Astaraki

داده کاوی (Data Mining) چیست؟

داده کاوی پل ارتباطی میان علم آمار ، علم کامپیوتر ، هوش مصنوعی ، الگوشناسی ، فراگیری ماشین و بازنمایی بصری داده می باشد. داده کاوی فرآیندی پیچیده جهت شناسایی الگوها و مدل های صحیح، جدید و به صورت بالقوه مفید، در حجم وسیعی از داده می باشد، به طریقی که این الگو ها و مدلها برای انسانها قابل درک باشند.
داده کاوی به صورت یک محصول قابل خریداری نمی باشد، بلکه یک رشته علمی و فرآیندی است که بایستی به صورت یک پروژه پیاده سازی شود.

داده ها اغلب حجیم می باشند و به تنهایی قابل استفاده نیستند، بلکه دانش نهفته در داده ها قابل استفاده می باشد. بنابراین بهره گیری از قدرت فرآیند داده کاوی جهت شناسایی الگوها و مدلها و نیز ارتباط عناصر مختلف در پایگاه داده جهت کشف دانش نهفته در داده ها و نهایتا تبدیل داده به اطلاعات، روز به روز ضروری تر می شود.

مثال تفهیمی در مورد داده کاوی

یکی از نمونه های بارز داده کاوی را می توان در فروشگاه های زنجیره ای مشاهده نمود، که در آن سعی می شود ارتباط محصولات مختلف هنگام خرید مشتریان مشخص گردد. فروشگاه های زنجیره ای مشتاقند بدانند که چه محصولاتی با یکدیگر به فروش می روند .
برای مثال طی یک عملـیات داده کاوی گستـرده در یـک فروشـگاه زنجیره ای در آمریکای شمالی که بر روی حجـم عظیمـی از داده های فروش صورت گرفت، مشخص گردید که مردانی که برای خرید قنداق بچه به فروشگاه می روند معمولا آب جو نیز خریداری می کنند. همچنین مشخص گردید مشتریانی که تلویزیون خریداری می کنند، غالبا گلدان کریستالی نیز می خرند. نمونه مشابه عملیات داده کاوی را می توان در یک شرکت بزرگ تولید و عرضه پوشاک در اروپا مشاهده نمود، به شکلی که نتایج داده کاوی مشخص می کرد که افرادی که کراوات های ابریشمی خریداری می کنند، در همان روز یا روزهای آینده گیره کراوات مشکی رنگ نیز خریداری می کنند.
به روشنی این مطلب قابل درک است که این نوع استفاده از داده کاوی می تواند فروشگاه ها را در برگزاری هوشمندانه فستیوال های فروش و نحوه ارائه اجناس به مشتریان یاری رساند.
نمونه دیگر استفاده از داده کاوی در زمینه فروش را می توان در یک شرکت بزرگ دوبلاژ و تکثیر و عرضه فیلم های سینمایی در آمریکای شمالی مشاهده نمود که در آن عملیات داده کاوی، روابط مشتریان و هنرپیشه های سینمایی و نیز گروه های مختلف مشتریان بر اساس سبک فیلم ها ( ترسناک، رمانتیک، حادثه ای و ...) مشخص گردید.
بنابراین آن شرکت به صورت کاملا هوشمندانه می توانست مشتریان بالقوه فیلم های سینمایی را بر اساس علاقه مشتریان به هنرپیشه های مختلف و سبک های سینمایی شناسایی کند.

از دیگر زمینه های به کارگیری داده کاوی، استفاده بیمارستانها و کارخانه های داروسازی جهت کشف الگوها و مدلهای ناشناخته تاثیر دارو ها بر بیماری های مختلف و نیز بیماران گروه های سنی مختلف را می توان نام برد.
استفاده از داده کاوی در زمینه های مالی و بانکداری به شناخت مشتریان پر خطر و سودجو بر اساس معیار هایی از جمله سن ، درآمد، وضعیت سکونت، تحصیلات، شغل و غیره می انجامد.


تعاریف داده کاوی

داده کاوی استخراج اطلاعات مفهومی، ناشناخته و به صورت بالقوه مفید از پایگاه داده می باشد.
Source: W.Frawley and G. Piatetsky. Knowledge Discovery I DataBases.ISSN 0738-4602

داده کاوی علم استخراج اطلاعات مفید از پایگاه های داده یا مجموعه داده ای می باشد.
Source: D. Hand,H. Mannila,P. Smyth(2001).Principles of Data Mining.MIT Press,Cambridge

داده کاوی استخراج نیمه اتوماتیک الگوها، تغییرات، وابستگی ها، نابهنجاری ها و دیگر ساختارهای معنی دار آماری از پایگاه های بزرگ داده می باشد.
Source: R.Grossman



تفاوت داده کاوی و آنالیز های آماری

داده کاوی معمولا با نوشتن مقدار زیادی گزارش و تحقیق و استعلام در آنها اشتباه گرفته می شود. اما در واقع داده کاوی هیچ کدام از اینها را شامل نمی شود.
داده کاوی توسط تجهیزات خاصی صورت می پذیرد، که عملیات کاوش را بر اساس تجزیه و تحلیل مکرر داده ها انجام می دهد.
داده کاوي با آنالیز های متداول آماری نیز متفاوت است؛در زیرمی توان برخی از اصلی ترین تفاوت های داده کاوي و آنالیز آماری را مشاهده نمود:



آنالیز آماری:
• آمار شناسان همیشه با یک فرضیه شروع به کار می کنند.
• آنها از داده های عددی استفاده می کنند.
• آمارشناسان باید رابطه هایی را ایجاد کنند که به فرضیه آنها مربوط است.
• آنها می توانند داده های نابجا و نادرست را در طول آنالیز مشخص کنند.
• آنها می توانند نتایج کار خود را تفسیر و برای مدیران بیان کنند.


داده کاوی:
• به فرضیه احتیاجی ندارد.
• ابزارهای داده کاوی از انواع مختلف داده ، نه تنها عددی می توانند استفاده کنند.
• الگوریتمهای داده کاوی به طور اتوماتیک روابط را ایجاد می کنند.
• داده کاوی به داده های صحیح و درست نیاز دارد.
• نتایج داده کاوی نسبتا پیچیده می باشد و نیاز به متخصصانی جهت بیان آنها به مدیران دارد.

جهت درک بهتر تفاوت داده کاوی و آنالیزهای آماری به مثال زیر که در مورد شناخت کلاهبرداری های شرکت بیمه می باشد، توجه کنید.


روش آنالیز آماری:

یک مفسر ممکن است متوجه الگوی رفتاری شود که سبب کلاهبرداری بیمه گردد. بر اساس این فرضیه، مفسر به طرح یک سری سوال می پردازد تا این موضوع را بررسی کند. اگر نتایج حاصله مناسب نبود، مفسر فرضیه را اصلاح می کند و یا با انتخاب فرضیه دیگری مجددا شروع می کند. این روش نه تنها وقت گیر است بلکه به قدرت تجزیه و تحلیل مفسر نیز بستگی دارد.
مهمتر از همه اینکه این روش هیچ وقت الگوهای کلاهبرداری دیگری را که مفسر به آنها مظنون نشده و در فرضیه جا نداده ، پیدا نمی کند.


روش داده کاوی:

یک مفسر سیستم های داده کاوی را ساخته و پس از طی مراحلی از جمله جمع آوری داده ها، یکپارچه سازی و اخلاص
داده ها به انجام عملیات داده کاوی می پردازد.
داده کاوی تمام الگوهای غیرعادی را که از حالت عادی و نرمال انحراف دارند و ممکن است منجر به کلاهبرداری شوند را پیدا می کند.
نتایج داده کاوی حالت های مختلفی را که مفسر باید در مراحل بعدی تحقیق کند، نشان می دهند. در نهایت مدل های به دست آمده می توانند مشتریانی را که امکان کلاهبرداری دارند، پیش بینی نمایند.



فواید و نقش داده کاوی در فعالیت شرکتها

امروزه عملیات داده کاوی به صورت گسترده توسط تمامی شرکت هایی که مشتریان در کانون توجه آنها قرار دارند، استفاده می شود، از جمله فروشگاه ها، شرکت های مالی، ارتباطاتی، بازاریابی و غیره.
استفاده از داده کاوی به این شرکتها کمک می کند تا ارتباط عوامل داخلی از جمله قیمت، محل قرارگیری محصولات، مهارت کارمندان را با عوامل خارجی از جمله وضعیت اقتصادی، رقابت در بازار و محل جغرافیایی مشتریان کشف نمایند.
از آنجـائیـکه هـوش مصنوعی یکی از اصلی ترین عنــاصـر داده کـــاوی
می باشد و با توجه به اینکه به کمک سیستم های کامپیوتری و پایگاه های داده، روزانه به میزان داده ها افزوده می شود، بنابراین استفاده هوشمندانه از دانش بالقوه ای که در این داده نهفته است در دنیای رقابتی امروز برای شرکت ها حیاتی می باشد.
داده کاوی پیش بینی وضع آینده بازار، گرایش مشتریان و شناخت سلیقه های عمومی آنها را برای شرکت ها ممکن می سازد.

مراحل اصلی داده کاوی

داده کاوی را " کشف دانش در داده ها " نیز می نامند. کشف دانش داده ها دارای مراحل مختلفی می باشد که در اینجا به صورت خلاصه آنها را بیان می کنیم :

• استخراج اطلاعات از چندین منبع داده ( پایگاه داده).
• یکپارچه سازی اطلاعات و حذف داده های زاید.
• قرار دادن اطلاعات اصلاح شده در انبار داده ها.
• انجام عملیات داده کاوی توسط نرم افزار های مخصوص.
• نمایش نتایج به صورت قابل فهم مانند گزارش و گراف.

__________________

تعرفه ارزان تبلیغات در اولین و بزرگترین سایت هوش مصنوعی ایران !
با بیش از صد و چهل هزار کاربر!