کاربرد داده کاوی در تجزیه و تحلیل کسب و کار
داده کاوی نقش مهمی برای متخصصان فناوری اطلاعات است و مدرک در تجزیه و تحلیل داده ها می تواند به شما کمک کند تا واجد شرایط شغلی در داده کاوی باشید. اما همه افراد در کسب‌وکار باید داده‌کاوی را نیز بدانند – برای اینکه چه تعداد فرآیند کسب‌وکار انجام می‌شود و اطلاعات چگونه جمع‌آوری می‌شود، حیاتی است، بنابراین متخصصان فعلی و مشتاق کسب‌وکار باید بدانند که این فرآیند چگونه کار می‌کند.
داده کاوی چیست؟
به بیان ساده، داده کاوی فرآیندی است که شرکت ها برای تبدیل داده های خام به اطلاعات مفید استفاده می کنند. آنها از زبان های برنامه نویسی مانند R و Python برای کشف الگوها در داده ها استفاده می کنند تا بتوانند در مورد مشتریان، محصولات، فرآیندهای داخلی و موارد دیگر اطلاعات بیشتری کسب کنند! داده کاوی برای هر سازمان در یک کسب و کار مهم است. این اطلاعات را از مجموعه داده ها بیرون می کشد و آن ها را مقایسه می کند تا به کسب و کار در تصمیم گیری کمک کند. این در نهایت به آنها کمک می کند تا استراتژی ها را توسعه دهند، فروش را افزایش دهند، به طور موثر بازاریابی کنند و موارد دیگر.
داده کاوی گاهی با یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل داده اشتباه گرفته می شود، اما این اصطلاحات همه بسیار متفاوت و منحصر به فرد هستند.
در حالی که داده کاوی و یادگیری ماشین هر دو از الگوها و تجزیه و تحلیل استفاده می کنند، داده کاوی به دنبال الگوهایی است که از قبل در داده ها وجود دارد، در حالی که یادگیری ماشین فراتر از پیش بینی نتایج آینده بر اساس داده ها است. و در داده کاوی، “قوانین” یا الگوها از ابتدا شناخته شده نیستند. در بسیاری از موارد یادگیری ماشینی، یک قانون یا متغیر برای درک داده ها به ماشین داده می شود. علاوه بر این، داده کاوی به دخالت و تصمیمات انسانی متکی است، اما یادگیری ماشینی قرار است توسط یک انسان شروع شود و سپس به تنهایی یاد بگیرد. بین داده کاوی و یادگیری ماشین همپوشانی بسیار زیادی وجود دارد، فرآیندهای یادگیری ماشین اغلب در داده کاوی به منظور خودکارسازی آن فرآیندها استفاده می شود.
فرآیند داده کاوی و اهمیت آن برای کسب و کارهای بزرگ چیست؟
داده‌کاوی به پیش‌بینی‌های دقیق، تشخیص الگوها و موارد پرت کمک می‌کند و اغلب به پیش‌بینی کمک می‌کند. علاوه بر این، داده‌کاوی به سازمان‌ها کمک می‌کند تا شکاف‌ها و خطاها را در فرآیندها شناسایی کنند، مانند تنگناها در زنجیره‌های تامین یا ورود نامناسب داده‌ها.
چگونه داده کاوی به تجزیه و تحلیل کسب و کار کمک می کند؟
پس چرا داده کاوی برای مشاغل مهم است؟ کسب و کارهایی که از داده کاوی استفاده می کنند، می توانند مزیت رقابتی، درک بهتر مشتریان خود، نظارت خوب بر عملیات تجاری، جذب مشتری بهبود یافته و فرصت های تجاری جدید داشته باشند. صنایع مختلف مزایای متفاوتی از تجزیه و تحلیل داده های خود خواهند داشت. برخی از صنایع به دنبال بهترین راه ها برای به دست آوردن مشتریان جدید هستند، برخی دیگر به دنبال تکنیک های بازاریابی جدید هستند و برخی دیگر برای بهبود سیستم خود تلاش می کنند. فرآیند داده کاوی چیزی است که به کسب و کارها فرصت ها و درک نحوه تصمیم گیری، تجزیه و تحلیل اطلاعات و حرکت رو به جلو را می دهد.
تکنیک های داده کاوی در تجزیه و تحلیل کسب و کار
اکنون که متوجه شدید چرا داده کاوی مهم است، دیدن نحوه عملکرد داده کاوی به طور خاص در تنظیمات تجاری مفید است.
- طبقه بندی – این تکنیک داده کاوی پیچیده تر است و از ویژگی های داده ها برای انتقال آنها به دسته های قابل تشخیص استفاده می کند و به شما در نتیجه گیری بیشتر کمک می کند. داده‌کاوی سوپرمارکت ممکن است از طبقه‌بندی برای گروه‌بندی انواع مواد غذایی که مشتریان می‌خرند، مانند محصولات، گوشت، اقلام نانوایی و غیره استفاده کند. این طبقه‌بندی‌ها به فروشگاه کمک می‌کنند حتی بیشتر درباره مشتریان، خروجی‌ها و غیره بیاموزند.
- خوشه‌بندی – این تکنیک بسیار شبیه به طبقه‌بندی است، داده‌ها را بر اساس شباهت‌هایشان با هم تقسیم می‌کند. گروه‌های خوشه‌ای ساختار کمتری نسبت به گروه‌های طبقه‌بندی دارند که آن را به گزینه ساده‌تری برای داده‌کاوی تبدیل می‌کند. در مثال سوپرمارکت، یک گروه خوشه ای ساده می تواند به جای طبقات خاص، مواد غذایی و غیر خوراکی باشد.
- قوانین انجمن – ارتباط در داده کاوی همه چیز در مورد ردیابی الگوها است، به طور خاص بر اساس متغیرهای مرتبط. در مثال سوپرمارکت، این ممکن است به این معنی باشد که بسیاری از مشتریانی که یک کالای خاص را خریداری می‌کنند، ممکن است یک کالای دوم مرتبط را نیز خریداری کنند. به این صورت است که فروشگاه ها ممکن است بدانند چگونه برخی از مواد غذایی را با هم گروه بندی کنند، یا در خرید آنلاین ممکن است بخش «افراد نیز این را خریده اند» نشان دهند.
فروش لایسنس Power BI
- تجزیه و تحلیل رگرسیون – رگرسیون برای برنامه ریزی و مدل سازی، شناسایی احتمال یک متغیر خاص استفاده می شود. سوپرمارکت ممکن است بتواند امتیاز قیمت را بر اساس در دسترس بودن، تقاضای مصرف کننده و رقابت آنها پیش بینی کند. رگرسیون با شناسایی رابطه بین متغیرها در یک مجموعه به داده کاوی کمک می کند.
- تشخیص ناهنجاری/فرت – برای بسیاری از موارد داده کاوی، فقط دیدن الگوی فراگیر ممکن است تمام چیزی که نیاز دارید نباشد. داده ها باید بتوانند نقاط پرت را نیز در داده های شما شناسایی و درک کنند. به عنوان مثال، در سوپرمارکت اگر بیشتر خریداران زن هستند، اما یک هفته در ماه فوریه اکثراً مردان هستند، باید آن را بررسی کنید و بفهمید پشت آن چیست.
این تکنیک‌های داده کاوی برای کسب‌وکارها کلیدی هستند تا بتوانند اطلاعاتی را که در اختیار دارند و عملکردهایشان را بهتر درک کنند.
ابزار رایگان داده کاوی برای کسب و کارها
DataMelt:
DataMelt یک نرم افزار رایگان برای محاسبات عددی، ریاضیات، آمار، محاسبات نمادین، تجزیه و تحلیل داده ها و تجسم داده ها است. این برنامه چند پلتفرمی، سادگی زبان‌های اسکریپت‌نویسی مانند Python، Ruby، Groovy (و سایرین) را با قدرت صدها بسته جاوا ترکیب می‌کند.
ELKI:
ELKI یک نرم افزار منبع باز (AGPLv3) داده کاوی است که به زبان جاوا نوشته شده است. تمرکز ELKI تحقیق در الگوریتم‌ها، با تاکید بر روش‌های بدون نظارت در تجزیه و تحلیل خوشه‌ای و تشخیص نقاط پرت است.
Orange Data Mining:
داده کاوی Orange به سازمان ها کمک می کند تا تجزیه و تحلیل داده های ساده را انجام دهند و از تجسم و گرافیک برتر استفاده کنند.
از نقشه های حرارتی ، خوشه بندی سلسله مراتبی ، درختان تصمیم گیری و موارد دیگر در این فرآیند استفاده می شود.
The R Project for Statistical Computing:
پروژه R در مدل سازی آماری و گرافیکی استفاده می شود و در بسیاری از سیستم عامل ها و برنامه ها مورد استفاده قرار می گیرد.
رابط کاربری گرافیکی Rattle:
یک رابط کاربری گرافیکی محبوب برای داده کاوی با استفاده از R است. خلاصه‌های آماری و بصری داده‌ها را ارائه می‌کند، داده‌ها را به گونه‌ای تبدیل می‌کند که بتوان به راحتی مدل‌سازی کرد، مدل‌های یادگیری ماشینی بدون نظارت و نظارت شده را از داده‌ها می‌سازد، عملکرد مدل‌ها را به صورت گرافیکی ارائه می‌کند، و مجموعه داده های جدید را برای استقرار در تولید امتیاز می دهد.
Weka:
Weka مجموعه ای از الگوریتم های یادگیری ماشین برای وظایف داده کاوی است. این شامل ابزارهایی برای آماده سازی داده ها، طبقه بندی، رگرسیون، خوشه بندی، استخراج قواعد تداعی و تجسم است.
برای خرید لایسنس نرم افزار Power BI ، می‌توانید از خدمات ما استفاده نموده و درخواست خود را از طریق فرم زیر ثبت نمایید.