مفهوم داده کاوی از قرن ها پیش وجود داشته است. اولین تلاش ها برای کشف دانش از داده ها با فرمول های دستی برای مدل سازی آماری و تحلیل انجام می شد. در دهه ۱۹۳۰، آلن تورینگ ایده یک ماشین محاسباتی جهانی را معرفی کرد که می تواند محاسبات پیچیده را انجام دهد. این نشان دهنده ظهور رایانه های الکترومکانیکی بود و همراه با آن، انفجار روزافزون اطلاعات دیجیتالی که تا به امروز ادامه یافت.
داده کاوی چیست ؟
دیتا ماینینگ در واقع گامی در فرآیند کشف دانش در پایگاه دادهها (KDD) است. KDD یک فرآیند علمی برای جمعآوری، پردازش و تجزیه و تحلیل دادهها است. داده کاوی و KDD گاهی اوقات به جای هم استفاده میشوند، اما معمولاً به عنوان دو چیز متمایز دیده میشوند.
این روش میتواند به بهبود تصمیمگیری سازمانی از طریق تجزیه و تحلیل دادهها کمک کند و تکنیکهای آن را میتوان به دو دسته کلی تقسیم کرد:
- توصیفی: این تکنیکها برای توصیف مجموعه دادهی هدف استفاده میشوند. به عنوان مثال، میتوان از این تکنیکها برای شناسایی گروههای مشتریان با ویژگیهای مشترک استفاده کرد.
- پیشبینیکننده: این تکنیکها برای پیشبینی نتایج آینده استفاده میشوند. به عنوان مثال، میتوان از این تکنیکها برای پیشبینی احتمال اینکه یک مشتری یک محصول خاص را بخرد استفاده کرد.
تاریخچه دیتا ماینینگ
انسانها از هزاران سال پیش به دنبال یافتن اسرار پنهان در جهان بودهاند. این ایده، زمینهساز ظهور این شاخه در علوم کامپیوتر شد. زمانی که دادهها به عنوان یکی از ارزشمندترین داراییهای سازمانها محسوب شدند، پژوهشهای جدی برای کاویدن آنها شکل گرفت.
مفاهیم اولیه داده کاوی
پس از ظهور کامپیوترهای اولیه در دهه ۱۹۵۰، مفاهیم پایگاه داده و ذخیرهسازی دادهها به عنوان موضوع مهمی در حوزه کامپیوتر مطرح شدند. در دهه ۱۹۷۰، برنامههایی برای مدیریت پایگاه داده رابطهای طراحی شدند. این برنامهها، امکان ذخیره و سازماندهی دادهها را در قالب جداول فراهم میکردند. متخصصان کامپیوتر همچنین در این دهه، سیستمهای خبره سادهای را با چندین قاعده ارائه کردند که میتوانستند اطلاعاتی را از پایگاه دادهها استخراج کنند.
توسعه داده کاوی در دهه ۱۹۸۰
در دهه ۱۹۸۰، استفاده از سیستمهای مدیریت پایگاه داده بیش از پیش گستردهتر شد. سازمانها و شرکتها برای مشتریان خود، پایگاههای دادهای برای ذخیرهسازی حجم عظیمی از داده طراحی کردند. این پایگاههای داده، امکان استفاده از زبان SQL را برای استخراج اطلاعات فراهم میکردند.
دهه ۱۹۹۰: ظهور داده کاوی مدرن
دهه ۱۹۹۰ دورانی بود که افراد به میزان اهمیت و ارزش اصلی دادهها پی بردند. از این دوران به بعد، تمرکز سازمانها به سوی ذخیرهسازی دادهها در حجم بسیار زیاد سوق گرفت. همچنین، برای نخستین بار اصطلاح داده کاوی با مفهوم امروزی شکل گرفت.
روال داده کاوی
روال داده کاوی از جنبه پژوهشهای آماری و مفاهیم طراحی الگوریتم و شناسایی آماری الگوهای دادهها نیز ریشهای تاریخی دارد. این پژوهشها از قضیه بیز در دهه ۱۷۰۰ آغاز شد و به مباحث رگرسیون در دهه ۱۸۰۰ رسید. سپس با گسترش پژوهشها در حوزه یادگیری ماشین و شبکه عصبی، الگوریتمهای ژنتیک، درخت تصمیم و ماشین بردار پشتیبان برای حل مسائل داده کاوی ارائه شدند. پژوهشها در این زمینه همچنان ادامه دارند.
مسیر داده کاوی چیست ؟
داده کاوی فرآیند کشف الگوها و اطلاعات ارزشمند از مجموعههای دادههای بزرگ است. این فرآیند معمولاً توسط دانشمندان داده و سایر متخصصان BI ماهر انجام میشود، اما همچنین میتواند توسط تحلیلگران کسبوکار، مدیران اجرایی و کارگرانی که بهعنوان دانشمند داده شهروندی در یک سازمان کار میکنند، انجام شود.
فرآیند داده کاوی به طور کلی به شش مرحله تقسیم میشود که عبارتند از:
- درک اهداف کسب و کار
در این مرحله، هدف از انجام داده کاوی و نحوه استفاده از نتایج آن مشخص میشود که چه اطلاعاتی مورد نیاز است، چه دادههایی در دسترس هستند و این دادهها تا چه حد مناسب هستند.
- مجموعه دادهها
در این قسمت، دادههای مورد نیاز جمعآوری و آماده میشوند. این دادهها میتوانند از منابع مختلفی مانند پایگاههای داده، فایلهای متنی، سیستمهای ردیابی و غیره جمعآوری شوند. در این مرحله، باید دادهها پاکسازی شوند، اشکالات آنها برطرف شوند و به یک فرمت مناسب برای تجزیه و تحلیل تبدیل شوند.
- آماده سازی دادهها
در این مرحله، دادهها برای تجزیه و تحلیل آماده میشوند. این کار ممکن است شامل حذف دادههای تکراری، تبدیل دادههای متنی به دادههای عددی، یا استانداردسازی دادهها باشد.
- مدلسازی
در این مرحله، از الگوریتمهای یادگیری ماشین برای استخراج الگوها و روابط از دادهها استفاده میشود. این الگوریتمها میتوانند برای طبقهبندی، خوشهبندی، رگرسیون و سایر اهداف مورد استفاده قرار گیرند.
- ارزیابی
در این مرحله، مدلهای ایجاد شده ارزیابی میشوند تا مشخص شود که تا چه حد دقیق هستند. این ارزیابی ممکن است شامل مقایسه نتایج مدل با نتایج واقعی یا استفاده از شاخصهای ارزیابی مانند دقت، صحت و حساسیت باشد.
- استقرار
در این مرحله، مدلهای ارزیابی شده در محیط واقعی پیادهسازی میشوند. این کار ممکن است شامل ایجاد یک سیستم تصمیمگیری یا یک داشبورد مدیریتی باشد.
کاربردهای داده کاوی
داده کاوی کاربردهای گسترده ای در صنایع مختلف دارد، از جمله:
- بازاریابی و فروش: این روش می تواند برای شناسایی بازار هدف، پیش بینی رفتار خرید مشتریان و بهبود عملکرد کمپین های بازاریابی استفاده شود.
- تولید: داده کاوی می تواند برای بهبود کیفیت محصولات، کاهش هزینه ها و افزایش بهره وری استفاده شود.
- خدمات مالی: این روش می تواند برای شناسایی تقلب، مدیریت ریسک و ارائه محصولات و خدمات مالی سفارشی استفاده شود.
- هوش مصنوعی: همچنین برای آموزش و بهبود مدل های هوش مصنوعی استفاده می شود.
در اینجا به برخی از کاربردهای خاص آن نیز اشاره میکنیم :
تشخیص ناهنجاری: میتواند برای شناسایی دادههای غیرعادی یا خارج از محدوده انتظار، مانند تقلب یا خرابی تجهیزات، استفاده شود.
تقسیمبندی: میتواند برای تقسیم دادهها به گروههایی با ویژگیهای مشترک، مانند مشتریان با نیازها یا رفتارهای مشابه، استفاده شود.
کلاسبندی: میتواند برای طبقهبندی دادهها به گروههای از پیش تعریفشده، مانند مشتریان وفادار یا مشتریان احتمالی، استفاده شود.
ارتباط: داده کاوی میتواند برای شناسایی روابط بین متغیرها، مانند محصولاتی که مشتریان اغلب با هم خریداری میکنند، استفاده شود.
مزایا داده کاوی
- افزایش کارایی و بهرهوری: داده کاوی میتواند به سازمانها کمک کند تا کارایی و بهرهوری خود را با شناسایی الگوها و روندها در دادهها افزایش دهند. به عنوان مثال، داده کاوی میتواند برای پیشبینی تقاضا، بهبود تخصیص منابع و شناسایی فرصتهای جدید برای کاهش هزینهها استفاده شود.
- بهبود تصمیمگیری: میتواند به سازمانها کمک کند تا تصمیمگیریهای خود را با ارائه اطلاعات دقیق و مبتنی بر داده بهبود بخشند. به عنوان مثال، داده کاوی میتواند برای ارزیابی ریسک، توسعه محصولات جدید و بهبود خدمات مشتری استفاده شود.
- تعمیق درک از مشتریان: داده کاوی میتواند به سازمانها کمک کند تا مشتریان خود را بهتر درک کنند. این امر میتواند منجر به توسعه محصولات و خدماتی شود که نیازها و خواستههای مشتریان را بهتر برآورده میکنند.
- تشخیص مشکلات و فرصتها: داده کاوی میتواند به سازمانها کمک کند تا مشکلات و فرصتهای پنهان را شناسایی کنند. این امر میتواند منجر به بهبود عملکرد و افزایش سودآوری شود.
معایب داده
- هزینه: داده کاوی میتواند یک فرآیند پیچیده و پرهزینه باشد. هزینههای داده کاوی میتواند شامل هزینه جمعآوری و آمادهسازی دادهها، هزینه توسعه و اجرای الگوریتمهای داده کاوی و هزینه تفسیر نتایج باشد.
- دشواری تفسیر نتایج: نتایج داده کاوی میتواند پیچیده و دشوار برای تفسیر باشد. این امر میتواند منجر به تصمیمگیریهای اشتباه شود.
- مسائل اخلاقی: داده کاوی میتواند مسائل اخلاقی مانند حریم خصوصی و تبعیض را ایجاد کند. به عنوان مثال، داده کاوی میتواند برای نظارت بر افراد یا ایجاد الگوریتمهایی که منجر به تبعیض میشوند استفاده شود.