داده‌کاوی (Data Mining) چیست؟

داده‌کاوی یا استخراج داده‌ها چیست؟

داده‌کاوی به فرآیند استفاده از یادگیری ماشین و تحلیل آماری برای شناسایی الگوها و اطلاعات ارزشمند از مجموعه‌های داده بزرگ اشاره دارد.

با پیشرفت‌های قابل توجه در یادگیری ماشین (ML)، انبار داده‌ها و داده‌های کلان، پذیرش فرآیند استخراج داده‌ها که به نام کشف دانش در پایگاه‌های داده (KDD) نیز شناخته می‌شود، در دهه‌های اخیر به سرعت افزایش یافته است. این فناوری، با وجود تکامل مداوم برای مدیریت داده‌ها در مقیاس‌های بزرگ، هنوز با چالش‌هایی در مقیاس‌پذیری و اتوماسیون روبرو است.

تکنیک‌های استخراج داده که به تحلیل داده‌ها کمک می‌کنند، می‌توانند دو هدف اصلی داشته باشند. این تکنیک‌ها ممکن است برای توصیف داده‌ها یا برای پیش‌بینی نتایج با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین استفاده شوند.

این روش‌ها برای سازماندهی و فیلتر کردن داده‌ها استفاده می‌شوند تا اطلاعات ارزشمندی از مسائل مختلف مانند تقلب، رفتار کاربران، مشکلات موجود و حتی نقض‌های امنیتی استخراج شود. الگوریتم‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی (AI) امکان اتوماسیون این تحلیل‌ها را فراهم می‌آورند، که باعث تسریع در فرآیندها می‌شود.

هنگامی که با ابزارهای تحلیل و تجسم داده‌ها مانند Apache Spark ترکیب شود، استخراج داده‌ها ساده‌تر می‌شود و سرعت استخراج بینش‌های مرتبط افزایش می‌یابد. پیشرفت‌های هوش مصنوعی همچنان به تسریع پذیرش این فناوری در صنایع مختلف کمک می‌کند.

مزایا و چالش‌های داده‌کاوی

مزایا

• کشف بینش‌ها و روندهای پنهان: داده‌کاوی می‌تواند نظم را در داده‌های خام ایجاد کند و به شناسایی الگوهای پنهان در داده‌ها کمک کند. این بینش‌ها می‌توانند به برنامه‌ریزی بهتر در صنایع مختلف از جمله تبلیغات، مالی، مراقبت‌های بهداشتی و منابع انسانی (HR) کمک کنند.
• صرفه‌جویی در هزینه‌ها: تحلیل داده‌ها از منابع مختلف می‌تواند مشکلات موجود در فرآیندهای تجاری را شناسایی کرده و به تسریع در حل مسائل و افزایش بهره‌وری کمک کند.
• حل چالش‌های متنوع: داده‌کاوی یک ابزار چندمنظوره است که داده‌های مختلف از جنبه‌های مختلف یک سازمان را تجزیه و تحلیل می‌کند و به هر دپارتمانی در سازمان که داده‌ها را جمع‌آوری و تحلیل می‌کند، کمک می‌کند.

چالش‌ها

• پیچیدگی و ریسک: استخراج داده‌ها نیاز به داده‌های معتبر و کارشناسان ماهر در زمینه کدنویسی دارد. استفاده از زبان‌هایی مانند Python، R و SQL در این فرآیند ضروری است. رویکردهای بی‌دقت می‌توانند منجر به نتایج گمراه‌کننده یا خطرناک شوند.
• هزینه‌ها: برای استخراج داده‌های مؤثر، نیاز به مجموعه‌های داده گسترده و جمع‌آوری داده‌ها از منابع مختلف وجود دارد که می‌تواند هزینه‌بر باشد.
• عدم قطعیت: نتایج داده‌کاوی ممکن است نامشخص باشند یا به دلیل داده‌های نادرست، نتایج غلطی به‌دست آید. علاوه بر این، ممکن است داده‌های نادرست یا قدیمی از بازارهای به سرعت در حال تغییر به استخراج داده‌ها وارد شوند.

داده‌کاوی در مقابل استخراج متن و استخراج فرآیند

• داده‌کاوی فرایند شناسایی الگوها و استخراج بینش‌ها از مجموعه‌های داده بزرگ است و برای تحلیل داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته مورد استفاده قرار می‌گیرد.
• استخراج متن یک زیرشاخه از استخراج داده‌ها است که برای تبدیل داده‌های غیرساختاریافته (مثل متون موجود در پست‌های رسانه‌های اجتماعی، نظرات و مقالات) به داده‌های ساختاریافته برای شناسایی الگوهای معنادار و استخراج بینش‌ها استفاده می‌شود.
• استخراج فرایند از داده‌های لاگ رویدادها برای شناسایی روندها و بهبود فرآیندها استفاده می‌کند و به‌ویژه در مدیریت فرآیند کسب‌وکار (BPM) کاربرد دارد.

مراحل داده‌کاوی

1. تعیین اهداف کسب‌وکار: اولین گام در داده‌کاوی تعیین مشکل دقیق کسب‌وکار است که به شفاف‌سازی سوالات داده کمک می‌کند.
2. انتخاب داده‌ها: پس از تعریف دامنه مشکل، داده‌های مربوط به حل مسئله انتخاب می‌شوند.
3. آماده‌سازی داده‌ها: داده‌ها جمع‌آوری و تمیز می‌شوند تا نویزهای غیرضروری از جمله داده‌های تکراری و گم‌شده حذف شوند.
4. ساخت مدل و استخراج الگو: در این مرحله، روندها و الگوهای موجود در داده‌ها شناسایی می‌شوند.
5. ارزیابی نتایج و پیاده‌سازی دانش: نتایج استخراج‌شده برای ارائه به ذینفعان و استفاده در تصمیم‌گیری‌های استراتژیک آماده می‌شود.

تکنیک‌های داده‌کاوی

• قوانین همبستگی: به کشف روابط بین متغیرها کمک می‌کند و برای تحلیل سبد خرید بازار بسیار مفید است.
• طبقه‌بندی: داده‌ها بر اساس ویژگی‌های مشترک گروه‌بندی می‌شوند، که در طراحی راهبردهای بازاریابی کاربرد دارد.
• خوشه‌بندی: داده‌ها به گروه‌های مشابه تقسیم می‌شوند، که به‌ویژه در تحلیل بازار و شبیه‌سازی گروه‌های هدف مفید است.
• مدل‌سازی زمانی و پیش‌بینی: پیش‌بینی رویدادهای آینده، از جمله پیش‌بینی فروش محصول، با استفاده از مدل‌های پیچیده انجام می‌شود.

این فرآیند و تکنیک‌ها به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهند تا با استفاده از داده‌های موجود، تصمیمات راهبردی بهتری اتخاذ کنند و عملکرد خود را بهبود بخشند.