کاربردهای داده کاوی

کاربردهای داده کاوی

داده ها مجموعه ای از حقایق عینی مجزا در مورد یک رویداد یا یک فرآیند هستند که به خودی خود کاربرد کمی دارند مگر اینکه به اطلاعات تبدیل شوند. ما در حال جمع‌آوری داده‌های متعددی بوده‌ایم، از اندازه‌گیری‌های عددی ساده و اسناد متنی گرفته تا اطلاعات پیچیده‌تر مانند داده‌های مکانی، کانال‌های چندرسانه‌ای، و اسناد فرامتن.

امروزه حجم زیادی از داده ها در حال انباشته شدن است. گفته می شود میزان داده های جمع آوری شده تقریباً هر سال دو برابر می شود. برای استخراج داده یا جستجوی دانش از این داده های عظیم، از تکنیک های داده کاوی استفاده می شود. داده کاوی تقریباً در تمام مکان هایی که حجم زیادی از داده ها ذخیره و پردازش می شود استفاده می شود.

برای مثال، بانک‌ها معمولاً از «داده کاوی» برای یافتن مشتریان احتمالی خود که می‌توانند به کارت‌های اعتباری، وام‌های شخصی یا بیمه نیز علاقه‌مند باشند، استفاده می‌کنند. از آنجایی که بانک ها جزئیات تراکنش و مشخصات دقیق مشتریان خود را دارند، تمام این داده ها را تجزیه و تحلیل می کنند و سعی می کنند الگوهایی را پیدا کنند که به آنها کمک می کند پیش بینی کنند که مشتریان خاصی می توانند به وام های شخصی و غیره علاقه مند شوند.

اساساً، انگیزه پشت داده‌های کاوی، چه تجاری و چه علمی، یکسان است – نیاز به یافتن اطلاعات مفید در داده‌ها برای امکان تصمیم‌گیری بهتر یا درک بهتر دنیای اطراف.

استخراج اطلاعات یا الگوهای جالب از داده ها در پایگاه های داده بزرگ به عنوان داده کاوی شناخته می شود.

از نظر فنی، داده کاوی فرآیند محاسباتی تجزیه و تحلیل داده ها از دیدگاه ها، ابعاد، زوایای مختلف و دسته بندی/خلاصه آن ها به اطلاعات معنادار است. داده کاوی را می توان برای هر نوع داده ای به عنوان مثال اعمال کرد. انبارهای داده، پایگاه‌های داده معاملاتی، پایگاه‌های داده رابطه‌ای، پایگاه‌های داده چندرسانه‌ای، پایگاه‌های داده مکانی، پایگاه‌های داده سری زمانی، وب جهانی.

داده کاوی مزیت های رقابتی را در اقتصاد دانش فراهم می کند. این کار را با ارائه حداکثر دانش مورد نیاز برای اتخاذ سریع تصمیمات تجاری ارزشمند علیرغم حجم عظیمی از داده های موجود انجام می دهد.

مزایای قابل اندازه گیری زیادی وجود دارد که در زمینه های کاربردی مختلف از داده کاوی به دست آمده است.

بنابراین، اجازه دهید کاربردهای مختلف داده کاوی را مورد بحث قرار دهیم:

تحلیل علمی

شبیه سازی های علمی هر روز حجم زیادی از داده ها را تولید می کنند. این شامل داده‌های جمع‌آوری‌شده از آزمایشگاه‌های هسته‌ای، داده‌های مربوط به روان‌شناسی انسان، و غیره است. تکنیک‌های داده کاوی قادر به تجزیه و تحلیل این داده‌ها هستند. اکنون می‌توانیم داده‌های جدید بیشتری را سریع‌تر از داده‌های قدیمی انباشته‌شده تجزیه و تحلیل کنیم. نمونه ای از تحلیل علمی:

• تجزیه و تحلیل توالی در بیوانفورماتیک
• طبقه بندی اجرام نجومی
• پشتیبانی تصمیم پزشکی

 

تشخیص نفوذ

نفوذ به شبکه به هرگونه فعالیت غیرمجاز در یک شبکه دیجیتال اشاره دارد. نفوذهای شبکه اغلب شامل سرقت منابع ارزشمند شبکه است. تکنیک داده کاوی نقش حیاتی در جستجوی تشخیص نفوذ، حملات شبکه و ناهنجاری ها دارد.

این تکنیک ها به انتخاب و پالایش اطلاعات مفید و مرتبط از مجموعه داده های بزرگ کمک می کنند. تکنیک داده کاوی به طبقه بندی داده های مربوطه برای سیستم تشخیص نفوذ کمک می کند. سیستم تشخیص نفوذ هشدارهایی را برای ترافیک شبکه در مورد تهاجمات خارجی در سیستم ایجاد می کند. مثلا:

• تشخیص نقض امنیتی
• تشخیص سوء استفاده
• تشخیص ناهنجاری

معاملات کسب و کار

هر صنعت تجاری برای همیشه حفظ می شود. چنین معاملاتی معمولاً مربوط به زمان هستند و می توانند معاملات بین تجاری یا عملیات درون تجاری باشند.

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. مثال :

• هدف گذاری پست مستقیم
• معاملات سهام
• تقسیم بندی مشتریان
• پیش‌بینی ریزش (پیش‌بینی ریزش یکی از محبوب‌ترین موارد استفاده از داده‌های بزرگ در تجارت است)

تحلیل سبد بازار

تحلیل سبد بازار تکنیکی است که به مطالعه دقیق خریدهای انجام شده توسط مشتری در سوپرمارکت می‌پردازد. این مفهوم الگوی خرید مکرر اقلام توسط مشتریان را مشخص می کند. این تجزیه و تحلیل می تواند به ترویج معاملات، پیشنهادات، فروش توسط شرکت ها و تکنیک های داده کاوی کمک کند تا به این وظیفه تجزیه و تحلیل دست پیدا کنید. مثال:

• مفاهیم داده کاوی برای فروش و بازاریابی به منظور ارائه خدمات بهتر به مشتریان، بهبود فرصت های فروش متقابل و افزایش نرخ پاسخ نامه مستقیم استفاده می شود.
• حفظ مشتری در قالب شناسایی الگو و پیش بینی نقص احتمالی توسط داده کاوی امکان پذیر است.
• حوزه ارزیابی ریسک و تقلب نیز از مفهوم داده کاوی برای شناسایی رفتار نامناسب یا غیرعادی و غیره استفاده می کند.

آموزش

برای تحلیل بخش آموزش، داده کاوی از روش داده کاوی آموزشی (EDM) استفاده می کند. این روش الگوهایی را تولید می کند که هم برای یادگیرندگان و هم برای مربیان قابل استفاده است. با استفاده از داده کاوی EDM می توانیم برخی از وظایف آموزشی را انجام دهیم:

• پیش بینی پذیرش دانشجو در آموزش عالی
• پیش بینی پروفایل دانش آموزان
• پیش بینی عملکرد دانش آموزان
• معلمان در حال تدریس عملکرد
• توسعه برنامه درسی
• پیش بینی فرصت های شغلی دانش آموز

پژوهش

یک تکنیک داده کاوی می‌تواند پیش‌بینی، طبقه‌بندی، خوشه‌بندی، ارتباط و گروه‌بندی داده‌ها را با کمال در حوزه تحقیق انجام دهد. قوانین تولید شده توسط داده کاوی برای یافتن نتایج منحصر به فرد هستند. در اکثر تحقیقات فنی در داده کاوی، ما یک مدل آموزشی و مدل آزمایشی ایجاد می کنیم.

مدل آموزش/آزمایش یک استراتژی برای اندازه گیری دقت مدل پیشنهادی است. به آن Train/Test می گویند زیرا مجموعه داده ها را به دو مجموعه تقسیم می کنیم: مجموعه داده های آموزشی و مجموعه داده های آزمایشی.

یک مجموعه داده آموزشی برای طراحی مدل آموزشی استفاده می شود در حالی که مجموعه داده های تست در مدل آزمایش استفاده می شود. مثال:

• طبقه بندی داده های نامطمئن
• خوشه بندی مبتنی بر اطلاعات
• سیستم پشتیبانی تصمیم
• وب کاوی
• داده کاوی مبتنی بر دامنه
• اینترنت اشیا (اینترنت اشیا) و امنیت سایبری
• کشاورزی هوشمند اینترنت اشیا (اینترنت اشیا)

بهداشت و درمان و بیمه

یک بخش دارویی می تواند فعالیت معاملات جدید خود و نتایج آنها را برای بهبود تمرکز پزشکان با ارزش بالا بررسی کند و بفهمد کدام فعالیت های ترویجی بهترین اثر را در ماه های آینده خواهد داشت، در حالی که بخش بیمه، داده کاوی می تواند به پیش بینی کمک کند. که مشتریان سیاست های جدید را خریداری می کنند، الگوهای رفتاری مشتریان پرخطر را شناسایی می کنند و رفتار متقلبانه مشتریان را شناسایی می کنند.

• تجزیه و تحلیل ادعاها یعنی اینکه کدام رویه های پزشکی با هم ادعا می شوند.
• درمان های پزشکی موفق برای بیماری های مختلف را شناسایی کنید.
• رفتار بیمار را برای پیش بینی بازدیدهای مطب مشخص می کند.

حمل و نقل

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

• برنامه های توزیع را در بین فروشگاه ها تعیین کنید.
• تجزیه و تحلیل الگوهای بارگذاری

بخش مالی/بانکی

یک شرکت کارت اعتباری می تواند از انبار وسیع داده های تراکنش مشتری خود برای شناسایی مشتریانی که به احتمال زیاد به یک محصول اعتباری جدید علاقه مند هستند، استفاده کند.

• کشف تقلب کارت اعتباری
• مشتریان «وفادار» را شناسایی کنید.
• استخراج اطلاعات مربوط به مشتریان
• هزینه های کارت اعتباری را بر اساس گروه های مشتریان تعیین کنید.

برای خرید لایسنس نرم افزار Power BI ، می‌توانید از خدمات ما استفاده نموده و درخواست خود را از طریق فرم زیر ثبت نمایید.

فرم درخواست لایسنس Power BI

 

Power BI desktop download