داده کاوی چیست؟ از صفر تا صد فرایند داده کاوی

زمان مطالعه: 9 دقیقه

کسب و کارها با ارائه خدمات متنوع به مشتریان، به طور مداوم با آن‌ها ارتباط برقرار کرده و اطلاعات زیادی از آن‌ها به دست می‌آورند. بنابراین داده‌های زیادی برای تحلیل رفتار مشتری وجود دارد، که تحلیل درست آن‌ها، سازمان را به سودآوری قابل ملاحظه‌ای می‌رساند. داده کاوی یکی از روش‌های حل مساله است که تحلیل مورد نیاز را بر روی حجم زیادی از داده‌ها انجام می‌دهد و با استخراج تعدادی الگوی تکرارشونده، برای چالش‌های موجود راه‌حل مناسب ارائه می‌کند.

اما اینکه داده کاوی چیست، چرا مهم است و دقیقا چه کاربردی دارد را در این مقاله بررسی خواهیم کرد.

داده کاوی چیست؟

داده کاوی ترجمه عبارت Data Mining و به معنی کاویدن معادن داده است. داده کاوی یعنی استخراج اطلاعات گرانبها از حجم عظیم معادن داده. می‌توانید داده کاوی (Data Mining) را نوعی روش حل مساله در نظر بگیرید که با تحلیل حجم زیادی از داده‌ها، الگوهای تکرار شونده را از آن‌ها استخراج می‌کند. سپس با پیدا کردن ارتباط بین این الگوها، برای چالش‌ها راه حل‌ ارائه می‌دهد. در واقع Data Mining  با به دست آوردن نتایج مفید و ارزشمند از اطلاعات بی استفاده و بدون کاربرد، آن‌ها را به اطلاعات قابل استفاده تبدیل می‌کند.

در پاسخ به سوال داده کاوی چیست و چه کاربردی دارد، می‌توانیم بگوییم، داده کاوی به معنی کشف دانش درون داده‌ها است. کشف دانش درون داده‌ها، آن هم در عصر اطلاعات از مهم‌ترین و اثرگذارترین مفاهیمی است که هر روز اهمیت بیشتری پیدا می‌کند.

داده کاوی در چه زمینه‌هایی کاربرد دارد؟

شرکت‌ها و سازمان‌هایی که از داده کاوی برای تحلیل رقبا و بازار استفاده می‌کنند، به راحتی می‌توانند ترندهای روز را پیش‌ بینی کنند. بنابراین در برنامه‌های آینده خود، همسو با نیازهای عموم مردم پیش می‌روند و قبل از سایر رقبا توجه مشتریان را به خود جلب می‌کنند.

امروزه این موضوع در زمینه‌های مختلف آموزشی، سیاسی، اقتصادی و… کاربرد دارد. در ادامه به برخی کاربردهای مختلف داده کاوی اشاره می‌کنیم.

• سلامت عمومی: فعالیت در جهت گسترش فرهنگ بهداشت عمومی با کمترین هزینه در مناطق مختلف جهان
• آموزش: فعالیت در جهت بهبود کیفیت سیستم آموزشی و هدایت صحیح دانش آموزان
• ساخت و عمران: فعالیت در جهت تسهیل راه سازی و کاربرد الگوهای بهینه سازی شهری با توجه به افزایش جمعیت.
• مدیریت ارتباط با مشتریان (CRM): فعالیت در جهت بهبود روابط سازمان با مشتریان و در نهایت افزایش بهره‌وری.
• تحقیقات بازار خرید: این مورد به دنبال شناسایی کالاهای مرتبط با سبد خرید مشتری است تا امکان خرید آن‌ها را افزایش دهد.

مراحل داده کاوی چیست؟

در این قسمت می‌خواهیم به طور مختصر با قدم‌های کلی در یک فرایند Data Mining آشنا شویم. این مراحل به طور خلاصه عبارت است از:

• استخراج، انتقال و ذخیره داده‌ها در پایگاه داده‌های چند بعدی
• ایجاد دسترسی برای داده‌های لایه کسب و کار به وسیله نرم افزارهای داده کاوی
• نمایش نتایج حاصل از تحلیل داده‌ها به شکل گراف یا نمودار

تکنیک‌ها و روش‌های داده کاوی چیست؟

با استفاده از تکنیک‌های داده کاوی، سرعت انجام محاسبات و فضای مورد نیاز در حافظه (RAM) بهبود قابل ملاحظه‌ای پیدا می‌کند. به طور کلی تکنیک‌های انواع داده کاوی را می‌توان در یکی از 3 دسته‌ای که در ادامه می‌آید و یا ترکیبی از آن‌ها قرار داد.

• طبقه بندی (Classification)

در این نوع یادگیری، بر اساس ویژگی‌های تعریف شده به داده‌ها برچسب زده می‌شود و آن‌ها در کلاس‌های مختلف قرار می‌دهند. این الگوریتم قادر است مدل برچسب گذاری را یاد بگیرد و با استفاده از سیستم یادگیری هوشمند، به نمونه‌های جدید برچسب بزند و آن‌ها را تفکیک کند. این تفکیک نوعی یادگیری به حساب می‌آید و الگوریتم بعد از این یادگیری، می‌تواند مدل خود را بر روی داده‌های جدید اعمال کند.

• خوشه بندی (Clustering)

در این مورد، الگوریتم داده‌ها را بر اساس ذات آن‌ها گروه‌بندی می‌کند. مثلا مشتریان یک فروشگاه اینترنتی را بر اساس شباهت‌هایی که دارند (سن، جنس، میزان تحصیلات و…)، به خوشه‌های مختلف تقسیم می‌کند.

• یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

در این یادگیری، الگوریتم، به وسیله تبادل اطلاعات و عملیات با محیط اطراف، به طور پیوسته به کشف اطلاعات و یادگیری اقدام می‌کند. به عنوان مثال الگوریتمی را در نظر بگیرید که به وسیله تعامل با محیط و شبیه‌سازی آن به صورت هوشمند، به طراحی انواع مختلف فرم‌های سبد خرید می‌پردازد تا بهترین طراحی را برای مشتریان ایجاد کرده و در نهایت میزان فروش و سود را افزایش دهد.

گام‌های فرآیند داده کاوی چیست؟

تا اینجا دانستیم داده کاوی چیست و چه مراحل و تکنیک‌هایی دارد. اکنون خوب است بدانید داده کاوی با عنوان کشف دانش از داده (Knowledge Discovery From Data) نیز شناخته می‌شود که به معنی فرایند استخراج دانش و اطلاعات از داده‌های موجود در پایگاه داده است.

داده کاوی شامل چندین گام است. این فرایند از داده‌های خام آغاز می‌شود و تا شکل گرفتن دانش جدید ادامه پیدا می‌کند. در ادامه این گام‌ها را در قالب آموزش داده کاوی بررسی خواهیم کرد.

• پاک سازی داده (Data Cleaning)

پاک سازی یا تمیز کردن داده‌ها به فرآیندی جهت تشخیص، حذف و اصلاح داده‌های نادرست از مجموعه جداول، رکوردها، یا بانک‌های اطلاعاتی همچنین شناسایی قسمت‌های ناقص و نادرست داده‌ها و سپس اصلاح و جایگزینی آن‌ها اشاره دارد. هدف از پاک سازی داده‌ها استخراج اطلاعات دقیق و درست است، چرا که اطلاعات نادرست می‌تواند منجر به نتیجه‌گیری غلط شود  و کسب و کار شما را با مشکل روبه‌رو کند.

• یکپارچه سازی داده (Data Integration)

یکپارچه سازی اطلاعات یک بینش نسبتا جدید در رابطه با مشتریان، محصولات، کانال‌های بازاریابی و… ایجاد کرده و بستر مناسب برای نگرش جامع و کامل به عناصر اصلی کسب و کار را در یک سازمان فراهم می‌کند. بدون یکپارچه سازی داده‌ها نمی‌توانید در بازار رقابتی امروز حرف زیادی برای گفتن داشته باشید.

• انتخاب داده (Data Selection)

در بخش انتخاب، باید داده‌های مرتبط با تحلیل داده‌ها انتخاب شده و از مجموعه داده‌ها برای انجام تحلیل‌ها بازیابی شوند. یک انتخاب اصولی و درست می‌تواند منجر به بهبود یادگیری استقرایی از جهات گوناگون از جمله سرعت یادگیری و ظرفیت تعمیم شود.

• تبدیل داده (Data Transformation)

گاهی اوقات برای اینکه دقت تجزیه و تحلیل را بالا ببریم باید در داده‌های خامی که برای تحلیل در دسترس ما قرار دارند، تغییراتی ایجاد کنیم، یکی از این تغییرات، فرایند تبدیل داده‌ها است. تبدیل داده‌ها روش‌هایی بر پایه ریاضی است که برای متغیرهایی به کار می‌رود که از شاخص‌های آماری نرمال بودن، خطی بودن، پراکندگی یکسان و… پیروی نمی‌کنند.

تبدیل داده نوعی روش تثبیت داده نیز به شمار می‌رود. در این فاز، داده‌های انتخاب شده به فرم دیگری تبدیل می‌شود. این کار به سادگی، درستی و دقت بیشتر داده کاوی کمک می‌کند.

• داده کاوی (Data Mining)

در این بخش از روش‌های هوشمندانه برای استخراج الگوهای مهم و اثرگذار از میان داده‌ها استفاده می‌شود. از جمله این روش‌ها می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

رویکرد هوش ازدحامی با استفاده از کلونی زنبور عسل مصنوعی برای حل مسائل بهینه سازی

الگوریتم اپریوری (Apriori) به همراه کد پیاده سازی در پایتون

الگوریتم اپریوری (Apriori) و کاوش الگوهای مکرر در داده کاوی

و…

• ارزیابی الگو (Pattern Evaluation)

در این بخش، الگوهای به دست آمده در بخش قبل از جنبه‌های گوناگون مانند دقت، صحت، قابلیت تعمیم و… مورد بررسی و ارزیابی قرار می‌گیرد.

• ارائه دانش (Knowledge Representation)

داده کاوی در نهایت به ارائه دانش ختم می‌شود. دانش به دست آمده در این بخش به شیوه‌ای مشخص و قابل فهم به کاربر ارائه می‌شود. البته برای اثرگذاری بیشتر، روش‌های بصری ساز نیز مورد استفاده قرار می‌گیرد که با وجود این روش‌ها، کاربران در درک و تفسیر نتایج داده کاوی موفق‌تر خواهند بود.

چالش‌های داده کاوی چیست؟

در این بخش برخی مسائل کلی که فرایند داده‌کاوی با آن مواجه می‌شود را بررسی می‌کنیم.

• مسائل مربوط به روش شناسی

این چالش به روش‌های داده کاوی و محدودیت‌های موجود در آن مربوط است. این مشکلات با راه‌حل‌هایی مانند ارائه روش‌های دارای کم‌ترین میزان پیچیدگی،  راهکارهای قابل تعمیم به مسائل مختلف، قابلیت کار با حجم انبوهی از داده‌ها و… قابل رفع است.

• مسائل مربوط به کارایی

امروزه حجم داده‌ها و اطلاعات بسیار بیشتر از گذشته است، این موضوع باعث افزایش مسائل مرتبط با مقیاس‌پذیری و کارایی روش‌های داده کاوی شده است. بنابراین نیاز به روش‌هایی وجود دارد که بتوانند داده‌های بزرگ را پردازش کنند. خوب است بدانید در چنین شرایطی، ممکن است به جای کل مجموعه داده  از نمونه برداری استفاده شود.

موضوع دیگر مربوط به به‌روزرسانی تدریجی و برنامه نویسی موازی است. از موازی سازی برای حل مسائل مربوط به حجم و اندازه استفاده می‌شود. به این صورت که اگر مجموعه داده‌ها به زیرمجموعه‌هایی تقسیم شود، نتایج در آینده قابل ادغام خواهد بود.

به روز رسانی مداوم برای ادغام نتایج از طریق کاوش موازی (Parallel Mining) صورت می‌گیرد و اهمیت زیادی دارد. به این ترتیب داده‌های جدید بدون نیاز به تحلیل مجدد مجموعه داده‌ها در دسترس قرار می‌گیرند.

• مسائل مربوط به منابع داده

در این بخش نیز مسائل زیادی وجود دارد. برخی از این مسائل مربوط به تنوع داده‌ها و برخی دیگر مربوط به انباشته شدن داده‌ها است. امروزه با وجود حجم زیاد داده و اطلاعات، باز هم انسان‌ها در پی جمع‌آوری اطلاعات مختلف هستند. همچنین گسترش سیستم‌های مدیریت پایگاه داده از عواملی است که به رشد گردآوری داده‌ها کمک قابل توجهی کرده است. از سوی دیگر انواع گوناگونی از داده‌ها در گستره متنوعی از منابع ذخیره می‌شوند. بنابراین دسترسی پیدا کردن و بررسی انواع داده‌های پیچیده و متنوع نیاز به تمرکز بیشتری دارد.

ابزارهای داده کاوی برای انواع داده‌ها طیف گسترده‌ای دارد، چرا که استفاده از منابع داده و ابزارهای داده کاوی در سطح ساختاری و معنایی، چالش‌های زیادی به همراه دارد.

مزایای داده کاوی چیست؟

اما داده کاوی با صرف نظر از چالش‌هایی که ایجاد می‌کند، مزایایی هم دارد، اما فواید و مزیت‌های داده کاوی چیست؟ در این بخش به معرفی و بررسی تعدادی از این مزایا می‌پردازیم.

• بهینه سازی محصولات و خدمات

شناخت محصولات پرفروش، محصولات سودآور، محصولات زیان ده و… از جمله فواید داده کاوی است که شما را به عنوان مدیر کسب و کار برای افزایش کیفیت محصولات ترغیب می‌کند.

• شناخت مشتریان سود آور

داده کاوی به شما کمک می‌کند تا مشتریانی که بیشترین سود شما از آن‌ها به دست آمده را شناسایی کرده و برای حفظ آن‌ها تلاش کنید.

• شناخت مشتریان وفادار

با وجود داده کاوی می‌توانید بفهمید مشتریان قدیمی شما چه کسانی هستند، چه کالاهایی را دوست دارند، چه برنامه‌ای برای خرید دارند، کدام کالاها باعث وفاداری آن‌ها شده است، و…

• شناسایی و بررسی رفتار مشتری

سعی کنید رفتار مشتریان خود را بشناسید و آن را با ویژگی‌های او مطابقت دهید. اگر بتوانید این کار را انجام دهید، در زمینه بخش بندی بازار موفق‌تر عمل خواهید کرد.

• بررسی چرخه عمر مشتری

با استفاده از داده کاوی می‌توانید چرخه عمر مشتری و همچنین میزان سود به دست آمده از مشتری در هر مرحله را بررسی کنید.

• پیش‌بینی فروش

با استفاده از اطلاعات و الگوهایی که در گذشته مورد استفاده قرار گرفته و به کاربردن الگوهای جدید و ارتباط میان روندها و الگوها، می‌توانید میزان فروش خود در آینده را پیش‌بینی کنید. همچنین روند فصلی فروش را پیدا کرده و برای فروش یک محصول جدید برنامه ریزی کنید.

عملکرد داده کاوی چگونه است؟

در مورد کاربرد داده کاوی گفتیم، داده کاوی نوعی روش حل مساله بر اساس داده‌های موجود است. در ابتدای این فرایند، مشکلات کسب و کار شما پیدا می‌شود. پس از یافتن مشکلات، اطلاعات ثبت شده در سازمان یا خط تولید شما دریافت می‌شود. بر اساس اطلاعات به دست آمده، مکانیزم‌های مرتبط با کسب و کار شما مدلسازی می‌شود. سپس با استفاده از روش‌های یادگیری ماشین، راه‌حل‌هایی برای از بین بردن مشکلات سازمان در چارچوب گزارش مستند و نرم افزار در اختیار شما قرار می‌گیرد.

بر اساس مطالب گفته شده، حل مساله به کمک فرآیند داده کاوی در 6 مرحله صورت می‌گیرد که در ادامه این 6 مرحله را بررسی خواهیم کرد.

1- درک درست از کسب و کار

در این حالت کارفرما می‌داند مشکل و نقصی در کارش وجود دارد، اما قادر نیست مشکل را تشخیص دهد. بنابراین مشکل را با متخصص داده کاوی مطرح می‌کند، این نقطه شروع و گام اول برای حل مساله است.

2- بررسی و درک داده‌ها

در این مرحله متخصص داده کاوی، داده‌ها و اطلاعات کسب و کار را از کارفرما دریافت کرده و به بررسی آن‌ها می‌پردازد. او با توجه به حجم و کیفیت داده‌ها مساله مطرح شده در مرحله قبل را تعدیل می‌کند تا نتیجه داده کاوی و بررسی‌ واقع بینانه‌تر ارائه شود

3- آماده سازی داده‌ها

در این مرحله متخصص داده کاوی به آماده سازی داده‌ها شامل شناسایی و حذف داده‌های ناقص و اشتباه، یکپارچه سازی مخازن متفاوت داده در کسب و کار و… می‌پردازد.

4- مدل سازی

در مرحله چهارم، با توجه به راهکارها و روش‌های متفاوت، مدل‌های متفاوتی ساخته شده و بهترین مدل از نظر متخصص داده کاوی انتخاب می‌شود.

5- آزمایش و ارزیابی مدل

حالا مدل‌های شکل گرفته تست و ارزیابی می‌شوند و یک مدل مطلوب و متناسب با مساله مطرح شده در مرحله اول انتخاب می‌شود. بعد از این لازم است طی جلسه‌ای با کارفرما، موثر بودن مدل انتخاب شده بررسی شود.

اگر مدل انتخاب شده مناسب نباشد و به برطرف کردن مشکلات کمکی نکند، فرایند دوباره از اول تکرار می‌شود.

6- توسعه مدل نهایی

در صورتی که آزمایشات و ارزیابی‌ها مطلوب و رضایت بخش باشد، تعدادی راهکار و راه‌حل در قالب توسعه مدل نهایی ارائه می‌شود. مدل نهایی مشخص می‌کند که رفتار مجموعه در مقابل مشکلات مطرح شده باید چگونه باشد.

و در انتها…

همان طور که بیان کردیم، داده کاوی به شما کمک می‌کند تا رفتار کسب و کار خود در گذشته را کاملا بشناسید و بر این اساس آینده کاری خود را به خوبی پیش‌بینی کنید. همچنین با شفاف کردن فضای حاکم بر کسب و کار، به شما کمک می‌کند واقع بینانه و درست تصمیم بگیرید.

اکنون می‌دانیم داده کاوی چیست، چه مراحلی دارد و عملکرد آن به چه صورت است.