داده کاوی یا Data Mining چیست و چه کاربردهایی دارد ؟‌

انواع دیتا ماینینگ: به دنبال چه جواهراتی می‌گردیم؟

دیتا ماینینگ، تکنیک‌های مختلفی را برای کشف دانش از داده‌ها در اختیار ما قرار می‌دهد. هر کدام از این تکنیک‌ها، شبیه به ابزاری خاص عمل می‌کنند که برای استخراج جواهرات متفاوتی از معدن اطلاعات به کار می‌روند. بیایید با مهم‌ترین انواع دیتا ماینینگ آشنا شویم:

طبقه‌بندی (Classification)

فرض کنید می‌خواهید ایمیل‌های اسپم را از ایمیل‌های مهم خود جدا کنید. طبقه‌بندی یکی از تکنیک‌های دیتا ماینینگ است که به این کار کمک می‌کند. در این روش، الگوریتم با بررسی ویژگی‌های ایمیل‌ها (مثل فرستنده، موضوع و کلمات کلیدی) آن‌ها را در دو دسته “اسپم” و “غیر اسپم” طبقه‌بندی می‌کند.

خوشه‌بندی (Clustering)

خوشه‌بندی شبیه به تفکیک الماس بر اساس اندازه و رنگ آن‌هاست. در این تکنیک، داده‌ها بر اساس شباهت‌هایشان به گروه‌های (خوشه) مختلف تقسیم می‌شوند. برای مثال، یک شرکت می‌تواند با خوشه‌بندی مشتریان خود بر اساس رفتار خریدشان، آن‌ها را به گروه‌های مختلفی مانند “مشتریان وفادار” یا “خریداران تک‌موردی” تقسیم کند.

رگرسیون (Regression)

رگرسیون شبیه به پیش‌بینی میزان طلای قابل استخراج از یک معدن است. با استفاده از این تکنیک، می‌توانیم بر اساس داده‌های گذشته، مقادیر آینده را پیش‌بینی کنیم. برای مثال، می‌توانیم با تحلیل داده‌های فروش ماه‌های گذشته، میزان فروش ماه آینده را پیش‌بینی کنیم.

قاعده‌گذاری استقرایی (Association Rule Learning)

قاعده‌گذاری استقرایی به کشف روابط پنهان میان داده‌ها می‌پردازد. فرض کنید متوجه می‌شوید که خریداران پوشاک ورزشی، همزمان جوراب ورزشی هم خریداری می‌کنند. این یک قانون استنتاجی است که با تحلیل سبد خرید مشتریان به دست آمده است. بر اساس این قاعده، می‌توان در فروشگاه‌های آنلاین، محصولاتی که معمولا با هم خریداری می‌شوند را به صورت همزمان به مشتریان پیشنهاد داد.

تکنیک‌های مرتبط با دیتا ماینینگ: ابزارهای لازم برای حفاری

برای انجام موفقیت‌آمیز عملیات دیتا ماینینگ، علاوه بر تکنیک‌های اصلی، به ابزارهای دیگری نیز نیاز داریم. این ابزارها شامل:

• استخراج، تبدیل و بارگذاری داده‌ها (ETL): فرآیندی است که داده‌ها را از منابع مختلف استخراج می‌کند، آن‌ها را بر اساس نیاز پروژه تغییر شکل می‌دهد و در نهایت، آن‌ها را در انبار داده (Data Warehouse) بارگذاری می‌کند.
• انبار داده (Data Warehouse): مخزنی مرکزی است که داده‌های تاریخی سازمان را در خود جای می‌دهد و بستری مناسب برای تحلیل‌های دیتا ماینینگ فراهم می‌کند.
• داشبوردهای مدیریتی: نتایج حاصل از دیتا ماینینگ را به صورت بصری و قابل فهم برای مدیران نمایش می‌دهند.

مراحل انجام دیتا ماینینگ: گام به گام در دنیای داده‌کاوی

دیتا ماینینگ فرآیندی گام به گام است که با تعریف مسئله آغاز می‌شود و با تفسیر نتایج به پایان می‌رسد. مراحل اصلی انجام دیتا ماینینگ عبارتند از:

تعریف مسئله: به دنبال چه گنجی هستیم؟

اولین قدم، مشخص کردن هدف نهایی از دیتا ماینینگ است. می‌خواهیم تقلب‌های مالی را کشف کنیم؟ رفتار مشتریان را تحلیل کنیم؟ یا ریسک اعتباری مشتریان را پیش‌بینی کنیم؟ با مشخص کردن هدف، می‌توانیم تکنیک دیتا ماینینگ مناسب را انتخاب کنیم.

آماده‌سازی داده‌ها: پاکسازی و مرتب‌سازی معدن اطلاعات

داده‌های خام معمولا حاوی نویز، خطا و اطلاعات تکراری هستند. قبل از شروع تحلیل، باید این داده‌ها را پاکسازی و آماده‌سازی کنیم. این کار شبیه به پاکسازی و آماده‌سازی معدن برای استخراج الماس است. داده‌های آماده‌سازی شده، قابل اعتمادتر بوده و نتایج تحلیل را دقیق‌تر می‌کنند.

انتخاب مدل دیتا ماینینگ: ابزار مناسب برای استخراج

همانطور که برای استخراج الماس از کلنگ و چکش استفاده نمی‌کنیم، در دیتا ماینینگ نیز باید تکنیک مناسب را بر اساس نوع مسئله انتخاب کنیم. در بخش قبل با انواع تکنیک‌های دیتا ماینینگ آشنا شدیم. حال باید بر اساس مسئله‌ای که تعریف کرده‌ایم، تکنیک مناسب را انتخاب کنیم. برای مثال، برای پیش‌بینی میزان فروش نیاز به رگرسیون و برای کشف تقلب‌های مالی به تکنیک‌های طبقه‌بندی نیاز خواهیم داشت.