داده کاوی چیست و چه مزایایی دارد؟

علم داده یکی از پرچالش‌ترین و پر درآمدترین شغل‌های این دهه است. به فرآیندی که بر این اساس انجام می‌شود، داده کاوی یا دیتا ماینینگ می‌گویند. در ادامه با ما همراه باشید تا بیشتر درباره اینکه داده کاوی چیست نکاتی بگوییم.

علم داده Data science چیست؟

وقتی اصطلاح علم داده را در اینترنت جستجو می‌کنید، تعاریف مختلفی وجود دارند؛ اما اساساً علم داده مطالعه داده‌ها است و از آن برای توسعه روش‌هایی برای ذخیره، ثبت و تجزیه و تحلیل داده‌ها برای به دست آوردن اطلاعات مفید استفاده می‌شود. در انگلیسی به علم داده Data science می‌گویند و به فرآیندی که بر اساس این علم انجام می‌شود «داده کاوی» یا data mining [دیتا ماینینگ] گفته می‌شود.

 

علم داده ترکیبی از تکنیک‌ها و نظریه‌های مختلف است که شامل بسیاری از زمینه‌ها مانند ریاضی و آمار، علوم کامپیوتر/IT و دانش در حوزه کسب و کار است. همچنین، علم داده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی برای استخراج داده‌های مفید و پیش بینی الگوها و رفتارهای آینده استفاده می‌کند.

وقتی در مورد مشاغلی صحبت می‌کنیم که می‌توانید پس از یادگیری علم داده انجام دهید، تعداد کمی وجود دارند. به طور عمده، شما می توانید یک تحلیلگر داده، مهندس داده یا یک دانشمند داده باشید. ما در این مطلب می‌خواهیم درباره فرآیندی که به وسیله علم داده می‌توان انجام داد صحبت کنیم، یعنی داده کاوی؛ بنابراین از اینجای مطلب به بعد محور سخن، دیتا ماینینگ است.

داده کاوی یا دیتا ماینینگ چیست؟

دیتا ماینینگ عبارت است از اکتشاف و تجزیه و تحلیل داده‌ها به منظور کشف الگوها یا قوانینی که معنی‌دار هستند. داده کاوی فرآیند تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌های بزرگ یا انبارهای داده برای استخراج اطلاعات مفید با کمک رایانه‌ها، ابزارهای اتوماسیون و طیف وسیعی از تکنیک‌ها است. هدف اصلی در داده کاوی حل مشکلات و پاسخگویی به نیاز ها و سوالات از طریق تجزیه و تحلیل کلان داده ها است.

تکنیک‌های data mining برای ساخت مدل‌های یادگیری ماشین (machine learning) هستند که کاربردهای هوش مصنوعی (AI) را ممکن می‌سازند.

یک نمونه از دیتا ماینینگ در هوش مصنوعی شامل چیزهایی مانند الگوریتم موتور جستجو و سیستم‌های توصیه است. بعد از اینکه با تعریف داده کاوی آشنا شدیم در ادامه با کارکرد آن آشنا می‌شویم.

دیتا ماینینگ و فرآیند آن

دیتا ماینینگ در پاسخ دهی به سوالاتی که نمی‌توان آن‌ها را با استفاده از تکنیک‌های پرس و جو و گزارش‌دهی انجام داد کمک می‌کند. داده کاوی بر داده‌های بزرگ و فرآیندهای محاسباتی پیشرفته از جمله یادگیری ماشین و سایر اشکال هوش مصنوعی متکی است.

هدف، یافتن الگوهایی است که می‌توانند به استنتاج یا پیش‌بینی از مجموعه داده‌های بدون ساختار یا بزرگ منجر شود. به دلیل گسترده بودن داده کاوی، این موضوع در بسیاری از حوزه‌ها ضرورت دارد.

اهمیت داده کاوی در علم داده

این علم و زیر مجموعه آن یعنی داده کاوی، انقلابی در دنیای امروز در هر زمینه‌ای ایجاد کرده است، در نرم افزار داشبورد مدیریتی، در بازاریابی و فروش، در محاسبات، در تحلیل‌های اقتصادی، بورس و هر آنچه فکر آن را بکنید. در زیر لیست زیر بیشتر به اهمیت دیتا ماینینگ پی خواهید برد:

• با کمک داده کاوی می‌توان انبوهی از داده‌ها از چندین منبع را به راحتی برای الگوها و روابط تجزیه و تحلیل کرد.
• داده کاوی به پیش‌بینی‌ها و تصمیم‌گیری‌های هوشمند کمک می‌کند.
• با کمک داده‌های جمع‌آوری شده از کاربران مختلف، داده‌کاوی می‌تواند به شما اجازه دهد ایده‌هایی را که هرگز فکرش را نمی‌کردید، کشف کنید.

دیتا ماینینگ پروسه‌ای چند مرحله‌ای است که در ادامه با آن آشنا می‌شویم.

 

مراحل داده کاوی(دیتا ماینینگ)

داده کاوی یک فرآیند تعاملی متشکل از 6 مرحله است که عبارتند از:

1. درک اهداف کسب و کار در Data mining
2. مجموعه داده ها در داده کاوی
3. آماده سازی داده ها
4. مدل ساختمان در آنالیز کردن داده
5. ارزیابی در فرآیند داده کاوی
6. استقرار در دیتا ماینینگ

در ادامه هر یک از مراحل داده کاوی را بررسی کرده‌ایم.

مرحله ا- درک اهداف کسب و کار مهم‌ترین گام در داده کاوی

این اولین و مهم‌ترین گام برای شروع فرآیند است، دانشمندان داده و ذی نفعان مختلف همه با هم کار می‌کنند تا اهداف یا دامنه کسب و کار را درک کنند. هنگامی که درک روشنی حاصل شد، به مرحله جدیدی می‌رویم.

مرحله 2- جمع آوری داده در دیتا ماینینگ

در این مرحله، کارشناسان داده کاوی برای جمع‌آوری داده‌های مربوطه از زمینه‌های مختلف مانند سایت‌های اجتماعی، داده‌های خدماتی و غیره جمع‌آوری شده و در انبار داده ذخیره می‌شوند.

مرحله 3- آماده سازی داده، زمانبرترین مرحله

این مرحله زمان‌ زیادی می‌برد زیرا داده‌های جمع‌آوری‌شده در مرحله قبل در یک پروسه‌ی سه مرحله‌ای قرار می‌گیرند که این سه مرحله عبارتند از:

• استخراج: داده‌ها از منابع مختلف استخراج و در انبارها ذخیره می‌شوند.
• تبدیل کردن: داده‌ها پاک می‌شوند، یعنی حذف داده‌های تکراری، به روزرسانی مقادیر از دست رفته و غیره.
• بارگذاری: اکنون داده‌های جمع آوری شده از دو مرحله قبل به پایگاه داده منتقل می‌شود.

مرحله 4- مدل ساختمان در فرآیند داده کاوی

انتخاب یک مدل مناسب یعنی (خوشه‌بندی، تحلیل رگرسیون) بر اساس تجزیه و تحلیل داده‌های انجام شده قبلی انجام می‌شود. در این مرحله از ابزارها، الگوریتم ها، رویکردهای آماری و ریاضی مختلفی استفاده می‌شود.

مرحله 5- مرحله ارزیابی در علم داده

هنگامی که مدل آماده شد و تمام مقادیر داده ها تجمیع شدند، زمان ارزیابی نتایج مدل توسعه یافته است که باید اهداف تعیین شده در فاز 1 را برآورده کند.

مرحله 6- استقرار در دیتا کاوی

پس از ارزیابی مدل، زمان استقرار آن در قالب نمودارها یا صفحات گسترده است. مزایای زیادی وجود دارد که در زمینه‌های کاربردی مختلف از دیتا ماینینگ به دست آمده است. بنابراین، اجازه دهید کاربردهای مختلف دیتا ماینینگ را مورد بحث قرار دهیم:

کاربرد و مثال داده کاوی

واقعا دامنه کاربردهای دیتا ماینینگ به چند مورد خلاصه نمی‌شود، تقریبا در هر موضوعی از دیتا ماینینگ می توان استفاده کرد، به عنوان مثال می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• پژوهش و تحقیقات
• بخش مالی و بانکی
• معاملات کسب و کارها
• حمل و نقل 

پژوهش و تحقیقات

محققان از ابزارهای داده کاوی برای بررسی ارتباط بین پارامترهای تحت تحقیق مانند شرایط محیطی مثل آلودگی هوا و شیوع بیماری هایی مانند آسم در بین مردم مناطق هدف استفاده می کنند.

بخش مالی و بانکی

 داده‌کاوی به شرکت‌های حوزه خدمات مالی کمک می‌کند تا نگرش دقیق تری نسبت به ریسک‌های بازار داشته باشند و همینطور کلاهبرداری‌های بسیار سریع را تشخیص دهند.

معاملات کسب و کار ها

استفاده موثر و به موقع از داده ها در یک چارچوب زمانی معقول برای تصمیم گیری رقابتی، قطعا مهم ترین مشکلی است که باید برای کسب و کارهایی که برای بقا در دنیای رقابتی بسیار تلاش می کنند، حل کرد. داده کاوی به تجزیه و تحلیل این معاملات تجاری و شناسایی رویکردهای بازاریابی و تصمیم گیری کمک می کند.

حمل و نقل

یک شرکت حمل و نقل بزرگ با نیروی فروش مستقیم می تواند از داده کاوی برای شناسایی بهترین مشتریان بالقوه برای خدمات خود استفاده کند. همچنین یک سازمان بزرگ کالای مصرفی می تواند از اطلاعات دیتا ماینینگ برای بهبود چرخه تجاری خود برای خرده فروشان استفاده کند.

 ما در نرم افزار جریان نقدینگی نورا، از داده کاوی اطلاعات مالی بر اساس شاخص جریان نقدینگی، پیش بینی‌های کش فلو سازمان را ارائه می‌کنیم، به این ترتیب، شما با استفاده از داده‌های امروز، متوجه فرآیندهایی که باید در آینده انجام دهید، می‌شوید.

 

مزایای بی‌شمار داده کاوی یا دیتا ماینینگ

هر چه از مزایای این علم بگوییم، کم گفتیم، هم وسعت کارکرد و هم نتیجه محور بودن، از جمله مزایای بی‌نظیر علم داده است، ما در ادامه فقط چند مورد از مزیت‌های داده کاوی را برشمردیم:

• داده کاوی، میزان خوبی برای اندازه گیری است
• با داده‌کاوی، می‌توان به نتایج باورپذیر رسید
• در دیتا ماینینگ، احساسی عمل نمی‌کنیم
• علم داده، بی تعارف است، بنابراین مشاوری صریح است!
• با استفاده از این روش، امکان آینده نگاری فراهم می‌شود
• در رشد و توسعه کسب و کارها بسیار چشمگیر و موثر است

به عنوان مثال، داده کاوی به شرکت‌های بازاریابی کمک می‌کند تا مدلی را بر اساس داده‌های تاریخی بسازند تا پیش بینی کنند چه کسی به کمپین بازاریابی جدید پاسخ خواهد داد، از طریق نتیجه بازارها، رویکرد مناسبی برای فروش محصولات سودآور به مشتریان هدف خواهند داشت.

معایب دیتا ماینینگ؛ آیا داده کاوی عیبی هم دارد؟!

هر علمی، علاوه بر مزایای بی‌شماری که دارد، می‌تواند معایبی هم داشته باشد، مثل یک قرص که در مداوای بیمار موثر است، اما عوارضی هم دارد. داده کاوی نیز از این قضیه مستنثی نیست.

ایجاد نگرانی درباره حریم خصوصی افراد

استفاده از اینترنت یا شبکه‌های اجتماعی، نگرانی‌های زیادی در مورد حفظ حریم خصوصی ایجاد می‌کند، احساس نگرانی از جمع آوری اطلاعات شخصی و استفاده از آن به روش‌های خلاف منافع جمعی [که معمولا دولت‌ها از این داده‌ها علیه مردم استفاده می‌کنند، مثل مالیات!] همواره همراه دیتا ماینینگ است. با این حال نمی‌توان به خاطر یک بی‌نماز، مسجد را تعطیل کرد!

سوءاستفاده از داده‌ها

داده‌ها یا جنرال و عمومی هستند یا خصوصی، داده‌های جنرال ابزار دست خیلی از کسب و کارها است و امروزه از آن در جهت منافع مردم استفاده می‌شود، مثلا در بازاریابی، هدف این است که نیاز مشتری را شناسایی کنیم و دقیقا همان چیزی که می‌خواهد را به او معرفی کنیم، بنابراین خیلی از مارکت‌ها و فروشگاه‌های اینترنتی از این ابزار استفاده می‌کنند.

اما داده‌های خصوصی که معمولا در اختیار دولت‌ها است، می‌تواند موجب سوءاستفاده‌هایی شود که نگارش آن در این مقال نمی‌گنجد.

جمع بندی و نتیجه گیری از داده کاوی

انقلاب در هر حوزه‌ای مدیون علم داده و فرآیند داده کاوی است، تحلیل‌ها و نتایج به دست آمده از این علم توانسته به بشر کمک‌های فراوانی کند. دیتا ماینینگ گرچه چندین دهه سابقه دارد، اما باید پذیرفت که علمی جدید است که به واسطه پیشرفت تکنولوژی و علوم کامپیوتری، تازه دوران کودکی خود را می‌گذراند.

منابعی خارجی برای مطالعه بیشتر:

https://medium.com/data-science-in-2019/what-is-data-science-87e9dc225cf9

https://www.educba.com/introduction-to-data-science

https://www.geeksforgeeks.org/applications-of-data-mining