری از وضعیت الان و 10 سال قبل خود را منتشر می‌کردند. این چالش با استقبال بسیار زیاد کاربران در سراسر دنیا مواجه شد و در رسانه ها نیز جنجال به پا کرد. زیرا برخی منابعی که هنوز تایید یا رد نشده اند، این چالش را ترفند جدید مارک زاکربرگ برای تست الگوریتم تشخیص چهره فیسبوک دانستند. اگر این حرف درست باشد احتمالا زاکربرگ توانسته در بهینه ترین حالت ممکن، حجم زیادی داده متنوع و جدید را جمع آوری کند.

در حقیقت سازمان هایی که از داده کاوی برای تحلیل رقبا و بازار استفاده می کنند قادر به پیش بینی ترندهای روز خواهند بود. از این رو در برنامه های آینده شرکت هم جهت با خواسته عموم پیش رفته و قبل از سایر رقبا توجه مشتریان را به خود جلب می‌کنند.

این حرف در زمینه های دیگر مانند علمی و سلامت، سیاسی و حتی در اقتصاد هم صدق می‌کند. داده ها در مسائلی مانند بررسی الگوهای شیوع ویروس‌ها و اثرگذاری داروها، مشاهده بازخورد مردم در مقابل اقدامات سیاستمداران و حتی در تصمیمات بازار بورس نیز بسیار کاربرد دارند.

داده کاوی در هر زمینه ای که به آن نیاز است، می‌تواند کاربرد داشته باشد. امروزه دیتا ماینینگ در مواردی مانند:

  • سلامت عمومی: که در جهت گسترش فرهنگ بهداشت با کمترین هزینه، در مناطق مختلف جهان است.
  • تحقیقات بازار خرید مشتریان: این مبحث که به نوعی کاربرد داده کاوی در مدیریت است در پی شناسایی کالاهای مرتبط با سبد خرید مشتری است تا امکان خرید آن‌ها را افزایش دهد.
  • آموزش: فعالیت این زمینه در جهت بهبود کیفیت سیستم آموزشی و هدایت صحیح دانش آموزان است.
  • ساخت و عمران: تلاش این حوزه در جهت تسهیل راه سازی و الگوهای بهینه شهری با توجه به افزایش جمعیت است.
  • مدیریت ارتباطات مشتریان (CRM) : هدف بهبود روابط مشتریان با شرکت ها و افزایش بهره وری است.
  • جلوگیری از حملات الکترونیکی بانکی : به منظور شناسایی الگوریتم های حمله مورد استفاده قرار می گیرد.
  • تحقیقات جنایی و جرم شناسی : از داده کاوی می توان برای بررسی ارتباطات بین حوادث جنایی و... استفاده کرد.

و بسیاری حوزه های دیگر کاربرد دارد.

ارتباط کسب‌و‌کارهای آنلاین و داده کاوی چیست ؟

داده کاوی و کسب و کارهای انلاین

یک شبکه‌ی اجتماعی مانند اینستاگرام را در نظر بگیرید. کاربری یک تصویر در صفحه‌ی خود منتشر می‌کند و با این کار باعث ایجاد یک داده‌ جدید در این اپلیکیشن می‌شود. حال افراد دیگری که این شخص را دنبال کرده‌اند، آن تصویر را می‌بینند که هر بار دیده شدن این تصویر نیز یک داده‌ی جدید تولید می‌کند. لایک کردن و کامنت گذاشتن توسط کاربران مختلف نیز،‌ باعث ایجاد داده‌ی جدید می‌شود. تصور کنید که همین فرایند ساده به طور روزانه در بسیاری از اپلیکیشن‌ها انجام شده و تولید چندین ترابایت داده می‌کند.

هر چقدر که از لحاظ زمانی جلوتر می‌رویم تولید داده و سرعت و شتاب آن نیز بیشتر می‌شود و با افزایش آن‌ها، پرسشی مطرح می‌شود که چگونه می‌توان این داده‌ها را پردازش کرد. آیا به وسیله‌ی سیستم‌های ذخیره‌سازی و روش‌هایی که قبلاً در مورد مجموعه داده‌های کوچکتر جواب می‌داد، می‌توان این مجموعه داده‌های بزرگ‌تر را نیز پردازش کرد؟ پاسخ کوتاه این است: خیر.

هنگامی که سرعت تولید داده‌ها افزایش پیدا کرده و حجم آن‌ها نیز بسیار بزرگ‌تر می‌شود، روش‌های سنتی مانند الگوریتم‌های مرسوم، دیگر توانایی پردازش این حجم از داده‌ها را در زمان معقول ندارند. برای مثال، همان شبکه‌ی اجتماعی اینستاگرام را تصور کنید که تعداد بسیار زیادی کاربر و عکس و لایک و کامنت در آن قرار دارند.

فرض کنید در این شبکه‌ی اجتماعی بخواهیم از بین چند میلیون کاربر، دو نفر که علایقشان شبیه به هم هست را شناسایی کرده و به عنوان یک پیشنهاد، آن‌ها را به هم معرفی کنیم تا همدیگر را دنبال کنند. با استفاده از یک الگوریتمِ عادی احتمالاً سالیان سال طول خواهد کشید تا بتوانیم این کار را انجام دهیم. چون پیچیدگیِ زمانیِ این مسئله «نمایی» است. ولی خبر خوب این است که برای توسعه‌ چنین سیستم‌هایی، روش‌های جدیدی به وجود آمده‌اند که به روش‌ها و تکنیک‌ های داده کاوی و یادگیری ماشین (Machine Learning)، معروف هستند.

تکنیک ها و روش های داده کاوی چیست ؟

روش های تحلیل داده

در این قسمت شما را به طور مقدماتی با قدم‌های کلی در یک فرایند Data Mining آشنا می‌کنیم. به طور خلاصه می‌توان گفت:

  • استخراج، انتقال و ذخیره داده ها در پایگاه داده های چند بُعدی
  • دسترسی دادن به داده های لایه های کسب وکار توسط نرم افزارهای داده کاوی
  • نمایش نتایج حاصل از تحلیل داده ها در فرم ساده مانند گراف یا نمودار

دیتایی که جهت پرداش و تحلیل جمع آوری می‌ شود ممکن است شامل داده های روزانه در تبادلات مردم، داده منطقی ذخیره شده در پایگاه داده ها و یا پیش بینی‌ها و احتمالات باشد. فراموش نکنید که داده ها به مراحل پیش پردازش و پس پردازش نیز نیاز دارند. قدم بعدی انتخاب یک الگوریتم مناسب برای پیاده سازی مدل داده کاوی مورد نظر است. الگوریتم های کلاس بندی (Classification)، خوشه بندی (Clustring) و یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) کاربرد زیادی در این حوزه دارند و برای یافتن ارتباط بین داده‌ها استفاده می‌شوند.

با استفاده از تکنیک‌های داده کاوی، سرعت انجام محاسبات و فضای مورد نیاز در حافظه (RAM) بسیار بهبود پیدا می‌کند. تقریباً در هر جایی که مقداری داده وجود داشته باشد تکنیک‌های داده کاوی نیز کاربرد دارند. از نمونه مثال‌های کاربردی در حوزه‌ی داده کاوی پیشنهاد یک محصول به خریداران یک فروشگاه اینترنتی است به گونه‌ای که احتمال دهیم آن‌ها این محصول را بیشتر از بقیه‌ی محصولات دوست دارند و ممکن است آن را بخرند. در مجموع تکنیک‌های داده کاوی را می‌توان در یکی از این سه دسته و یا ترکیبی از آن‌ها قرار داد که در ادامه به بررسی آن ها می پردازیم.

طبقه بندی (Classification)

در این الگوریتم داده‌ها طبق ویژگی های تعریف شده برچسب زده می‌شوند و در کلاس‌های مختلف قرار می‌گیرند. الگوریتم می‌تواند مدل برچسب گذاری را یاد بگیرد و با استفاده از همین یادگیری هوشمند، نمونه‌های جدید را برچسب بزند. برای مثال، مدیر یک بانک را در نظر بگیرید که تعداد 1000 مشتری را در دو دسته‌ی مشتری خوب و مشتری بد قرار می‌دهد. حالا الگوریتم با استفاده از این داده‌ها و تکنیک‌های داده کاوی، ویژگی‌های مشتری خوب را درک کرده و می‌تواند آن را از مشتریان بد تفکیک کند. این تفکیک نوعی یادگیری است که الگوریتم بعد از این یادگیری، می‌تواند مدلِ خود را بر روی داده‌های جدید اعمال کرده و از این به بعد، به طور خودکار مشتری خوب و بد را شناسایی کند.

خوشه بندی (Clustering)

 در این نوع یادگیری، الگوریتم توسط ذات داده‌ها به گروه‌بندیِ آن‌ها می‌پردازد. برای مثال مشتریان یک فروشگاه اینترنتی را به گروه‌های مختلف تقسیم می‌کند که هر گروه، ویژگی‌های شبیه به هم دارند. مثلاً ممکن است یک گروه، گروهی باشد که خریدهای کم ولی گران‌قیمتی را انجام دهد و یا گروه دیگری را پیدا کند که خریدهای کوچک و پشت سر هم را در بازه‌ی زمانی کمی را انجام دهند.

یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

در این یادگیری، الگوریتم با تبادل اطلاعات و عملیات با محیط پیرامون، به کشف اطلاعات و یادگیری پیوسته اقدام می‌کند. برای مثال یک اتومبیل خودران را در نظر بگیرید که می‌خواهد از یک اتوبان به سلامتی عبور کند. این اتومبیل می‌تواند با شبیه‌سازی حرکت ماشین‌های دیگر، با محیط تعامل برقرار کرده و یادگیری‌هایی را انجام دهد. این یادگیری‌ها به مرور زمان بهبود پیدا می‌کنند تا اتومبیل یاد بگیرد با کمترین خطا، بتواند به سلامت از یک اتوبان عبور کند. به همین صورت، الگوریتمی را در نظر بگیرید که به صورت هوشمند و با تعامل با محیط و شبیه‌سازی آن، به طراحی فرم‌های مختلف سبد خرید می‌پردازد تا بهترین طراحی را برای کاربر ایجاد کرده و در نتیجه، سود را تا حد امکان برای یک فروشگاه آنلاین اینترنتی بیشینه کند.

پیش نیازهای لازم برای یادگیری داده کاوی چیست ؟

what is data mining

برای یادگیری داده کاوی و ورود به مباحث آن ابتدا بهتر است زبان انگلیسی خود را تقویت کنید تا بتوانید از منابع انگیسی استفاده کنید. زیرا منابع انگلیسی در این زمینه بسیار جامع تر از منابع فارسی هستند. داده کاوی نیاز به آشنایی با مباحثی چون ریاضیات و آمار، برنامه نویسی، مفاهیم و ارتباطات کسب و کار دارد.

مطالعه در زمینه هایی چون :

  • یادگیری ماشین (Machine Learning)
  • جبر خطی
  • تحلیل آماری
  • پایگاه داده و بازیابی اطلاعات
  • الگوریتم ها و ساختار داده
  • هوش مصنوعی
  • توانایی حل مسئله

و کار با نرم افزارهایی مانند Weka ،RapidMiner و غیره برای شروع آموزش داده کاوی توصیه می‌شود. زبان‌های برنامه نویسی R و Python در این زمینه بسیار جا افتاده هستند. زبان R از پشتیبانی قوی برخوردار است و در تحلیل‌های سنگین به خوبی می‌تواند با جاوا (Java) و سی (C) همکاری کند.

زبان Python نیز کاربرد زیادی در حوزه داده کاوی و یادگیری ماشین دارد و به علت داشتن کتابخانه ها و فریم ورک های فراوان بین برنامه نویسان این حوزه محبوب است. پایتون برای پروژه های بزرگ نیز مناسب است و اگر با برنامه نویسی شی گرا آشنایی داشته باشید یادگرفتن پایتون برای شما راحت تر است. اگر با پایتون اشنایی چندانی ندارید سِون لِرن مطالبی در این زمینه آماده کرده است تا به خوبی با این زبان برنامه نویسی آشنا شوید.

جمع بندی

طبق آمارها روزانه حدود 2 اگزابایت (ExaByte) یعنی چیزی حدود 1 میلیون ترابایت (TraByte) داده توسط افراد و موسسه ها تولید می‌گردد. این حجم عظیم از داده ها باعث بروز مفهوم کلان داده ها (BigData) می‌شود که شرکت ها را به استفاده از دانش داده کاوی ترغیب می‌کند. اگر به این حوزه علاقه دارید باید خود را برای مسیری طولانی و چالش برانگیز آماده کنید که روز به روز شاهد رشد بیشتر آن هستیم. بنابراین می توان یکی از ضرورترین عوامل موفقیت برای کسب و کارهای مختلف را در آینده‌ای نزدیک، تصمیم گیری با استفاده از داده ها دانست. به نظر شما در دنیای امروز، مهمترین مزیت استفاده از داده کاوی چیست ؟

متخصص پایتون توسعه وب
توسعه وب با پایتون رو یاد بگیر! اولین و مهمترین ویژگی زبان پایتون «سادگی و آسانی» آن می باشد. این ویژگی آموزش پایتون را به یکی از بهترین گزینه ها برای انتخاب کسانی تبدیل کرده است که قصد دارند برای اولین بار به آموزش برنامه نویسی بپردازند. پایتون را خیلی سریع می توانید یاد بگیرید و به سرعت کدنویسی را با آن شروع کنید. اگر قصد دارید با این زبان قدرتمند به طراحی سایت بپردازید، دوره متخصص پایتون توسعه وب را از دست ندهید. متخصص پایتون توسعه وب arrow_back
7Learn Experts
comment دیدگاه کاربران

add_circle ارسال دیدگاه

خوشحال میشیم دیدگاه و یا تجربیات خودتون رو با ما در میون بذارید :