داده کاوی (Data Mining) چیست و چه مراحلی دارد؟

داده کاوی (Data Mining) که به‌عنوان کشف دانش در داده (KDD) نیز شناخته می‌شود فرایند کشف الگوها و دیگر اطلاعات ارزشمند از مجموعه‌ی داده‌های بزرگ است. با توجه به پیشرفت تکنولوژی انبار داده‌ (Data Warehousing) و رشد کلان‌داده (Big Data)، استفاده از تکنیک‌های داده کاوی در چند دهه‌ی گذشته به‌سرعت شتاب گرفته است و با تبدیل داده‌های خام به دانش مفید به شرکت‌ها کمک چشمگیری می‌کند.

مقدمه

ما در دنیایی غنی از اطلاعات و داده‌محور زندگی می‌کنیم. دانستن اینکه در حال حاضر امکان کسب دانش درباره‌ی موضوعات مختلف به‌راحتی برای‌مان در دسترس است ممکن است خیال‌مان را راحت کند، اما این حجم زیاد داده چالش‌هایی را نیز به همراه دارد. هر چه اطلاعات بیشتری در دسترس باشد، مدت‌زمان بیشتری برای یافتن بینش مفید موردنیاز خود لازم داریم. برای به‌دست‌آوردن بینش از این حجم از داده به تکنیکی نیاز داریم که امروزه آن را داده‌کاوی (Data Mining) می‌نامیم. در این مطلب با هم خواهیم دید که داده کاوی چیست، چه مراحلی برای اجرای آن انجام می‌شود و با فواید و کاربردهای آن نیز آشنا خواهیم شد.

اما قبل از بررسی داده کاوی، بهتر است بدانیم، داده یا دیتا (Data) چیست.

دیتا یا داده چیست؟

از زمان اختراع رایانه‌ها، مردم از واژه داده (Data) برای اشاره به اطلاعات رایانه‌ای استفاده می‌کردند و این اطلاعات یا منتقل می‌شد یا ذخیره می‌شد. اما این تنها تعریف داده نیست. انواع دیگری از داده‌ها نیز وجود دارد. بنابراین، سؤالی که مطرح می‌شود این است که داده چیست؟ داده‌ها می‌توانند متون یا اعدادی باشند که روی کاغذ نوشته شده‌اند، یا می‌توانند بایت‌ها و بیت‌ها در حافظه دستگاه‌های الکترونیکی باشند، یا حتی می‌توانند حقایقی باشند که در ذهن فرد ذخیره می‌شوند. به طور کلی، داده‌ها انواع مختلفی از اطلاعات هستند که معمولاً به روشی خاص قالب‌بندی می‌شوند.

داده به مجموعه‌ای از حقایق، ارقام یا اطلاعاتی اطلاق می‌شود که می‌توان آن‌ها را تحلیل و تفسیر کرد و برای نتیجه‌گیری یا تصمیم گیری استفاده کرد. داده می تواند به صورت متن، اعداد، تصاویر، صدا یا ویدئو باشد. داده ها معمولاً در مجموعه داده‌هایی سازماندهی می شوند که می توانند ساختاریافته، نیمه ساختاریافته یا بدون ساختار باشند. داده های ساختاریافته بسیار سازماندهی شده هستند و اغلب در پایگاه‌های داده ذخیره می شوند، در حالی که داده های بدون ساختار معمولاً به روش خاصی سازماندهی نمی شوند و ممکن است در فایل ها، اسناد یا فرمت های دیگر ذخیره شوند. داده ها بخش اساسی محاسبات مدرن هستند و در بسیاری از برنامه ها از جمله تجزیه و تحلیل داده ها، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی استفاده می شوند.

در حوزه داده کاوی، داده به هر اطلاعاتی که قابل تجزیه و تحلیل باشد، اشاره دارد، مانند جمعیت شناسی مشتری، ارقام فروش، ترافیک وب سایت، تعاملات رسانه های اجتماعی و غیره. این داده ها معمولاً در پایگاه های داده، انبارهای داده یا سایر سیستم های ذخیره سازی داده در مقیاس بزرگ ذخیره می شوند.

درحال حاضر که با فوران آتش‌فشانی از انواع داده‌های مختلف مواجه هستیم، به این نکته رسیدیم که لازم است از این حجم عظیم از داده مفید‌تر استفاده کنیم. به همین دلیل تکنیک‌ها و رشته‌های مطالعاتی برای کار با داده‌ها معرفی و به طرز فوق‌العاده‌ای مورد توجه قرار گرفت. از این رشته‌ها می‌توان به دیتاساینس و داده‌کاوی (Data Mining)  اشاره کرد.

ما از علم داده و داده‌کاوی استفاده می‌کنیم تا کار با داده‌ها را آسان‌تر کنیم. علم داده (Data Science) به عنوان حوزه‌ای تعریف می‌شود که دانش ریاضیات، مهارت‌های برنامه‌نویسی، تخصص حوزه، روش‌های علمی، الگوریتم‌ها، فرآیندها و سیستم‌ها را با هم ترکیب می‌کند تا دانش و بینش عملی را از داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار استخراج کند، سپس دانش جمع‌آوری شده از آن داده‌ها را در طیف گسترده ای از کاربردها و دامنه ها به کار گیرد.

حال این دانش و اطلاعاتی که لازم است از داده‌ها استخراج کنیم چیست؟ در ادامه به تعریف اطلاعات می‌پردازیم.

اطلاعات چیست؟

اطلاعات به عنوان داده‌های طبقه‌بندی‌شده یا سازماندهی شده تعریف می‌شود که برای کاربر دارای ارزش معناداری است. اطلاعات همچنین داده‌های پردازش شده‌ای است که برای تصمیم گیری و اقدام استفاده می‌شود. داده‌های پردازش‌شده باید معیارهای زیر را داشته باشند تا بتوانند در تصمیم‌گیری کاربرد مهمی داشته باشند: اطلاعات باید دقیق باشد، کامل باشد و صورت نیاز در دسترس باشد.

داده‌کاوی (Data Mining) چیست؟

به‌طور معمول، هنگامی‌که کسی درباره‌ی «کاوش» (Mining) صحبت می‌کند شاید ذهن‌مان به‌سمت افرادی برود که کلاه‌ایمنی با لامپ‌های متصل به آن‌ بر سر دارند و زیر زمین را برای کشف منابع طبیعی حفاری می‌کنند، اما خنده‌دار است اگر فکر کنیم برای کاوش داده‌ها زمین را حفر ‌کنند؛ پس قطعاً داده‌کاوی (Data Mining) نمی‌تواند چنین معنایی داشته باشد.

پس داده کاوی به چه معناست؟

داده‌کاوی (Data Mining) فرایند تجزیه‌وتحلیل حجم عظیمی از مجموعه‌ی داده‌ها و استخراج اطلاعات مفید از آن‌ها برای کمک به سازمان‌ها برای حل مشکلات، پیش‌بینی روندها، کاهش خطرات و یافتن فرصت‌های جدید است؛ درواقع داده‌کاوی مانند استخراج واقعی است؛ زیرا در هر دو معدنچیان برای یافتن منابع و عناصر ارزشمند در ذخایر حاوی این عناصر ارزشمند کاوش می‌کنند. داده‌کاوی هم‌چنین ایجاد روابط و یافتن الگوها، ناهنجاری‌ها (Anomalies) و هم‌بستگی (Correlation) در داده‌ها برای حل مسائل مختلف را شامل است.

داده‌کاوی گاهی نیز کشف دانش در داده یا Knowledge Discovery in Data  که به‌اختصار به آن KDD گفته می‌شود نامیده می‌شود.

حال که با مفهوم داده‌کاوی آشنا شدیم، بیایید ببینیم برای کاوش داده‌ها چه مراحلی را باید طی کنیم.

تفاوت داده کاوی و علم داده

داده کاوی و علم داده رشته‌های مرتبط هستند، اما تفاوت‌های کلیدی نیز بین آن‌ها وجود دارد.

داده کاوی یک فرآیند خاص در حوزه گسترده تر از علم داده است. این حوزه شامل استفاده از الگوریتم ها و تکنیک‌های آماری برای کشف الگوها و روابط در مجموعه داده‌های بزرگ است. تمرکز داده کاوی بر استخراج بینش و دانش از داده‌ها است که می‌توان از آن‌ها برای اطلاع‌رسانی تصمیم‌گیری استفاده کرد. داده کاوی اغلب در برنامه های کاربردی تجاری مانند تقسیم‌بندی مشتری، کشف تقلب و تجزیه و تحلیل بازار استفاده می‌شود.

از سوی دیگر، علم داده حوزه وسیع‌تری است که طیف وسیعی از تکنیک ها و رویکردهای کار با داده ها را در بر می‌گیرد. علم داده شامل داده کاوی به عنوان یکی از زیرشاخه‌های متعدد خود می‌شود، اما حوزه‌های دیگری مانند تجسم داده‌ها، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و هوش مصنوعی را نیز شامل می‌شود. علم داده بر کل چرخه عمر داده‌ها، از جمله جمع‌آوری داده‌ها، تمیز کردن، یکپارچه‌سازی، تجزیه و تحلیل و تجسم تمرکز می‌کند. هدف علم داده استخراج بینش و دانش از داده ها است که می‌تواند برای هدایت تصمیم گیری و نوآوری مورد استفاده قرار گیرد.

به طور خلاصه، می‌توان گفت در حالی که داده کاوی به طور خاص بر فرآیند کشف الگوها در داده‌ها متمرکز است، علم داده حوزه وسیع‌تری است که شامل طیف وسیعی از تکنیک‌ها و رویکردهای کار با داده‌ها است، با هدف استخراج بینش و دانش که می‌تواند تصمیم‌گیری و نوآوری را هدایت کند.

مراحل داده‌کاوی چیست؟

داده‌کاوی معمولاً از چهار مرحله‌ی اصلی تشکیل شده است: تعیین اهداف، جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها، استفاده از الگوریتم‌های داده‌کاوی و ارزیابی نتایج.

فرایند داده کاوی معمولاً شامل چندین مرحله است که عبارتند از:

تعریف مسئله: در این مرحله، مسئله کسب و کار یا سوال‌های مرتبط تعریف می‌شوند. مشکل باید به خوبی درک شود تا اطمینان حاصل شود که فرآیند داده کاوی با اهداف و اهداف سازمان همسو است.

آماده‌سازی داده‌ها: در این مرحله داده‌ها جمع‌آوری، پاکسازی، یکپارچه‌سازی و به قالبی تبدیل می‌شوند که می‌توان از آن برای تجزیه و تحلیل استفاده کرد. این مرحله بسیار مهم است زیرا کیفیت داده های مورد استفاده در تجزیه و تحلیل می‌تواند به طور قابل توجهی بر نتایج تأثیر بگذارد.

کاوش داده‌ها: در این مرحله از تکنیک های تحلیل داده های اکتشافی برای شناسایی الگوها، روندها و روابط در داده‌ها استفاده می‌شود. هدف به دست آوردن درک عمیق تر از داده ها و شناسایی متغیرهایی است که ممکن است در مدل‌های پیش‌بینی مفید باشند.

ساخت مدل: در این مرحله از الگوریتم‌های آماری و یادگیری ماشین برای ساخت مدل‌های پیش‌بینی استفاده می‌شود. مدل‌ها بر روی زیرمجموعه‌ای از داده‌ها آموزش داده می‌شوند و با استفاده از زیرمجموعه‌ای متفاوت از داده‌ها اعتبارسنجی می‌شوند تا اطمینان حاصل شود که دقیق و قابل اعتماد هستند.

ارزیابی مدل: در این مرحله، عملکرد مدل‌ها با استفاده از معیارهایی مانند accuracy, precision,  و recall ارزیابی می‌شود. هدف انتخاب بهترین مدل برای مشکل موجود است.

استقرار: در این مرحله، مدل انتخاب شده در فرآیند کسب و کار یا پروژه تحقیقاتی مورد استفاده قرار می‌گیرد. این کار ممکن است شامل ایجاد یک رابط کاربری، تنظیم فرآیندهای خودکار یا سایر وظایف مورد نیاز برای عملیاتی کردن مدل باشد.

نظارت و نگهداری: در این مرحله مدل از نظر دقت و عملکرد در طول زمان پایش می‌شود. ممکن است به‌روزرسانی‌ها و بهبودهایی در مدل انجام شود تا اطمینان حاصل شود که مؤثر و مرتبط باقی می‌ماند.

مطالعه‌ی این مطلب را از دست ندهید:

معمار داده یا Data Architect کیست و چه وظایفی دارد و درآمدش چقدر است؟

فواید داده‌کاوی چیست؟

از آنجا که ما در یک جهان داده‌محور زندگی می‌کنیم، باید بتوانیم از این داده‌ها حداکثر مزایای ممکن را به دست آوریم. داده‌کاوی (Data Mining) ابزارهایی را برای حل مشکلات و مسائل در این عصر چالش‌برانگیز اطلاعات در اختیار ما قرار می‌دهد. مزایای داده‌کاوی عبارت‌اند از:

• به شرکت‌ها کمک می‌کند اطلاعات موثق موردنیازشان را از داده‌ها به دست آورند؛
• به مشاغل کمک می‌کند تولیدات سودآور و تعدیل‌های عملیاتی را انجام دهند؛
• به مشاغل کمک می‌کند تصمیم‌های آگاهانه بگیرند؛
• به شناسایی خطرات امنیتی و کلاه‌برداری کمک می‌کند؛
• به محققان داده کمک می‌کند حجم عظیمی از داده‌ها را به‌سرعت تجزیه‌وتحلیل کنند؛
• به محققان داده کمک می‌کند به‌سرعت پیش‌بینی خودکار رفتارها و روندها را آغاز و الگوهای پنهان موجود در داده‌ها را کشف کنند.

برای آشنایی با یادگیری با ناظر این مطلب را مطالعه کنید:

یادگیری با ناظر (Supervised Learning) چیست؟

کاربردهای داده‌کاوی کجاست؟

تکنیک‌های داده‌کاوی به‌طور گسترده‌ای در میان تیم‌های تجاری و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها استفاده می‌شود و به آن‌ها کمک می‌کند دانش خود را برای سازمان و صنعت‌شان استخراج کنند. برخی موارد استفاده از داده‌کاوی عبارت‌اند از:

فروش و بازاریابی

شرکت‌ها حجم عظیمی از داده‌ها درمورد مشتریان خود را جمع‌آوری می‌کنند که می‌توانند با بررسی دموگرافیک و رفتار کاربران آنلاین، از داده‌ها برای بهینه‌سازی کمپین‌های بازاریابی خود، بهبود پیشنهادهای متقابل فروش (Cross-selling) و برنامه‌های وفاداری مشتری (Customer Loyalty) استفاده کنند و ROI بالاتری را در بازاریابی به دست بیاورند.

آموزش

مؤسسات آموزشی هم شروع به جمع‌آوری داده‌ها برای درک دانش‌آموزان خود و هم‌چنین بررسی محیط‌هایی که برای موفقیت آن‌ها مناسب است کرده‌اند. حوزه‌ی جدیدی به‌نام داده‌کاوی آموزشی (Educational Data Mining) در حال ظهور است که به توسعه‌ی روش‌هایی مربوط است که دانش را از داده‌های موجود در محیط‌های آموزشی استخراج می‌کند. اهداف EDM پیش‌بینی نحوه‌ی یادگیری دانش‌آموزان در آینده، مطالعه اثرات پشتیبانی تحصیلی و ارتقای دانش علمی درمورد نحوه‌ی یادگیری است. داده‌کاوی می‌تواند در مؤسسات برای تصمیم‌گیری دقیق و هم‌چنین پیش‌بینی نتایج تحصیلی دانش‌آموزان استفاده شود. با نتایج به‌دست‌آمده، مؤسسات می‌توانند بر آنچه باید آموزش دهند و چگونگی آموزش آن تمرکز کنند.

پزشکی

داده‌کاوی به پزشکان کمک می‌کند با جمع‌آوری سابقه‌ی پزشکی هر بیمار، نتایج معاینه‌ی فیزیکی، داروها و الگوهای درمانی، تشخیص‌های دقیق‌تری بدهند؛ هم‌چنین داده‌کاوی به ایجاد استراتژی‌های مدیریت منابع پزشکی مقرون‌به‌صرفه‌تر کمک بزرگی می‌کند.

تشخیص کلاه‌برداری

تا کنون میلیاردها دلار به‌دلیل کلاه‌برداری از دست رفته است. روش‌های سنتی کشف کلاه‌برداری زمان‌بر و پیچیده هستند. داده‌کاوی به ارائه‌ی الگوهای معنادار و تبدیل داده‌ها به اطلاعات کمک می‌کند. یک سیستم تشخیص کلاه‌برداری کامل باید از اطلاعات همه‌ی کاربران محافظت کند. یک روش برای ایجاد چنین سیستمی یادگیری با ناظر (Supervised Learning) است. این روش جمع‌آوری نمونه‌های قبلی را دربرمی‌گیرد که به دو دسته‌ی کلاه‌برداری یا غیرکلاه‌برداری طبقه‌بندی می‌شوند. در این روش الگویی با استفاده از این داده‌ها ساخته می‌شود تا تشخیص دهد نمونه کلاه‌برداری است یا خیر. این قضیه در بانک‌ها و دیگر مؤسسات مالی بسیار استفاده می‌شود و شرکت‌های مستقر در SaaS  (Software as a service)نیز برای حذف حساب‌های کاربران جعلی از مجموعه‌داده‌های خود، اقدام به اتخاذ این روش‌ها کرده‌اند.

برای آشنایی بیشتر با داده کاوی این مطلب را مطالعه کنید:

تفاوت یادگیری ماشین و داده‌کاوی چیست و چه اشتراک‌هایی دارند؟

جمع‌بندی مطالب درباره داده کاوی (Data Mining)

در این مطلب داده کاوی (Data Mining) را معرفی کردیم. هر روز داده‌های زیادی تولید می‌شود و درنتیجه تقاضای زیادی برای متخصصان وجود دارد که این اطلاعات را با استفاده از تکنیک‌هایی، مانند داده‌کاوی، تجزیه‌وتحلیل کنند؛ چون اطلاعاتی که از این داده‌ها به دست می‌آید در موارد زیادی می‌تواند به ما کمک کند و خیلی از کارهایی را که انجام‌دادن‌شان به‌صورت دستی سخت یا غیرممکن است امکان‌پذیر کند؛ به‌همین دلیل، داده‌کاوی علمی است که روزبه‌روز نیازش در زندگی انسان‌ها بیشتر احساس می‌شود. از آنجا که داده کاوی را می‌توان شاخه‌ای از علم داده (Data Science) دانست، توصیه می‌کنیم با مطالعه‌ی این مطلب با علم داده بیشتر آشنا شوید:

علم داده (Data Science) چیست و چه کاربردهایی دارد؟

یادگیری دیتا ساینس با کلاس‌های آنلاین آموزش علم داده کافه‌تدریس

اگر دوست دارید به دنیای علم داده وارد شوید، یکی از بهترین گزینه‌ها شرکت در کلاس‌های آنلاین آموزش علم داده کافه‌تدریس است.

با شرکت در کلاس‌های آموزش آنلاین علم داده کافه‌تدریس، از هر نقطه‌ی جغرافیایی، به به‌روزترین و جامع‌ترین آموزش دیتا ساینس دسترسی خواهید داشت.

این کلاس‌ها به‌صورت کاملاً کارگاهی و مبتنی بر کار روی پروژه‌های واقعی علم داده برگزار می‌شود و شکلی تعاملی و پویا دارد.

برای آشنایی بیشتر با کلاس‌های آنلاین آموزش علم داده کافه‌تدریس و مشاوره‌ی رایگان برای شروع یادگیری علم داده روی این لینک کلیک کنید:

کلاس‌های آنلاین علم داده کافه‌تدریس