تکنیک های داده کاوی
امروزه حجم زیادی از داده ها در حال انباشته شدن است(اندازه‌گیری‌های عددی ساده، اسناد متنی تا اطلاعات پیچیده‌تر مانند داده‌های مکانی، کانال‌های چندرسانه‌ای، و اسناد فرامتن).طبق تحقیقات میزان داده های جمع آوری شده تقریباً هر سال دو برابر می شود.
داده ها مجموعه ای از حقایق عینی مجزا در مورد یک رویداد یا یک فرآیند هستند که به تنهایی کاربرد اندکی دارند مگر اینکه به اطلاعات تبدیل شوند.برای استخراج داده یا جستجوی دانش از این داده های عظیم، از تکنیک های داده کاوی استفاده می شود.
اساساً، انگیزه استفاده از داده کاوی، برای تمامی کاربردها اعم از کابرد تجاری یا علمی، یکسان است. داده کاوی نیازمند یافتن اطلاعات مفید از داده‌ها جهت تصمیم‌گیری مؤثرتر است.
به فرآیند استخراج اطلاعات یا الگوهای جالب از داده های موجود در پایگاه های داده بزرگ، داده کاوی گفته می شود.
تکنیک های داده کاوی داده کاوی را می توان برای هر نوع داده ای اعمال کرد؛ به عنوان مثال. انبارهای داده، پایگاه داده های تراکنشی، پایگاه داده های رابطه ای، پایگاه داده های چند رسانه ای، پایگاه های داده مکانی، پایگاه های داده سری زمانی و وب جهانی.
علیرغم حجم عظیم داده های موجود، تکنیک های داده کاوی با ارائه حداکثر دانش مورد نیاز برای اتخاذ سریع تصمیمات تجاری ارزشمند، مزیت های رقابتی را در اقتصاد دانش فراهم می کنند.
مراحل داده کاوی
فرآیند داده کاوی را می توان به چهار مرحله اصلی تقسیم بندی کرد:
- جمع آوری داده ها
داده های مربوط به یک برنامه تحلیلی شناسایی و جمع آوری می شوند.
- آماده سازی داده ها
این مرحله شامل مجموعه ای از مراحل برای آماده سازی داده ها جهت استخراج می باشد. این کار با کاوش داده‌ها، پروفایل‌سازی و پیش‌پردازش آغاز می‌شود و پس از آن کار پاکسازی داده‌ها برای رفع خطاها و سایر مشکلات کیفیت داده‌ها انجام می‌شود. تبدیل داده ها همچنین برای سازگاری مجموعه داده ها انجام می شود، مگر اینکه یک دانشمند داده به دنبال تجزیه و تحلیل داده های خام فیلتر نشده برای یک برنامه خاص باشد.
- استخراج داده ها
هنگامی که داده ها آماده شدند، یک دانشمند داده تکنیک داده کاوی مناسب را انتخاب می کند و سپس یک یا چند الگوریتم را برای انجام استخراج، پیاده سازی می کند.
- تجزیه و تحلیل و تفسیر داده ها
نتایج داده کاوی برای ایجاد مدل های تحلیلی ای استفاده می شود که می تواند به تصمیم گیری و سایر اقدامات تجاری کمک شایانی کند.
یافته های داده کاوی، اغلب از طریق بصری سازی و استفاده از تکنیک های داستان سرایی داده، به مدیران تجاری و کاربران انتقال داده می شوند.
انواع تکنیک های داده کاوی
جهت استخراج داده ها و کاربردهای مختلف از علم داده، تکنیک های مختلفی را می توان استفاده کرد.
تکنیک های رایج داده کاوی شامل انواع زیر است:
- قوانین انجمنی
- طبقه بندی
- خوشه بندی
- رگرسیون
- تحلیل توالی و مسیر
- شبکه های عصبی
نرم افزارها و ابزارهای داده کاوی
فروشندگانی از قبیل Alteryx، AWS، Databricks، Dataiku، DataRobot، Google، H2O.ai، IBM، Knime، Microsoft، Oracle، RapidMiner، SAP، SAS Institute و Tibco Software ابزارهایی را برای داده کاوی ارائه می دهند.
انواع فناوری های منبع باز رایگان که می توانند برای استخراج داده ها استفاده شوند عبارتند از:
DataMelt، Elki، Orange، Rattle، scikit-learn و Weka.
برخی از فروشندگان نرم افزار، گزینه های منبع باز را نیز ارائه می دهند. به عنوان مثال، Knime یک پلت فرم تجزیه و تحلیل منبع باز را با نرم افزار تجاری برای مدیریت برنامه های کاربردی علم داده ترکیب می کند، در حالی که شرکت هایی مانند Dataiku و H2O.ai نسخه های رایگان را ارائه می دهند.
مزایای داده کاوی
به طور کلی، مزایای تجاری داده کاوی، از افزایش توانایی برای کشف الگوهای پنهان، روندها، همبستگی ها و ناهنجاری ها در مجموعه ی داده ها ناشی می شود. با تجزیه و تحلیل داده های مرسوم و تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده می توان بهبود تصمیم گیری های تجاری و برنامه ریزی استراتژیک را به ارمغان آورد. برخی از رایج ترین مزایای داده کاوی عبارتند از:
- بازاریابی و فروش مؤثرتر
- خدمات بهتر به مشتریان
- بهبود مدیریت زنجیره تأمین
- مدیریت ریسک قوی تر
- کاهش هزینه ها
در نهایت، کاربرد تکنیک های داده کاوی منجر به افزایش درآمد و مزیت رقابتی می شوند به گونه ای که شرکت ها را از رقبای تجاری خود متمایز می کنند.
کاربرد تکنیک های داده کاوی در صنایع مختلف
داده کاوی در حوزه بازاریابی، خرید و فروش
نمونه داده کاوی موفق در فرآیند پخش صنایع غذایی
نیاز
- شناسایی و دسته بندی مشتریان
- عوامل موثر بر افزایش فروش و شناسایی محصولات پر فروش
فعالیت صورت گرفته
تعیین استراتژی تخفیف دهی به مشتریان با تکنیک داده کاوی قواعد انجمنی و خوشه بندی
نتیجه
- تعیین الگوهاي خرید مشتریان و برنامه ریزی براي فروش يك محصول جديد مانند: الگوهاي فصلي خريد
- تجزیه و تحلیل سبد خرید
- شناخت مشتريان سودآور جهت حفظ وفاداري مشتري
- بهینه سازي سبد محصول
- بررسي طول عمر مشتري و چرخه آن جهت بررسی میزان سود حاصل از هر مشتري در هر مرحله
کاربرد داده کاوی در صنعت بهداشت و درمان
نمونه داده کاوی موفق در پزشکی
نیاز
- علل رخداد بیماری
- روند کند پروسه درمان
فعالیت صورت گرفته
استفاده از الگوریتم های پیش بینی جهت پیش بینی بیماری و روش درمان بیماری
نتیجه
- تعیین نوع رفتار با بیماران و پیشگویی میزان موفقیت اعمال جراحی
- تعیین میزان موفقیت روشهاي درمانی در برخورد با بیماریهاي سخت
- تشخیص و پیش بینی بیماری
- تجزیه و تحلیل داده های موجود در حوزه سلامت
- تعیین روش درمان بیماری ها
- تحلیل عکس های پزشکی
کاربرد داده کاوی در صنعت تولید
نمونه داده کاوی موفق در حوزه ساخت و تولید
نیاز:
- کنترل کیفیت و فرآیندهای تولیدی
- پیش بینی خصوصیات محصول مانند کیفیت، استحکام و …
- شناسایی خرابی ها
فعالیت صورت گرفته
استفاده از الگوریتم درخت تصمیم
نتیجه
- آنالیز خرابی ها، تعمیرات به موقع و صرفه جویی مالی
سرفصل های وبینار تخصصی داده کاوی
- مفاهیم و تاریخچه داده کاوی
- پیش نیازها
- فرآیند داده کاوی
- روش های داده کاوی
- ابزارهای داده کاوی
- متدولوژی و استانداردهای داده کاوی
- مثال های کاربرد داده کاوی
ارائه دهنده وبینار:
نغمه خواجه علی،کارشناس ارشد هوش تجاری
تاریخ برگزاری: یک‌شنبه ۲۴ تیر 1401
ساعت 19:00
برای دانلود فایل ارائه روی لینک زیر کلیک کنید:
شرکت اَک تِک تکنولوژی بعنوان مشاور مدیریت، در مسیر اتخاذ تصمیم گیری هوشمندانه همراه کسب و کارهای مختلف خواهد بود تا بتوانند با بهره مندی از بینشن های حاصل از هوش تجاری، تصمیمات استراتژیک مؤثرتری اتخاذ کنند.
بیشتر بخوانید: هوش تجاری در مک دونالد
