منو سایت

داده کاوی چیست؟

 تاریخ انتشار :
/
  وبلاگ
داده کاوی چیست؟

داده کاوی چیست؟

در سال‌های اخیر، با توسعه بازاریابی دیجیتال، کسب‌وکارها اطلاعات مختلفی را درباره مشتریان خود جمع‌آوری می‌کنند تا آنها را بهتر بشناسند. روش‌های استخراج داده‌ها با استفاده از الگوریتم‌های مختلف مانند هوش مصنوعی، اطلاعات مورد نیاز را به راحتی در اختیار صاحبان مشاغل قرار می‌دهد. بنابراین این افراد می توانند بهتر و با موفقیت تجارت کنند. اما سوال اینجاست که داده کاوی چیست و چه مزایا و معایبی دارد؟ در زیر به این سوالات پاسخ دقیق تری خواهیم داد.

تفاوت بین داده و اطلاعات

داده و اطلاعات دو کلمه ای هستند که مردم به جای یکدیگر از آنها استفاده می کنند. در تعریف صحیح، داده ها مواد خام، تحلیل نشده، سازماندهی نشده و غیر مرتبط در نظر گرفته می شوند. اما اطلاعات، داده هایی سازماندهی و تجزیه و تحلیل شده است که برای کاربران معنا و اهمیت خاصی دارد.

به عنوان مثال، وقتی با اعدادی در مورد تعداد نظرات، لایک ها یا اشتراک گذاری ها در وب سایت خود مواجه می شوید، با داده ها سروکار دارید. اما وقتی آنها را در داشبورد Google Analytics یا Google Ads خود می بینید، با اطلاعات دقیقی روبرو می شوید که به شما در تصمیم گیری کمک می کند.

داده کاوی چیست؟

داده کاوی چیست؟

رشد اینترنت صاحبان مشاغل را با داده های خام زیادی مواجه کرده است. الگوریتم‌ها و سیستم‌های برنامه‌نویسی مختلف، مانند برنامه‌نویسی پایتون، به صاحبان مشاغل کمک می‌کردند تا داده‌های خام لازم را استخراج کنند و رابطه بین آنها را پیدا کنند. در نهایت، دسترسی به اطلاعات با ارائه راه حل هایی برای چالش های پیش رو همراه است که صاحبان کسب و کار را به موفقیت نزدیک می کند.

الگوریتم های هوش مصنوعی، یادگیری زبان ماشین و علم برنامه نویسی عصبی-کلامی (NLP) در اجرای فرآیندهای داده کاوی استفاده می شود. بنابراین قبل از ورود به داده کاوی، باید بدانید هوش مصنوعی چیست و یادگیری ماشین چه ارتباطی با داده کاوی دارد؟ همچنین باید با اصول علم داده آشنا باشید. زیرا اینها مفاهیمی هستند که به شما در انجام دقیق فرآیند استخراج داده ها و به دست آوردن اطلاعات مورد نیاز کمک می کنند.

برنامه های کاربردی داده کاوی

زمانی که بدانید علم داده چیست و از کدام الگوریتم های یادگیری ماشینی در فرآیند داده کاوی استفاده می شود، می توانید اطلاعات مورد نیاز خود را دریافت کنید. در این شرایط هوش مصنوعی نیز به هوشمند شدن اطلاعات دریافتی کمک می کند. با تمرکز بر کلان داده ها و یافتن الگوهایی در میان داده ها، صاحبان مشاغل می توانند نتایج احتمالی تصمیمات خود را پیش بینی کنند.

در نتیجه اطلاعات مفیدی دریافت می کنند و تصمیمات بعدی را با اطمینان بیشتری می گیرند. به طور کلی داده کاوی در هر زمینه ای که نیاز به اطلاعات سازمان یافته دارد استفاده می شود. به عنوان مثال می توان به موارد زیر اشاره کرد:

بهداشت و سلامت عمومی

برای اینکه روند ارتقای سلامت مردم به درستی پیش برود و داروها و خدمات پزشکی به مقدار کافی و در جهت درست مورد استفاده قرار گیرند، نیازمند داده کاوی هستیم.

تحقیقات بازار

تحقیقاتی که در مورد رفتار خرید مشتری انجام می شود با داده های بسیار متنوعی همراه است. بنابراین داده کاوی به موفقیت در اصول بازاریابی و افزایش خرید مشتری کمک می کند.

مدیریت ارتباط با مشتری (CRM)

این سیستم به کمک داده کاوی شرایط بهتری را برای مدیریت فروشگاه های آنلاین و ارائه خدمات به مشتریان فراهم می کند.

ارتقای امنیت بانکداری الکترونیک

تمام کارهایی که در بانکداری الکترونیک و اینترنت انجام می شود به کمک داده کاوی با امنیت بالاتر انجام می شود.

اینها تنها چند کاربرد مهم داده کاوی هستند. هر فعالیتی برای مدیریت بهتر و اصولی همه جنبه ها نیاز به داده ها و اطلاعات سازمان یافته دارد. بنابراین امکان استفاده از داده کاوی در هر زمینه ای وجود دارد.

اهمیت داده کاوی

اکنون می دانید داده کاوی به چه معناست، از چه الگوریتم هایی بیشتر در داده کاوی استفاده می شود و چه فعالیت هایی را می توان با داده کاوی انجام داد. اما برای درک جامع تری از داده کاوی، بهتر است با معنای داده کاوی بیشتر آشنا شویم.

در عصر امروز که با جریان عظیمی از داده های خام مواجه هستیم، درک شرایط و تصمیم گیری در مورد آینده به راحتی با داده کاوی انجام می شود. بیشتر داده های موجود در فضای مجازی بدون ساختار هستند. پس از درک اینکه یادگیری ماشین چیست، هوش مصنوعی و علم داده چگونه می توانند به شما کمک کنند راهی برای به دست آوردن اطلاعات ساختاریافته و سازمان یافته پیدا کنید، با اهمیت داده کاوی آشنا خواهید شد.

در نتیجه صرف نظر از کسب و کار شما، جداول، نمودارها و انواع اطلاعات کاربردی می توانند راه حل های مناسبی برای رسیدن به اهداف شما ارائه دهند. کارشناسان بیمه، آموزش، بانکداری و خرده فروشی افرادی هستند که اهمیت داده های ساختاریافته و سازمان یافته را درک می کنند.

مزایا و معایب استفاده از داده کاوی

مزایا و معایب استفاده از داده کاوی

درست است که داده کاوی در امور مختلف بسیار مهم است. اما استفاده از آن مزایا و معایبی دارد که در ادامه به آنها خواهیم پرداخت.

مزایای

ابتدا به مزایای داده کاوی نگاه می کنیم.

بهبود کارایی کسب و کار

خرده فروشان و بازرگانان دو گروهی هستند که بیشترین سود را از داده کاوی می برند. در واقع داده کاوی به بازاریابان کمک می کند تا مدل های بازاریابی را بر اساس داده های موجود بسازند. سپس با توجه به شرایط موجود و درک رفتار مشتری از انواع تبلیغات و کمپین ها استفاده کنید. بنابراین در فرآیند بازاریابی دیجیتال سودآوری را تجربه خواهند کرد.

با کمک داده کاوی، خرده فروشان می توانند شرایط بازار را به خوبی تجزیه و تحلیل کنند و بهترین محصولات و خدمات را در اختیار مشتریان خود قرار دهند. همچنین با اطلاعات دریافتی می توانند در مناسبت های مختلف تخفیف های مختلفی را به مشتریان خود ارائه دهند.

بانک را با دقت انجام دهید

بانک ها یکی از سازمان هایی هستند که با داده های زیادی کار می کنند. هنگامی که داده ها از طریق فرآیند داده کاوی به اطلاعات ساختاری تبدیل می شوند، بانکداری با دقت و راحتی بیشتری انجام می شود. این موضوع امکان جعل اطلاعات، جلب اعتماد مشتریان و ایمن سازی بانکداری را در فضای مجازی کاهش می دهد.

مسائل مهندسی و عملیاتی

یکی دیگر از مزایای مهم داده کاوی، بهبود عملکرد مهندسی و کاهش نرخ خطا برای سوالات مهم است. به این ترتیب مهندسان با اطلاعات موجود می توانند تجهیزات را بررسی کرده و عناصر معیوب را از چرخه وظیفه حذف کنند. در نتیجه عملیات مهندسی کارآمدتر و با دقت بالاتری انجام می شود.

مدیریت امور کشور

علاوه بر موارد فوق، ادارات مختلف دولتی می توانند با آمار قابل توجهی در مورد فعالیت سازمان های مختلف تصمیم گیری صحیحی داشته باشند. علاوه بر این، دولت ها از داده کاوی برای جلوگیری از جرایم و تخلفاتی مانند پولشویی استفاده می کنند.

معایب

تا اینجا در مورد مزایای داده کاوی صحبت کردیم. اما استفاده از داده کاوی می تواند معایبی نیز داشته باشد که در ادامه به آن می پردازیم.

نقض حریم خصوصی

جمع آوری و پردازش داده های مربوط به افراد مختلف و تحقیق در مورد اطلاعات حاصله باعث افزایش تعداد نقض حریم خصوصی و کاهش امنیت افراد می شود که بسیاری از افراد را نگران می کند. وبلاگ ها، صفحات رسانه های اجتماعی و ایمیل ها بسترهایی برای جمع آوری اطلاعات شخصی افراد هستند. بنابراین توجه به تنظیمات حریم خصوصی و امنیتی آنها بسیار مهم است.

کسب و کارهای اینترنتی برای درک رفتار مشتری و رفتار خرید، اطلاعات پروفایل کاربر را ذخیره و استفاده می کنند. اگر سیستم امنیتی پایگاه داده این شرکت ها قدرت و دقت کافی را نداشته باشد، اطلاعات به راحتی هک شده و مورد سوء استفاده قرار می گیرد.

ظهور مسائل امنیتی

با توسعه سیستم های اتوماسیون و استفاده از اینترنت برای تبادل اطلاعات شخصی کارکنان و مشتریان، توجه به مسائل امنیتی اهمیت فزاینده ای پیدا می کند. هکرها و سارقان اینترنتی با داده کاوی می توانند اطلاعات مختلفی را از سیستم های هوشمندی که حفاظت ضعیفی دارند به دست آورند. در نتیجه امنیت مردم به خطر خواهد افتاد.

سوء استفاده از اطلاعات

استخراج داده ها برای ارائه اطلاعات در مورد افراد یا گروه های مختلف می تواند جان مردم یا حتی دولت ها را به خطر بیندازد. استفاده از اطلاعات درست و نادرست، سرنوشت افراد جوامع کوچک و بزرگ را به خطر می اندازد.

فرآیند استخراج داده ها

فرآیند استخراج داده ها

اکنون می دانید داده کاوی چیست و چه فعالیت های سازنده و مخربی را می توان با کمک الگوریتم های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین انجام داد. در زیر به نحوه انجام فرآیند استخراج داده ها خواهیم پرداخت.

پاکسازی داده ها

همانطور که گفتیم، داده های خام فراوانی وجود دارد. برای به دست آوردن اطلاعات معنی دار برای تصمیم گیری، شناسایی داده های لازم، حذف و تصحیح موارد زائد و نادرست ضروری است.

یکپارچه سازی داده ها

یکپارچه سازی داده ها به بازاریابان اطلاعات دقیقی برای مدیریت بهتر مواردی مانند مشتریان، محصولات و کانال های بازاریابی می دهد.

انتخاب داده ها

داده های یکپارچه ای که برای یک تجارت خاص استفاده می شود باید انتخاب شود. انتخاب داده های مناسب برای برداشتن گام های صحیح و اصولی بعدی بسیار مهم است. بنابراین، این مرحله باید بسیار با دقت انجام شود.

تبدیل داده ها

مرحله بعدی در فرآیند داده کاوی تبدیل داده ها به اطلاعات مورد نیاز است. اگر بدانید علم داده چیست، به طور کامل متوجه خواهید شد که اصول ریاضی مورد استفاده در تجزیه و تحلیل و آماده سازی داده ها چگونه انجام می شود. در نهایت اطلاعاتی مانند نمودارها و جداول در اختیار شما قرار می گیرد.

تحلیل داده ها

در مرحله داده کاوی، الگوهای مهم و موثر از داده ها استخراج می شود. هوش مصنوعی برای هوشمندتر کردن اطلاعات موجود استفاده می شود. برنامه نویسی پایتون با الگوریتم های کاربردی از ایجاد الگوهای تکراری در این مرحله جلوگیری می کند.

ارزیابی مدل

در این مرحله، مدل های به دست آمده در مرحله داده کاوی از نظر دقت، صحت و تعمیم پذیری از جمله موارد دیگر ارزیابی می شوند.

ارائه دانش

در مرحله نهایی دانشی تولید می شود که به شیوه های قابل فهمی مورد استفاده قرار می گیرد. به این ترتیب فرآیند داده کاوی را مرحله به مرحله در کسب و کار خود پیاده خواهید کرد.

نتیجه

اگر بخواهیم بگوییم داده کاوی چیست باید بگوییم که داده کاوی یا داده کاوی روشی است که داده های مورد نیاز را استخراج و انتقال داده و در پایگاه های داده ذخیره می کند. نرم افزار موجود می تواند فرصتی را برای بررسی و ارزیابی داده های پردازش شده فراهم کند و منجر به تصمیم نهایی برای بهبود عملکرد تجاری شود.

به این مقاله امتیاز دهید