معرفی کاربردهای داده کاوی

تکنیک های داده کاوی (Data Mining)

تکنیک های داده کاوی به طور گسترده در زمینه های مختلف استفاده می شود. امروزه تعدادی سیستم Data Mining تجاری موجود است و با این حال چالش های زیادی در این زمینه وجود دارد. در این آموزش به کاربردها و روند داده کاوی می پردازیم.

 

برنامه های کاربردی داده کاوی

در اینجا لیستی از مناطقی است که داده کاوی در آنها به طور گسترده استفاده می شود –

• تجزیه و تحلیل داده های مالی
• صنعت خرده فروشی
• صنعت مخابرات
• تجزیه و تحلیل داده های بیولوژیکی
• سایر کاربردهای علمی
• تشخیص نفوذ

 

تجزیه و تحلیل داده های مالی

داده های مالی در صنعت بانکداری و مالی به طور کلی قابل اعتماد و با کیفیت هستند که تجزیه و تحلیل سیستماتیک داده ها و Data Mining را تسهیل می کند. برخی از موارد معمولی به شرح زیر است:

• طراحی و ساخت انبارهای داده برای تجزیه و تحلیل داده های چند بعدی و داده کاوی.
• پیش بینی پرداخت وام و تجزیه و تحلیل خط مشی اعتبار مشتری
• طبقه بندی و خوشه بندی مشتریان برای بازاریابی هدفمند.
• کشف پولشویی و سایر جرایم مالی.

 

صنعت خرده فروشی

Data Mining کاربرد بسیار خوبی در صنعت خرده فروشی دارد زیرا داده های زیادی را از فروش، تاریخچه خرید مشتری، حمل و نقل کالا، مصرف و خدمات جمع آوری می کند.

طبیعی است که حجم داده های جمع آوری شده به دلیل افزایش سهولت، در دسترس بودن و محبوبیت وب به سرعت در حال گسترش است.

Data Mining در صنعت خرده فروشی به شناسایی الگوها و روندهای خرید مشتری کمک می کند که منجر به بهبود کیفیت خدمات مشتری و حفظ و رضایت مشتری خوب می شود.

در اینجا لیستی از نمونه های داده کاوی در صنعت خرده فروشی آمده است:

• طراحی و ساخت انبارهای داده بر اساس مزایای داده کاوی
• تجزیه و تحلیل چند بعدی فروش، مشتریان، محصولات، زمان و منطقه
• تجزیه و تحلیل اثربخشی کمپین های فروش
• حفظ مشتری
• توصیه محصول و ارجاع متقابل اقلام

برای خرید لایسنس نرم افزار Tableau کلیک کنید

 

 

 

صنعت مخابرات

امروزه صنعت مخابرات یکی از نوظهورترین صنایع ارائه دهنده خدمات مختلف از جمله فکس، پیجر، تلفن همراه، پیام رسان اینترنتی، تصاویر، پست الکترونیکی، انتقال داده های تحت وب و … می باشد.

صنعت مخابرات به سرعت در حال گسترش است. به همین دلیل است که Data Mining برای کمک به کسب و کار و درک آن بسیار مهم است.

Data Mining در صنعت مخابرات به شناسایی الگوهای مخابراتی، شناسایی فعالیت های تقلبی، استفاده بهتر از منابع و بهبود کیفیت خدمات کمک می کند.

در اینجا لیستی از نمونه هایی است که Data Mining برای آنها خدمات مخابراتی را بهبود می بخشد :

• تجزیه و تحلیل چند بعدی داده های مخابراتی.
• تحلیل الگوی تقلبی
• شناسایی الگوهای غیر معمول
• ارتباط چند بعدی و تحلیل الگوهای متوالی
• خدمات مخابرات سیار.
• استفاده از ابزار تجسم در تحلیل داده های مخابراتی.

 

تجزیه و تحلیل داده های بیولوژیکی

در زمان های اخیر، ما شاهد رشد فوق العاده ای در زمینه زیست شناسی مانند ژنومیک، پروتئومیکس، ژنومیک عملکردی و تحقیقات زیست پزشکی بوده ایم.

Data Mining زیستی بخش بسیار مهمی از بیوانفورماتیک است.

در زیر جنبه هایی وجود دارد که در آن داده کاوی به تجزیه و تحلیل داده های بیولوژیکی کمک می کند :

• ادغام معنایی پایگاه های داده ژنومی و پروتئومی ناهمگن، توزیع شده
• تراز، نمایه سازی، جستجوی شباهت و تجزیه و تحلیل مقایسه ای توالی های نوکلئوتیدی چندگانه.
• کشف الگوهای ساختاری و تجزیه و تحلیل شبکه های ژنتیکی و مسیرهای پروتئینی.
• انجمن و تحلیل مسیر.
• ابزارهای تجسم در تجزیه و تحلیل داده های ژنتیکی

 

سایر کاربردهای علمی

برنامه های مورد بحث در بالا تمایل دارند مجموعه داده های نسبتا کوچک و همگنی را مدیریت کنند که تکنیک های آماری برای آنها مناسب است.

حجم عظیمی از داده ها از حوزه های علمی مانند علوم زمین، نجوم و غیره جمع آوری شده است.

حجم زیادی از مجموعه داده ها به دلیل شبیه سازی عددی سریع در زمینه های مختلف مانند مدل سازی آب و هوا و اکوسیستم، مهندسی شیمی، دینامیک سیالات و غیره در حال تولید است.

در زیر کاربردهای Data Mining در زمینه کاربردهای علمی آورده شده است:

• انبارهای داده و پیش پردازش داده ها
• استخراج مبتنی بر نمودار
• تجسم و دانش خاص حوزه

 

تشخیص نفوذ

نفوذ به هر نوع عملی اطلاق می شود که یکپارچگی، محرمانه بودن یا در دسترس بودن منابع شبکه را تهدید کند.

در این دنیای اتصال، امنیت به موضوع اصلی 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 مناطقی است که فناوری داده کاوی ممکن است برای تشخیص نفوذ در آنها اعمال شود :

• توسعه الگوریتم Data Mining برای تشخیص نفوذ
• تجزیه و تحلیل ارتباط و همبستگی، تجمیع برای کمک به انتخاب و ایجاد ویژگی های متمایز.
• تجزیه و تحلیل داده های جریان
• Data Mining توزیع شده
• ابزارهای تجسم و پرس و جو

 

انتخاب سیستم داده کاوی

انتخاب یک سیستم Data Mining به ویژگی های زیر بستگی دارد :

• انواع داده – سیستم داده کاوی ممکن است متن قالب بندی شده، داده های مبتنی بر رکورد و داده های رابطه ای را مدیریت کند. داده ها همچنین می توانند در متن ASCII، داده های پایگاه داده رابطه ای یا داده های انبار داده باشند. بنابراین، ما باید بررسی کنیم که سیستم داده کاوی دقیقاً چه فرمتی را می تواند انجام دهد.
• مسائل سیستم – ما باید سازگاری یک سیستم Data Mining با سیستم عامل های مختلف را در نظر بگیریم. یک سیستم داده کاوی ممکن است فقط بر روی یک سیستم عامل یا چند سیستم عامل اجرا شود.

همچنین سیستم های Data Mining وجود دارند که رابط های کاربری مبتنی بر وب را ارائه می دهند و به داده های XML به عنوان ورودی اجازه می دهند.

• منابع داده – منابع داده به فرمت های داده ای اطلاق می شود که سیستم داده کاوی در آنها عمل می کند.

برخی از سیستم های داده کاوی ممکن است فقط بر روی فایل های متنی ASCII کار کنند در حالی که برخی دیگر بر روی چندین منبع رابطه ای. سیستم Data Mining نیز باید از اتصالات ODBC یا OLE DB برای اتصالات ODBC پشتیبانی کند.

Data Mining

دوره آموزشی هوش تجاری با Power BI »کلیک کنید«

 

• توابع و روش های داده کاوی – برخی از سیستم های Data Mining وجود دارند که تنها یک تابع داده کاوی مانند طبقه بندی را ارائه می دهند، در حالی که برخی عملکردهای Data Mining متعدد مانند توصیف مفهوم، تجزیه و تحلیل OLAP مبتنی بر کشف، کاوی تداعی، تجزیه و تحلیل پیوند، تجزیه و تحلیل آماری، طبقه بندی را ارائه می دهند. ، پیش بینی، خوشه بندی، تجزیه و تحلیل پرت، جستجوی شباهت و غیره.

جفت کردن Data Mining با پایگاه های داده یا سیستم های انبار داده – سیستم های داده کاوی باید با یک پایگاه داده یا یک سیستم انبار داده همراه شوند. اجزای جفت شده در یک محیط پردازش اطلاعات یکپارچه می شوند.

در اینجا انواع کوپلینگ ذکر شده در زیر آمده است :

• • • بدون کوپلینگ
    • اتصال سست
    • کوپلینگ نیمه محکم
    • اتصال کامل

 

مقیاس پذیری – دو مسئله مقیاس پذیری در  b وجود دارد :

• مقیاس پذیری ردیف (اندازه پایگاه داده) – یک سیستم Data Mining به عنوان ردیف مقیاس پذیر در نظر گرفته می شود که تعداد یا ردیف ها 10 بار بزرگ شوند. اجرای یک پرس و جو بیش از 10 بار طول نمی کشد.
• قابلیت فروش ستون (بعد) – یک سیستم  b به عنوان ستون مقیاس پذیر در نظر گرفته می شود اگر زمان اجرای پرس و جو استخراج به صورت خطی با تعداد ستون ها افزایش یابد.

ابزارهای تجسم – تجسم در Data Mining را می توان به صورت زیر دسته بندی کرد :

• • • تجسم داده ها
    • داده کاوی بصری
    • تجسم نتایج معدن
    • تجسم فرآیند استخراج

• زبان جستجوی داده کاوی و رابط کاربری گرافیکی – یک رابط کاربری گرافیکی با استفاده آسان برای ترویج  Data Mining تعاملی با هدایت کاربر مهم است.

برخلاف سیستم های پایگاه داده رابطه ای، سیستم های Data Mining از زبان پرس و جوی داده کاوی اساسی استفاده نمی کنند.

روند در داده کاوی

مفاهیمData Mining هنوز در حال تکامل هستند و در اینجا آخرین روندهایی است که در این زمینه مشاهده می کنیم :

• کاوش برنامه
• روش های Data Mining مقیاس پذیر و تعاملی
• ادغام داده کاوی با سیستم های پایگاه داده، سیستم های انبار داده و سیستم های پایگاه داده وب.
• استانداردسازی زبان پرس و جوی داده کاوی.
• داده کاوی بصری
• روش های جدید برای استخراج انواع پیچیده داده ها
• داده کاوی بیولوژیکی
• داده کاوی و مهندسی نرم افزار.
• وب کاوی.
• داده کاوی توزیع شده
• داده کاوی در زمان واقعی
• حفاظت از حریم خصوصی و امنیت اطلاعات در Data Mining
• داده کاوی چند پایگاه داده

دوره آموزشی هوش تجاری با Tableau »کلیک کنید« و  هوش تجاری با Power BI »کلیک کنید« یک برنامه جامع است که بر توسعه مهارت در تجزیه‌ و تحلیل داده‌ها، تجسم و گزارش سازی و گزارش دهی و دشبوردسازی با استفاده از این ابزارها  تمرکز دارد.

سپاسگذاریم از وقتی که برای خواندن این مقاله گذاشتید

.

برای خرید لایسنس نرم افزار Power BI کلیک کنید

.

برای مشاهده ویدیوهای آموزشی داده کاوی و هوش تجاری ما را در شبکه های اجتماعی دنبال کنید

Youtube Chanel :VISTA Data Mining

Aparat Chanel: VISTA Data Mining

Instagram Chanel: VISTA Data Mining

Telegram Chanel: VISTA Data Mining