کاربردهای داده کاوی و روندهای آن

کاربردهای داده کاوی و روندهای آن چیست؟ در این مقاله قصد داریم درباره کاربردهای داده کاوی و روندهای آن توضیحاتی بدهیم. با ما همراه باشید.

نوشتار اصلی: داده کاوی چیست؟

داده کاوی امروزه روز به شکلی گسترده در زمینه‌های مختلف استفاده می‌شود. امروزه تعدادی از سیستم‌های داده کاوی در امور تجاری موجود است و چالش‌های زیادی نیز در این زمینه وجود دارد. در این آموزش به کاربردها و روند داده کاوی می‌پردازیم.

کاربردهای داده کاوی

فهرستی از امور و مشاغلی که به داده کاوی به شکلی مربوط می‌شوند عبارتند از:

۱. تجزیه‌وتحلیل داده‌های مالی

۲. دیجیتال مارکتینگ

۳. صنعت مخابرات

۴. تجزیه‌وتحلیل داده‌های بیولوژیکی

۵. سایر کاربردهای علمی

۶. تشخیص نفوذ

تجزیه‌وتحلیل داده‌های مالی

داده‌های مالی در بانکداری و سایر امور مالی به طور کلی قابل اعتماد و با کیفیت هستند که تجزیه و تحلیل سیستماتیک داده‌ها و داده کاوی را تسهیل می‌کنند. برخی از موارد معمول به شرح زیر است:

۱. طراحی و ساخت انبارهای داده برای تجزیه‌وتحلیل داده‌های چند بعدی و داده کاوی.

۲. پیش‌بینی بازپرداخت وام و تجزیه‌وتحلیل خط مشی اعتبار مشتری.

۳. طبقه‌بندی و گروه‌بندی مشتریان برای بازاریابی هدفمند.

۴. کشف پولشویی و سایر جرایم مالی.

دیجیتال مارکتینگ

داده کاوی کاربرد بسیار خوبی در بازاریابی دیجیتال دارد زیرا حجم زیادی از داده‌ها را در مورد فروش، تاریخچه خرید مشتری، حمل‌ونقل کالا، مصرف و خدمات جمع‌آوری می‌کند. طبیعی است که حجم داده‌های جمع‌آوری شده به دلیل افزایش سهولت، در دسترس بودن و استفاده هر چه بیشتر از وب به سرعت در حال افزایش است.

داده کاوی در دیجیتال مارکتینگ به شناسایی الگوها و تمایلات خرید مشتری کمک می‌کند که این امر منجر به کیفیت بهتر خدمات مشتری و وفاداری و رضایت مشتری می‌شود. در اینجا فهرستی از نمونه‌های کاربردی داده کاوی در صنعت خرده‌فروشی آمده است:

۱. طراحی و ساخت انبارهای داده بر اساس مزیت‌ها و ظرفیت‌های داده کاوی.

۲. تجزیه‌وتحلیل چند بعدی فروش، مشتریان، محصولات، زمان و منطقه.

۳. تجزیه‌وتحلیل اثربخشی کمپین‌های فروش، تبلیغات و بازاریابی.

۴. وفاداری مشتریان.

۵. توصیه و پیشنهاد محصولات.

بیشتر بخوانید: دوره آموزش رایگان دیجیتال مارکتینگ + برنامه آموزشی

صنعت مخابرات

امروزه صنعت مخابرات یکی از نوظهورترین صنایع ارائه دهنده خدمات مختلف از جمله فکس، پیجر، تلفن همراه، پست اینترنتی، تصاویر، ایمیل، انتقال داده‌های تحت وب و … می‌باشد. با توجه به توسعه فناوری‌های جدید کامپیوتری و ارتباطی، صنعت ارتباطات از راه دور نیز در حال رونق است. به همین دلیل است که داده کاوی برای کمک به کسب‌وکار و درک آن بسیار مهم شده است.

این مطلب را نیز حتما بخوانید:  طرح توجیهی چیست؟ عوامل مهم در نوشتن طرح توجیهی

داده کاوی در صنعت مخابرات به شناسایی الگوهای مخابراتی، شناسایی فعالیت‌های تقلبی، استفاده بهتر از منابع و بهبود کیفیت خدمات کمک می‌کند. در اینجا لیستی از نمونه‌هایی آورده شده است که داده کاوی خدمات مخابراتی را بهبود می بخشند:

۱. تجزیه‌وتحلیل چند بعدی داده‌های مخابراتی.

۲. کشف تقلب و تجزیه‌وتحلیل مدل‌های تقلبی

۳. شناسایی الگوهای غیر معمول

۴. ارتباط چند بعدی و تحلیل الگوهای متوالی.

۵. خدمات مخابرات سیار.

۶. استفاده از ابزار تجسم در تجزیه‌وتحلیل داده‌های مخابراتی.

تجزیه و تحلیل داده‌های بیولوژیکی

در دوران اخیر، شاهد رشد خارق‌العاده‌ای در زمینه زیست‌شناسی مانند ژنومیکس، پروتئومیکس، ژنومیکس عملکردی و تحقیقات زیست‌پزشکی بوده‌ایم. داده کاوی زیستی بخش بسیار مهمی از بیوانفورماتیک است. در زیر جنبه‌هایی وجود دارد که داده کاوی به تجزیه‌وتحلیل داده ‌های بیولوژیکی کمک می‌کند:

۱. ادغام معنایی پایگاه‌های داده ژنومی و پروتئومی توزیع شده ناهمگن.

۲. هم‌ترازی، نمایه‌سازی، جستجوی شباهت و تحلیل مقایسه‌ای توالی‌های نوکلئوتیدی متعدد.

۳. کشف مدل‌های ساختاری و تجزیه‌وتحلیل شبکه‌های ژنتیکی و مسیرهای پروتئینی.

۴. ارتباط و تحلیل مسیر.

۵. ابزارهای تجسم در تجزیه‌وتحلیل داده‌های ژنتیکی.

سایر کاربردهای علمی

کاربردهایی که در بالا توضیح داده شد معمولا با مجموعه داده‌های نسبتاً کوچک و همگنی سروکار دارند. در این کاربردها تکنیک‌های آماری مناسب است. اما حجم عظیمی از داده‌ها در زمینه‌های علمی دیگر مانند علوم زمین، نجوم و غیره جمع‌آوری شده است.

این حجم زیاد از مجموعه داده‌ها به دلیل شبیه‌سازی عددی سریع در زمینه‌های مختلف مانند مدل‌سازی آب و هوا و اکوسیستم، مهندسی شیمی، دینامیک سیالات و غیره تولید می‌شود. در زیر کاربردهای داده کاوی در زمینه کاربردهای علمی آورده شده است:

۱. انبارهای داده و پیش‌پردازش داده‌ها.

۲. استخراج مبتنی بر نمودار.

۳. تجسم و دانش خاص حوزه.

بیشتر بخوانید: پیش پردازش داده ها در داده کاوی چیست؟

تشخیص نفوذ

نفوذ به هر نوع عملی اطلاق می‌شود که یکپارچگی، محرمانه بودن یا در دسترس بودن منابع شبکه را تهدید کند. در دنیای اتصالات وب، امنیت به موضوعی بحرانی تبدیل شده است. با افزایش استفاده از اینترنت و در دسترس بودن ابزارها و ترفندهای نفوذ و حمله به شبکه، تشخیص نفوذ را به یکی از اجزای حیاتی مدیریت شبکه تبدیل کرد. در اینجا لیستی از محدوده‌هایی را آورده‌ایم که فناوری داده کاوی ممکن است برای تشخیص نفوذ در آن‌ها اعمال شود:

این مطلب را نیز حتما بخوانید:  انواع داده چیست؟

۱. توسعه الگوریتم داده کاوی برای تشخیص نفوذ.

۲. تجزیه‌وتحلیل ارتباط و همبستگی، تجمیع برای کمک به انتخاب و ایجاد ویژگی‌های متمایز.

۳. تجزیه و تحلیل داده‌های جریان.

۴. داده کاوی توزیع‌شده

۵. ابزارهای بصری و پرس‌وجو

۶. محصولات سیستم داده کاوی

بسیاری از محصولات در زمینه سیستم‌های داده کاوی و نیز کاربردهای داده کاوی خاص دامنه وجود دارد. سیستم‌ها و برنامه‌های کاربردی داده کاوی جدید به سیستم‌های قبلی اضافه می‌شوند. هم‌چنین تلاش‌هایی برای استانداردسازی زبان‌های داده کاوی در حال انجام است.

انتخاب سیستم داده کاوی

انتخاب یک سیستم داده کاوی به ویژگی‌های زیر بستگی دارد:

انواع داده: سیستم داده کاوی ممکن است متن قالب‌بندی شده، داده‌های مبتنی بر رکورد و داده‌های رابطه‌ای را مدیریت کند. داده‌ها هم‌چنین می‌توانند در متن ASCII، داده‌های پایگاه داده رابطه‌ای یا داده‌های انبار داده باشند. بنابراین، ما باید بررسی کنیم که سیستم داده کاوی دقیقاً چه فرمت داده را می‌تواند پشتیبانی کند.

مسائل سیستم: ما بایستی سازگاری یک سیستم داده کاوی با سیستم عامل‌های مختلف را در نظر بگیریم. یک سیستم داده کاوی ممکن است فقط بر روی یک سیستم عامل یا چند سیستم عامل اجرا شود.

هم‌چنین سیستم‌های داده کاوی وجود دارند که رابط‌های کاربری مبتنی بر وب را ارائه می‌دهند و به داده‌های XML اجازه ورود می‌دهند.

منابع داده: منابع داده به فرمت‌های داده‌ای اطلاق می‌شود که سیستم داده کاوی از آن‌ها پشتیبانی می‌کند. برخی از سیستم‌های داده کاوی ممکن است فقط بر روی فایل‌های متنی ASCII کار کنند در حالی که برخی دیگر بر روی چندین منبع رابطه‌ای هم بتوانند. سیستم داده کاوی نیز باید از اتصالات ODBC یا OLE DB برای اتصالات ODBC پشتیبانی کند.

توابع و روش‌های داده کاوی: برخی از سیستم‌های داده کاوی وجود دارند که تنها یک تابع داده کاوی مانند طبقه‌بندی را ارائه می‌دهند. در حالی که برخی عملکردهای داده کاوی متعدد مانند توصیف مفهوم، تجزیه‌وتحلیل OLAP مبتنی بر کشف، کاوش ارتباط، تجزیه‌وتحلیل پیوند، تجزیه‌وتحلیل آماری، و نیز طبقه‌بندی را ارائه می‌دهند. هم‌چنین پیش‌بینی، خوشه‌بندی، تجزیه و تحلیل پرت، جستجوی شباهت و غیره.

بیشتر بخوانید: انواع روشهای داده کاوی چیست؟

هم‌چنین بخوانید: الگوریتم های دسته بندی داده کاوی چیست؟

این مطلب را نیز حتما بخوانید:  داده کاوی چیست؟

جفت‌کردن داده کاوی با پایگاه‌های داده یا سیستم‌های انبار داده: سیستم‌های داده کاوی باید با یک پایگاه داده یا یک سیستم انبار داده همراه شوند. اجزای جفت‌شده در یک محیط پردازش اطلاعات یکپارچه‌سازی می‌شوند. در اینجا انواع کوپلینگ (جفت‌سازی) ذکر شده در زیر آمده است:

۱. بدون کوپلینگ

۲. کوپلینگ سست

۳. کوپلینگ نیمه‌محکم

۴. کوپلینگ محکم

بیشتر بخوانید: پایگاه داده چیست؟ ، انبار داده چیست؟

مقیاس‌پذیری: دو مسئله مقیاس‌پذیری در داده کاوی وجود دارد:

۱. مقیاس‌پذیری ردیفی یا افقی (اندازه پایگاه داده): یک سیستم داده کاوی به عنوان ردیف مقیاس‌پذیر در نظر گرفته می‌شود که تعداد یا ردیف‌های پرس‌وجو 10 بار بزرگ شوند. اجرای یک پرس‌وجو بیش از 10 بار طول نمی‌کشد.

۲. مقیاس‌پذیری ستونی یا عمودی: یک سیستم داده کاوی به عنوان ستون مقیاس‌پذیر در نظر گرفته می‌شود اگر زمان اجرای پرس‌وجو برای کاوش داده، به صورت خطی و با تعداد ستون‌ها افزایش یابد.

ابزارهای تجسم: تجسم در داده کاوی را می‌توان به صورت زیر دسته‌بندی کرد:

۱. تجسم داده‌ها

۲. تجسم نتایج داده کاوی‌

۳. تجسم فرآیند داده کاوی.

۴. داده کاوی بصری

بیشتر بخوانید: تجسم داده چیست؟

زبان جستجوی داده کاوی و رابط کاربری گرافیکی: شامل رابط کاربری گرافیکی با استفاده آسان برای پشتیبانی داده کاوی تعاملی و با هدایت کاربر است. برخلاف سیستم‌های پایگاه داده رابطه‌ای، سیستم‌های داده کاوی از زبان پرس‌وجوی داده کاوی اساسی استفاده نمی‌کنند.

بیشتر بخوانید: انواع پایگاه داده چیست؟

روند در داده کاوی

مفاهیم داده کاوی هنوز در حال تکامل هستند و آخرین روندهایی که در این زمینه مشاهده می‌کنیم عبارتند از:

۱. کاوش برنامه.

۲. روش‌های داده کاوی مقیاس‌پذیر و تعاملی.

۳. ادغام داده کاوی با سیستم‌های پایگاه داده، سیستم‌های انبار داده و سیستم‌های پایگاه داده وب.

۴. استانداردسازی زبان پرس‌وجو داده کاوی.

۵. کاوش داده‌های بصری.

۶. روش‌های جدید برای استخراج انواع داده‌های پیچیده.

۷. کاوش داده‌های بیولوژیکی.

۸. داده کاوی و مهندسی نرم‌افزار.

۹. وب کاوی.

۱۰. داده کاوی توزیع شده.

۱۱. داده کاوی بلادرنگ (Real-time).

۱۲. داده کاوی چند پایگاه داده.

۱۳. حریم خصوصی و امنیت اطلاعات در داده کاوی.

در این مقاله آموزشی درباره کاربردهای داده کاوی و روندهای آن صحبت کردیم. به این امید که مورد توجه و استفاده شما قرار گرفته باشد. با تشکر از همراهی شما.

منابع استفاده شده

۱. شناخت کاربردهای داده کاوی – ترجمه از انگلیسی

سهراب محمدی

مهندس سهراب محمدی هستم، دانش آموخته کامپیوتر از دانشگاه خوارزمی تهران؛ رتبه ۹۲۸ کنکور سراسری؛ متخصص ماشین لرنینگ و علم داده؛ انجام دهنده پروژه های صنعتی دانشگاهی معتبر ؛ و سابقه فعالیت به عنوان مسئول آنالیز دیتا و تنظیم الگوریتم دارم.

مطالب مرتبط
ثبات و خطی بودن در سیستم های اندازه گیری 1 دقیقه

ثبات و خطی بودن در سیستم های اندازه گیری

سهراب محمدی

ثبات و خطی بودن در سیستم های اندازه گیری چیست؟ در این مقاله برآنیم که توضیحی اجمالی در خصوص این موارد بدهیم. با ما همراه باشید. بیشتر بخوانید: انواع روشهای داده کاوی چیست؟ ، مقیاس های اندازه گیری چیست؟ دانستن پایداری یک سیستم اندازه‌گیری، برای افرادی که در مدیریت سیستم اندازه‌گیری نقش دارند، مایه دلگرمی […]

1 دقیقه

انواع شرکت ها در ایران

گروه تجاری و کارآفرینی پرداس

انواع شرکت ها در ایران کدامند؟ هر کدام چه ویژگی‌ها و چه کارآیی‌های دارند؟ در این آموزش قصد داریم به این موارد بپردازیم. انواع فعالیت اقتصادی ایجاد شرکت برای انجام فعالیت اقتصادی صورت می‌گیرد. چند نوع فعالیت وجود دارد: فعالیت تجاری تولید و عرضه این نوع فعالیت به قصد تولید و فروش کالا یا محصول […]

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

سبد خرید
Subtotal 0 تومان