مقدمه ای بر داده کاوی و کاربردهای آن

داده کاوی و کاربردهای آن در کسب و کارها

بررسی اجمالی

• مفهوم اولیه داده کاوی را بیاموزید
• کاربردهای داده کاوی را بشناسید

پیش نیازها

• درک اولیه پایتون
• دانش اولیه پایگاه داده

 

دوره آموزشی زبان برنامه نویسی پایتون »کلیک کنید» 

 

در اینجا قصد دارم درک مختصری از مفاهیم اولیه داده کاوی به شما ارائه دهیم. ما می دانیم که همه جا داده هایی با فرمت های مختلف وجود دارد که باید در یک پایگاه داده ذخیره شوند. با توجه به مقیاس داده ها، می توانیم یک پایگاه داده مناسب را انتخاب کنیم.

بنابراین پایگاه های داده معروفی وجود دارد که ما می شناسیم مانند PostgreSQL، NoSQL، MongoDB، Microsoft SQL Server و بسیاری دیگر. در این مقاله، ایده داده کاوی را به دست خواهید آورد.

 

 

داده کاوی (Data Mining) چیست

“داده کاوی”، داده ها را استخراج می کند. به عبارت ساده، به عنوان یافتن بینش (اطلاعات) پنهان از پایگاه داده، استخراج الگوها از داده ها تعریف می شود. الگوریتم های مختلفی برای کارهای مختلف وجود دارد.

وظیفه این الگوریتم ها برازش مدل است. این الگوریتم ها ویژگی های داده ها را مشخص می کنند.

2 نوع مدل وجود دارد:

1. مدل پیش بینی
2. مدل توصیفی

 

 

برای خرید لایسنس تبلو Tableau کلیک کنید

 

وظایف پایه داده کاوی

در این بخش، برخی از توابع/وظایف استخراج را مشاهده می کنیم.

1) طبقه بندی ( Classification )

این اصطلاح تحت آموزش نظارت شده قرار می گیرد. الگوریتم های طبقه بندی مستلزم این هستند که طبقات باید بر اساس متغیرها تعریف شوند. ویژگی های داده ها مشخص می کند که به کدام کلاس تعلق دارد.

تشخیص الگو یکی از انواع مسائل طبقه بندی است که در آن ورودی(الگو) بر اساس شباهت کلاس های تعریف شده به کلاس های مختلف طبقه بندی می شود.

2) پیش بینی  (Prediction)

در زندگی واقعی، ما اغلب شاهد پیش‌بینی چیزها/ارزش‌ها/یا موارد دیگر بر اساس داده‌های گذشته و حال هستیم. پیش‌بینی نیز نوعی کار طبقه‌بندی است. با توجه به نوع کاربرد، به عنوان مثال، پیش‌بینی سیلاب که متغیرهای وابسته سطح آب رودخانه، رطوبت، مقیاس بارندگی و غیره از ویژگی‌های آن هستند.

3) رگرسیون (Regression)

رگرسیون یک تکنیک آماری است که برای تعیین رابطه بین متغیرهای (x) و متغیرهای وابسته (y) استفاده می شود. چند نوع رگرسیون به عنوان خطی، لجستیک و غیره وجود دارد.

رگرسیون خطی در مقادیر پیوسته (0،1،1.5، …. و غیره) و رگرسیون لجستیک در مواردی استفاده می شود که تنها امکان دو رویداد مانند  pass/fail داشته باشد.

4) تجزیه و تحلیل سری زمانی (Time Series Analysis)

در تحلیل سری های زمانی، یک متغیر با توجه به زمان، مقدار خود را تغییر می دهد. این بدان معنی است که تجزیه و تحلیل تحت الگوهای شناسایی داده ها در یک دوره زمانی قرار می گیرد. این می تواند تغییرات فصلی، تغییرات نامنظم، روند سکولار و نوسانات چرخه ای باشد. به عنوان مثال، بارندگی سالانه، قیمت بورس و غیره.

 

برای خرید لایسنس پاور بی ای Power BI کلیک کنید

5) خوشه بندی (Clustering)

خوشه بندی همانند طبقه بندی است، یعنی داده ها را گروه بندی می کند. خوشه بندی تحت یادگیری ماشینی بدون نظارت قرار می گیرد. این فرآیندی است که داده ها را به گروه هایی بر اساس انواع و رفتارهای مشابه تقسیم می کند.

 

 

6) خلاصه سازی (Summarization)

اطلاعات معنی دار را از داده ها بازیابی می کند. همچنین خلاصه ای از متغیرهای عددی مانند میانگین، حالت، میانه و غیره را ارائه می دهد.

 

7) قوانین انجمن (Association Rules)

این وظیفه اصلی داده کاوی است. این به یافتن الگوهای مناسب و بینش معنادار از پایگاه داده کمک می کند.

قانون انجمن مدلی است که انواع ارتباط داده ها را استخراج می کند. به عنوان مثال، تجزیه و تحلیل سبد بازار که در آن قوانین تداعی در پایگاه داده اعمال می شود تا بدانند چه اقلامی با هم توسط مشتری خریداری شده اند.

 

 

8) کشف توالی (Sequence Discovery)

به آن تحلیل متوالی نیز می گویند. برای کشف یا یافتن الگوی ترتیبی در داده ها استفاده می شود. الگوی ترتیبی به معنای الگویی است که صرفاً بر اساس یک توالی زمانی است.

این الگوها شبیه قواعد تداعی یافت شده در پایگاه داده یا رویدادهای مرتبط هستند اما رابطه آن فقط بر اساس «زمان» است. تا این مرحله، ما تمام توابع یا وظایف اصلی داده کاوی را دیده ایم. بیایید برای دانستن بیشتر در مورد داده کاوی ادامه دهیم…

 

داده کاوی در مقابل KDD (کشف دانش در پایگاه داده)

داده کاوی: فرآیند استفاده از الگوریتم ها برای استخراج اطلاعات و الگوهای معنادار حاصل از فرآیند KDD. این یک مرحله درگیر در KDD است.

KDD: این یک فرآیند مهم برای شناسایی اطلاعات و الگوهای معنادار در داده است. ورودی داده شده به این فرآیند داده است و خروجی اطلاعات مفیدی از داده ها می دهد.

 

فرآیند KDD شامل 5 مرحله است:

1.  انتخاب (Selection): نیاز به به دست آوردن داده ها از منابع داده های مختلف، پایگاه های داده.
2. پیش پردازش ر(Preprocessing): این فرآیند پاکسازی داده ها از نظر هرگونه داده نادرست، مقادیر از دست رفته، داده های اشتباه است.
3. تغییر شکل (Transformation): داده ها از منابع مختلف باید تبدیل شوند و به فرمت هایی برای پیش پردازش کدگذاری شوند.
4. داده کاوی (Data Mining): در این فرآیند، الگوریتم ها برای دستیابی به خروجی/نتایج دلخواه بر روی داده های تبدیل شده اعمال می شوند.
5. تفسیر/ارزیابی (Interpretation/evaluation): برای ارائه نتایج داده کاوی که بسیار مهم هستند، باید تجسم هایی را انجام داد.

 

 

برنامه های کاربردی داده کاوی

1) تجارت الکترونیک (E-Commerce)

تجارت الکترونیک یکی از کاربردهای واقعی آن است. شرکت‌های تجارت الکترونیک مانند آمازون، فلیپ‌کارت، ماینترا و غیره هستند.

آنها از تکنیک‌های داده کاوی برای مشاهده عملکرد هر محصول استفاده می‌کنند، به گونه‌ای که «مشتری از چه محصولی بیشتر دیده می‌شود و چه چیزی را نیز دوست دارد».

2) خرده فروشی (Retailing)

این یکی دیگر از کاربردهای داده کاوی از بازار خرده فروشی است. خرده فروشان الگوی “تازه، فرکانس، پولی (از نظر ارز)” را پیدا می کنند. خرده فروشان ردیابی فروش محصولات، معاملات را حفظ می کنند.

3) آموزش و پرورش (Education)

امروزه آموزش یک حوزه در حال ظهور و پرطرفدار است. این به کشف دانش از داده های آموزشی مربوط می شود. هدف اصلی این اپلیکیشن مطالعه یا شناسایی الگوی رفتاری دانش‌آموز از نظر یادگیری آینده، اثرات مطالعه، دانش پیشرفته یادگیری و غیره است. این تکنیک‌های داده کاوی توسط موسسات برای تصمیم‌گیری دقیق و همچنین پیش‌بینی نتایج مناسب مورد استفاده قرار می‌گیرد.

 

ابزارهای داده کاوی

• KNIME
• WEKA
• ORANGE

 

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 پاور بی ای 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