داده کاوی یکی از شاخه‌های علم داده است که به بررسی و تحلیل داده‌های بزرگ و پیچیده با هدف کشف الگوها، روابط و دانش مخفی در آنها می‌پردازد. در واقع داده کاوی از روش‌های آماری، ریاضی، برنامه نویسی و هوش مصنوعی استفاده می‌کند تا اطلاعات مفید و قابل استناد را از داده‌های خام استخراج کند. داده کاوی در زمینه‌های مختلفی مانند بازاریابی، بانکداری، بیمه، بهداشت، تحقیقات علمی و تأمین امنیت ملی کاربرد دارد. می‌توان گفت داده کاوی یک فرایند پویا و تکراری است که با تغییرات داده‌ها، نیازها و شرایط محیطی به‌روزرسانی می‌شود. داده کاوی یک ابزار قدرتمند برای کشف دانش جدید و افزایش بهره وری و رقابت پذیری سازمان‌ها است. در این مقاله از مجموعه مقالات دانشگاه کسب و کار می‌خواهیم به علم داده کاوی بپردازیم. اگر شما نیز به این حوزه علاقه‌مند هستید، پیشنهاد می‌کنیم حتماً تا انتهای این مقاله تیم ما را همراهی کنید.

نگاهی به فرایند علم داده کاوی

فرایند داده کاوی شامل چند مرحله است که به شرح زیر است:

  • تعریف مسئله: در این مرحله، هدف و سؤالات تحقیق را مشخص می‌کنیم و منابع و نوع داده‌های لازم را شناسایی می‌کنیم.
  • پیش پردازش داده‌ها: در این مرحله، داده‌های جمع آوری شده را تمیز، استاندارد، ادغام و تبدیل می‌کنیم تا برای تحلیل آماده شوند. همچنین داده‌های ناقص، ناسازگار و پرت را حذف یا جایگزین می‌کنیم.
  • اکتشاف داده‌ها: در این مرحله، با استفاده از روش‌های آمار توصیفی، گرافیک و خلاصه سازی، خصوصیات و ساختار داده‌ها را بررسی می‌کنیم و فرض‌های اولیه را برای تحلیل بعدی تعریف می‌کنیم.
  • مدل سازی داده‌ها: در این مرحله، با استفاده از الگوریتم‌های مناسب برای هدف تحقیق، چندین مدل را بر روی داده‌ها اعمال می‌کنیم. برخی از الگوریتم‌های رایج عبارت‌اند از: خوشه بندی، طبقه بندی، رگرسیون، شبکه عصبی، قوانین انجمن و تشخص ناهنجار و…
  • ارزشیابي و اعتبارسنجي مدل‌ها: در این مرحله، با استفاده از معيارهای مختلف در این علم مدل‌های ساخته شده را مورد ارزشیابی قرار می‌دهیم.
  • ‌ ‌سودمندی و کاربرد مدل‌ها: در این مرحله، نتایج و دانش حاصل از مدل‌ها را به صورت قابل فهم و کاربردی ارائه می‌دهیم و راهکارهای عملی برای بهبود فرایندها، تصمیم‌گیری‌ها و رسیدن به اهداف پیشنهاد می‌کنیم.

نگاهی به تاریخچه این علم

داده‌کاوی یکی از شاخه‌های هوش مصنوعی است که به بررسی و تحلیل داده‌های بزرگ و پیچیده به منظور کشف الگوها، روابط و دانش پنهان در آن‌ها می‌پردازد. تاریخچه داده‌کاوی به چندین دهه قبل برمی‌گردد که با پیشرفت‌های فناوری اطلاعات و افزایش حجم و تنوع داده‌ها، رشد و گسترش چشمگیری را تجربه کرده است. به طور کلی، می‌توان گفت که داده‌کاوی از تلفیق و تکامل چندین رشته علمی مانند آمار، علوم کامپیوتر، یادگیری ماشین، مدیریت پایگاه داده و بصری‌سازی داده‌ها به وجود آمده است. اولین بار در سال ۱۹۳۰، اصطلاح کشف دانش در پایگاه داده‌ها (KDD) برای اشاره به فرایند استخراج اطلاعات مفید از داده‌ها مطرح شد. در دهه ۷۰، با ابداع مدل‌های سلسله مراتبی، شبکه‌ای و رابطه‌ای برای پایگاه داده‌ها و همچنین زبان پرس و جو SQL، امکان گزارش‌گیری و فرم‌سازی اطلاعات از داده‌ها فراهم شد.

همچنین در دنبالۀ آن، در دهۀ ۸۰، با توسعۀ سخت‌افزار و نرم‌افزار کامپیوتر و افزایش ظرفیت ذخیره‌سازی و سرعت انتقال داده‌ها، حجم عظیمی از داده‌های صنعتی، علمی و وب جمع‌آوری شد. در سال ۱۹۹۵، اصطلاح داده‌کاوی (Data Mining) توسط فِئید (Fayyad)  به عنوان گام نخست فرایند KDD معرفی شد. در سال ۱۹۹۶، اولین شمارۀ مجلۀ کشف دانش (Knowledge Discovery)  منتشر شد. داده‌کاوی با استفاده از روش‌های آماری، الگوریتم‌های یادگیری ماشین، شبکه عصبی، پردازش سیگنال و سایر فنون محاسباتی، قادر است الگوهای نامنظم، نامتعارف و نامعلوم را در داده‌ها شناسایی کند. هدف نهایی داده‌کاوی کشف دانش جدید و قابل استفاده برای تصمیم‌گیری است. کاربردهای داده‌کاوی در زمینه‌های مختلف مانند بازاریابی، بانکداری، بیمه، بهداشت، تجارت الکترونیک، امنیت ملی و غیره یافت می‌شود.

چرا علم داده کاوی از اهمیت بالایی برخوردار است؟

در ادامه می‌خواهیم برخی از دلایل اهمیت علم داده کاوی را در کنار هم بررسی کنیم. برای فهمیدن این دلایل حتماً تا انتهای این مقاله تیم دانشگاه کسب و کار را همراهی کنید.

1.می‌تواند بهترین تصمیم‌ها را بگیرد

همان طور که متوجه شدید داده کاوی یک فرایند است که با استفاده از روش‌های آماری، ریاضی، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، از داده‌های بزرگ و پیچیده الگوها، روابط و دانش مفید استخراج می‌کند. داده کاوی می‌تواند به تصمیم گیرندگان کمک کند تا بهترین تصمیم‌ها را بر اساس شواهد و دلایل قابل اعتماد بگیرند. به عنوان مثال، داده کاوی می‌تواند به یک شرکت فروش آنلاین کمک کند تا رفتار مشتریان خود را بشناسد و پیشنهادات مناسب برای آنها ارائه دهد.

یا داده کاوی می‌تواند به یک بانک کمک کند تا اعتبار و ریسک مشتریان خود را ارزیابی کند و سرویس‌های مالی مناسب را به آنها پیشنهاد دهد. و یا داده کاوی می‌تواند به یک سازمان بهداشتی کمک کند تا علل و عوامل خطر بیماری‌ها را شناسایی کند و راه‌حل‌های پیشگیرانه و درمانی را پیدا کند. به طور خلاصه، داده کاوی یک ابزار قدرتمند است که با تحلیل داده‌های موجود، اطلاعات ارزشمند را نمایان می‌کند و به تصمیم گیرندگان اجازه می‌دهد تصمیمات بهینه، منطقی و مبتنی بر داده را بگیرند.

2.با داده کاوی می‌توانید مشتریان خود را بهتر بشناسید

داده کاوی در بسیاری از زمینه‌ها کاربرد دارد، اما یکی از مهم‌ترین آن‌ها، شناخت بهتر مشتریان است. با داده کاوی، شرکت‌ها می‌توانند رفتار، نیازها، علایق و الگوهای خرید مشتریان خود را بشناسند و بر اساس آن‌ها، استراتژی‌های بازاریابی و فروش مناسب را طراحی و اجرا کنند. برخی از نقش‌های داده کاوی در شناخت بهتر مشتریان عبارت‌اند از:

  • بهبود رضایتمندی مشتری: با داده کاوی، شرکت‌ها می‌توانند نظرات، انتظارات و شکایات مشتریان خود را از طریق کانال‌های مختلف مانند نظرسنجی‌ها، شبکه‌های اجتماعی، تماس‌های تلفنی و غیره جمع آوری و تحلیل کنند. این اطلاعات به شرکت‌ها کمک می‌کند تا نقاط قوت و ضعف خود را شناسایی کرده و بهبود بخشند. همچنین با داده کاوی، شرکت‌ها می‌توانند مشتریان خود را بر اساس سطح رضایتمندی، وفاداری و ارزش زمانی دسته بندی کنند و برای هر گروه، سرویس‌های مناسب و شخصی سازی شده ارائه دهند.
  • افزایش فروش و سود: با داده کاوی، شرکت‌ها می‌توانند الگوهای خرید مشتریان خود را شناسایی کرده و پیش بینی کنند که چه نوع محصولات یا خدمات را در چه زمان و با چه قیمت و تخفیف احتمال خرید دارند. این اطلاعات به شرکت‌ها کمک می‌کند تا به صورت هوشمندانه، محصولات یا خدمات خود را به مشتریان پیشنهاد دهند و فروش خود را افزایش دهند.

3.اهمیت این علم در شناخت رقبا

یکی از کاربردهای داده کاوی در بازاریابی، شناسایی رقبا است. شناسایی رقبا به معنای تشخیص و تحلیل شرکت‌ها یا افرادی است که در یک حوزه یا بازار خاص، با شما رقابت می‌کنند یا ممکن است در آینده رقابت کنند. برای شناسایی رقبا با داده کاوی، مراحل زیر را می‌توان دنبال کرد:

  • تعریف هدف و سؤالات تحقیق: این مرحله شامل تعیین نیازها و اهداف کسب و کار، تعریف بازار هدف، تشخیص عوامل مؤثر بر رقابت پذیری و تعریف سؤالات اصلی تحقیق است.
  • جمع آوری و پاک‌سازی داده‌ها: این مرحله شامل جستجو و جمع آوری داده‌های مربوط به رقبا از منابع مختلف مانند وب‌سایت‌ها، شبکه‌های اجتماعی، گزارشات مالی، نظرات مشتریان و غیره است. سپس داده‌ها را برای حذف نویز، خطا، تکرار و ناقص بودن پاک‌سازی می‌کنند.
  • کاوش و تجزیه و تحلیل داده‌ها: این مرحله شامل استفاده از الگوریتم‌ها و روش‌های داده کاوی برای کشف الگوها، روابط، فرصت‌ها و تهدیدات در داده‌های جمع آوری شده است. برخی از روش‌های داده کاوی که در این مرحله مورد استفاده قرار می‌گیرند عبارت‌اند از: خوشه بندی، دسته بندی، شبکه‌های عصبی، قوانین انجمن، تحلیل عامل و غیره.
  • گزارش دادن و ارائه نتایج: این مرحله شامل تبدیل نتایج داده کاوی به اطلاعات قابل فهم و قابل عمل برای صاحبان تصمیم است. در این مرحله، نتایج را با استفاده از جدول‌ها، نمودارها، داستان‌های داده و دیدگاه‌های کلیدی به صورت خلاصه و جذاب ارائه می‌دهند.

شناسایی رقبا با داده کاوی به شما کمک می‌کند تا نقاط قوت و ضعف خود و رقبای خود را بشناسید، استراتژی‌های مناسب برای حفظ یا بهبود سهم بازار خود را طراحی کنید، فرصت‌ها و تهدیدات موجود در بازار را شناسایی کنید و به طور کلی، تصمیمات بهتری بگیرید.

4.نقش داده کاوی در بهبود محصولات و خدمات

داده کاوی در بهبود خدمات و محصولات نقش مهمی دارد، زیرا با کمک آن می‌توان نیازها، رفتارها، الگوها و روندهای مشتریان را شناسایی کرد و بر اساس آنها تصمیمات بهینه گرفت. برخی از مزایای داده کاوی در بهبود خدمات و محصولات عبارت‌اند از:

  • افزایش رضایت مشتری: با داده کاوی می‌توان خدمات و محصولات را به سلیقه و نظر مشتریان سفارشی کرد و از طریق پیشنهادات مناسب، ارتباط بلند مدت با آنها برقرار کرد. به عنوان مثال، شرکت‌های فروش آنلاین با تحلیل داده‌های خرید قبلی، سبک زندگی و علایق مشتریان، محصولات یا خدمات مرتبط را به آنها پیشنهاد می‌دهند.
  • کاهش هزینه‌ها: با داده کاوی می‌توان عملکرد و بهره وری فرایندهای تولید و خدمات را ارزیابی کرد و نقاط ضعف، اشکالات، تلفات و اضافات را شناسایی و رفع کرد. به عنوان مثال، شرکت‌های حمل و نقل با تحلیل داده‌های جغرافیایی، ترافیک، سوخت و سرویس خودروها، مسیرهای بهینه را برای حمل بار یا مسافر انتخاب می‌کنند.
  • افزایش درآمد: با داده کاوی می‌توان بازار و رقبا را شناسایی و تحلیل کرد و استراتژی‌های بازاریابی و فروش مناسب را طراحی و پیاده سازی کرد. به عنوان مثال، شرکت‌های بانکی با تحلیل داده‌های تاریخچه حساب، اعتبار، درآمد و هزینه مشتریان، خدمات یا محصولات جدید را مناسب با نیاز مشتری طراحی می‌کنند.

بنابراین، داده کاوی ابزار قدرتمند و اثربخشی است که با استفاده از آن می‌توان خدمات و محصولات را بهبود بخشید و ارزش افزوده ایجاد کرد. داده کاوی به شرکت‌ها کمک می‌کند تا با شناخت بهتر مشتریان، بازار و رقبا، مزیت رقابتی پیدا کنند و رشد و پیشرفت کسب و کار خود را تضمین کنند.

5.اهمیت این علم در یافتن فرصت‌های جدید

داده کاوی به کسب و کارها، سازمان‌ها و دولت‌ها کمک می‌کند تا الگوها، روابط، روندها و فرصت‌های جدید را در داده‌های خود شناسایی و بررسی کنند. برخی از مزایای داده کاوی عبارت‌اند از:

  • افزایش بهره وری و کارآمدی: داده کاوی به صرفه جویی در زمان و منابع کمک می‌کند، زیرا به جای تحلیل دستی داده‌ها، از روش‌های خودکار و سریع‌تر استفاده می‌شود. داده کاوی همچنین به بهبود فرایندهای تصمیم گیری و حل مسئله کمک می‌کند، زیرا از داده‌های دقیق و قابل اعتماد برای تولید دانش و بینش استفاده می‌شود.
  • افزایش درآمد و سود: داده کاوی به افزایش فروش و سود کمک می‌کند، زیرا به شناسایی نیازها، علایق و رفتارهای مشتریان، ارائه محصولات و خدمات مناسب و انجام بازاریابی هدف‌مند کمک می‌کند. داده کاوی همچنین به پیدا کردن فرصت‌های جدید برای گسترش بازار، افزایش سهم بازار و ایجاد مزیت رقابتی کمک می‌کند.
  • افزایش رضایت و وفاداری مشتری: داده کاوی به افزایش رضایت و وفاداری مشتریان کمک می‌کند، زیرا به درک بهتر نقطه نظرات، نظرات و بازخوردهای مشتریان، ارائه پشتیبانی بهتر و حل سریع‌تر مشکلات، انجام تحلیل سبد خرید و پروفایل سازی مشتریان، پیش بینی رفتار خروج مشتریان و اعمال استراتژی‌های حفظ مشتریان کمک می‌کند.

بنابراین، داده کاوی چالش‌های جدید را به فرصت‌های جدید تبدیل می‌کند. داده کاوان با استفاده از دانش و تخصص خود، قادر به استخراج اطلاعات ارزشمند از داده‌های پنهان شده در حجم عظیم داده هستند. آنها با استفاده از دیدگاه‌های جدید و خلاقانه، قادر به حل مسائل پیچیده، پاسخ به سؤالات مهم و ایجاد تغییرات مثبت در جامعه هستند. داده کاوی یک حوزه جذاب و پر آینده است که برای کسانی که علاقه‌مند به یادگیری، کشف و نوآوری هستند، فرصت‌های بسیاری را ارائه می‌دهد.

نگاهی به منابع داده در علم داده کاوی

منابع داده در علم داده کاوی از اهمیت بسزایی برخوردار هستند. در واقع منابع داده می‌توانند از نوع مختلفی باشند، مانند داده‌های عددی، متنی، تصویری، صوتی، ویدئویی، ژئومتریک، و غیره. منابع داده می‌توانند از طریق جمع آوری، استخراج، تولید، یا خرید به دست آیند. همچنین منابع داده باید با دقت و کیفیت بالا انتخاب شوند، زیرا از آنها برای تحلیل، پردازش، مدل سازی، و برنامه ریزی استفاده می‌شود. بسته به نوع و هدف پروژه علم داده کاوی، منابع داده متفاوتی مورد نیاز است. برای مثال، اگر پروژه‌ای در زمینه تشخیص چهره باشد، منبع داده باید شامل تصاویر چهره‌های مختلف باشد. اگر پروژه‌ای در زمینه تحلیل احساسات باشد، منبع داده باید شامل متون حاوی نظرات و احساسات باشد. و اگر پروژه‌ای در زمینه پیش بینی آب و هوا باشد، منبع داده باید شامل داده‌های جوی و اقلیمی باشد.

نگاهی به راه‌های یافتن داده

برای یافتن منابع داده مناسب برای پروژه‌های علم داده کاوی، می‌توان از راه‌های مختلفی استفاده کرد. برخی از راه‌های رایج عبارت‌اند از:

  • استفاده از پایگاه‌های داده عمومی و رایگان که در اینترنت قابل دسترس هستند. برخی از مثال‌های این پایگاه‌ها عبارت‌اند از Kaggle، ,UCI Machine Learning Repository Google Dataset Search، Awesome Public Datasets و…
  • استفاده از APIها و خدمات وب که دسترسی به داده‌های خاص را فراهم می‌کنند. برخی از مثال‌های این APIها عبارت‌اند از Twitter API، Google Maps API، OpenWeather API، و NASA API و…
  • استفاده از روش‌های جمع آوری و استخراج داده از منابع مختلف، مانند وب‌سایت‌ها، فایل‌ها، پایگاه‌های داده خصوصی، و غیره. برخی از روش‌های مورد استفاده عبارت‌اند از Web Scraping، Web Crawling، Data Mining، وData Wrangling و…
  • استفاده از روش‌های تولید داده با استفاده از الگوریتم‌ها و فن آوری‌های مصنوعی. برخی از روش‌های مورد استفاده عبارت‌اند از Data Augmentation، Data Synthesis، Generative Adversarial Networks (GANs) ، وSynthetic Data Platforms و…
  • استفاده از روش‌های خرید داده از منابع معتبر و قابل اعتماد که داده‌های با کیفیت و مرتبط را ارائه می‌دهند. برخی از روش‌های مورد استفاده عبارت‌اند از Data Brokers، Data Marketplaces، Data Providers، و  Data Exchanges و…

منابع داده در علم داده کاوی نقش مهمی در موفقیت یا شکست پروژه‌ها دارند. بنابراین، لازم است که منابع داده را با دقت و توجه انتخاب کرد. در واقع منابع داده باید مطابق با نیازها و اهداف پروژه باشند. همچنین، منابع داده باید دارای کیفیت، کامل بودن، صحت، قابلیت استفاده، قابلیت اطمینان، و قابلیت تجزیه و تحلیل باشند. در نهایت، منابع داده باید در قالب مناسب و قابل فهم به داده کاوان ارائه شوند.

بررسی مسیر داده‌ها در علم داده کاوی

در ادامه مسیری که داده‌های خام طی می‌کنند و در آخر اطلاعات جدیدی را شکل می‌دهند بررسی می‌کنیم. برای آشنایی با این مسیر تا انتهای این مقاله تیم دانشگاه کسب و کار را همراهی کنید.

1.فرایند پاک‌سازی داده در علم داده کاوی

در واقع فرایند پاک‌سازی داده یکی از مراحل مهم در علم داده کاوی است. این فرایند شامل تشخیص و حذف داده‌های ناقص، نادرست، غیرمرتبط، تکراری یا نامناسب است که می‌تواند تحلیل داده‌ها را تحت تأثیر قرار دهد. پاک‌سازی داده به بهبود کیفیت و دقت داده‌ها کمک می‌کند و در نتیجه منجر به افزایش کارایی و سرعت الگوریتم‌های داده کاوی می‌شود. فرایند پاک‌سازی داده معمولاً شامل چندین گام است. برخی از این گام‌ها عبارت‌اند از:

  • انتخاب داده‌های مورد نظر: در این گام، داده‌های مربوط به مسئله یا سؤال پژوهشی را از مجموعه داده‌های بزرگ‌تر انتخاب می‌کنیم. برای مثال، اگر می‌خواهیم بررسی کنیم که رابطه بین جنسیت و درآمد چگونه است، ممکن است فقط داده‌های مربوط به این دو متغیر را در نظر بگیریم.
  • پیدا کردن و حذف کردن داده‌های خالی یا نامعتبر: در این گام، داده‌های خالی یا نامعتبر را شناسایی و حذف می‌کنیم. برای مثال، اگر در ستون جنسیت بجای مقادیر M یا F، مقادیر عددی وجود داشته باشد، آن‌ها را حذف می‌کنیم.
  • پیدا کردن و حذف کردن داده‌های ناسازگار یا پرت: در این گام، داده‌های ناسازگار یا پرت را شناسایی و حذف می‌کنیم. برای مثال، اگر در ستون درآمد، مقادیر خیلی بالا یا خیلی پایین وجود داشته باشد که با توزیع عادی داده‌ها منطبق نباشد، آن‌ها را حذف می‌کنیم.
  • پیدا کردن و حذف کردن داده‌های تکراری: در این گام، داده‌های تکراری را شناسایی و حذف می‌کنیم. برای مثال، اگر در جدول، سطرهای چندگانه با اطلاعات یکسان وجود داشته باشد، فقط یک نسخه از آن‌ها را نگه می‌داریم.
  • پیدا کردن و رفع کردن خطاهای نوشتاری یا تایپوگرافی: در این گام، خطاهای نوشتاری یا تایپوگرافی را شناسایی و رفع می‌کنیم.

2.نگاهی به فرایند یکپارچه سازی داده‌ها

یکپارچه سازی داده‌ها یکی از مراحل اصلی علم داده کاوی است که در آن داده‌های مربوط به یک موضوع یا مسئله از منابع مختلف جمع آوری، تمیزسازی، تبدیل و ادغام می‌شوند. هدف از این فرایند این است که داده‌های یکنواخت، کامل، دقیق و قابل استفاده برای تحلیل و کشف الگوها و دانش فراهم شود. فرایند یکپارچه سازی داده‌ها شامل چندین مرحله است که به شرح زیر است:

  • انتخاب داده‌ها: در این مرحله، منابع و نوع داده‌های لازم برای حل مسئله تعیین می‌شوند. برای مثال، برای پیش بینی قیمت خانه‌ها، ممکن است نیاز به داده‌های مربوط به موقعیت جغرافیایی، سال ساخت، تعداد اتاق‌ها، مساحت زمین و غیره باشد.
  • پیش پردازش داده‌ها: در این مرحله، داده‌های انتخاب شده از نظر کیفیت بررسی و بهبود داده می‌شوند. این عمل شامل حذف یا جایگزینی داده‌های گم شده، حذف یا تصحیح داده‌های ناسازگار یا نادرست، حذف یا کاهش داده‌های تکراری یا بدون اطلاعات و غیره است.
  • تبدیل داده‌ها: در این مرحله، داده‌های پیش پردازش شده به صورت مناسب برای روش‌های تحلیل و کاربردهای خاص تغییر شکل داده می‌شوند. این عمل شامل تغییر فرمت، مقیاس، نوع یا سطح داده‌ها، استخراج و انتخاب ویژگی‌های مفید و معنادار، خلاصه سازی یا خوشه بندی داده‌ها و غیره است.
  • ادغام داده‌ها: در این مرحله، داده‌های تبدیل شده از منابع مختلف با یکدیگر ترکیب و چیدمان مناسب پیدا می‌کنند. این عمل شامل پیدا کردن رابطه و تطابق بین داده‌های مختلف، حذف یا حل کردن تضاد و تناقض بین داده‌های مختلف، ساختاردهی و نام‌گذاری مناسب برای داده‌های ادغام شده و غیره است.

3.بررسی فرایند انتخاب داده‌ها

فرایند انتخاب داده یکی از مراحل مهم در علم داده کاوی است که هدف آن انتخاب و استخراج داده‌های مرتبط و کاربردی از منابع مختلف است. این فرایند شامل چندین گام است که عبارت‌اند از:

  • تعریف مسئله و هدف: در این گام، باید مسئله‌ای که قصد حل آن را دارید را به صورت شفاف و قابل اندازه گیری تعریف کنید. همچنین باید هدف خود را از داده کاوی را مشخص کنید که می‌تواند شامل توصیف، پیش بینی، طبقه بندی، خوشه بندی، یا هر فعالیت دیگری باشد.
  • جستجو و شناسایی منابع داده: در این گام، باید منابع داده‌ای را که مرتبط با مسئله و هدف شما هستند را پیدا کنید. منابع داده می‌توانند شامل پایگاه‌های داده، فایل‌های متنی، تصاویر، صوت‌ها، ویدئوها، سنسورها، وب سرویس‌ها، و غیره باشند. باید منابع داده را بر اساس کیفیت، قابلیت دسترسی، حجم، نوع، و هزینه ارزیابی کنید.
  • جمع آوری و ذخیره سازی داده: در این گام، باید داده‌های مورد نظر خود را از منابع مختلف جمع آوری و در یک فضای ذخیره سازی مناسب قرار دهید. فضای ذخیره سازی می‌تواند شامل حافظه جانبی، حافظه ابری، حافظه توزیع شده، و غیره باشد. باید روش‌های مناسب برای جمع آوری و ذخیره سازی داده را بر اساس نوع و حجم داده انتخاب کنید.

ادامه فرایند انتخاب داده‌ها

  • پالایش و پیش پردازش داده: در این گام، باید داده‌های خود را از نویز، خطا، تکرار، نقص، و ناسازگاری پالایش کنید. همچنین باید داده‌های خود را به صورت مناسب برای تحلیل پیش پردازش کنید. پالایش و پیش پردازش داده شامل فعالیت‌های مختلفی مانند تغییر نام ستون‌ها، تبدیل نوع داده‌ها، جایگزین کردن گم شده‌ها، حذف ستون‌های غیرضروری، نرمال سازی، استاندارد سازی، تبدیل مقادیر عددی به دسته‌ای، و غیره است.
  • اکتشاف و تجزیه و تحلیل داده: در این گام، باید داده‌های خود را با استفاده از روش‌های آماری و بصری بررسی کنید. این فعالیت به شما کمک می‌کند تا الگوها، روابط، توزیع‌ها، خوشه‌ها، پراکندگی‌ها، و نقاط پرت را در داده‌های خود کشف کنید. این فعالیت همچنین به شما کمک می‌کند تا فرضیات خود را بررسی کنید و سؤالات جدیدی را مطرح کنید.
  • انتخاب و استخراج ویژگی‌ها: در این گام، باید ویژگی‌های مهم و معنادار را از داده‌های خود انتخاب و استخراج کنید. ویژگی‌ها می‌توانند شامل ستون‌های موجود در داده‌ها یا مقادیر محاسبه شده از آن‌ها باشند. این فعالیت به شما کمک می‌کند تا داده‌های خود را به صورت خلاصه و قابل فهم تبدیل کنید. این فعالیت شامل روش‌های مختلفی مانند انتخاب ویژگی بر اساس آزمون‌های آماری، استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، کاربرد تکنیک‌های کاهش بعد، و غیره است.

فرایند انتخاب داده یک فرایند پویا و تکراری است که بستگی به نوع مسئله، هدف، منابع داده، و روش‌های تحلیل دارد. این فرایند به شما کمک می‌کند تا داده‌های خود را به صورت بهینه برای علم داده کاوی آماده کنید.

4.بررسی فرایند تبدیل داده در علم داده کاوی

فرایند تبدیل داده یکی از مراحل اصلی علم داده کاوی است که هدف آن تغییر شکل، تمیز کردن، انتخاب و ترکیب داده‌ها برای استخراج اطلاعات مفید و قابل فهم از آن‌ها است. در واقع فرایند تبدیل داده شامل چندین مرحله است که به شرح زیر است:

  • جمع‌آوری داده: در این مرحله، داده‌های مورد نیاز برای حل مسئله جمع‌آوری می‌شوند. این داده‌ها می‌توانند از منابع مختلفی مانند پایگاه‌های داده، فایل‌ها، وب سرویس‌ها، سنسور‌ها و غیره باشند.
  • پیش‌پردازش داده: در این مرحله، داده‌های جمع‌آوری شده برای حذف نویز، حذف داده‌های گمشده، حذف داده‌های نامربوط و تصحیح خطا‌ها پالایش می‌شوند. همچنین، داده‌ها به صورت مناسب برای روش‌های داده کاوی تبدیل می‌شوند. برای مثال، داده‌های پیوسته را می‌توان به صورت گروه‌بندی شده یا فاصله‌گذاری شده نمایش داد.
  • انتخاب ویدگت: در این مرحله، ویدگت های مناسب برای نمایش و تحلیل داده‌ها انتخاب می‌شوند. ویدگت ها ابزارهای گرافیکی هستند که به کاربر اجازه می‌دهند با داده‌ها تعامل داشته باشند و نتایج را به صورت نمودارها، جدول‌ها، نقشه‌ها و غیره ببینند.
  • تبدیل داده: در این مرحله، داده‌ها با استفاده از ویدگت های انتخاب شده تبدیل به اطلاعات قابل فهم می‌شوند. کاربر می‌تواند با تغییر پارامترها، فیلتر کردن داده‌ها، اعمال عملیات گروه بندی، مرتب سازی و غیره، داده‌ها را از زوایای مختلف بررسی کند. همچنین، کاربر می‌تواند با استفاده از روش‌های داده کاوی مانند رده بندی، خوشه بندی، شبکه عصبی، قوانین انجمن و غیره، الگوها و روابط پنهان در داده‌ها را کشف کند.

این چهار مرحله را می‌توان به صورت چرخه‌ای تکرار کرد تا به نتایج دلخواه برسید. فرایند تبدیل داده یک فرایند خلاقانه و تعاملی است که به کاربر امکان می‌دهد با داده‌ها آشنا شود و از آن‌ها استفاده کند.

معرفی ویدگت های مختلف برای فرایند تبدیل داده

برخی از ویدگت های رایج عبارت‌اند از:

  • Histogram نمودار توزیع فرکانس یک صفت پیوسته را نشان می‌دهد.
  • Scatter Plot نمودار رابطه بین دو صفت پیوسته را نشان می‌دهد.
  • Box Plot نمودار خلاصه آمار چندین صفت پیوسته را نشان می‌دهد.
  • Bar Chart نمودار تعداد گروه‌های گوناگون یک صفت گسسته را نشان می‌دهد.
  • Pie Char نمودار درصد گروه‌های گوناگون یک صفت گسسته را نشان می‌دهد.
  • Map نقشۀ جغرافیایی داده‌ها را نشان می‌دهد.

5.بررسی فرایند کاوش داده

فرایند کاوش داده شامل چند مرحله است که به ترتیب عبارت‌اند از:

  • تعریف مسئله: در این مرحله، هدف و سؤالات تحقیق مشخص می‌شوند و داده‌های مورد نیاز برای پاسخ به آنها شناسایی می‌شوند.
  • پیش پردازش داده: در این مرحله، داده‌های جمع آوری شده از منابع مختلف تمیزسازی، ادغام، تبدیل و کاهش می‌شوند تا برای تحلیل آماده شوند. این مرحله بسیار حائز اهمیت است زیرا داده‌های ناقص، ناسازگار یا نادرست می‌توانند به نتایج نادرست منجر شوند.
  • کاوش داده: در این مرحله، داده‌های پردازش شده با استفاده از تکنیک‌های آماری و رسم نمودار به‌صورت خلاصه و گویا بررسی می‌شوند. این مرحله به درک عمومی و بصیرت درباره داده‌ها کمک می‌کند.
  • مدل سازی داده: در این مرحله، الگوریتم‌های مناسب برای یافتن الگوها، روابط یا پیش‌بینی‌های مورد نظر از داده‌ها انتخاب و اعمال می‌شوند. این الگوریتم‌ها ممکن است شامل رگرسیون، دسته بندی، خوشه بندی، شبکه عصبی، قانون‌های انجمن یا روش‌های دیگر باشند.
  • ارزیابی و تفسیر نتایج: در این مرحله، نتایج حاصل از مدل سازی داده با استفاده از فرض‌های آماری، آزمون فرض، سنجش خطا و دقت و چالش‌های عملیاتی ارزیابی و تفسیر می‌شوند. این مرحله به برآورد کارایی و قابل اعتماد بودن نتایج کمک می‌کند.
  • به‌کارگیری و گزارش نتایج: در این مرحله، نتایج به صورت قابل فهم و جذاب به ذی‌نفعان گزارش داده می‌شوند. این گزارش ممکن است شامل جدول‌ها، نمودارها، داستان‌ها یا تصاویر باشد. همچنین، نتایج ممکن است برای ایجاد تغییرات، بهبود فرایندها، تصمیم‌گیری‌ها یا ایجاد محصولات جدید مورد استفاده قرار گیرند.

فرایند کاوش داده یک فرایند تکراری و تطبیقی است که ممکن است نیاز به بازگشت به مراحل قبلی یا اصلاح آنها داشته باشد.

6.نگاهی به فرایند ارزیابی الگو در علم داده کاوی

می‌توان گفت فرایند ارزیابی الگو در علم داده کاوی یک مرحله مهم در چرخه حل مسئله با استفاده از داده‌ها است. این فرایند شامل اندازه گیری و مقایسه کیفیت و کارایی الگوهای استخراج شده از داده‌ها با استفاده از معیارها و روش‌های مناسب است. هدف از ارزیابی الگو این است که بتوان بر اساس نتایج آن، تصمیمات مناسب را برای بهبود، تغییر یا حذف الگوها گرفت.

برای ارزیابی الگو، معمولاً دو نوع معیار مورد استفاده قرار می‌گیرند: معیارهای داخلی و معیارهای خارجی. معیارهای داخلی بر اساس خصوصیات خود داده‌ها و الگوها سنجیده می‌شوند، بدون در نظر گرفتن هدف کلی پروژه. برای مثال، در الگوریتم‌های خوشه بندی، معیارهای داخلی مانند شاخص سیلوئت، شاخص دانوین – بولمن و شاخص کالینسکی – هاراباس برای سنجش کیفیت خوشه‌ها به کار می‌روند. معیارهای خارجی بر اساس اطلاعات جانبی یا پاسخ صحیح که قبلاً در دسترس است، سنجیده می‌شوند. برای مثال، در الگوریتم‌های دسته بندی، معیارهای خارجی مانند دقت، بازخوانی، امتیاز F و منحنی ROC برای سنجش عملکرد الگوریتم به کار می‌روند.

برخلاف فرض رایج، فرایند ارزیابی الگو نباید به عنوان گام آخر در علم داده کاوی در نظر گرفته شود. بلکه باید به عنوان گام تکرار شونده در طول چرخه حل مسئله باشد. به این ترتیب، می‌توان با استفاده از نتایج ارزیابی الگو، بهبود و تغییرات لازم را در فرایندهای قبل از آن، مانند پالایش داده‌ها، انتخاب و تبدیل ویژگی‌ها و انتخاب الگوریتم‌ها، اعمال کرد.

7.بررسی فرایند ارائه دانش در علم داده کاوی

فرایند ارائه دانش در علم داده کاوی یکی از مراحل مهم و پایانی این علم است. در این مرحله، داده کاوان باید نتایج تحلیل داده‌ها را به صورت قابل فهم و مفید برای کاربران نهایی ارائه کنند. این کار می‌تواند شامل تولید گزارش‌ها، داشبوردها، نمودارها، تصاویر، داستان‌ها و یا هر نوع رسانه دیگری باشد. برای ارائه دانش به خوبی، داده کاوان باید چند نکته را در نظر داشته باشند:

  • هدف و سؤالات کاربران را مشخص کنند و به آن‌ها پاسخ دهند.
  • مخاطبان خود را شناسایی کنند و سطح دانش و علاقه آن‌ها را در نظر بگیرند.
  • روش‌های مناسب برای ارائه داده‌ها را انتخاب کنند و از ابزارهای مناسب برای تولید آن‌ها استفاده کنند.
  • داده‌ها را به صورت ساده، واضح، جذاب و قابل تعامل ارائه کنند.
  • منابع و معیارهای خود را مشخص کنند و صحت و قابل اعتماد بودن داده‌ها را تضمین کنند.

فرایند ارائه دانش در علم داده کاوی یک فرصت برای نشان دادن ارزش و تأثیر داده‌کاوی بر حل مسائل و بهبود تصمیم‌گیری است. با استفاده از مهارت‌های خلاقانه و ارتباطی، داده کاوان می‌توانند داده‌کاوی را به یک هنر تبدیل کنند.

بررسی چالش‌های علم داده کاوی

داده کاوی یکی از رشته‌های مهم و پرکاربرد علوم کامپیوتر است که به بررسی و تحلیل داده‌های بزرگ و پیچیده می‌پردازد. در واقع داده کاوی با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته و روش‌های آماری، قادر است اطلاعات مفید و الگوهای نهفته را از داده‌ها استخراج کند. این اطلاعات می‌توانند به تصمیم‌گیری‌های بهتر، بهبود عملکرد، کشف دانش جدید و حل مسائل پیچیده کمک کنند. داده کاوی در حوزه‌های مختلفی مانند تجارت، صنعت، پزشکی، آموزش، امنیت و غیره کاربرد دارد. اما داده کاوی با چالش‌های زیادی نیز رو به رو است. برخی از این چالش‌ها عبارت‌اند از:

  • حجم بالای داده‌ها: با رشد روزافزون تکنولوژی و اینترنت، حجم داده‌های تولید شده در جهان به صورت نمایی در حال افزایش است. برای مثال، بر اساس گزارش شرکت  IBM، حجم داده‌های جهانی در سال 2020 به 40 زتابایت (40 میلیارد ترابایت) رسیده است. این حجم عظیم از داده‌ها نیازمند ذخیره سازی، پردازش، انتقال و تحلیل مناسب است. الگوریتم‌های داده کاوی باید قادر باشند با این حجم از داده‌ها به صورت کارآمد و سریع برخورد کنند.
  • ابعاد بالای داده‌ها: داده‌ها معمولاً در قالب جدول‌ها یا ماتریس‌ها با سطرها و ستون‌های مختلف نمایش داده می‌شوند. تعداد سطرها نشان دهنده تعداد نمونه‌های داده‌ای و تعداد ستون‌ها نشان دهنده تعداد ویژگی‌های یا خصوصیات هر نمونه است. بسیاری از داده‌های موجود در جهان دارای تعداد زیادی از ویژگی‌ها یا ابعاد هستند. برای مثال، یک تصویر رنگی با رزولوشن 1000×1000 پیکسل، 3 میلیون ویژگی (پیکسل) دارد. این ابعاد بالا باعث مشکلات محاسباتی، ذخیره سازی و تفسیر داده‌ها می‌شود.

کلام آخر

خیلی خوشحالیم که تا انتهای این مقاله همراه تیم دانشگاه کسب و کار بودید. در این مقاله یاد گرفتیم که داده کاوی علمی است که با استفاده از روش‌های آماری، ریاضی، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، از داده‌های بزرگ و پیچیده، اطلاعات مفید و دانش جدید استخراج می‌کند. داده کاوی به عنوان یکی از مراحل فرایند کشف دانش در پایگاه‌های داده (KDD) شناخته می‌شود. این فرایند شامل مراحل زیر است:

  • پاک‌سازی داده: حذف یا تصحیح داده‌های ناقص، نادرست یا نامربوط.
  • انتخاب داده: انتخاب داده‌های مناسب برای تحلیل از منابع مختلف.
  • تبدیل داده: تبدیل یا انجام عملیات روی داده‌ها برای آماده‌سازی آن‌ها برای کاوش.
  • کاوش داده: استفاده از الگوریتم‌های مناسب برای شناسایی الگوها، روابط و قوانین در داده‌ها.
  • ارزیابی الگو: بررسی و انتخاب الگوهای معنادار و مورد نظر.
  • ارائه دانش: نمایش و اشتراک‌گذاری دانش به صورت قابل فهم و قابل استفاده.

داده کاوی در زمینه‌های مختلف کاربرد دارد، مانند بازاریابی، تجارت الکترونیک، آموزش، پزشکی، بانکداری، حمل و نقل و… با استفاده از داده کاوی، می‌توان به سؤالات پژوهشی پاسخ داد، رفتار مشتریان را پیش‌بینی کرد، تصمیمات بهینه گرفت و عملکرد سازمان‌ها را بهبود بخشید. داده کاوی چشم‌انداز روشن و جذابی در آینده دارد. با پیدایش منابع جدید و حجم بالای داده (Big Data)، نقش داده کاوان در جامعه هر روز بیشتر می‌شود. همچنین با پروژه‌های جالب و خلاقانۀ هوش مصنوعی، می‌توان از داده کاوی برای ایجاد محتوای جدید و جذاب استفاده کرد. به نظر شما در چه موقعیت‌هایی می‌توان به خوبی از علم داده کاوی استفاده کرد؟

Leave a comment

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *