دیتا ماینینگ چیست؟ | کاربردها، تکنیک‌ها و ابزارها

در دنیای امروز که هر لحظه حجم زیادی از داده‌ها تولید می‌شود، توانایی تحلیل این داده‌ها و استخراج اطلاعات ارزشمند از آن‌ها به یک مزیت رقابتی مهم تبدیل شده است؛ به همین دلیل شناخت مفهوم دیتا ماینینگ و کاربردهای آن برای کسب‌وکارها، پژوهشگران و سازمان‌ها اهمیت زیادی دارد. در ادامه این مقاله از مجله سبزلرن می‌توانید با مفهوم داده‌کاوی، نحوه عملکرد آن و دلایلی آشنا شوید که باعث شده به یکی از ابزارهای کلیدی تصمیم‌گیری هوشمند تبدیل شود.

دیتا ماینینگ چیست؟

داده‌کاوی فرآیند استخراج بینش از مجموعه داده‌های بزرگ با استفاده از تکنیک‌های آماری و محاسباتی است. این فرآیند می‌تواند شامل داده‌های ساختاریافته، نیمه ‌ساختاریافته یا بدون ساختار ذخیره ‌شده در پایگاه‌های داده (databases)، انبارهای داده (data warehouses) یا دریاچه‌های داده (data lakes) باشد. هدف، کشف الگوها و روابط پنهان برای پشتیبانی از تصمیم‌گیری و پیش‌بینی‌های آگاهانه با استفاده از روش‌هایی مانند خوشه‌بندی، طبقه‌بندی، رگرسیون و تشخیص ناهنجاری است.

تفاوت دیتا ماینینگ با تحلیل داده و هوش مصنوعی

هوش مصنوعی با هدف ساخت ماشین‌هایی طراحی می‌شود که بتوانند توانایی‌های شناختی انسان مانند یادگیری، تصمیم‌گیری و تشخیص الگو را تقلید کنند، در حالی‌ که علم داده بر استخراج بینش و اطلاعات ارزشمند از داده‌ها برای کمک به تصمیم‌گیری تمرکز دارد. در این میان، داده‌کاوی زیرمجموعه‌ای تخصصی‌تر است که به‌طور خاص بر کشف الگوها، روابط پنهان و روندهای معنادار در حجم بالای داده‌ها تمرکز می‌کند.

اهمیت دیتا ماینینگ در کسب‌وکار و علوم

مزیت اصلی داده‌کاوی، قدرت آن در شناسایی الگوها و روابط در حجم زیادی از داده‌ها از منابع متعدد است. با افزایش روزافزون داده‌ها (از منابع متنوعی مانند رسانه‌های اجتماعی، حسگرهای از راه دور و گزارش‌های دقیق‌تر از حرکت محصول و فعالیت بازار) داده‌کاوی ابزارهایی را برای بهره‌برداری کامل از کلان‌داده و تبدیل آن به هوش عملی ارائه می‌دهد. علاوه بر این، می‌تواند به عنوان مکانیسمی برای «تفکر خارج از چارچوب» عمل کند.

مراحل اصلی دیتا ماینینگ

فرآیند داده‌کاوی معمولا شامل چند مرحله اصلی و پیوسته است که از آماده‌سازی داده‌ها آغاز می‌شود و تا استخراج و تفسیر نتایج ادامه دارد. در ادامه مهم‌ترین مراحل این فرایند را به‌صورت جداگانه بررسی می‌کنیم:

جمع‌آوری و پاک‌سازی داده‌ها

قبل از اینکه هرگونه داده‌ای بررسی، استخراج، پاکسازی یا تجزیه و تحلیل شود، درک موجودیت اصلی و پروژه مورد نظر مهم است. اهدافی که شرکت با داده‌کاوی به دنبال دستیابی به آنهاست چیست؟ وضعیت فعلی کسب و کار آنها چیست؟ یافته‌های تحلیل SWOT چیست؟ قبل از بررسی هرگونه داده، فرآیند جمع‌آوری و پاک‌سازی داده‌ها است که به موفقیت نهایی شما کمک می‌کند.

انتخاب ویژگی‌ها و آماده‌سازی داده‌ها

منظور از این مرحله دیتا ماینینگ چیست؟ تعیین محدودیت‌های داده‌ها، ذخیره‌سازی و ارزیابی تا چگونگی تاثیر این محدودیت‌ها بر فرآیند داده‌کاوی مشخص شود. در این مرحله از داده‌کاوی، ممکن است داده‌ها از نظر اندازه نیز بررسی شوند، در این مرحله حجم داده، کیفیت ویژگی‌ها و محدودیت‌های محاسباتی بررسی می‌شوند تا از پیچیدگی غیرضروری مدل و هزینه پردازش جلوگیری شود. 

الگوریتم‌های کشف الگو و مدل‌سازی

با در دست داشتن مجموعه‌ای از داده‌های تمیز، زمان خرد کردن اعداد فرا می‌رسد. دانشمندان داده از تکنیک‌های مختلف داده‌کاوی برای جستجوی روابط، روندها و الگوها استفاده می‌کنند. داده‌ها را می‌توانیم در مدل‌های پیش‌بینی قرار دهیم تا ببینیم چگونه اطلاعات گذشته ممکن است به نتایج آینده منجر شود.

تفسیر نتایج و ارائه گزارش

فرآیند داده‌کاوی با ارزیابی یافته‌های مدل‌های داده به پایان می‌رسد. نتایج حاصل از تجزیه و تحلیل ممکن است جمع‌آوری، تفسیر و به تصمیم‌گیرندگانی که تا این مرحله تا حد زیادی از فرآیند داده‌کاوی کنار گذاشته شده‌اند، ارائه شود. همچنین فرآیند داده‌کاوی با اقداماتی که مدیریت در پاسخ به یافته‌های تحلیل انجام می‌دهد، به پایان می‌رسد.

 شرکت ممکن است تصمیم بگیرد که اطلاعات به اندازه کافی قوی نبوده یا یافته‌ها مرتبط نبوده‌اند، یا ممکن است شرکت بر اساس یافته‌ها، چرخش استراتژیک داشته باشد. در هر دو حالت، مدیریت تاثیرات نهایی کسب و کار را بررسی می‌کند و با شناسایی مشکلات یا فرصت‌های جدید کسب و کار، حلقه‌های داده‌کاوی آینده را بازسازی می‌نماید.

تکنیک‌ها و الگوریتم‌های دیتا ماینینگ

تنوع و تعداد تکنیک‌های و الگورتیم‌های دیتاماینینگ کم نیست، اما محبوب‌ترین تکنیک‌های داده‌کاوی به‌صورت کلی عبارت‌اند از:

خوشه‌بندی (Clustering)

خوشه‌بندی شباهت‌ها را گزارش می‌دهد، ضمن اینکه نسبت به روش طبقه‌بندی، گروه‌بندی‌های بیشتری را بر اساس تفاوت‌ها ارائه می‌دهد. مثلا طبقه‌بندی‌های از پیش تعیین‌شده برای یک تولید کننده صابون ممکن است شامل مواد شوینده، سفیدکننده، نرم‌کننده لباس و غیره باشد. اما خوشه‌بندی در دیتا ماینینگ چیست؟ این تکنیک گروه‌هایی از جمله محصولات لباسشویی و یا مراقبت از مبلمان ایجاد می‎کند.

قوانین انجمنی (Association Rules)

یک قانون انجمنی، روشی مبتنی بر قاعده اگر/آنگاه برای یافتن روابط بین متغیرها در یک مجموعه داده است. قدرت روابط با پشتیبانی و اطمینان اندازه‌گیری می‌شود. سطح اطمینان نشان می‌دهد که گزاره‌های «اگر» و «آنگاه» با چه فراوانی‌ای در داده‌ها برقرار هستند. معیار پشتیبانی، تعداد دفعاتی است که عناصر مرتبط در داده‌ها نشان داده شده‌اند.

این روش‌ها اغلب برای تجزیه و تحلیل رفتار مخاطب در بازار استفاده می‌شوند و شرکت‌ها را قادر می‌سازند تا روابط بین محصولات مختلف (مانند محصولاتی که اغلب با هم خریداری می‌شوند) را بهتر درک کنند. درک عادات مشتری، کسب‌وکارها را قادر می‌سازد تا استراتژی‌های فروش متقابل و توصیه‌های بهتری را توسعه دهند.

رگرسیون و پیش‌بینی (Regression & Prediction)

Regression analysis با پیش‌بینی نتایج بر اساس متغیرهای از پیش تعیین‌شده، روابط موجود در داده‌ها را کشف می‌کند. این کار می‌تواند شامل درخت‌های تصمیم‌گیری و رگرسیون چند متغیره و خطی باشد. نتایج را می‌توان بر اساس نزدیکی رابطه اولویت‌بندی کرد تا به تعیین اینکه کدام داده‌ها بیشترین یا کمترین اهمیت را دارند، کمک کند. به عنوان مثال، یک تولیدکننده نوشابه می‌تواند موجودی مورد نیاز نوشیدنی‌ها را قبل از فرا رسیدن هوای گرم تابستان تخمین بزند.

ضمنا روش تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده (Predictive analytics) هم با ترکیب داده‌کاوی با تکنیک‌های مدل‌سازی آماری و یادگیری ماشین، می‌تواند داده‌های تاریخی را برای ایجاد مدل‌های گرافیکی یا ریاضی تجزیه و تحلیل کند. معمولا این مدل‌ها برای اهداف زیر در نظر گرفته شده‌اند:

• شناسایی الگوها

• پیش‌بینی رویدادها و نتایج آینده

• شناسایی ریسک‌ها و فرصت‌ها

شبکه‌های عصبی و یادگیری ماشین

الگوریتم شبکه‌های عصبی در دیتا ماینینگ چیست؟ عمدتا برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شود و داده‌های آموزشی را با تقلید از اتصال مغز انسان از طریق لایه‌هایی از گره‌ها پردازش می‌کند. هر گره از ورودی‌ها، وزن‌ها، یک بایاس (یا آستانه) و یک خروجی تشکیل شده است. اگر آن مقدار خروجی از آستانه تعیین شده فراتر رود، گره را « فعال» می‌کند و داده‌ها را به لایه بعدی در شبکه منتقل خواهد کرد.

 شبکه‌های عصبی این تابع را از طریق یادگیری نظارت‌شده یاد می‌گیرند و بر اساس تابع زیان (از طریق فرآیند گرادیان نزولی) تنظیماتی را انجام می‌دهند. کاهش تابع هزینه نشان‌دهنده یادگیری بهتر مدل روی داده‌های آموزشی است، اما ارزیابی عملکرد مدل باید با داده‌های آزمون و معیارهای مناسب انجام شود تا از تعمیم‌پذیری آن اطمینان حاصل شود. همچنین الگوریتم‌های "Machine Learning" داده‌ها را تجزیه و تحلیل می‌کنند، الگوها را شناسایی کرده و مدل‌های ریاضی‌ای می‌سازند که پیش‌بینی‌ها یا تصمیم‌گیری‌ها را ممکن می‌سازند.

کاربردهای دیتا ماینینگ در صنایع مختلف

ظرفیت داده‌کاوی، طراحی استراتژی‌های کسب‌وکار را به طور مشخصی تغییر داده است و موارد زیر تنها چند نمونه از کاربردهای داده‌کاوی برای پیش‌بینی بهتر در صنایع مختلف هستند.

تلویزیون و رادیو

شبکه‌ها می‌توانند از تحلیل داده و روش‌های داده‌کاوی برای بررسی رفتار مخاطبان، شخصی‌سازی محتوا و بهینه‌سازی تبلیغات استفاده کنند. داده‌کاوی به شبکه‌ها اجازه می‌دهد تا توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده‌ای را به شنوندگان رادیو و بینندگان تلویزیون ارائه دهند. همچنین علایق و فعالیت‌های آنها را در زمان واقعی بشناسند و رفتار آنها را بهتر درک کنند. در این وضعیت، کارایی اصلی دیتا ماینینگ چیست؟ شبکه‌ها دانش ارزشمندی را برای تبلیغ‌کنندگان خود به دست می‌آورند و از این داده‌ها برای هدف قرار دادن دقیق‌تر مشتریان بالقوه خود استفاده می‌کنند.

پزشکی

داشتن تمام اطلاعات بیمار، مانند سوابق پزشکی، معاینات فیزیکی و الگوهای درمانی، امکان تجویز درمان‌های موثرتر را فراهم می‌کند. همچنین با شناسایی خطرات، پیش‌بینی بیماری‌ها در بخش‌های خاصی از جمعیت یا پیش‌بینی مدت بستری در بیمارستان، مدیریت موثرتر، کارآمدتر و مقرون‌به‌صرفه‌تر منابع بهداشتی را امکان‌پذیر می‌سازد.

بانکداری

بانک‌ها از داده‌کاوی در رتبه‌بندی‌های اعتباری، سیستم‌های هوشمند ضد کلاهبرداری و بررسی داده‌های مالی مشتری استفاده می‌کنند. داده‌کاوی همچنین به بانک‌ها اجازه می‌دهد تا در مورد ترجیحات یا عادات آنلاین مخاطب اطلاعات بیشتری کسب کنند تا بازده کمپین‌های بازاریابی خود را بهینه کنند، عملکرد کانال‌های فروش را مطالعه کرده یا تعهدات مربوط به انطباق با مقررات را مدیریت نمایند.

خرده‌فروشی و مارکتینگ

به عنوان مثال، شرکت eBay از داده‌کاوی برای نسبت دادن روابط بین محصولات، ارزیابی محدوده قیمت‌های مورد نظر، تجزیه و تحلیل الگوهای خرید قبلی و تشکیل دسته‌بندی محصولات استفاده می‌کند. ای‌بی فرآیند توصیه‎های خود به مشتری را اینطور در نظر دارد:

1. فراداده‌های خام کالا و داده‌های تاریخی کاربر جمع‌آوری می‌شوند.

2. اسکریپت‌ها روی یک مدل آموزش‌دیده اجرا می‌شوند تا کالا و نیاز کاربر را تولید و پیش‌بینی کنند.

3. جستجوی KNN انجام می‌شود.

4. نتایج در یک پایگاه داده نوشته می‌شوند.

5. توصیه بلادرنگ، شناسه کاربر را می‌گیرد، نتایج پایگاه داده را فراخوانی می‌کند و آنها را به کاربر نمایش می‌دهد.

ابزارها و نرم‌افزارهای دیتا ماینینگ

ابزارهای داده‌کاوی، نرم‌افزارهایی هستند که به کاربران در کشف الگوها، روندها و روابط در حجم وسیعی از داده‌ها کمک می‌کنند. این ابزارها در اشکال مختلف، از ساده تا پیچیده و متناسب با نیازهای متفاوت ارائه می‌شوند.

نرم‌افزارهای رایگان و متن‌باز (مثل Weka, Orange)

اگر بپرسید که یکی بهترین ابزار دیتا ماینینگ چیست، احتمالا پاسخ اورنج است. چون یک ابزار متن‌باز برای داده‌کاوی، مصورسازی و تحلیل به شمار می‌رود که برای پشتیبانی از وظایف اکتشافی و مصورسازی‌های تعاملی ساخته شده است. کسب‌وکارهایی که نیاز به برنامه‌نویسی بصری مدل‌های یادگیری ماشین سفارشی دارند از این برنامه نهایت استفاده را می‌کنند.

 وکا (Weka) هم یک نرم‌افزار متن‌باز است که در دانشگاه وایکاتو، نیوزیلند برای یادگیری ماشین و داده‌کاوی توسعه داده شده است. این نرم‌افزار محیطی ساده برای پیش ‌پردازش داده‌ها، آموزش مدل و ارزیابی ارائه می‌دهد.

ابزارهای حرفه‌ای و تجاری (مثل SAS, RapidMiner)

"RapidMiner" ابزارهای مختلفی را ارائه می‌دهد که در مراحل مختلف فرآیند تجزیه و تحلیل داده‌ها، از جمله داده‌کاوی، متن‌کاوی و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی، مورد استفاده هستند. ضمنا کسب‌وکارهایی که نیاز به پردازش سریع حجم زیادی از داده‌ها و ادغام آسان مدل‌های داده‌کاوی خود با سایر پلتفرم‌ها دارند، از این برنامه نهایت استفاده را خواهند کرد.

"SAS Enterprise Miner" هم یک ابزار داده‌کاوی است که قابلیت‌های مختلف مدل‌سازی پیش‌بینی، داده‌کاوی و تجزیه و تحلیل را ارائه می‌دهد. رابط کاربری گرافیکی تعاملی و پردازش دسته‌ای، رویه‌های چند رشته‌ای با کارایی بالا و امکان خودکفایی برای کاربران تجاری، از جمله مزایای آن هستند.

استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی (Python, R)

پایتون یکی از محبوب‌ترین زبان‌ها برای داده‌کاوی و یادگیری ماشین است و به دلیل کتابخانه‌های گسترده، در بسیاری از پروژه‌های عملی استفاده می‌شود. از دستکاری اساسی داده‌ها با NumPy و pandas گرفته تا یادگیری ماشین با "scikit-learn"، پردازش زبان طبیعی با "NLTK"، تحلیل گراف با "NetworkX" و یادگیری عمیق با"TensorFlow" و "PyTorch"، پایتون یک اکوسیستم جامع برای استخراج بینش‌های ارزشمند از داده‌ها ارائه می‌دهد.

اما سوال اصلی این است که نقش زبان R در دیتا ماینینگ چیست؟R یک زبان برنامه‌نویسی محبوب است که به افراد اجازه می‌دهد تا به طور ماهرانه‌ای حجم زیادی از داده‌ها را مدیریت کنند، مصورسازی‌هایی با کیفیت انتشار ایجاد نمایند و طیف وسیعی از وظایف محاسباتی آماری و تحلیلی را انجام دهند.

نکات مهم برای موفقیت در دیتا ماینینگ

برای موفقیت در دیتا ماینینگ باید از داده‌های متنوع و منابع مختلف استفاده کنید تا مدل شما تصویر دقیقی از رفتار واقعی مشتریان ارائه دهد و دچار سوگیری ناشی از کم‌نمایی یا بیش‌نمایی برخی گروه‌ها نشود؛ همچنین به‌روزرسانی مداوم مدل‌ها اهمیت حیاتی دارد، زیرا شرایط بازار و رفتار کاربران دائماً تغییر می‌کند و اگر مدل‌ها به‌صورت دوره‌ای با داده‌های جدید ارزیابی و امتیازدهی نشوند، دقت پیش‌بینی آن‌ها کاهش می‌یابد. یادگیری اصولی این مهارت‌ها از طریق آموزش‌های ساختار یافته مانند دوره‌های سبزلرن می‌تواند مسیر حرفه‌ای شما را سریع‌تر و هدفمندتر کند.