داده کاوی در تجزیه و تحلیل کسب و کار

 

داده کاوی (Data Mining)

ممکن است مطالبی از داده کاوی را بخوانید و تصاویر ترسناکی درباره دسترسی هکرها به اطلاعات شما یا افرادی که از شما جاسوسی می کنند ، مشاهده کنید. اما حقیقت این است که داده کاوی در زندگی روزمره ما نقش بسیار مهم و مثبتی دارد.

داده کاوی به متخصصان و محققان کمک می کند تا در مورد چگونگی کمک به کارهای بشردوستانه در بسیاری از کشورها انجام بگیرد. آنها می توانند در مورد شیوع بیماری ها ، تغییرات آب و هوایی ، تبعیض و موارد دیگر اطلاعات کسب کنند. بدون داده کاوی ماه ها یا سال ها به طول می انجامد تا داده هایی را که برای پیش بینی و حل مشکلات در سراسر جهان نیاز داریم ، بدست آوریم. سازمان های سراسر جهان از داده کاوی برای پروژه هایی با انواع کاربردها و معنی برای دنیای تجارت استفاده می کنند.

داده کاوی برای متخصصان فناوری اطلاعات نقش مهمی دارد و داشتن مدرک در تجزیه و تحلیل داده ها می تواند به شما کمک کند تا صلاحیت حرفه ای در داده کاوی را داشته باشید.

اما همه افراد در تجارت نیز باید داده کاوی را درک کنند – این امر برای انجام بسیاری از مراحل کسب و کار و چگونگی جمع آوری اطلاعات بسیار مهم است ، بنابراین متخصصان فعلی و مشتاق کسب و کار باید نحوه عملکرد این فرآیند را نیز بشناسند.

این راهنما به شما کمک می کند اطلاعات بیشتری در مورد داده کاوی ، نحوه انجام و معنای آن برای مشاغل کسب کنید.

 

داده کاوی چیست؟

به عبارت ساده ، داده کاوی فرایندی است که شرکت ها برای تبدیل داده های خام به اطلاعات مفید از آن استفاده می کنند. آنها با استفاده از نرم افزار به دنبال الگوهای زیادی از داده ها هستند تا بتوانند اطلاعات بیشتری در مورد مشتریان کسب کنند. اطلاعات را از مجموعه داده ها بیرون می کشد و آنها را برای کمک به تصمیم گیری در تجارت مقایسه می کند.

این در نهایت به آنها کمک می کند تا استراتژی هایی را توسعه دهند ، فروش را افزایش دهند ، بازار را به طور موثر و غیره افزایش دهند. داده کاوی گاهی با یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل داده اشتباه می شود ، اما این اصطلاحات بسیار متفاوت و منحصر به فرد هستند.

در حالی که هر دو داده کاوی و یادگیری ماشین از الگوها و تجزیه و تحلیل استفاده می کنند ، داده کاوی به دنبال الگوهایی است که از قبل در داده ها وجود دارد ، در حالی که یادگیری ماشین فراتر از آن است که نتایج آینده را براساس داده ها پیش بینی کند.

در داده کاوی ، از ابتدا “قوانین” یا الگوها شناخته شده نیستند.

لایسنس Power BI

برای مشاهده ویدیوی آموزشی مقایسه Forecast in Power BI VS Tableau در یوتیوب لینک زیر را کلیک کنید ⇓

⇐ ⇐Forecast in Power BI VS Tableau

 

در بسیاری از موارد یادگیری ماشینی ، یک قانون یا متغیر برای درک داده ها به ماشین داده می شود. علاوه بر این داده کاوی به مداخلات و تصمیمات انسان متکی است ، اما منظور از یادگیری ماشین این است که توسط یک انسان آغاز شود و سپس به صورت خودآموز یاد بگیرد. کاملاً همبستگی بین داده کاوی و یادگیری ماشین وجود دارد ، فرایندهای یادگیری ماشین معمولاً در داده کاوی به منظور خودکارسازی این فرایندها مورد استفاده قرار می گیرند.

به طور مشابه تجزیه و تحلیل داده ها و داده کاوی شرایط قابل تعویض نیستند. داده کاوی در تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می شود ، اما همان نیست. داده کاوی فرایند بدست آوردن اطلاعات از مجموعه داده های بزرگ است و تجزیه و تحلیل داده ها زمانی است که شرکت ها این اطلاعات را می گیرند و برای کسب اطلاعات از آن استفاده میکنن.

تجزیه و تحلیل داده ها شامل بازرسی ، تمیز کردن ، تبدیل و مدل سازی داده ها است. هدف نهایی تجزیه و تحلیل کشف اطلاعات مفید ، اطلاع رسانی نتیجه گیری و تصمیم گیری است. داده کاوی ، تجزیه و تحلیل داده ها ، هوش مصنوعی ، یادگیری ماشینی و بسیاری از اصطلاحات دیگر همه در فرآیندهای هوش تجاری ترکیب شده اند که به شرکت یا سازمان کمک می کنند تا تصمیم بگیرد و درباره مشتریان و نتایج بالقوه آنها بیشتر بدانند.

 

مروری بر فرآیند داده کاوی

تقریباً همه مشاغل از داده کاوی استفاده می کنند و درک فرآیند داده کاوی و اینکه چگونه می تواند به تصمیم گیری یک تجارت کمک کند مهم است.

• درک تجاری : اولین قدم برای موفقیت در داده کاوی ، درک اهداف کلی کسب و کار و سپس تبدیل آن به یک برنامه است. بدون درک هدف نهایی کسب و کار ، نمی توانید الگوریتم داده کاوی خوبی را طراحی کنید.

به عنوان مثال ، یک سوپرمارکت ممکن است بخواهد از داده کاوی استفاده کند تا درباره مشتریان خود اطلاعات بیشتری کسب کند. درک تجاری این است که یک سوپرمارکت به دنبال پیدا کردن بیشترین خرید مشتریان خود است.

• درک داده ها : پس از دانستن اینکه چه کاری به دنبال چه کاری است ، زمان جمع آوری داده ها فرا رسیده است. روشهای پیچیده بسیاری وجود دارد که می توان داده ها را از یک سازمان به دست آورد ، سازماندهی ، ذخیره و مدیریت کرد. داده کاوی شامل آشنایی با داده ها ، شناسایی هر گونه مسئله ، دریافت بینش یا مشاهده زیرمجموعه ها است.

به عنوان مثال ، سوپرمارکت ممکن است از یک برنامه پاداش استفاده کند که در آن مشتری می تواند هنگام خرید شماره تلفن خود را وارد کند و بعدا می توانن از این شماره برای سبد خرید مشتری استفاده کنن.

• آماده سازی داده ها : شامل آماده سازی تولید اطلاعات است. این بزرگترین قسمت داده کاوی است. این داده های زبان رایانه ای را می گیرد و آنها را به شکلی تبدیل می کند که مردم بتوانند آن را درک و کمی کنند.

 

تبدیل و تمیز کردن داده ها برای مدل سازی کلید اصلی این مرحله است.

• مرحله مدل سازی : از مدل های ریاضی برای جستجوی الگوهای داده استفاده می شود. معمولاً چندین تکنیک وجود دارد که می تواند برای همان مجموعه داده استفاده شود. آزمون و خطای زیادی در مدل سازی وجود دارد.
• ارزیابی : وقتی مدل کامل شد ، برای اطمینان از دستیابی به اهداف تجاری ، باید به دقت ارزیابی شود و مراحل لازم برای بازبینی مدل انجام شود. در پایان این مرحله ، در مورد نتایج داده کاوی تصمیم گیری می شود.

در مثال سوپرمارکت ، نتایج داده کاوی لیستی از آنچه مشتری خریداری کرده است ، همان چیزی است که تجارت به دنبال آن بوده است.

• گسترش : این می تواند بخشی ساده یا پیچیده از داده کاوی باشد ، بسته به خروجی فرآیند دارد. این کار می تواند به سادگی تولید گزارش باشد ، یا به همان اندازه پیچیده باشد که ایجاد یک فرآیند داده کاوی تکرار شونده به طور منظم اتفاق بیفتد.

پس از اتمام فرآیند داده کاوی ، یک کسب و کار قادر خواهد بود تصمیمات خود را اتخاذ کرده و براساس آنچه آموخته است تغییراتی را اعمال کند.

 

 

برای خرید لایسنس پاور بی آی کلیک کنید

 

 

پس چرا داده کاوی برای مشاغل مهم است؟

مشاغلی که از داده کاوی استفاده می کنند قادر به داشتن مزیت رقابتی ، درک بهتر از مشتریان خود ، نظارت خوب بر فعالیت های تجاری ، بهبود جذب مشتری و فرصت های جدید تجاری هستند. صنایع مختلف از تجزیه و تحلیل داده های خود مزایای متفاوتی خواهند داشت.

برخی از صنایع به دنبال بهترین روش ها برای به دست آوردن مشتری های جدید ، برخی دیگر به دنبال تکنیک های جدید بازاریابی هستند و برخی دیگر در حال بهبود سیستم های خود هستند.

فرآیند داده کاوی همان چیزی است که به کسب و کارها فرصت و درک درستی برای تصمیم گیری ، تجزیه و تحلیل اطلاعات و حرکت رو به جلو می دهد.

 

تکنیک های داده کاوی در تجزیه و تحلیل کسب و کار

اکنون که دلیل مهم بودن داده کاوی را فهمیدید ، مفید است که ببینید داده کاوی به طور خاص در تنظیمات تجاری چگونه کار می کند.

• طبقه بندی (Classification) : این روش داده کاوی پیچیده تر است ، با استفاده از ویژگی های داده برای انتقال آنها به دسته های قابل تشخیص ، به شما کمک می کند نتیجه گیری بیشتری کنید. داده کاوی سوپرمارکت ها ممکن است از طبقه بندی برای دسته بندی انواع مواد غذایی که مشتری می خرند استفاده کند ، مانند محصولات ، گوشت ، اقلام نانوایی و غیره. این طبقه بندی ها به فروشگاه کمک می کند تا در مورد مشتری ، بازده و غیره اطلاعات بیشتری کسب کند.
• خوشه بندی (Clustering) : این تکنیک بسیار شبیه به طبقه بندی ، تقسیم داده ها با هم بر اساس شباهت آنهاست. گروه های خوشه ای ساختار کمتری نسبت به گروه های طبقه بندی دارند ، و این گزینه ساده تری برای داده کاوی است. در مثال سوپرمارکت ، یک گروه خوشه ای ساده می تواند مواد غذایی و غیر غذایی به جای کلاسهای خاص باشد.
• قوانین انجمن (Association rules): ارتباط در داده کاوی همه چیز در مورد الگوهای ردیابی است ، به ویژه بر اساس متغیرهای مرتبط. در مثال سوپرمارکت ، این ممکن است به این معنی باشد که بسیاری از مشتریانی که کالای خاصی را خریداری می کنند ، ممکن است کالای دوم مرتبط را نیز خریداری کنند. به این ترتیب فروشگاه ها می توانند بدانند که چگونه برخی از مواد غذایی را با هم گروه بندی کنند ، یا در خرید آنلاین ممکن است نشان دهند که بخش “افراد نیز این را خریداری کرده اند” استفاده کنند.

لایسنس تبلو

برای مشاهده ویدیوی آموزشی Custom Map in Tableau  در یوتیوب لینک زیر را کلیک کنید ⇓

⇐ ⇐ How to Use Custom Map in Tableau

 

• تجزیه و تحلیل رگرسیون (Regression analysis): رگرسیون برای برنامه ریزی و مدل سازی ، شناسایی احتمال یک متغیر خاص استفاده می شود. این سوپرمارکت ممکن است بتواند امتیاز قیمت را بر اساس در دسترس بودن ، تقاضای مصرف کننده و رقابت آنها پیش بینی کند. رگرسیون با شناسایی رابطه بین متغیرها در یک مجموعه ، به داده کاوی کمک می کند.
• ناهنجاری / تشخیص دور از دسترس (): برای بسیاری از موارد داده کاوی ، فقط دیدن الگوی کلی ممکن است تمام نیاز شما نباشد. شما باید بتوانند موارد پرت در داده های شما را نیز شناسایی و درک کنید. به عنوان مثال ، در سوپرمارکت اگر بیشتر خریداران زن هستند ، اما یک هفته در ماه فوریه اکثراً آقایان هستند ، شما می خواهید این مهم را بررسی کنید و بفهمید چه چیزی باعث این اتفاق است.

 

این تکنیک های داده کاوی برای کسب و کارها کلیدی است تا بتوانند اطلاعاتی را که دارند و کارهای خود را بهتر درک کنند.

 

 

ابزار رایگان داده کاوی برای مشاغل

۱– ابزار  DataMelt:

ریاضیات ، آمار ، محاسبات ، تجزیه و تحلیل داده ها و تجسم را انجام می دهد.  بسیاری از زبان های اسکریپت نویسی و بسته های جاوا در این سیستم موجود است.

 

۲– ابزار ELKI:

بر روی الگوریتم ها با تأکید خاص بر خوشه بدون نظارت و سیستم های دورتر تمرکز دارد.  ELKI به گونه ای طراحی شده است که استفاده از آن برای محققان ، دانشجویان و سازمان های تجاری آسان است.

 

۳– ابزار Orange Data Mining:

داده کاوی Orange به سازمان ها کمک می کند تا تجزیه و تحلیل داده های ساده را انجام دهند و از تجسم و گرافیک برتر استفاده کنند. از نقشه های حرارتی ، خوشه بندی سلسله مراتبی ، درختان تصمیم گیری و موارد دیگر در این فرآیند استفاده می شود.

 

۴– ابزار The R Project for Statistical Computing:

پروژه R در مدل سازی آماری و گرافیکی استفاده می شود و در بسیاری از سیستم عامل ها و برنامه ها مورد استفاده قرار می گیرد.

 

۵– رابط کاربری گرافیکی Rattle:

رابط کاربری گرافیکی Rattle خلاصه های آماری و تصویری داده ها را ارائه می دهد ، به آماده سازی آنها برای مدل سازی کمک می کند و از یادگیری ماشین نظارت شده و بدون نظارت برای ارائه اطلاعات استفاده می کند.

 

۶– ابزار Weka:

یک نرم افزار عالی برای یادگیری ماشین است که برای آموزش ، تحقیق و کاربردهای صنعتی استفاده می شود.

یک منحنی شیب دار برای یادگیری با ابزارهای داده کاوی وجود دارد و مهم است که مطالعه و تحقیق کنید تا بتوانید برای تمام تکنیک ها و گزینه های موجود در داده کاوی آماده باشید.

یک برنامه تحصیلات تکمیلی در تجزیه و تحلیل داده ها می تواند کلیدی برای کمک به شما در یادگیری مهارت ها ، برنامه نویسی ، زبان ها ، سیستم عامل ها و موارد دیگر باشد تا مطمئن شوید برای حرفه استخراج داده آماده هستید.

لایسنس Tableau

امیدواریم از این پست لذت برده باشید

برای مطالب بیشتر از وب سایت ما از جمله مطالعات موردی اضافی، اخبار و رویدادها، و نکات و ترفندهایی برای ارتقای تجزیه و تحلیل بصری خود، از وب سایت ما دیدن کنید.

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 تبلو Tableau 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 

Linkedin Chanel: VISTA Company