داده کاوی چیست؟ روش های انجام داده کاوی چیست؟ چه طور باید داده کاوی کنیم؟

داده کاوی چیست؟

چه کاربردهایی دارد و چه طور داده کاوی انجام بدیم ؟! فلسفه داده کاوی اینه که بسیار شبیه گذشته است. داده کاوی به شما کمک میکنه تا کارهایی که در گذشته برای کسب مشتری انجام دادین رو اصلاح کنید. داده کاوی مشتریان خودتون رو به شما بهتر نشون میده درواقع نیاز های مشتریانتون رو براتون شفاف سازی میکنه. تا تصمیمات بهتری در اینده بگیرین.

داده کاوی چیست؟ روش های انجام داده کاوی چیست؟! «داده کاوی» ترجمه ی عبارت «Data Mining» و به معنای «کاویدن معادن داده» است. داده کاوی یعنی استخراج اطلاعات گرانبها از حجم عظیم معادن داده! کلمه ی Mining در معنای تحت الفظی خود یعنی «استخراج از معدن» بکار می رود و در واقع عبارت Data Mining نشان می دهد که حجم انبوه اطلاعات مانند یک معدن عمل می کند و از ظاهر آن مشخص نیست چه عناصر گرانبهایی در عمق این معدن وجود دارد. تنها با کند و کاو و استخراج این معدن است که می توان به آن عناصر گرانبها دست پیدا کرد.

تفاوت اصلی داده کاوی و علم آمار در چیست؟

داده کاوی شاخه ی پیشرفته تر و پیچیده علم آمار است. فقط علم آمار برای صاحبان صنایع و شرکت ها بسیار مهمه . اما اهمیت داده کاوی فراتر از علم آمار می رود و امکاناتی در اختیار شما قرار می دهد که ساز و کارهایی آماری از انجام آنها ناتوان هستند.

تفاوت اصلی داده کاوی و علم آمار در حجم عظیم داده های مورد تحلیل و روش مدلسازی داده هاست. تو بیشتر موارد ما شاهد اونیم که حجم عظیمی از داده ها مورد استفاده قرار میگیرن که داده کای اینها بسیار هزینه بر و زمان بره. اما مدلسازی داده های ورودی و دستیابی به اطلاعات پنهان و ارزشمند موجود در این حجم عظیم داده، با کمک هوش مصنوعی و شیوه های خودکار یادگیری انجام می شود که در بررسی های پایه ای آماری خبری از آن نیست.

چرا داده کاوی برای سود آوره؟

داده کاوی به دو دلیل سودآور است:
با استفاده از داده کاوی تصمیمات واقع بینانه ای میگیرید.

روش های سود اور گدشته خودتون رو بیشتر میشناسید و اونها رو تکرار میکنید.

تصمیمیات احساسی که تا به امروز میگرفتید رو کاملا کنار میزارید.

داده کاوی فظای گذشته کبو کارتون رو بیشتر به شما نشون میده و به شما نشون میده کدوم یکی از تصمیماتی که گرفتید برای شما سود اور بوده.

بسیاری از تصمیمات بر اساس واقعیات موجود گرفته نمی شود و عواملی چون «فراموشی»، «تخلفات و تقلبات»، «اشکالات خط تولید»، «منافع شخصی» و «سیاست های اعمال نفوذ شده از جاهای دیگر» منجر به اتخاذ تصمیمات غیر شفاف و در نتیجه زیانبار می شوند.

داده کاوی شما را مجبور می‌کند که واقع‌بینانه تصمیم بگیرید.

تصمیم گیری واقع بینانه به شما کمک میکنه تا تصمیمیات احساسی رو کنار بزارین تا ضرر های ناشی از تصمیمیات احساسی کم تر و کم تر شود.داده کاوی فضای سال های گذشته ی کسب و کار شما را بازخوانی می کند و به شما می گوید کدام تصمیمات منجر به سود شده است و کدام تصمیمات منجر به زیان کسب و کار شده است.

داده کاوی چه طور کار میکنه؟

داده یک مسئله بسیار مهمه که با استفاده از داده کاوی این مسئله رو حل میکنیم.این کار بر اساس استاندارد کریسپ دی ام (CRISP-DM) انجام میشه.

در شروع کار ممکنه با مشکلات زیادی رو به رو بشید. که با کمک هوش مصنویی راه حلهایی در اختیار شما قرار خواد گرفت.

پس بر اساس این اطلاعات مکانیزم مرتبط با کسبو کار شما مدلسازی میشود و سپس با کمک متدهای «یادگیری ماشین» راه حل هایی برای از بین بردن مشکلات شرکت شما در اختیار شما قرار خواهد گرفت.

شش گام مدل سازی

گام اول: درک کسب و کار

کار فرما یک مشکل در کسبو کار خود داره و یا حتی نمیتونه تشخیص بده که مشکل داره و یا حتی مشکل از کجاست؟ ولی میدونه که یک جای کارش مشکل داره.

گام دوم: بررسی و درک داده ها

یک متخصص اطلاعات ثبت شده تا به امروز را مورد برسی قرار میده. با توجه به حجم و کیفیت داده ها و مسئله مطرح شده مرحله قبل را تعدیل میکنه تا نتیجه پروسه داده کاوی واقع بینانه تر بشه.

گام سوم: آماده سازی داده ها

در مرحله ی سوم عملیات آماده سازی داده ها توسط متخصص داده کاوی صورت می گیرد. آماده سازی داده ها شامل این موارد می شود:

یکی کردن انبارهای متفاوت داده در کسب و کار کارفرما

شناسایی و حذف داده های پرت و اشتباه

تغییر فرمت داده ها متناسب با مسئله ی تعدیل شده در مرحله ی دوم

گام چهارم: مدل سازی

قدم چهارم مدلسازی داده های آماده سازی شده است. با توجه به متدهای متفاوت، مدل های متفاوتی ساخته می شود که بهترین مدل ها از نظر متخصص داده کاوی انتخاب می شود.

گام پنجم: تست و ارزیابی مدل

مدل های ساخته شده تست و ارزیابی می شوند و بهترین مدل از نظر مسئله ی طرح شده در مرحله ی یک، انتخاب می شود. سپس در تبادل نظر با کارفرما، موثر بودن مدل انتخاب شده بررسی می شود. در صورتی که مدل انتخاب شده کمکی در حل مسئله نمی کند کل فرایند از مرحله ی یک دوباره انجام می شود.

گام ششم: توسعه مدل نهایی

در صورتی که ارزیابی ها رضایت بخش باشند راه حل هایی در قالب توسعه ی مدل نهایی ارائه می شوند که مشکلات مطرح شده در مرحله ی یک را برطرف می کنند. مدل نهایی به متخصص داده کاوی نشان می دهد که رفتار مجموعه ی کسب و کار کارفرما در مورد مشکلات مطرح شده در مرحله ی یک چگونه است.

این درک از رفتار کسب و کار، در قالب راه حل های عددی و چند فرمول یا راهکار عملی در اختیار کارفرما قرار می گیرد تا مشکلات مطرح شده در مرحله ی یک رفع گردد. همچنین متخصص داده کاوی می تواند در قالب گزارشات مستند مکانیزم رفتاری کسب و کار کارفرما را برای وی تشریح کند.برای سادگی تعامل کارفرما با مدل نهایی، یک نرم افزار رایانه ای نوشته می شود که کار شبیه سازی رفتار کسب و کار کارفرما را برعهده دارد. بطوریکه کارفرما می تواند با وارد کردن برخی پارامترهای کنونی از کسب و کار خود، رفتار کارخانه و یا سودآوری کسب و کار خود را در آینده پیش بینی کند.

ارسال نظر

آدرس ایمیل شما منتشر نخواهد شد.

Share via
ارسال این به یک دوست