از داده کاوی تا کشف دانش از پایگاه داده‌ها

در طول دهه گذشته، انفجاری در حجم اطلاعات و داده‌های ذخیره‌شده به‌صورت الکترونیکی رخ داده است. این انفجار نیاز مبرم‌ به سیستم‌هایی ایجاد کرده است که بتوانند انبوه اطلاعات را به دانش مفید تبدیل کنند. حوزه‌های داده کاوی و کشف دانش از پایگاه داده‌ها یا Knowledge Discovery in Databases (KDD) در پاسخ به این نیاز پدید آمده‌اند. این تکنیک‌ها از یادگیری ماشین، تشخیص الگو، آمار و اطلاعات پایگاه داده‌ها برای تجزیه‌وتحلیل و استخراج الگو استفاده می‌کنند؛ سپس از این الگوها و قوانین می‌توان برای تصمیم‌گیری در زمینه‌های مختلف استفاده کرد. در این مطلب، با فرایند داده کاوی و KDD آشنا می‌شویم.

چرا به KDD نیاز داریم؟

اندازه پایگاه داده‌ها به دو صورت افزایش می‌یابد. افزایش تعداد سطرها و افزایش تعداد ستون یا ویژگی‌ها. با رشد حجم داده‌ها، تجزیه‌و‌تحلیل دستی در بسیاری از حوزه‌ها کاملاً ناممکن می‌شد؛ درنتیجه، ما به نسل جدیدی از نظریه‌ها و ابزارهای محاسباتی برای استخراج اطلاعات مفید (دانش) از حجم به‌سرعت در حال رشد داده‌ها نیاز داشتیم.

کاربردهای داده کاوی در دنیای واقعی

ازجمله کاربردهای اولیه داده کاوی طبقه‌بندی اجرام آسمانی در حوزه نجوم بود. در بازاریابی به‌کمک داده کاوی توانستند مشتریان را به گروه‌های مختلف تقسیم و رفتارشان را تجزیه‌وتحلیل کنند. به‌علاوه، به‌کمک داده کاوی می‌توان سیستم‌های تحلیل سبد خرید مشتری راه‌اندازی کرد.

تحلیل سبد خرید مشتری به‌این معناست که اگر مشتری X را خریداری می‌کند، احتمالاً Y و Z را نیز می‌خرد.

در حوزه مالی و تشخیص پول‌شویی به‌کمک داده کاوی می‌توان بر میلیون‌ها حساب بانکی نظارت کرد و کلاهبرداری را تشخیص داد.

داده کاوی و کشف دانش از پایگاه داده

دانش محصول نهایی یک کشف مبتنی بر داده است. KDD به فرایند کلی کشف دانش مفید از داده‌ها اشاره می‌کند و داده کاوی مرحله خاصی از این فرایند است.

داده کاوی استفاده از الگوریتم‌های خاص برای استخراج الگو از داده‌هاست. مراحل دیگر در فرایند KDD برای اطمینان از اینکه دانش مفید از داده‌ها حاصل می‌شود ضروری است. استفاده کورکورانه از روش‌های داده کاوی می‌تواند یک فعالیت خطرناک باشد که به کشف الگوهای بی‌معنی و نامعتبر بینجامد.

هدف نهایی KDD ارائه ابزارهایی برای خودکارسازی کل فرایند تجزیه‌وتحلیل داده و استخراج دانش سطح بالا (نزدیک به درک انسان) از داده‌های سطح پایین در زمینه Big Data است. KDD بر فرایندهای نحوه ذخیره و دسترسی داده‌ها، مقیاس‌پذیری و استحکام الگوریتم‌های مدل‌سازی تمرکز می‌کند.

فرایند و مراحل KDD

فرایند KDD یک رویکرد تعاملی و تکراری (Interactive and Iterative) است، شامل چندین مرحله و تصمیم‌های ناظر انسانی. KDD با درک حوزه کاربرد و تعریف هدف از دیدگاه مشتری یا بسته به نیاز شروع می‌شود. مراحل بعدی ایجاد مجموعه داده، پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها، انتخاب روش‌ داده کاوی، انتخاب مدل، تفسیر الگوهای استخراج‌شده و درنهایت به‌کارگیری دانش کشف‌شده را شامل است.

درحالی‌که داده کاوی بیشترین توجه را به خود جلب کرده است، باید گفت که همه مراحل به یک اندازه برای نتیجه‌بخش‌بودن KDD مهم هستند.

مرحله داده کاوی در KDD

در مرحله داده‌کاوی در فرایند KDD ما به دنبال الگوهای مفید در داده‌ها می‌گردیم. درواقع، ما سعی می‌کنیم اطلاعات مخفی و مهم در داده‌ها را شناسایی و مناسب با درک انسان ارائه کنیم.

در این مرحله اهداف به دو دسته اصلی تقسیم می‌شوند: تأیید و کشف (Verification and Discovery).

در تأیید سیستم محدود به تأیید فرضیه‌های کاربر است، درحالی‌که در کشف سیستم به‌صورت خودکار الگوهای جدیدی را کشف می‌کند.

روش‌های داده کاوی

در مفهوم عملی داده کاوی دو هدف اصلی به‌نام‌های پیش‌بینی و توصیف (Prediction and Description) وجود دارد. پیش‌بینی به‌این معناست که از برخی از متغیرها یا فیلدهای موجود در پایگاه داده برای پیش‌بینی مقادیر آینده استفاده می‌شود. همچنین، توصیف به تجزیه‌وتحلیل الگوهای تفسیرپذیر در داده‌ها تمرکز می‌کند. این دو هدف می‌توانند با استفاده از روش‌های متعددی در داده‌کاوی به دست آیند.

از تکنیک و روش‌های داده کاوی برای رسیدن به اهداف می‌توان به دسته‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی، خلاصه سازی، مدل‌سازی وابستگی، و تشخیص تغییر و انحراف اشاره کرد. هر یک از این روش‌ها وظایف خاصی در تحلیل و بهره‌برداری از داده‌ها را انجام می‌دهند و به ما در کشف اطلاعات مهم پنهان‌شده در داده‌ها کمک می‌کنند.

اجزای الگوریتم‌های داده کاوی

الگوریتم‌های داده‌کاوی سه مؤلفه اصلی را دربرمی‌گیرند: نمایش مدل، ارزیابی مدل و جست‌وجو. نمایش مدل توصیف الگوهاست. ارزیابی مدل به اندازه‌گیری کیفیت مدل براساس معیارهای مختلف می‌پردازد. جست‌وجو به پیداکردن پارامترها و مدل مناسب برای بهینه‌سازی معیارهای ارزیابی مدل می‌پردازد.

پیشنهاد می‌کنیم درباره معرفی درخت تصمیم یا Decision Tree و همینطور الگوریتم K نزدیک ترین همسایه (K-Nearest Neighbors) هم مطالعه کنید.

چالش‌های KDD

در دنیای امروزی که بر پایه داده‌ها استوار است، KDD با چندین چالش شامل مدیریت پایگاه‌های داده بزرگ، مدیریت ابعاد (Features) زیاد، رفع مشکل Overfitting، مدیریت داده‌های ناقص و با نویز، مدیریت روابط پیچیده بین فیلدها، اطمینان از قابلیت درک الگوها، تسهیل تعامل کاربر و ادغام با دیگر سیستم‌هاست. این برای رفع این چالش‌ها به طی کردن تکامل بیشتر در زمینه داده کاوی و کشف دانش از پایگاه داده‌ها نیاز داریم.

کلام آخر

در این مطلب به دنیای جذاب داده کاوی و کشف دانش در پایگاه‌های داده نگاهی انداختیم. ما با یادگیری فرایند KDD، اهمیت آن در تبدیل داده به دانش قابل استفاده را درک کردیم. این فرایند سیستماتیک و چالش‌برانگیز داده‌های خام را به اطلاعاتی ارزشمند تبدیل می‌کند.

پرسش‌های متداول

چرا فرآیند KDD (کشف دانش در پایگاه‌های داده) برای تبدیل اطلاعات به دانش مهم است؟

KDD به ما کمک می‌کند تا از حجم عظیم داده‌ها دانش قابل استفاده و ارزشمند استخراج کنیم. با توجه به رشد روزافزون داده‌های دیجیتال، KDD ابزاری ضروری برای فهم و بهره‌برداری موثر از این داده‌هاست.

کاربردهای عملی داده کاوی (Data Mining) در کدام زمینه‌ها قابل مشاهده است؟

داده کاوی در زمینه‌های متنوعی مانند بازاریابی، مدیریت مشتری، تشخیص پولشویی در مالی و حتی در نجوم برای طبقه‌بندی اجرام آسمانی کاربرد دارد.

چه تفاوت‌هایی میان اهداف پیش‌بینی (Prediction) و توصیف (Description) در داده کاوی وجود دارد؟

هدف پیش‌بینی، استفاده از داده‌های موجود برای پیش‌بینی مقادیر آینده است، درحالی‌که توصیف بر تجزیه‌وتحلیل الگوهای قابل فهم در داده‌ها تمرکز می‌کند.

چه چالش‌هایی در مسیر KDD وجود دارد و چگونه می‌توان آن‌ها را مدیریت کرد؟

چالش‌هایی مانند مدیریت داده‌های بزرگ، مقابله با Overfitting، و اطمینان از قابلیت درک الگوها وجود دارد. تکامل فناوری‌های داده کاوی و بهبود فرایندهای KDD می‌تواند در مدیریت این چالش‌ها کمک کننده باشد.

در فرآیند KDD چه نقشی برای مرحله داده کاوی (Data Mining) قائل هستیم؟

داده کاوی مرحله‌ای کلیدی در KDD است که شامل استفاده از الگوریتم‌های خاص برای شناسایی الگوهای مفید و معنادار در داده‌هاست. این مرحله به تأیید یا کشف اطلاعات جدید در داده‌ها می‌پردازد.

یادگیری تحلیل داده را از امروز شروع کنید!

دنیای داده‌ها جذاب است و دانستن علم داده، توانایی تحلیل داده‌، یا بازاریابی مبتنی بر داده، شما را برای فرصت‌های شغلی بسیاری مناسب می‌کند. فارغ از رشته‌ و پیش‌زمینه‌، می‌توانید حالا شروع کنید و از سطح مقدماتی تا پیشرفته بیاموزید.

اگر دوست دارید به این حوزه وارد شوید، پیشنهاد می‌کنیم با کلیک روی این لینک قدم اول را همین حالا بردارید:

دوره جامع دیتا ساینس و ماشین لرنینگ