داده کاوی یک شیوه مدرن

داده کاوی یا دیتا ماینینگ توسط شرکت‌ها برای تبدیل داده‌های خام به اطلاعات مفید استفاده می‌شود.

این فرآیند، تجزیه و تحلیل دسته بزرگی از روندها و الگوهای چرخش اطلاعات است.

داده کاوی به ذخیره سازی موثر داده ها و قدرت پردازش کامپیوتری بستگی دارد.

داده کاوی،شکل واقعی صنایع را در بازاریابی پایگاه داده و مدیریت ریسک بررسی می کند.

از آن برای ایجاد مدل‌های یادگیری ماشینی استفاده می‌شد که به برنامه‌هایی مانند موتورهای جستجو قدرت می‌داد.

کسب‌وکارها همچنین می‌توانند از داده‌کاوی استفاده کنند تا بدانند مشتریان به خرید چه چیزی علاقه‌مند هستند.

صاحبین فروشگاه ها کاربران شناخته شده در استفاده از تکنیک داده کاوی هستند. سوپرمارکت‌ها کارت‌های وفاداری ارائه می‌کنند که به اعضا امکان دسترسی به تخفیف‌های بیشتر را می‌دهد.

داده کاوی چیست

داده کاوی، ترجمه عبارت Data Mining و به معنی استخراج داده‌ها است. در واقع، داده کاوی به استفاده از روش‌ها و الگوریتم‌ها برای کشف الگوها و اطلاعات مخفی در داده‌ها اشاره دارد. این فرآیند برای تحلیل داده‌های حجیم و پیچیده به کار می‌رود تا اطلاعات مفهومی و معناداری از داده‌ها استخراج شود. هدف اصلی داده کاوی، تبدیل داده‌های بی‌سود و بی‌هدف به دانش و اطلاعات مفید برای تصمیم‌گیری‌های آینده است.

با داده کاوی، می‌توان الگوها و ارتباطات مخفی را در داده‌ها شناسایی کرده و از آن‌ها برای تصمیم‌گیری‌های مهم استفاده نمود. این فرآیند به شرکت‌ها و سازمان‌ها کمک می‌کند تا داده‌های خود را به بهره‌وری و به دانش تبدیل کنند و تصمیم‌گیری‌های بهتری انجام دهند.

تاریخچه و ریشه های داده کاوی

داده کاوی (Data Mining) یک حوزه متنوع و متنوعی در علوم کامپیوتر و مهندسی اطلاعات است که برای استخراج اطلاعات مفهومی از داده‌های بزرگ و پیچیده بهره می‌برد. این فرآیند به تحلیل دقیق داده‌ها به منظور کشف الگوها، روابط، اطلاعات مخفی و ساختارهای مفهومی در داده‌ها می‌پردازد.

ریشه‌های داده کاوی به علومی چون آمار، مهندسی اطلاعات، هوش مصنوعی و هوش مصنوعی تقویت‌شده بازمی‌گردد. در ادامه تاریخچه و ریشه‌های اصلی داده کاوی را تشریح خواهیم کرد:

آمار: در طی قرن ها، آمار به عنوان یکی از ابزارهای اصلی مورد استفاده در تجزیه و تحلیل داده‌ها و تشخیص الگوها شناخته شد. روش‌های آماری برای تحلیل داده‌ها و انجام آزمایش‌های تجربی استفاده می‌شد.
مهندسی اطلاعات: با توسعه روزافزون فناوری اطلاعات و مهندسی اطلاعات، مفاهیمی مانند پایگاه‌های داده، سیستم‌های اطلاعاتی و تحلیل داده‌ها به وجود آمد. این پیشرفت‌ها برای تجمیع، ذخیره‌سازی و دسترسی به داده‌ها مهم بود.
هوش مصنوعی: هوش مصنوعی به مفاهیمی چون یادگیری ماشینی، شبکه‌های عصبی و الگوریتم‌های تصمیم‌گیری در دهه‌های اخیر توجه بیشتری جلب کرده است. این مفاهیم به ارتقاء توانایی ماشین‌ها در تجزیه و تحلیل داده‌ها و استخراج الگوها از آنها کمک کرده‌اند.
هوش مصنوعی تقویت‌شده: داده کاوی محصولی از ترکیب آمار، مهندسی اطلاعات و هوش مصنوعی تقویت‌شده با ایده‌ها و تکنیک‌های اختصاصی برای استخراج اطلاعات از داده‌های ساختارمند و یا بدون ساختار (مانند داده‌های متنی) است. این ترکیب به ما امکان می‌دهد تا به دنبال الگوها، روابط و اطلاعات مفهومی در داده‌ها بگردیم و از آنها برای تصمیم‌گیری‌های مهم استفاده کنیم.

مقالات مرتبط : crm چیست؟

این کارت به این فروشگاه‌ها کمک می‌کند تا ردیابی کنند که چه کسی چه چیزی را از کجا و با چه قیمتی می‌خرد. پس از تجزیه و تحلیل این داده‌ها، فروشگاه‌ها می‌توانند کوپن‌های تخفیف مناسب را برای خرید به مشتریان ارائه دهند.

همچنین با داده کاوی فروشگاه ها می توانند تصمیم درستی بگیرند که چه زمانی روی محصولاتشان تخفیف بگذارند یا با قیمت کامل بفروشند برد می کنند.

برنامه های داده کاوی به یافتن الگوها و ارتباطات کمک می کنند، در واقع بر اساس اطلاعاتی که کاربران درخواست می کنند یا ارائه می دهند هستند.

اما از داده کاوی در جا های اشتباه هم استفاده می شود.

برای مثال اگر یک شرکت از اطلاعات انتخاب شده برای ثابت کردن فرضیه ها استفاده کند آن نتیجه گیری ها نشان دهنده همه گروه نمونه نیست. چرا؟ چون اطلاعات انتخاب شده هستند بنابراین گروه نمونه را نمی تواند به درستی نشان دهد.

داده کاوی در چه زمینه‌هایی کاربرد دارد؟

داده کاوی (Data Mining) کاربردهای گسترده‌ای در انواع زمینه‌ها و صنایع دارد. این فرآیند برای استخراج اطلاعات مفهومی و الگوهای مخفی از داده‌ها بهره‌برداری می‌شود و می‌تواند در موارد زیر مفید باشد:

مهندسی نرم‌افزار: داده کاوی به توسعه نرم‌افزارهای پیش‌بین‌کننده و بازخوردهای کاربری کمک می‌کند. از آن برای پیش‌بینی اشکال‌زدایی نرم‌افزار، بهبود عملکرد و ارتقاء تجربه کاربری استفاده می‌شود.
تجارت و بازاریابی: داده کاوی در تحلیل بازار، تحلیل رفتار مشتریان، پیش‌بینی روند‌های بازار و بهبود راهبردهای بازاریابی مورد استفاده قرار می‌گیرد. این به کسب و کارها کمک می‌کند تا تصمیم‌های مطلوب‌تری اتخاذ کنند و به سودآوری بیشتر دست یابند.
پزشکی: داده کاوی می‌تواند در تشخیص و پیش‌بینی بیماری‌ها، ارتقاء مراقبت‌های بهداشتی، تجزیه و تحلیل داده‌های پزشکی، و تحقیقات دارویی کمک کند.
علوم اجتماعی: داده کاوی برای تحلیل رفتار اجتماعی، پیش‌بینی رویدادهای اجتماعی، تحلیل شبکه‌های اجتماعی و درک روابط انسانی به کار می‌رود.
مهندسی مکانیکی: در طراحی و توسعه محصولات مهندسی مکانیکی، از داده کاوی برای بهبود کیفیت و عملکرد محصولات، پیش‌بینی خرابی‌ها و تعمیر و نگهداری ماشین‌آلات استفاده می‌شود.
علوم زمین و مهندسی معدن: داده کاوی در اکتشاف معدن، پیش‌بینی آسیب‌های زمینی، تحلیل داده‌های جغرافیایی و مهندسی ژئوتکنیکی اهمیت دارد.
علوم زیست‌شناسی: در مطالعات ژنتیکی، بیوانفورماتیک، شناسایی الگوهای بیولوژیکی و داده‌های مرتبط با سلامت انسانی از داده کاوی بهره‌برداری می‌شود.
بانکداری و مالی: برای تحلیل ریسک‌های مالی، تشخیص تقلب مالی، تحلیل رفتار مشتریان و مدیریت دارد.

چرا داده کاوی مهم است؟

داده کاوی جزء موارد حیاتی و ابزار تحلیلی موفق در سازمانها است. اطلاعاتی که تولید می‌کند می‌توان در هوش تجاری و برنامه‌های تحلیلی پیشرفته که شامل تجزیه و تحلیل داده‌های تاریخی است استفاده کرد. همچنین در برنامه‌های تحلیلی که داده‌های جریانی را هنگام ایجاد یا جمع‌آوری بررسی می‌کنند نیز استفاده می شود.

داده کاوی در جنبه های مختلف برنامه ریزی استراتژی های تجاری و مدیریت عملیات کمک می کند. این امر شامل کارکردهای مواجهه با مشتری مانند بازاریابی، تبلیغات، فروش و پشتیبانی مشتری،تولید، مدیریت زنجیره تامین، امور مالی و منابع انسانی است.

داده کاوی از کشف تقلب، مدیریت ریسک، برنامه ریزی امنیت سایبری و بسیاری دیگر از موارد استفاده حیاتی تجاری پشتیبانی می کند. همچنین نقش مهمی در مراقبت های بهداشتی، دولتی، تحقیقات علمی، ریاضیات، ورزش و غیره ایفا می کند.