داده کاوی چیست؟ بازار کار Data Mining، مزایا و کاربرد آن

شنبه، 10 خرداد 1404

فهرست مطالب

زمان مطالعه: 8 دقیقه

داده کاوی (Data Mining)، فرایندی است که با روش‌های مختلف، به جستجوی الگوها، روابط و اطلاعات ارزشمند در حجم زیادی از داده‌ها می‌پردازد. به بیان دیگر، داده کاوی، به معنی استخراج اطلاعات مورد نظر از حجم زیادی از داده‌ها در یک یا چند بانک اطلاعاتی بزرگ است. بسیاری از افراد، داده کاوی را مترادف عبارت رایج کشف دانش در پایگاه‌های داده (knowledge discovery in databases) یا KDD می‌دانند.

هدف فرایند داده کاوی، استخراج اطلاعات از یک مجموعه داده و تبدیل آن به ساختاری قابل درک برای استفاده بیشتر است.

داده کاوی چیست؟

داده کاوی ترجمه عبارت Data Mining و به معنی کاویدن معادن داده است. داده کاوی یعنی استخراج اطلاعات گرانبها از حجم عظیم معادن داده. می‌توانید داده کاوی (Data Mining) را نوعی روش حل مساله در نظر بگیرید که با تحلیل حجم زیادی از داده‌ها، الگوهای تکرار شونده را از آن‌ها استخراج می‌کند. سپس با پیدا کردن ارتباط بین این الگوها، برای چالش‌ها راه حل‌ ارائه می‌دهد. در واقع Data Mining با به دست آوردن نتایج مفید و ارزشمند از اطلاعات بی استفاده و بدون کاربرد، آن‌ها را به اطلاعات قابل استفاده تبدیل می‌کند.

فرض کنید شما یک فروشگاه بزرگ دارید و هر روز تعداد زیادی مشتری از شما خرید می‌کنند. شما اطلاعات مربوط به خرید هر مشتری را ثبت می‌کنید. حالا اگر بخواهید بدانید که مشتریان، بیشتر چه محصولاتی را خریداری می‌کنند یا چه ساعتی از روز فروش شما بیشتر است، باید اطلاعات زیادی را بررسی کنید. فرایند داده‌کاوی، کمک می‌کند تا این کار را به صورت سریع و خودکار انجام دهید و الگوها و روابط مهم را پیدا کنید.

تاریخچه داده کاوی

تاریخچه داده کاوی به شرح زیر است:

اوایل دهه ۱۹۹۰: تولد داده‌کاوی: با افزایش حجم داده‌ها و نیاز به تحلیل آن‌ها، اصطلاح “داده‌کاوی” (Data Mining) به طور رسمی فراگیر شد. در این دوره، الگوریتم‌ها و روش‌های مختلفی برای کشف الگوها در داده‌ها توسعه یافت.

اواسط دهه ۱۹۹۰: گسترش داده‌کاوی در صنعت: داده‌کاوی به سرعت در صنایع مختلف از جمله بازاریابی، بانکداری و بیمه مورد استفاده قرار گرفت. کسب و کارها برای بهبود تصمیم‌گیری و افزایش سودآوری، شروع به استفاده از داده‌ کاوی کردند.

اواخر دهه ۱۹۹۰ و اوایل ۲۰۰۰: بلوغ داده‌کاوی و توسعه ابزارهای مختلف: در این دوره، داده‌کاوی به یک حوزه مطالعاتی و کاربردی بالغ تبدیل شد. ابزارها و نرم‌افزارهای داده‌کاوی پیشرفته‌تری توسعه یافتند و استفاده از داده‌کاوی در زمینه‌های مختلف گسترش پیدا کرد.

تفاوت داده (Data) و اطلاعات (Information) چیست؟

Data یا داده، مجموعه‌ای از حقایق و جزئیات خام و سازماندهی نشده است. این اطلاعات درهم و طبقه بندی نشده، معمولا تا زمانی که طبقه بندی و مرتب نشده باشند، قابل درک و فهم نیستند. داده‌ها هیچ هدف خاصی را دنبال نمی‌کنند و به تنهایی اهمیتی ندارند.

در حالی که اطلاعات (Information)، مجموعه‌ای از داده‌های پردازش شده، سازماندهی شده و ساختار یافته است. اطلاعات، دارای معنا و مفهوم هستند و به کاربران امکان می‌دهند تا ماهیت داده‌های اصلی را به درستی درک کنند و بتوانند نتیجه داده‌ها را به صورت قابل فهم بدست آورند و استفاده کنند.

برای آشنایی با تکنیک فرایندکاوی، کلیک کنید.

تکنیک‌ها و روش‌های داده کاوی چیست؟

تکنیک‌های انواع داده کاوی را می‌توانید در یکی از 3 دسته‌ای که در ادامه می‌آید و یا ترکیبی از آن‌ها قرار دهید:

طبقه بندی (Classification)

در این نوع یادگیری، بر اساس ویژگی‌های تعریف شده به داده‌ها برچسب زده می‌شود و آن‌ها در کلاس‌های مختلف قرار می‌دهند. این الگوریتم قادر است مدل برچسب گذاری را یاد بگیرد و با استفاده از سیستم یادگیری هوشمند، به نمونه‌های جدید برچسب بزند و آن‌ها را تفکیک کند. این تفکیک نوعی یادگیری به حساب می‌آید و الگوریتم بعد از این یادگیری، می‌تواند مدل خود را بر روی داده‌های جدید اعمال کند.

خوشه بندی (Clustering)

در این مورد، الگوریتم داده‌ها را بر اساس ذات آن‌ها گروه ‌بندی می‌کند. مثلا مشتریان یک فروشگاه اینترنتی را بر اساس شباهت‌هایی که دارند (سن، جنس، میزان تحصیلات و…)، به خوشه‌های مختلف تقسیم می‌کند.

یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

در این یادگیری، الگوریتم، به وسیله تبادل اطلاعات و عملیات با محیط اطراف، به طور پیوسته به کشف اطلاعات و یادگیری اقدام می‌کند. به عنوان مثال، الگوریتمی را در نظر بگیرید که به وسیله تعامل با محیط و شبیه‌سازی آن به صورت هوشمند، به طراحی انواع مختلف فرم‌های سبد خرید می‌پردازد تا بهترین طراحی را برای مشتریان ایجاد کرده و در نهایت میزان فروش و سود را افزایش دهد.

گام‌های فرایند داده کاوی چیست؟

داده کاوی شامل چندین مرحله است. این فرایند از داده‌های خام آغاز می‌شود و تا شکل گرفتن دانش جدید ادامه پیدا می‌کند. در ادامه این گام‌ها را در قالب آموزش داده کاوی بررسی خواهیم کرد.

پاک سازی داده (Data Cleaning)

پاک سازی یا تمیز کردن داده‌ها به فرایندی جهت تشخیص، حذف و اصلاح داده‌های نادرست از مجموعه جداول، رکوردها یا بانک‌های اطلاعاتی همچنین شناسایی قسمت‌های ناقص و نادرست داده‌ها و سپس اصلاح و جایگزینی آن‌ها اشاره دارد. هدف از پاک سازی داده‌ها، استخراج اطلاعات دقیق و درست است، چرا که اطلاعات نادرست، علاوه بر نتیجه‌گیری غلط، کسب و کار شما را با مشکل روبه‌رو می‌کند.

یکپارچه سازی داده (Data Integration)

یکپارچه سازی اطلاعات، دیدگاهی نسبتا جدید در رابطه با مشتریان، محصولات، کانال‌های بازاریابی و… ایجاد کرده و بستر مناسب برای نگرش جامع و کامل به عناصر اصلی کسب و کار را در یک سازمان فراهم می‌کند. بدون یکپارچه سازی داده‌ها نمی‌توانید در بازار رقابتی امروز حرف زیادی برای گفتن داشته باشید.

انتخاب داده (Data Selection)

در بخش انتخاب، باید داده‌های مرتبط با تحلیل داده‌ها انتخاب شده و از مجموعه داده‌ها برای انجام تحلیل‌ها بازیابی شوند. یک انتخاب اصولی و درست، می‌تواند منجر به بهبود یادگیری استقرایی از جهات گوناگون از جمله سرعت یادگیری و ظرفیت تعمیم شود.

تبدیل داده (Data Transformation)

گاهی اوقات برای بالا بردن دقت تجزیه و تحلیل، باید در داده‌های خامی که برای تحلیل در دسترس قرار دارند، تغییراتی ایجاد کنید، یکی از این تغییرات، فرایند تبدیل داده‌ها است. تبدیل داده‌ها روش‌هایی بر پایه ریاضی است که برای متغیرهایی به کار می‌رود که از شاخص‌های آماری نرمال بودن، خطی بودن، پراکندگی یکسان و… پیروی نمی‌کنند.

تبدیل داده نوعی روش تثبیت داده نیز به شمار می‌رود. در این فاز، داده‌های انتخاب شده به فرم دیگری تبدیل می‌شود. این کار به سادگی، درستی و دقت بیشتر داده کاوی کمک می‌کند.

داده کاوی (Data Mining)

در این بخش از روش‌های هوشمندانه برای استخراج الگوهای مهم و اثرگذار از میان داده‌ها استفاده می‌شود. از جمله این روش‌ها می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

رویکرد هوش ازدحامی با استفاده از کلونی زنبور عسل مصنوعی برای حل مسائل بهینه سازی
الگوریتم اپریوری (Apriori) به همراه کد پیاده سازی در پایتون
الگوریتم اپریوری (Apriori) و کاوش الگوهای مکرر در داده کاوی

ارزیابی الگو (Pattern Evaluation)

در این بخش، الگوهای به دست آمده در بخش قبل از جنبه‌های گوناگون مانند دقت، صحت، قابلیت تعمیم و… مورد بررسی و ارزیابی قرار می‌گیرد.

ارائه دانش (Knowledge Representation)

داده کاوی در نهایت به ارائه دانش ختم می‌شود. دانش به دست آمده در این بخش به شیوه‌ای مشخص و قابل فهم به کاربر ارائه می‌شود. البته برای اثرگذاری بیشتر، روش‌های بصری نیز مورد استفاده قرار می‌گیرد که با وجود این روش‌ها، کاربران در درک و تفسیر نتایج داده کاوی موفق‌تر خواهند بود.

مقایسه فرایند کاوی و داده کاوی را اینجا بخوانید.

کاربردهای داده کاوی چیست؟

شرکت‌ها و سازمان‌هایی که از داده کاوی برای تحلیل رقبا و بازار استفاده می‌کنند، به راحتی می‌توانند ترندهای روز را پیش‌ بینی کنند. بنابراین در برنامه‌های آینده خود، همسو با نیازهای عموم مردم پیش می‌روند و قبل از سایر رقبا توجه مشتریان را به خود جلب می‌کنند.

امروزه این موضوع در زمینه‌های مختلف آموزشی، سیاسی، اقتصادی و… کاربرد زیادی دارد. در ادامه به برخی کاربردهای داده کاوی اشاره می‌کنیم.

سلامت عمومی: فعالیت در جهت گسترش فرهنگ بهداشت عمومی با کمترین هزینه در مناطق مختلف جهان

آموزش: فعالیت در جهت بهبود کیفیت سیستم آموزشی و هدایت صحیح دانش آموزان

ساخت و عمران: فعالیت در جهت تسهیل راه سازی و کاربرد الگوهای بهینه سازی شهری با توجه به افزایش جمعیت.

مدیریت ارتباط با مشتریان (CRM): فعالیت در جهت بهبود روابط سازمان با مشتریان و در نهایت افزایش بهره‌وری.

تحقیقات بازار خرید: این مورد به دنبال شناسایی کالاهای مرتبط با سبد خرید مشتری است تا امکان خرید آن‌ها را افزایش دهد.

ابزارهای داده کاوی

برخی از پرکاربردترین ابزارهای داده کاوی عبارت است از:

Python

Tableau

Power BI

RapidMiner

KNIME

مزایای داده کاوی چیست؟

داده کاوی با صرف نظر از چالش‌هایی که ایجاد می‌کند، مزایایی هم دارد که اکنون به بررسی برخی از آنها می‌پردازیم.

بهینه سازی محصولات و خدمات

شناخت محصولات پرفروش، محصولات سودآور، محصولات زیان ده و… از جمله فواید داده کاوی است که شما را به عنوان مدیر کسب و کار برای افزایش کیفیت محصولات ترغیب می‌کند.

شناخت مشتریان سود آور

داده کاوی به شما کمک می‌کند تا مشتریانی که بیشترین سود شما از آن‌ها به دست آمده را شناسایی کرده و برای حفظ آن‌ها تلاش کنید.

شناخت مشتریان وفادار

با وجود داده کاوی می‌توانید بفهمید مشتریان قدیمی شما چه کسانی هستند، چه کالاهایی را دوست دارند، چه برنامه‌ای برای خرید دارند و کدام کالاها باعث وفاداری آن‌ها شده است.

شناسایی و بررسی رفتار مشتری

سعی کنید رفتار مشتریان خود را بشناسید و آن را با ویژگی‌های او مطابقت دهید. اگر بتوانید این کار را انجام دهید، در زمینه بخش بندی بازار موفق‌تر عمل خواهید کرد.

بررسی چرخه عمر مشتری

با استفاده از داده کاوی می‌توانید چرخه عمر مشتری و همچنین میزان سود به دست آمده از مشتری در هر مرحله را بررسی کنید.

پیش‌بینی فروش

با استفاده از اطلاعات و الگوهایی که در گذشته مورد استفاده قرار گرفته و به کار بردن الگوهای جدید و ارتباط میان روندها و الگوها، می‌توانید میزان فروش خود در آینده را پیش‌بینی کنید. همچنین روند فصلی فروش را پیدا کرده و برای فروش یک محصول جدید برنامه ریزی کنید.

چالش‌های داده کاوی چیست؟

برخی مسائل و چالش‌هایی که فرایند داده‌کاوی با آنها مواجه می‌شود، به شرح زیر است:

مسائل مربوط به روش شناسی

این چالش به روش‌های داده کاوی و محدودیت‌های موجود در آن مربوط است. این مشکلات با راه‌حل‌هایی مانند ارائه روش‌های دارای کم‌ترین میزان پیچیدگی، راهکارهای قابل تعمیم به مسائل مختلف، قابلیت کار با حجم انبوهی از داده‌ها و… قابل رفع است.

مسائل مربوط به کارایی

امروزه حجم داده‌ها و اطلاعات بسیار بیشتر از گذشته است، این موضوع باعث افزایش مسائل مرتبط با مقیاس‌پذیری و کارایی روش‌های داده کاوی شده است. بنابراین نیاز به روش‌هایی وجود دارد که بتوانند داده‌های بزرگ را پردازش کنند. در چنین شرایطی، ممکن است به جای کل مجموعه داده، از نمونه برداری استفاده شود.

موضوع دیگر مربوط به به‌روزرسانی تدریجی و برنامه نویسی موازی است. از موازی سازی برای حل مسائل مربوط به حجم و اندازه استفاده می‌شود. به این صورت که اگر مجموعه داده‌ها به زیرمجموعه‌هایی تقسیم شود، نتایج در آینده قابل ادغام خواهد بود.

به روز رسانی مداوم برای ادغام نتایج از طریق کاوش موازی (Parallel Mining) صورت می‌گیرد و اهمیت زیادی دارد. به این ترتیب داده‌های جدید بدون نیاز به تحلیل مجدد مجموعه داده‌ها در دسترس قرار می‌گیرند.

مسائل مربوط به منابع داده

در این بخش، برخی مسائل مربوط به تنوع داده‌ها و برخی دیگر مربوط به انباشته شدن داده‌ها است. امروزه با وجود حجم زیاد داده و اطلاعات، باز هم انسان‌ها در پی جمع‌آوری اطلاعات مختلف هستند. همچنین گسترش سیستم‌های مدیریت پایگاه داده از عواملی است که به رشد گردآوری داده‌ها کمک قابل توجهی می‌کند. از سوی دیگر انواع گوناگونی از داده‌ها در گستره متنوعی از منابع ذخیره می‌شوند. بنابراین دسترسی پیدا کردن و بررسی انواع داده‌های پیچیده و متنوع نیاز به تمرکز بیشتری دارد.

ابزارهای داده کاوی برای انواع داده‌ها طیف گسترده‌ای دارد، چرا که استفاده از منابع داده و ابزارهای داده کاوی در سطح ساختاری و معنایی، چالش‌های زیادی به همراه خواهد داشت.

سوالات متداول

داده کاوی چیست؟

داده کاوی، فرایند استخراج الگوها، روابط، اطلاعات و دانش پنهان و ارزشمند از مجموعه‌های داده بزرگ (Big Data) است. این کار با استفاده از تکنیک‌های مختلف آماری، یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و پایگاه داده انجام می‌شود.

رویکرد KDD چیست؟

رویکرد KDD، یک فرایند تکراری و تعاملی برای شناسایی الگوها، روابط، و دانش مفید و پنهان در حجم زیادی از داده‌ها است.

مراحل رویکرد KDD چیست؟

KDD شامل 7 مرحله است:

فهم دامنه موضوع
آماده‌سازی داده‌ها
پاک سازی داده‌ها
کاهش داده ها
داده کاوی
ارزیابی الگوها
نمایش دانش

چه زمانی از KDD استفاده ‌کنیم؟

KDD زمانی مورد استفاده قرار می‌گیرد که با حجم زیادی از داده‌ها روبرو هستیم و می‌خواهیم دانش و الگوهای پنهان و ارزشمندی که به طور مستقیم قابل مشاهده نیستند را از آنها استخراج کنیم.

سخن پایانی

گفتیم داده‌کاوی (Data Mining)، فرایندی شامل استفاده از تکنیک‌های مختلف آماری، الگوریتمی و هوش مصنوعی برای کشف الگوها، روندها، روابط و دانش پنهان در مجموعه داده‌های بزرگاست. هدف اصلی داده کاوی، استخراج دانش مفید و کارآمد از داده‌ها برای بهبود پیش بینی، تصمیم‌گیری و حل مسائل است. به طور خلاصه، داده‌کاوی به شما کمک می‌کند تا از سیل داده‌ها به دانش قابل استفاده دست پیدا کنید.

منبع