تکنیک های داده کاوی (Data Mining Techniques)

تکنیک های داده کاوی (Data Mining Techniques)

اکنون سازمانها به داده های بیشتری نسبت به گذشته دسترسی دارند. با این وجود ، درک حجم عظیمی از داده های ساختاریافته و غیر ساختاریافته برای اجرای بهبودهای کل سازمان می تواند به دلیل تعداد زیاد اطلاعات بسیار چالش برانگیز باشد. اگر به درستی حل نشود ، این چالش می تواند مزایای همه داده ها را به حداقل برساند.

داده کاوی (Data Mining) فرایندی است که طی آن سازمان ها الگوهای موجود در داده ها را برای بینش مربوط به نیازهای تجاری خود تشخیص می دهند هم برای هوش تجاری و هم برای دانش داده ضروری است.بسیاری از تکنیک های داده کاوی وجود دارد که سازمان ها می توانند داده های خام را به بینش عملی تبدیل کنند.

اینها شامل همه چیز از هوش مصنوعی پیشرفته گرفته تا اصول تهیه داده ها است که هر دو برای به حداکثر رساندن ارزش سرمایه گذاری داده ها کلیدی هستند.

 

16 تکنیک داده کاوی (Data Mining Techniques)

• تمیز کردن و آماده سازی داده ها (Data cleaning and preparation)
• الگوهای ردیابی (Tracking patterns)
• طبقه بندی (Classification)
• اتحادیه – انجمن (Association)
• تشخیص داده های خارج از محدوده (Outlier detection)
• خوشه بندی (Clustering)
• ضریب همبستگی (Regression)
• پیش بینی (Prediction)
• الگوهای متوالی (Sequential patterns)
• درختان تصمیم (Decision trees)
• فنون آماری (Statistical techniques)
• تجسم (Visualization)
• شبکه های عصبی (Neural networks)
• انبار کردن داده ها (Data warehousing)
• پردازش حافظه طولانی مدت (Long-term memory processing)
• یادگیری ماشین و هوش مصنوعی (Machine learning and artificial intelligence)

 

۱- تمیز کردن و آماده سازی داده ها (Data cleaning and preparation)

تمیز کردن و آماده سازی داده ها بخشی حیاتی از فرآیند داده کاوی (Data Mining) است. داده های خام باید پاک و قالب بندی شوند تا در روش های مختلف تحلیلی مفید باشند.

تمیز کردن و آماده سازی داده ها شامل عناصر مختلفی از مدل سازی داده ها ، تغییر شکل ، انتقال داده ها ، ، ELT ، یکپارچه سازی داده ها و تجمیع آنها است.

این یک مرحله ضروری برای درک ویژگی های اساسی داده ها برای تعیین بهترین کاربرد آن است.

ارزش تجاری تمیز کردن و آماده سازی داده ها بدیهی است.بدون این اولین قدم ، داده ها برای یک سازمان بی معنی هستند یا به دلیل کیفیت آن قابل اعتماد نیستند.

شرکت ها باید بتوانند به داده های خود ، نتایج تجزیه و تحلیل آن و عملکرد ایجاد شده از آن نتایج اعتماد کنند.

این مرحله برای بدست آوردن بینش از داده ضروری میباشد.

 

۲- الگوهای ردیابی (Tracking patterns)

الگوهای ردیابی یک روش اساسی داده کاوی است. این شامل شناسایی و نظارت بر روند یا الگوهای موجود در داده ها برای نتیجه گیری هوشمندانه در مورد نتایج کسب و کار است.

به محض اینکه سازمانی روند داده های فروش را شناسایی کرد ، برای مثال ، مبنایی برای اقدام برای استفاده از این بینش وجود دارد.

اگر مشخص شود که یک محصول خاص بیش از سایرین برای یک جمعیت خاص فروش میرسد .یک سازمان می تواند از این دانش برای ایجاد محصولات یا خدمات مشابه استفاده کند.

 

 

۳- طبقه بندی (Classification)

تکنیک های طبقه بندی داده کاوی (Data Mining) شامل تجزیه و تحلیل ویژگی های مختلف مرتبط با انواع مختلف داده ها است.

هنگامی که سازمان ها خصوصیات اصلی این نوع داده ها را شناسایی کنند ، سازمان ها می توانند داده های مرتبط را دسته بندی یا طبقه بندی کنند. انجام این کار برای شناسایی بسیار مهم است .

 

۴- انجمن (Association)

انجمن تکنیک داده کاوی مربوط به آمار است.این نشان می دهد که داده های خاص (یا رویدادهای یافت شده در داده ها) با داده های دیگر یا رویدادهای داده محور مرتبط هستند. این شبیه مفهوم همزمانی در یادگیری ماشین است ، که در آن احتمال وقوع یک رویداد داده محور با حضور رویداد دیگر نشان داده می شود.

مفهوم آماری همبستگی نیز مشابه مفهوم ارتباط است. این بدان معنی است که تجزیه و تحلیل داده ها نشان می دهد که بین دو رویداد داده رابطه وجود دارد: مانند این واقعیت که خرید همبرگر اغلب با سیب زمینی سرخ کرده همراه است؟

 

۵- تشخیص داده های دور (Outlier detection)

تشخیص Outlier هر گونه ناهنجاری در مجموعه داده ها را تعیین می کند.هنگامی که سازمان ها انحرافاتی را در داده های خود پیدا می کنند . درک دلیل بروز این ناهنجاری ها و آمادگی برای هرگونه وقوع در آینده برای دستیابی به بهترین اهداف تجاری آسان تر می شود.

 

۶- خوشه بندی (Clustering)

خوشه بندی یک روش تجزیه و تحلیل است که متکی به رویکردهای بصری برای درک داده ها است. مکانیسم های خوشه بندی از گرافیک استفاده می کنند تا نشان دهند که توزیع داده ها در ارتباط با انواع مختلف سنجه ها است. در تکنیک های خوشه بندی نیز از رنگهای مختلف برای نشان دادن توزیع داده ها استفاده می شود.

رویکردهای نمودار برای استفاده از تجزیه و تحلیل خوشه ای ایده آل هستند. به ویژه با نمودارها و خوشه بندی ، کاربران می توانند بصورت بصری نحوه توزیع داده ها را برای شناسایی روندهای مرتبط با اهداف تجاری خود مشاهده کنند.

 

۷- رگرسیون (Regression)

تکنیک های رگرسیون برای شناسایی ماهیت رابطه بین متغیرها در یک مجموعه داده مفید هستند.

این روابط می تواند در برخی موارد علت داشته باشد ، یا فقط در موارد دیگر به سادگی با هم ارتباط داشته باشد. رگرسیون یک تکنیک ساده است که به روشنی نحوه ارتباط متغیرها را نشان می دهد. از تکنیک های رگرسیون در جنبه های پیش بینی و مدل سازی داده ها استفاده می شود.

 

 

۸-پیش بینی (Prediction)

پیش بینی جنبه بسیار قدرتمندی در داده کاوی است که یکی از چهار شاخه تجزیه و تحلیل را نشان می دهد.

تجزیه و تحلیل پیش بینی از الگویی که در داده های فعلی یا تاریخی یافت می شود ، برای گسترش آنها در آینده استفاده می کند.

بنابراین ، به سازمانها بینش می دهد که در روند داده های بعدی ، چه روندهایی اتفاق خواهد افتاد.چندین روش مختلف برای استفاده از تجزیه و تحلیل پیش بینی وجود دارد. تجزیه و تحلیل پیش بینی لزوماً به این تکنیک ها بستگی ندارد – همچنین با الگوریتم های ساده تر هم  می توان آن را تسهیل کرد.

 

۹- الگوهای متوالی (Sequential patterns)

این روش داده کاوی (Data Mining) بر کشف یک سری از رویدادها است که به ترتیب اتفاق می افتد.

این به ویژه برای داده های معاملاتی داده کاوی مفید است.به عنوان مثال ، این روش می تواند مشخص کند که چه کالاهایی از لباس های مشتری پس از خرید اولیه مثلاً یک جفت کفش ، بیشتر خریداری می شود.درک الگوهای متوالی می تواند به سازمانها کمک کند تا موارد بیشتری را به مشتریان برای رونق فروش توصیه کنند.

 

۱۰-درختان تصمیم (ecision trees)

درختان تصمیم نوع خاصی از مدل پیش بینی است که به سازمان ها اجازه می دهد داده ها را به طور موثر استخراج کنند.

از نظر فنی ، درخت تصمیم بخشی از یادگیری ماشین است ، اما به دلیل ماهیت بسیار سرراست آن ، بیشتر به عنوان یک روش یادگیری ماشین جعبه سفید شناخته می شود.

یک درخت تصمیم به کاربران امکان می دهد تا به روشنی درک کنند که ورودی داده ها بر خروجی ها چه تاثیری دارند. هنگامی که مدل های مختلف درخت تصمیم گیری ترکیب می شوند ، مدل های تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده ای ایجاد می کنند که به عنوان یک درخت تصادفی شناخته می شود.

مدل های پیچیده درخت تصادفی تکنیک های یادگیری ماشین جعبه سیاه در نظر گرفته می شوند ، زیرا درک نتایج حاصل از آنها بر اساس ورودی های آنها همیشه آسان نیست.

در بیشتر موارد ، با این حال ، این شکل اساسی از مدل سازی گروه دقیق تر از استفاده از درختان تصمیم به تنهایی است.

 

۱۱- فنون آماری (Statistical techniques)

تکنیک های آماری هسته اصلی بسیاری از تجزیه و تحلیل های مربوط به فرآیند داده کاوی (Data Mining) است.

مدل های مختلف تجزیه و تحلیل بر اساس مفاهیم آماری است که مقادیر عددی را برای اهداف خاص کسب و کار تولید می کند.

به عنوان مثال ، شبکه های عصبی از آمار پیچیده ای بر اساس وزن و اندازه گیری های مختلف برای تعیین اینکه یک عکس سگ است یا گربه در سیستم های تشخیص تصویر استفاده می کنند.

مدل های آماری یکی از دو شاخه اصلی هوش مصنوعی را نشان می دهد. مدل برخی از تکنیک های آماری ایستا هستند ، در حالی که برخی دیگر شامل یادگیری ماشین با گذشت زمان بهتر می شوند.

داده کاوی (Data Mining)

۱۲- تجسم (Visualization)

تجسم داده ها یکی دیگر از عناصر مهم داده کاوی است. آنها به کاربران براساس اطلاعات حسی که افراد می توانند ببینند بینش می دهند.

تجسم داده های امروز پویا است ، برای پخش جریانی داده ها در زمان واقعی مفید است . با رنگ های مختلف مشخص می شود که روندها و الگوهای مختلف داده ها را نشان می دهد.

داشبورد راهی قدرتمند برای استفاده از تجسم داده ها برای کشف بینش داده کاوی (Data Mining) است.

سازمان ها می توانند به جای استفاده ساده از خروجی های عددی مدل های آماری ، داشبوردها را بر اساس معیارهای مختلف قرار دهند و از تجسمات برای برجسته سازی بصری الگوها در داده ها استفاده کنند.

 

۱۳- شبکه های عصبی (Neural networks)

شبکه عصبی نوع خاصی از مدل یادگیری ماشین است که اغلب با هوش مصنوعی و یادگیری عمیق استفاده می شود. شبکه های عصبی یکی از دقیق ترین مدل های یادگیری ماشین هستند .

که امروزه مورد استفاده قرار می گیرند و این لایه های مختلفی دارند که شبیه روش کار سلول های عصبی در مغز انسان هستند.

اگرچه یک شبکه عصبی می تواند ابزاری قدرتمند در داده کاوی باشد . اما سازمانها هنگام استفاده از آن باید احتیاط کنند: برخی از این مدلهای شبکه عصبی فوق العاده پیچیده هستند ، که درک چگونگی تعیین یک شبکه عصبی برای خروجی را دشوار می کند.

 

 

۱۴-انبار کردن داده ها (Data warehousing)

انبار کردن داده ها بخش مهمی از فرآیند داده کاوی است. به طور سنتی ، ذخیره سازی داده ها شامل ذخیره سازی داده های ساخت یافته در سیستم های مدیریت پایگاه داده رابطه ای است .

بنابراین می تواند از نظر هوش تجاری ، گزارشگری و قابلیت های اساسی داشبورد تجزیه و تحلیل شود.

امروزه انبارهای داده ابر و انبارهای داده در فروشگاه های داده نیمه ساخت یافته و بدون ساختار مانند Hadoop وجود دارد.

در حالی که از انبارهای داده به طور سنتی برای داده های تاریخی استفاده می شد ، بسیاری از رویکردهای مدرن می توانند تجزیه و تحلیل عمیق و در زمان واقعی داده ها را ارائه دهند.

 

۱۵- پردازش حافظه طولانی مدت

پردازش حافظه بلند مدت به توانایی تجزیه و تحلیل داده ها برای مدت زمان طولانی اشاره دارد. داده های تاریخی ذخیره شده در انبارهای داده برای این منظور مفید است.

هنگامی که سازمانی می تواند تجزیه و تحلیل را در مدت زمان طولانی انجام دهد ، قادر است الگوهایی را شناسایی کند که در غیر این صورت تشخیص آنها خیلی سخت است.

به عنوان مثال ، با تجزیه و تحلیل فرسایش در طی یک دوره چند ساله ، یک سازمان ممکن است سرنخ های ظریفی را پیدا کند که می تواند منجر به کاهش هزینه های مالی شود.

 

داده کاوی (Data Mining)

۱۶- یادگیری ماشین و هوش مصنوعی (Machine learning and artificial intelligence)

یادگیری ماشین و هوش مصنوعی (AI) نمایانگر پیشرفته ترین پیشرفت ها در داده کاوی است.

اشکال پیشرفته یادگیری ماشین مانند یادگیری عمیق هنگام کار با داده ها در مقیاس ، پیش بینی های بسیار دقیقی را ارائه می دهند.

در نتیجه ، آنها برای پردازش داده ها در استقرار هوش مصنوعی مانند دید رایانه ، تشخیص گفتار ، یا تجزیه و تحلیل متن پیچیده با استفاده از پردازش زبان طبیعی مفید هستند.

این تکنیک های داده کاوی برای تعیین مقدار از داده های نیمه ساختار یافته و بدون ساختار مناسب هستند.

 

 

بهینه سازی با ابزارهای داده کاوی (Data Mining)

با استفاده از طیف گسترده ای از تکنیک ها در هنگام داده کاوی ، داشتن ابزار مناسب برای بهینه سازی تجزیه و تحلیل خود ضروری است.

به طور معمول ، این تکنیک ها برای اجرای صحیح به چندین ابزار مختلف یا ابزاری با قابلیت های جامع نیاز دارند.اگرچه سازمان ها می توانند از ابزارهای علم داده مانند R ، Python یا Knime برای تجزیه و تحلیل یادگیری ماشین استفاده کنند .

اطمینان از انطباق مناسب داده ها با یک ابزار حاکمیت داده مهم است.علاوه بر این ، سازمان ها برای انجام تجزیه و تحلیل و همچنین داشبورد و تجسم داده ها برای تهیه اطلاعات است .

و لازم برای کاربران تجار برای درک تجزیه و تحلیل ، باید با مخازنی مانند ذخیره داده های ابری کار کنند.

ابزارهایی با همه این ویژگی ها در دسترس هستند ، اما یافتن یک یا چند مورد متناسب با نیازهای تجاری شما مهم است.

به دنبال این هستید که داده های خود را از طریق تجزیه و تحلیل بصری به نمایش بذارید ؟ با ما در داده کاوی ویستا ارتباط برقرار کنید.

با یکی از کارشناسان داده ما تماس بگیرید و صحبت کنید، و ما به هر سوالی که ممکن است داشته باشید پاسخ خواهیم داد.

سپاسگذاریم از وقتی که برای خواندن این مقاله گذاشتید

برای خرید لایسنس نرم افزار 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