داده کاوی چیست؟

داده کاوی چیست؟ در این دوره آموزشی سعی داریم داده کاوی را معرفی و تمامی تعاریف، مراحل فرآیندها و کاربردهای آن را توضیح دهیم. با ما همراه باشید.

مقدمه

داده کاوی فرآیند مرتب‌سازی مجموعه‌های بزرگ داده برای شناسایی الگوها و روابطی است که می‌تواند به حل مشکلات تجاری از طریق تجزیه‌وتحلیل داده‌ها کمک کند.

تکنیک‌ها و ابزارهای داده کاوی به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا روندهای آینده را پیش‌بینی کنند و تصمیمات تجاری خود را آگاهانه‌تر بگیرند.

داده کاوی بخش کلیدی تجزیه و تحلیل داده‌ها به عنوان یک کل و یکی از رشته‌های اساسی علم داده است که از تکنیک‌های تحلیلی پیشرفته برای یافتن اطلاعات مفید و الگوهای قابل فهم در مجموعه داده‌ها استفاده می‌کند. در یک سطح جزئی‌تر، داده کاوی گامی در فرآیند کشف دانش در پایگاه‌های داده (KDD)، یک روش علم داده برای جمع آوری، پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌ها است. داده‌کاوی و KDD گاهی اوقات به جای هم نامیده می‌شوند، اما اغلب به عنوان موضوعات جداگانه‌ای در نظر گرفته می‌شوند.

بیشتر بخوانید: مدیریت دانش چیست؟

چرا داده کاوی مهم است؟

داده کاوی بخش مهمی از ابتکارات تحلیلی موفق در سازمان‌ها است. اطلاعاتی که تولید می‌کند را می‌توان در هوش تجاری (BI) و برنامه‌های تحلیلی پیشرفته که شامل تجزیه و تحلیل داده‌های تاریخی می‌شود، و هم‌چنین برنامه‌های تحلیلی بلادرنگ که داده‌ها را در طول زمان به‌طور پیوسته بررسی می‌کنند، هنگام ایجاد یا جمع‌آوری، مورد استفاده قرار داد.

داده کاوی موثر به جنبه‌های مختلف برنامه‌ریزی استراتژی کسب و کار و مدیریت عملیات کمک می‌کند. این موضوعات شامل کارکردهای مواجهه با مشتری مانند بازاریابی، تبلیغات، فروش و پشتیبانی مشتری، و همچنین تولید، مدیریت زنجیره تامین، امور مالی و منابع انسانی است.

داده کاوی هم‌چنین از کشف تقلب، مدیریت ریسک، برنامه‌ریزی امنیت سایبری و بسیاری موارد دارای استفاده حیاتی دیگر نیز پشتیبانی می‌کند. هم‌چنین نقش مهمی در مراقبت‌های بهداشتی، دولتی، تحقیقات علمی، ریاضی، ورزش و غیره ایفا می‌کند.

منابع داده چیست؟

منابع داده می‌تواند شامل پایگاه‌های داده، انبارهای داده، وب و سایر مخازن اطلاعات یا داده‌هایی باشد که به صورت پویا در سیستم پخش می‌شوند.

چرا کسب و کارها به داده کاوی نیاز دارند؟

با ظهور داده‌ بزرگ، داده کاوی گسترده‌تر شده است. داده بزرگ یا کلان داده مجموعه‌های بسیار بزرگی از داده‌ها هستند که می‌توان آن‌ها را توسط رایانه تجزیه و تحلیل کرد تا الگوها، توالی‌ها، تداعی‌ها و روندهای خاصی را که برای انسان قابل درک است آشکار کند. داده بزرگ حاوی اطلاعات دقیق در مورد انواع و محتویات مختلف است.

بنابراین، با این مقدار داده، تجزیه و تحلیل آماری به سادگی ساده با کارهای دستی کارساز نخواهد بود. این نیاز با فرآیند داده کاوی برآورده می‌شود. این کار منجر به حرکت از آمار داده‌های ساده به الگوریتم‌های داده کاوی پیچیده می‌گردد.

فرآیند داده کاوی اطلاعات مربوطه را از داده‌های خام مانند تراکنش‌ها، عکس‌ها، ویدیوها، فایل‌های فلت (Flat files) استخراج می‌کند و به‌طور خودکار اطلاعات را پردازش می‌کند تا گزارش‌های مفیدی برای کسب‌وکارها ایجاد کند.

بنابراین، فرآیند داده کاوی برای کسب و کارها برای تصمیم گیری بهتر از طریق کشف الگوها و روندها در داده‌ها، خلاصه کردن آن‌ها و فهم بینش‌های مرتبط بسیار مهم است.

استخراج داده‌ها به عنوان یک فرآیند، به
هر مشکل تجاری به شکل داده‌های خام نگاه می‌کند تا بتواند مدل‌سازی کند. با این مدل‌سازی، می‌توان اطلاعات را توصیف کرد و گزارش‌ها را برای استفاده کسب‌وکار ارائه نمود.

به‌روزرسانی پایگاه‌های داده و تکرار فرآیند داده کاوی

ساختن یک مدل از منابع داده و قالب‌های داده، یک فرآیند مکرر است، زیرا داده‌های خام از منابع مختلف و به اشکال مختلف در دسترس هستند.

داده‌ها روز به روز در حال افزایش هستند، بنابراین وقتی یک منبع داده جدید پیدا می‌شود، می تواند نتایج کلی حاصل از فرآیندهای پیشین داده کاوی را تغییر دهد.

سرفصل‌های دوره

انواع داده چیست؟

فرآیند داده کاوی

انواع روشهای داده کاوی چیست؟

مقیاس های اندازه گیری چیست؟

تفاوت داده های سخت و نرم چیست؟

تفاوت بین داده ها و اطلاعات

فراداده چیست و چرا به اندازه خود داده اهمیت دارد؟

داده بزرگ چیست؟

منابع

۱. تعریف داده کاوی – ترجمه از انگلیسی

۲. تعریف داده کاوی – ترجمه از انگلیسی