معرفی تکنیک های داده کاوی (Data Mining Techniques)
سازمان ها اکنون به داده های بیشتری نسبت به قبل دسترسی دارند. با این حال، درک حجم وسیعی از داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار برای اجرای بهبودها در کل سازمان، به دلیل حجم زیاد اطلاعات، می‌تواند بسیار چالش برانگیز باشد. اگر به درستی مورد توجه قرار نگیرد، این چالش می تواند مزایای همه داده ها را به حداقل برساند.
داده کاوی فرآیندی است که در آن سازمان ها الگوهایی را در داده ها برای بینش نیازهای تجاری خود شناسایی می کنند. برای هوش تجاری و دانش داده ضروری است.
تکنیک های داده کاوی زیادی وجود دارد که سازمان ها می توانند داده های خام را به بینش های عملی تبدیل کنند. اینها شامل همه چیز از هوش مصنوعی پیشرفته گرفته تا اصول داده کاوی است که هر دو کلیدی برای به حداکثر رساندن ارزش سرمایه گذاری داده هستند.
معرفی ۱۶ تکنیک داده کاوی (Data Mining Techniques)
- تمیز کردن و آماده سازی داده ها (Data cleaning and preparation)
- الگوهای ردیابی (Tracking patterns)
- طبقه بندی (Classification)
- اتحادیه یا انجمن (Association)
- تشخیص داده های خارج از محدوده (Outlier detection)
- خوشه بندی (Clustering)
- ضریب همبستگی (Regression)
- پیش بینی (Prediction)
- الگوهای متوالی (Sequential patterns)
- درختان تصمیم (Decision trees)
- فنون آماری (Statistical techniques)
- تجسم (Visualization)
- شبکه های عصبی (Neural networks)
- انبار کردن داده ها (Data warehousing)
- پردازش حافظه طولانی مدت (Long-term memory processing)
- یادگیری ماشین و هوش مصنوعی (Machine learning and artificial intelligence)
۱- تمیز کردن و آماده سازی داده ها (Data cleaning and preparation)
پاکسازی و آماده سازی داده ها بخش مهمی از فرآیند داده کاوی است. داده های خام باید پاک شده و قالب بندی شوند تا در روش های مختلف تحلیلی مفید باشند.
پاکسازی و آماده سازی داده ها شامل عناصر مختلفی از مدل سازی داده ها، تبدیل، انتقال داده ها، ELT، یکپارچه سازی داده ها و تجمیع است. این یک گام اساسی در درک ویژگی های اساسی داده ها برای تعیین بهترین استفاده از آن است. ارزش تجاری تمیز کردن و تهیه داده ها آشکار است.
بدون این مرحله اول، داده ها برای یک سازمان بی معنی هستند یا به دلیل کیفیت آنها غیرقابل اعتماد هستند. شرکت ها باید بتوانند به داده های خود، نتایج تجزیه و تحلیل خود و عملکردی که از آن نتایج حاصل می شود اعتماد کنند. این مرحله برای به دست آوردن بینش از داده ها ضروری است.
۲- الگوهای ردیابی (Tracking patterns)
الگوهای ردیابی یک روش اساسی داده کاوی هستند. این شامل شناسایی و نظارت بر روندها یا الگوهای موجود در داده ها برای نتیجه گیری هوشمندانه در مورد نتایج کسب و کار است. به عنوان مثال، هنگامی که یک سازمان روندهای داده های فروش را شناسایی کرد، مبنایی برای اقدام برای استفاده از این بینش وجود دارد.
اگر مشخص شود که یک محصول خاص به یک جمعیت خاص بیشتر از دیگران می فروشد، یک سازمان می تواند از این دانش برای ایجاد محصولات یا خدمات مشابه استفاده کند.
۳- طبقه بندی (Classification)
تکنیک های طبقه بندی داده کاوی شامل تجزیه و تحلیل ویژگی های مختلف مرتبط با انواع مختلف داده ها است. هنگامی که سازمان ها ویژگی های کلیدی این نوع داده ها را شناسایی می کنند، سازمان ها می توانند داده های مرتبط را دسته بندی یا دسته بندی کنند. انجام این کار برای شناسایی بسیار مهم است.
۴- اتحادیه یا انجمن (Association)
ارتباط تکنیک های داده کاوی با آمار مرتبط است. این نشان می‌دهد که داده‌های خاص (یا رویدادهایی که در داده‌ها یافت می‌شوند) به سایر داده‌ها یا رویدادهای داده محور مرتبط هستند. این شبیه به مفهوم همگام سازی در یادگیری ماشینی است که در آن احتمال وقوع یک رویداد مبتنی بر داده در حضور یک رویداد دیگر نشان داده شده است.
مفهوم آماری همبستگی مشابه مفهوم همبستگی است. این بدان معنی است که تجزیه و تحلیل داده ها نشان می دهد که بین دو رویداد داده رابطه وجود دارد.
۵- تشخیص داده های خارج از محدوده (Outlier detection)
تشخیص Outlier هرگونه ناهنجاری در مجموعه داده را تشخیص می دهد. زمانی که سازمان ها انحرافاتی را در داده های خود پیدا می کنند. درک علت این ناهنجاری ها و آماده شدن برای هر گونه وقوع آینده برای دستیابی به بهترین اهداف تجاری آسان تر می شود.
۶- خوشه بندی (Clustering)
خوشه بندی روشی برای تجزیه و تحلیل است که بر رویکردهای بصری برای درک داده ها متکی است. مکانیسم‌های خوشه‌بندی از گرافیک استفاده می‌کنند تا نشان دهند که توزیع داده‌ها به انواع مختلف معیارها مرتبط است. تکنیک های خوشه بندی نیز از رنگ های مختلف برای نشان دادن توزیع داده ها استفاده می کنند. رویکردهای نموداری برای استفاده از تحلیل خوشه ای ایده آل هستند. به خصوص با نمودارها و خوشه ها، کاربران می توانند به صورت بصری نحوه توزیع داده ها را برای شناسایی روندهای مرتبط با اهداف تجاری خود مشاهده کنند.
۷- رگرسیون (Regression)
تکنیک های رگرسیون برای شناسایی ماهیت رابطه بین متغیرها در یک مجموعه داده مفید هستند. این روابط می توانند در برخی موارد علی و یا در موارد دیگر به سادگی مرتبط باشند. رگرسیون یک تکنیک ساده است که به وضوح نحوه ارتباط متغیرها را نشان می دهد. از تکنیک های رگرسیون در جنبه های پیش بینی و مدل سازی داده ها استفاده می شود.
۸- پیش بینی (Prediction)
پیش بینی یک جنبه بسیار قدرتمند از داده کاوی است که یکی از چهار شاخه تحلیل را نشان می دهد. تجزیه و تحلیل پیشگو از الگوی موجود در داده های فعلی یا تاریخی استفاده می کند تا آنها را به آینده گسترش دهد. بنابراین به سازمان ها بینشی در مورد آنچه در فرآیند داده بعدی اتفاق می افتد می دهد.
روش های مختلفی برای استفاده از تحلیل پیش بینی وجود دارد. تجزیه و تحلیل پیش بینی لزوماً به این تکنیک ها بستگی ندارد – همچنین می تواند با الگوریتم های ساده تر تسهیل شود.
۹- الگوهای متوالی (Sequential patterns)
این روش داده کاوی در مورد کشف یک سری رویدادهایی است که به ترتیب رخ می دهند. این به ویژه برای داده های تجارت داده کاوی مفید است. به عنوان مثال، این روش می تواند مشخص کند که کدام اقلام از لباس مشتری پس از خرید اولیه بیشتر خریداری می شود، مانند یک جفت کفش. درک الگوهای متوالی می تواند به سازمان ها کمک کند تا برای رونق فروش بیشتر به مشتریان توصیه کنند.
۱۰- درختان تصمیم (Decision trees)
درختان تصمیم نوع خاصی از مدل پیش بینی هستند که به سازمان ها اجازه می دهد تا داده ها را به طور موثر استخراج کنند. از نظر فنی، درخت تصمیم بخشی از یادگیری ماشینی است، اما به دلیل ماهیت بسیار ساده آن، بیشتر به عنوان روش یادگیری ماشین جعبه سفید شناخته می شود. درخت تصمیم به کاربران این امکان را می دهد که به وضوح درک کنند که چگونه ورود داده ها بر خروجی تأثیر می گذارد. هنگامی که مدل‌های درخت تصمیم‌گیری مختلف با هم ترکیب می‌شوند، مدل‌های تحلیل پیش‌بینی را ایجاد می‌کنند که به عنوان درخت تصادفی شناخته می‌شوند.
مدل‌های درخت تصادفی پیچیده به عنوان تکنیک‌های یادگیری ماشین جعبه سیاه در نظر گرفته می‌شوند، زیرا درک نتایج آنها بر اساس ورودی‌هایشان همیشه آسان نیست. با این حال، در بیشتر موارد، این شکل اساسی‌تر از مدل‌سازی گروهی نسبت به استفاده از درخت‌های تصمیم به تنهایی است.
۱۱- فنون آماری (Statistical techniques)
تکنیک های آماری در هسته بسیاری از تحلیل های فرآیند داده کاوی قرار دارند. مدل‌های مختلف تجزیه و تحلیل مبتنی بر مفاهیم آماری هستند که مقادیر عددی را برای اهداف تجاری خاص تولید می‌کنند.
به عنوان مثال، شبکه‌های عصبی از آمار پیچیده بر اساس وزن‌ها و اندازه‌گیری‌های مختلف استفاده می‌کنند تا تشخیص دهند که آیا عکس سگ یا گربه در سیستم‌های تشخیص تصویر است. مدل های آماری یکی از دو شاخه اصلی هوش مصنوعی را نشان می دهد. برخی از مدل ها تکنیک های آماری ایستا هستند، در حالی که برخی دیگر شامل یادگیری ماشین در طول زمان هستند.
۱۲- تجسم (Visualization)
تجسم داده یکی دیگر از عناصر مهم داده کاوی است. آنها بینش هایی را بر اساس اطلاعات حسی که مردم می توانند ببینند به کاربران می دهند. تجسم داده های امروزی پویا است و برای پخش داده ها در زمان واقعی مفید است. با رنگ های مختلف مشخص شده است که روندها و الگوهای متفاوتی از داده ها را نشان می دهد.
داشبوردها روشی قدرتمند برای استفاده از تجسم داده ها برای کشف بینش داده کاوی هستند. به جای استفاده ساده از خروجی‌های عددی مدل‌های آماری، سازمان‌ها می‌توانند داشبوردها را بر اساس معیارهای مختلف قرار دهند و از تجسم‌سازی‌ها برای برجسته کردن بصری الگوها در داده‌ها استفاده کنند.
۱۳- شبکه های عصبی (Neural networks)
شبکه عصبی نوع خاصی از مدل یادگیری ماشینی است که اغلب با هوش مصنوعی و یادگیری عمیق استفاده می شود. شبکه های عصبی یکی از دقیق ترین مدل های یادگیری ماشین هستند. که امروزه مورد استفاده قرار می گیرند و دارای لایه های متفاوتی هستند که مشابه نحوه عملکرد سلول های عصبی در مغز انسان است. با این حال، یک شبکه عصبی می تواند ابزار قدرتمندی در داده کاوی باشد. اما سازمان‌ها باید هنگام استفاده از آن مراقب باشند: برخی از این مدل‌های شبکه عصبی بسیار پیچیده هستند و درک نحوه طراحی یک شبکه عصبی برای خروجی را دشوار می‌کنند.
۱۴- انبار کردن داده ها (Data warehousing)
ذخیره سازی داده بخش مهمی از فرآیند داده کاوی است. به طور سنتی، ذخیره سازی داده ها شامل ذخیره سازی داده های ساخت یافته در سیستم های مدیریت پایگاه داده رابطه ای است. بنابراین می توان آن را از نظر هوش تجاری، گزارش دهی و قابلیت های پایه داشبورد تحلیل کرد. امروزه انبارهای داده ابری و انبارهای داده در انبارهای داده نیمه ساختاریافته و بدون ساختار مانند Hadoop وجود دارند. در حالی که انبارهای داده به طور سنتی برای داده‌های تاریخی استفاده می‌شوند، بسیاری از رویکردهای مدرن می‌توانند تجزیه و تحلیل عمیق و بلادرنگ داده را ارائه دهند.
۱۵- پردازش حافظه طولانی مدت (Long-term memory processing)
پردازش حافظه بلند مدت به توانایی تجزیه و تحلیل داده ها در یک دوره زمانی طولانی اشاره دارد.داده های تاریخی ذخیره شده در انبارهای داده برای این منظور مفید است. هنگامی که یک سازمان می تواند در یک دوره زمانی طولانی تجزیه و تحلیل انجام دهد، می تواند الگوهایی را شناسایی کند که در غیر این صورت شناسایی آنها بسیار دشوار است. به عنوان مثال، با تجزیه و تحلیل فرسایش در یک دوره چند ساله، یک سازمان ممکن است سرنخ های ظریفی پیدا کند که می تواند منجر به کاهش هزینه های مالی شود.
۱۶- یادگیری ماشین و هوش مصنوعی (Machine learning and artificial intelligence)
یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی (AI) نشان دهنده پیشرفته ترین پیشرفت ها در داده کاوی است. اشکال پیشرفته یادگیری ماشین، مانند یادگیری عمیق هنگام کار با داده های مقیاس، پیش بینی های بسیار دقیقی را ارائه می دهند. در نتیجه، آنها برای پردازش داده ها در به کارگیری هوش مصنوعی مانند بینایی رایانه، تشخیص گفتار یا تجزیه و تحلیل متن پیچیده با استفاده از پردازش زبان طبیعی مفید هستند. این تکنیک های داده کاوی برای کمی سازی داده های نیمه ساختاریافته و بدون ساختار مناسب هستند.
بهینه سازی با ابزارهای داده کاوی
استفاده از طیف وسیعی از تکنیک ها هنگام داده کاوی، داشتن ابزار مناسب برای بهینه سازی تحلیل شما ضروری است. به طور معمول، این تکنیک ها برای اجرای صحیح به چندین ابزار مختلف یا ابزار با قابلیت های جامع نیاز دارند.
با این حال، سازمان ها می توانند از ابزارهای علم داده مانند R، Python یا Knime برای تجزیه و تحلیل یادگیری ماشین استفاده کنند. مهم است که اطمینان حاصل شود که داده ها به درستی با یک ابزار حاکمیت داده هماهنگ هستند. علاوه بر این، سازمان ها باید تجزیه و تحلیل و همچنین داشبورد و تجسم داده ها را برای ارائه اطلاعات انجام دهندو برای اینکه کاربران تجاری تجزیه و تحلیل را درک کنند، باید با مخازنی مانند ذخیره سازی داده های ابری کار کنند. ابزارهایی با تمام این ویژگی‌ها در دسترس هستند، اما یافتن یک یا چند مورد متناسب با نیازهای کسب‌وکار شما مهم است.
برای خرید لایسنس نرم افزار Power BI ، می‌توانید از خدمات ما استفاده نموده و درخواست خود را از طریق فرم زیر ثبت نمایید.