داده کاوی چیست؟ + کاربردها و مزایای آن

داده ها در دنیای امروز نقش بسیار مهمی دارند. در کسب و کارهای بزرگ مثل گوگل، آمازون و… داده ها به کمک می آیند تا با شناخت بیشتر مشتریان و کاربران، نیازهای آنها بهتر رفع شود. بنابراین جمع آوری و پردازش داده ها یا همان داده کاوی نقش بسیار مهمی در دنیای امروز ایفا می کند.

داده کاوی (Data Mining) چیست؟

به فرآیند استخراج و کشف همبستگی ها و الگوها از میان حجم زیادی از داده های خام داده کاوی گفته می شود که با استفاده از یکسری از الگوریتم ها و سازوکارهای هوشمند انجام می شود.

همانطور که قبل تر به آن اشاره شد کمپانی های بزرگی مثل گوگل از داده کاوی برای شناخت بهتر کاربران خود و نیازهایشان استفاده می کند. به عنوان مثال اگر از یوتیوب تاکنون استفاده کرده باشید، متوجه تبلیغات ابتدای ویدئوهای آن شده اید.

گوگل این تبلیغات را به طور تصادفی به شما نمایش نمی دهد. گوگل به خوبی شما را می شناسد و تبلیغ متناسب با نیازها و علایق شما را به شما نمایش می دهد! به عنوان مثال اگر شما فردی باشید که در یوتیوب ویدئوهای مرتبط با مباحث مالی و سرمایه گذاری را مشاهده می کنید، مطمئنا یوتیوب نیز تبلیغات مرتبط با همین حوزه ها را به شما نمایش می دهد و دلیل آن هم واضح است! احتمال اینکه شما مشتری آن کسب و کار شوید و از آن خرید کنید بسیار بالاتر از شخصی است که چنین مباحثی را دنبال نمی کند و یا به آن علاقه ای ندارد.

گوگل با استفاده از داده کاوی و پردازش دقیق داده هایی که از فعالیت های شما استخراج کرده، تصمیم می گیرد که شما چه علایقی دارید و احتمال دارد جذب چه حوزه هایی شوید.

به‌طور کلی داده کاوی علاوه بر اینکه به ما کمک می کند داده های نامرتبط و غیرمفید را از میان داده های خود حذف کنیم، از طرفی اطلاعات بسیار مفید و کاربردی را در اختیارمان قرار می دهد و سرعت تصمیم گیری و در نتیجه بهره وری ما را افزایش می دهد.

کاربردهای داده کاوی

داده کاوی کاربردهای فراوانی در صنایع مختلف دارد که از مهم ترین آنها می توانیم به موارد زیر اشاره کنیم:

• پیش بینی نتایج یک واقعه
• کشف الگوهای میان داده ها
• استخراج اطلاعات مفید از میان انبوهی از داده ها
• تمرکز بر روی داده های بزرگ (Big data)

فرآیند انجام داده کاوی

داده کاوی از ۶ مرحله اصلی تشکیل می شود. در ابتدا داده ها باید جمع آوری و سپس پردازش شوند. در این مرحله داده های غیرضروری و غیرمفید حذف می شوند و فقط داده های مورد نیاز و مهم وارد سیستم می شوند.

در مرحله بعد الگوی مشترک میان داده ها بررسی و کشف می شود و الگوریتم ها و متدهای داده کاوی بر روی داده ها اعمال می شود. در آخر نیز اطلاعات بدست آمده از فرآیند داده کاوی در قالب فرمت های قابل درک برای انسان مثل نمودارها و جداول و تصاویر استخراج شده و در اختیار شرکت یا سازمان برای تصمیم گیری های بعدی قرار می گیرد.

پلتفرم های مختلف برای داده کاوی

نرم افزارها و ابزارهای متنوعی برای داده کاوی وجود دارد که سازمان های مختلف با توجه به نیازهای خود یک یا چند مورد از آنها را برای انجام فرآیند داده کاوی انتخاب می کنند. به طور کلی ابزارهای زیر برای انجام داده کاوی وجود دارند:

• زبان برنامه نویسی پایتون
• زبان برنامه نویسی R
• زبان برنامه نویسی متلب
• نرم افزار SPSS
• نرم افزار Weka
• نرم افزار RapidMiner

بهترین دوره های آموزش داده کاوی

یادگیری داده کاوی نیز مانند هر حرفه دیگر نیاز به کسب دانش و تجربه کافی دارد. برای یادگیری داده کاوی دوره های آموزش داده کاوی محدودی در سطح وب فارسی وجود دارند که در ادامه بهترین آنها را به شما معرفی خواهیم کرد.

پلتفرم آموزش آنلاین داناپ (Danup.ir) یکی از پلتفرم های آموزشی است که به خوبی تمامی بخش های داده کاوی را پوشش داده و یکسری دوره آموزشی با کیفیت در این حوزه منتشر کرده است.

یکی از این دوره ها، پکیج جامع آموزش داده کاوی با پایتون است که ظاهرا استقبال خوبی از آن شده و کاربران زیادی از آن رضایت داشته اند. بنابراین اگر قصد یادگیری داده کاوی با زبان پایتون را دارید این دوره پیشنهاد ما به شماست.

یکی دیگر از دوره ها، دوره پکیج جامع آموزش داده کاوی با رپیدمایندر است که داده کاوی با نرم افزار Rapidminder را به طور کامل آموزش داده است و این دوره نیز با استقبال خوبی مواجه شده و ظاهرا کاربران زیادی از آن رضایت داشته اند.

یکی دیگر از دوره ها، دوره آموزش داده کاوی با IBM SPSS modeler در سایت داناپ یکی از بهترین دوره ها در این حوزه می باشد که می توانید با گذراندن آن داده کاوی را با نرم افزار SPSS Modeler بیاموزید.

و در نهایت دوره آموزش یادگیری عمیق با پایتون نیز که در سایت Danup منتشر شده یکی از دوره های بسیار کاربردی در زمینه Deep learning است و اگر به این حوزه نیز علاقمند بودید می توانید این دوره را نیز تهیه کنید.

الگوریتم کریسپ (Crisp) در داده کاوی چیست؟

کریسپ که مخفف عبارت Cross Industry Standard Process for Data Mining می باشد، به معنی فرآیندهای استاندارد صنعت متقابل برای داده کاوی است که یکی از روش های تحلیلی متفاوت برای داده کاوی می باشد. الگوریتم کریسپ شامل ۶ مرحله اصلی می شود که در ادامه می توانید مشاهده نمایید:

• فهم تجاری Business Understanding) )
• درک داده Data Understanding) )
• آماده‌سازی داده Data Preparation) )
• مدل‌سازی (Modeling)
• ارزیابی (Evaluation)
• توسعه Development))

مزایای داده کاوی

از داده کاوی می توان در حوزه های مختلفی استفاده کرد. از مهم ترین این حوزه ها می توان به استارتاپ ها و کسب و کارهای آنلاین، بهداشت و درمان، شاخه های مهندسی، بیمه، بانکداری، تجارت، جامعه شناسی و… اشاره کرد. داده کاوی در تمامی این حوزه ها به مدیران کمک می کند تا تصمیمات هوشمندانه تری بگیرند و با کاهش ریسک در تصمیم گیری خروجی و بهره وری را افزایش دهند. به طور کلی از مزایای داده کاوی می توان به موارد مهم زیر اشاره داشت:

• افزایش بهره وری سازمان
• شناخت سریع تر و بهتر فرصت ها
• جلوگیری از تصمیمات احساسی و کاهش ریسک در تصمیم گیری ها
• کاهش هزینه ها و جلوگیری از اتلاف منابع
• پیش بینی بهتر آینده و درک بهتر از آن

جمع بندی

به طور کلی داده کاوی یک علم نوظهور و بسیار کاربردی و مفید است که می تواند در صنایع مختلف به تصمیم گیری بهتر مدیران کمک کند و مسیر حرکت سازمان ها را اصلاح کند. داده کاوی اگر درست انجام شود می تواند برای کسب و کارها تبدیل به یک مزیت رقابتی شود و از این طریق و با شناخت بهتر نیاز مشتریان خود می توانند از رقبای خود پیشی بگیرند.