داده کاوی اختراع جدیدی نیست که با عصر دیجیتال آمده است. این مفهوم بیش از یک قرن است که وجود داشته است، اما در دهه 1930 بیشتر مورد توجه عموم قرار گرفت. یکی از اولین نمونه های داده کاوی در سال 1936 رخ داد، زمانی که آلن تورینگ ایده یک ماشین جهانی را معرفی کرد که می تواند محاسباتی مشابه کامپیوترهای امروزی انجام دهد.
ما از آن زمان به بعد راه زیادی را پیموده ایم. کسب و کارها اکنون از داده کاوی و یادگیری ماشینی برای بهبود همه چیز از فرآیندهای فروش گرفته تا تفسیر مالی برای اهداف سرمایه گذاری استفاده می کنند. در نتیجه، دانشمندان داده برای سازمان‌ها در سراسر جهان حیاتی شده‌اند، زیرا شرکت‌ها به دنبال دستیابی به اهداف بزرگ‌تر با علم داده نسبت به قبل هستند.
داده کاوی فرآیند تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده ها برای کشف هوش تجاری است که به شرکت ها در حل مشکلات، کاهش خطرات و استفاده از فرصت های جدید کمک می کند. این شاخه از علم داده نام خود را از شباهت بین جستجوی اطلاعات ارزشمند در یک پایگاه داده بزرگ و استخراج کوه برای سنگ معدن گرفته است. هر دو فرآیند نیاز به الک کردن مقادیر زیادی از مواد برای یافتن ارزش پنهان دارند.
داده کاوی می تواند به سوالات تجاری پاسخ دهد که معمولاً زمان زیادی برای حل دستی آنها نیاز است. با استفاده از طیف وسیعی از تکنیک های آماری برای تجزیه و تحلیل داده ها به روش های مختلف، کاربران می توانند الگوها، روندها و روابطی را شناسایی کنند که در غیر این صورت ممکن است از بین بروند. آنها می توانند از این یافته ها برای پیش بینی آنچه در آینده اتفاق می افتد و تأثیرگذاری بر نتایج کسب و کار استفاده کنند.
داده کاوی در بسیاری از زمینه های تجارت و تحقیقات از جمله فروش و بازاریابی، توسعه محصول، مراقبت های بهداشتی و آموزش استفاده می شود. هنگامی که داده کاوی به درستی مورد استفاده قرار گیرد، می تواند مزیت عمیقی نسبت به رقبا داشته باشد، و به شما امکان می دهد در مورد مشتریان خود اطلاعات بیشتری کسب کنید، استراتژی های بازاریابی موثر ایجاد کنید، درآمد را افزایش دهید و هزینه ها را کاهش دهید. .
مفاهیم کلیدی داده کاوی
دستیابی به بهترین نتایج از داده کاوی به مجموعه ای از ابزارها و تکنیک ها نیاز دارد. برخی از متداول ترین توابع مورد استفاده عبارتند از:
پاکسازی و آماده سازی داده ها - مرحله ای که در آن داده ها به شکلی برای تجزیه و تحلیل و پردازش بیشتر، مانند شناسایی و حذف خطاها و داده های از دست رفته تبدیل می شوند.
هوش مصنوعی (AI): این سیستم ها فعالیت های تحلیلی مرتبط با هوش انسانی مانند برنامه ریزی، یادگیری، استدلال و حل مسئله را انجام می دهند.
قوانین انجمن را بیاموزید - این ابزارها که به عنوان تجزیه و تحلیل سبد بازار نیز شناخته می شوند، به دنبال روابط بین متغیرها در یک مجموعه داده هستند، مانند تعیین اینکه کدام محصولات معمولاً با هم خریداری می شوند.
خوشه‌بندی - فرآیند تقسیم یک مجموعه داده به مجموعه‌ای از زیر کلاس‌های معنادار، به نام خوشه‌ها، برای کمک به کاربران برای درک گروه‌بندی یا ساختار طبیعی داده‌ها.
طبقه بندی - این تکنیک آیتم های یک مجموعه داده را به دسته ها یا کلاس های هدف با هدف پیش بینی دقیق کلاس هدف برای هر آیتم در داده ها اختصاص می دهد.
تجزیه و تحلیل داده ها - فرآیند ارزیابی اطلاعات دیجیتال به هوش تجاری مفید است.
انبار داده - مجموعه بزرگی از داده های تجاری که برای کمک به سازمان در تصمیم گیری استفاده می شود. این یک مؤلفه اساسی در بیشتر تلاش‌های داده کاوی در مقیاس بزرگ است.
یادگیری ماشینی - یک تکنیک برنامه نویسی کامپیوتری که از احتمالات آماری استفاده می کند تا کامپیوترها را قادر به "یادگیری" بدون برنامه نویسی صریح کند.
رگرسیون - تکنیکی که برای پیش‌بینی طیفی از مقادیر عددی مانند فروش، دما یا قیمت سهام بر اساس مجموعه داده‌های خاص استفاده می‌شود.
مزایای داده کاوی
داده ها در قالب های مختلف با سرعت و حجم بی سابقه ای به سمت مشاغل جریان می یابد. تجارت مبتنی بر داده دیگر یک گزینه نیست. موفقیت یک کسب و کار بستگی به این دارد که چقدر سریع بتوانید بینش های کلان داده را کشف کنید، آنها را در تصمیمات و فرآیندهای تجاری بگنجانید و اقدامات بهتری را در سراسر شرکت خود انجام دهید. با این حال، با داده های زیادی برای مدیریت، این می تواند یک کار غیرقابل حل به نظر برسد.
داده کاوی به کسب و کارها اجازه می دهد تا با درک گذشته و حال و پیش بینی های دقیق در مورد آنچه در آینده اتفاق می افتد، آینده را بهینه کنند.
به عنوان مثال، داده‌کاوی می‌تواند به شما بگوید که کدام افراد بالقوه بر اساس پروفایل‌های مشتریان قبلی احتمالاً به مشتریان سودآور تبدیل می‌شوند و کدام یک به احتمال زیاد به یک پیشنهاد خاص پاسخ می‌دهند. با این دانش، می‌توانید با ارائه پیشنهاد خود به مشتریانی که احتمالاً پاسخ می‌دهند و مشتریان ارزشمندی می‌شوند، بازگشت سرمایه خود را افزایش دهید.
