داده کاوی و اهمیت آن

مقدمه‌ای بر داده‌کاوی

می‌توان داده‌کاوی را به‌سادگی فرایندی تعریف کرد که شامل جستجو، جمع‌آوری، فیلتر و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها است. باتوجه‌به اینکه این تعریف استاندارد یا مورد قبول نیست اما تعریف فوق کل روند داده‌کاوی را در برمی‌گیرد.

مقدار زیادی از داده را می‌توان از وب‌سایت‌ها و پایگاه‌های داده مختلف استخراج کرد. این داده‌ها می‌توانند به فرمت رابطه‌ای، همبستگی و الگویی استخراج شوند. با ظهور رایانه‌ها، اینترنت و پایگاه‌های داده بزرگ، امکان جمع‌آوری مقادیر زیادی داده به وجود آمده است. داده‌های جمع‌آوری شده می‌توانند به طور پیوسته تحلیل شوند و به شناسایی روابط و یافتن راه‌حل برای مشکلات موجود کمک کنند.

دولت‌ها، شرکت‌های خصوصی، سازمان‌های بزرگ و همه مشاغل به دنبال جمع‌آوری داده در ابعاد وسیع برای اهداف کسب‌وکار و تحقیقات هستند. داده‌های جمع‌آوری شده را می‌توان برای موارد استفاده در آینده ذخیره کرد باید توجه داشت که ذخیره اطلاعات جهت نیازهای آینده بسیار مهم است. توجه به این نکته نیز که یافتن و جستجوی اطلاعات از طریق وب‌سایت‌ها، پایگاه‌های اطلاعاتی و سایر منابع اینترنتی مدت‌زمان زیادی طول می‌کشد بسیار اهمیت دارد.

چرا به داده‌کاوی نیاز داریم؟

به نکاتی که در زیر ذکر شده است و دلیل نیاز به داده‌کاوی را توضیح می‌دهد، نگاهی بیندازید.

داده‌کاوی روشی است برای به‌دست‌آوردن مجموعه وسیعی از داده‌ها به‌منظور شناسایی بینش و چشم‌انداز در میان آن داده‌ها. امروزه، تقاضای صنعت داده به‌سرعت درحال‌رشد است که این امر نیز تقاضا برای تحلیلگران داده و دانشمندان داده را افزایش داده است.

با استفاده از این تکنیک، ما داده‌ها را تجزیه‌وتحلیل می‌کنیم و سپس آنها را به اطلاعات معنی‌دار تبدیل می‌کنیم. این به کسب‌وکار کمک می‌کند تا تصمیمات دقیق و بهتری را در سازمان خود اتخاذ کند.

داده‌کاوی به توسعه تصمیم‌گیری هوشمندانه در بازار، انجام کمپین‌های تبلیغاتی دقیق، ارائه پیش‌بینی و بسیاری موارد دیگر کمک می‌کند.

با کمک داده‌کاوی، می‌توانیم رفتارهای مشتری و بینش آنها را تجزیه‌وتحلیل کنیم. این امر منجر به موفقیت‌های بزرگ و ایجاد تجارت مبتنی بر داده می‌شود.


روندهای در حال انجام داده‌کاوی
روندهای در حال انجام داده‌کاوی

فرایندهای داده‌کاوی

داده‌کاوی یک فرایند تعاملی است. به مراحل زیر نگاهی بیندازید.

1 جمع‌آوری نیازها

پروژه‌های داده‌کاوی با جمع‌آوری و درک نیازها آغاز می‌شوند. تحلیلگران و متخصصان داده‌کاوی دامنه تخصصی موردنیاز را با همکاری صاحبان کسب و کار و از دید تجاری تعریف می‌کنند. پس از مشخص‌شدن دامنه، به مرحله بعدی می‌رویم.

 2 کاوش داده‌ها

در این مرحله، متخصصان داده‌کاوی نیازمندی‌ها یا پروژه‌ای که تعریف شده است را جمع‌آوری، ارزیابی و کاوش می‌کنند. کارشناسان مشکلات و چالش‌ها را درک کرده و آنها را به فراداده تبدیل می‌کنند. در این مرحله، اطلاعات آماری داده‌کاوی جهت شناسایی و تبدیل الگوها در داده‌ها استفاده می‌شود.

3  آماده‌سازی داده‌ها

در این مرحله کارشناسان داده‌کاوی داده‌ها را برای مرحله مدل‌سازی به اطلاعات معنی‌دار تبدیل می‌کنند. آنها از فرایند (ETL)استخراج، تبدیل و بارگیری استفاده می‌کنند. آنها همچنین مسئول ایجاد مشخصات جدید در داده‌های موجود هستند. در اینجا از ابزارهای مختلفی برای نمایش داده‌ها در قالب‌های ساختاریافته استفاده می‌شود البته بدون تغییر معنی در مجموعه داده‌ها این کار انجام می‌گیرد.

4  مدل‌سازی

کارشناسان داده‌کاوی بهترین ابزارهای خود را برای این مرحله به کار می‌گیرند زیرا این امر نقشی حیاتی در پردازش داده‌ها دارد. تمام روش‌های مدل‌سازی برای فیلترکردن داده‌ها به شکل مناسب اعمال می‌شود. مدل‌سازی و ارزیابی مراحلی هستند که با یکدیگر همبستگی دارند و هم‌زمان با هم برای بررسی پارامترها تعیین شده در نظر گرفته می‌شوند. هنگامی‌که مدل‌سازی نهایی انجام شد، نتیجه نهایی و کیفیت آن اثبات شده است.

5  ارزیابی

این مرحله یک فرایند فیلترکردن پس از مدل‌سازی موفق است و اگر نتیجه مطلوب نبود، دوباره به مرحله مدل منتقل می‌شود. پس از نتیجه نهایی، دوباره نیازمندی‌ها و مسائل با مشتری بررسی می‌شود تا هیچ نکته‌ای از قلم نیفتد. کارشناسان داده‌کاوی در پایان نتیجه به‌دست‌آمده را قضاوت می‌کنند.

6  استقرار

این مرحله نهایی در روند تکمیل پروژه است. کارشناسان نتایج به‌دست‌آمده را به‌صورت صفحه گسترده یا نمودار به مشتریان ارائه می‌دهند.


نگاهی به نمودار CRISP DM (فرایند استاندارد صنعت برای داده‌کاوی).
نگاهی به نمودار CRISP DM (فرایند استاندارد صنعت برای داده‌کاوی).

از سرویس‌های داده‌کاوی می‌توان برای عملیات زیر استفاده کرد

تحقیق و بررسی. داده‌کاوی می‌تواند در زمینه تحقیقات محصول، نظرسنجی‌ها، تحقیقات بازار و تجزیه‌وتحلیل استفاده شود. می‌توان اطلاعاتی را جمع‌آوری کرد که برای هدایت کمپین‌های بازاریابی و تبلیغات کاملاً مفید است.

جمع‌آوری اطلاعات. از طریق فرایند استخراج داده وب، می‌توان اطلاعات مربوط به سرمایه‌گذاران، سرمایه‌گذاری‌ها و وجوه را با استفاده از وب‌سایت‌ها و پایگاه‌های داده مرتبط جمع‌آوری کرد.

نظرات مشتری. نظرات و پیشنهادها مشتری نقش مهمی در نحوه فعالیت یک شرکت دارد. اطلاعات را می‌توان به‌راحتی در انجمن‌ها، وبلاگ‌ها و سایر منابع یافت که مشتریان به طور آزاد دیدگاه‌های خود را ارائه می‌دهند.

اسکن داده . داده‌های جمع‌آوری شده و ذخیره شده مهم نخواهند بود مگر اینکه اسکن شوند. اسکن برای شناسایی الگوها و شباهت‌های موجود در داده‌ها مهم است.

استخراج اطلاعات. این پردازش شناسایی الگوهای مفید در داده‌ها است که می‌تواند در فرایند تصمیم‌گیری استفاده شود. این بدان دلیل است که تصمیم‌گیری باید بر اساس اطلاعات و حقایق صحیح باشد.

پیش‌پردازش داده‌ها. معمولاً داده‌های جمع‌آوری شده در انبار داده‌ها ذخیره می‌شوند. این داده‌ها باید پیش‌پردازش شوند. منظور از پیش‌پردازش، برخی از داده‌هایی است که غیر مهم تلقی می‌شوند و توسط کارشناسان داده‌کاوی به‌صورت دستی حذف می‌شوند.

داده‌های وب. داده‌های وب معمولاً چالش‌های زیادی در استخراج دارند که به دلیل ماهیت آن‌ها است. به‌عنوان‌مثال، داده‌های وب را می‌توان پویا دانست، به این معنی که هرازگاهی تغییر می‌کند؛ بنابراین، به این معنی است که فرایند داده‌کاوی باید در فواصل منظم تکرار شود.

تحلیل رقبا. این یک نیاز است که درک کنید رقبای شما چه موارد مثبتی را در بازار کسب‌وکار دنبال می‌کنند. باید همه نقاط ضعف و قوت آنها را بشناسید. روش‌های بازاریابی و توزیع آنها می‌تواند استخراج شود. چگونگی مدیریت هزینه‌های کلی آنها نیز بسیار مهم است.

تحقیق آنلاین. اینترنت به دلیل مقدار زیادی از اطلاعات موجود در آن بسیار موردتوجه قرار گرفته است. واضح است که بزرگ‌ترین منبع اطلاعات نیز اینترنت است. می‌توان اطلاعات زیادی راجع به شرکت‌های مختلف، مشتریان و مصرف‌کنندگان جمع‌آوری کرد همچنین تشخیص کلاهبرداری از طرق آنلاین امکان‌پذیر است.

اخبار. امروزه، تقریباً تمام روزنامه‌ها و منابع خبری مهم، اخبار خود را به‌صورت آنلاین ارسال می‌کنند، می‌توان اطلاعات مربوط به روندها و سایر حوزه‌های مهم را جمع‌آوری کرد. به‌این‌ترتیب می‌توان از موقعیت بهتری برای رقابت در بازار برخوردار بود.

به‌روزرسانی داده‌ها. این کاملاً ضروری است که درک کنیم اطلاعات جمع‌آوری شده فایده‌ای نخواهد داشت مگر اینکه به‌روز شود. این امر برای اطمینان از درست بودن و مرتبط بودن اطلاعات جهت استفاده از آنها در تصمیم‌گیری است.

پس از استفاده از فرایند داده‌کاوی، می‌توان اطلاعاتی را که از طریق فرایندهای فیلترکردن و تصفیه کردن به‌دست‌آمده، استخراج کرد. معمولاً فرایند داده‌کاوی به سه بخش تقسیم می‌شود. پیش‌پردازش داده‌ها، استخراج داده‌ها و سپس اعتبارسنجی داده‌ها. به‌طورکلی، این فرایند شامل تبدیل داده‌ها به اطلاعات معتبر است.


شش مرحله جمع‌آوری داده‌ها
شش مرحله جمع‌آوری داده‌ها

مزایای استخراج داده‌ها

با کمک داده‌کاوی، شرکت‌های بازاریابی مدل‌ها و پیش‌بینی‌های داده را بر اساس تاریخچه داده‌ها می‌سازند. آنها در صورت لزوم کمپین‌ها، استراتژی‌های بازاریابی و محورها را مشخص کرده و اجرا می‌کنند. این کارها در نهایت منجر به موفقیت و رشد سریع سازمان می‌شود.

صنعت خرده‌فروشی نیز با شرکت‌های بازاریابی در یک راستا قرار دارند. با کمک داده‌کاوی، آنها به مدل‌های مبتنی بر پیش‌بینی برای ارائه کالاها و خدمات خود اعتقاد پیدا می‌کنند. خرده‌فروشی‌ها می‌توانند حصول بیشتر و بینش بهتری از مشتری داشته باشند. تخفیف‌ها و مشوق‌های خرید نیز می‌تواند بر اساس تاریخچه داده‌ها باشد.

داده‌کاوی به بانک‌ها کمک می‌کند تا مزایای مالی و اطلاعات به‌روزی داشته باشند. آنها مدلی را بر اساس داده‌های مشتری می‌سازند و سپس روند اعطای وام را که مبتنی بر داده‌کاوی است، بررسی می‌کنند.

تولیدکنندگان از داده‌کاوی در جهت داده‌های مهندسی و شناسایی دستگاه‌ها و محصولات معیوب سود می‌برند. داده‌کاوی به آنها کمک می‌کند تا موارد معیوب موجود در لیست را جدا کنند و سپس می‌توانند بهترین خدمات و محصولات را در اختیار مشتریان قرار دهند.

همچنین داده‌کاوی به ارگان‌های دولتی کمک می‌کند تا داده‌های مالی و معاملات را تجزیه‌وتحلیل کنند تا آنها را برای اطلاعات مفید مدل‌سازی کنند.

سازمان‌های مبتنی بر داده‌کاوی می‌توانند برنامه‌ریزی و تصمیم‌گیری را بهبود بخشند.

جریان‌های جدید درآمد با کمک داده‌کاوی ایجاد می‌شود که منجر به رشد سازمان می‌شود.

داده‌کاوی نه‌تنها به پیش‌بینی کمک می‌کند بلکه به توسعه خدمات و محصولات جدید نیز کمک می‌کند.

مشتریان با سازمانی که تعداد مشتریان و تعاملات آن را افزایش می‌دهد، ارتباط بهتری برقرار می‌کنند.

پس از ایجاد مزیت‌های رقابتی، هزینه آن نیز با کمک داده‌کاوی کاهش می‌یابد.

مزایای بیشتری از داده‌کاوی و ویژگی‌های مفید بیشتری از آن وجود دارد. وقتی داده‌کاوی با Analytics و Big data ترکیب شود، کاملاً به یک‌روند جدید تبدیل می‌شود که تقاضای بازار داده‌محور نیز هست.


روندهای در حال انجام داده‌کاوی
روندهای در حال انجام داده‌کاوی

نتیجه

توجه به این نکته مهم است که دریافت اطلاعات معتبر از داده‌ها به زمان نیاز دارد؛ بنابراین، اگر به دنبال آن هستید که کسب‌وکار خود را به‌سرعت رشد دهید، نیاز به تصمیم‌گیری دقیق و سریع دارید تا بتوان از فرصت‌ها به‌موقع استفاده کرد

داده‌کاوی در این دنیای فناوری محور، صنعتی است که به‌سرعت درحال‌رشد است. امروزه هر کس برای به‌دست‌آوردن اطلاعات مفید و دقیق نیاز به استفاده از داده‌های خود به شیوه‌ای مناسب و با رویکرد صحیح دارد.


hamed nikseresht

حامد نیک سرشت

علاقمند به مباحث داده کاوی هستم و از تجزیه و تحلیل داده لذت میبرم

از جدیدترین مقالات مطلع شوید

با مشترک شدن در خبرنامه ، هر زمان مقاله جدیدی را منتشر می کنیم یا خدمات خود را ارتقا می دهیم ، یک ایمیل برای شما ارسال خواهیم کرد.