تحقیق داده کاوی چیست؟

تحقیق داده کاوی چیست؟

تحقیق داده کاوی چیست؟ ، هرچه داده های بیشتری تولید کنیم، درک همه آن داده ها و استخراج بینش معنادار از آنها دشوارتر می شود. به ایستادن در میان تریلیون ها درخت فکر کنید. تجزیه و تحلیل جنگل را از کجا شروع می کنید؟

داده کاوی راه حلی برای این موضوع ارائه می دهد، راه حلی که روش های تصمیم گیری کسب و کارها، کاهش هزینه ها و افزایش درآمد را شکل می دهد. در نتیجه، انواع نقش‌های علم داده از کاوی به عنوان بخشی از مسئولیت‌های روزانه خود استفاده می‌کنند.

داده کاوی اغلب به عنوان یک فرآیند چالش برانگیز برای درک تلقی می شود. با این حال، یادگیری این رشته مهم علم داده آنقدرها که به نظر می رسد دشوار نیست. برای مروری جامع از ویژگی‌های مختلف، کاربردها و مسیرهای شغلی بالقوه داده کاوی، ادامه مطلب را بخوانید.

تحقیق داده کاوی چیست؟
تحقیق داده کاوی چیست؟ – تزیسمی

فهرست مطالب

تحقیق داده کاوی چیست؟

داده کاوی معمولاً به عنوان فرآیند استفاده از رایانه و اتوماسیون برای جستجوی مجموعه های بزرگی از داده ها برای الگوها و روندها تعریف می شود و این یافته ها را به بینش ها و پیش بینی های تجاری تبدیل می کند. داده کاوی فراتر از فرآیند جستجو است، زیرا از داده ها برای ارزیابی احتمالات آینده و توسعه تجزیه و تحلیل های عملی استفاده می کند.

تفاوت بین تحقیق داده کاوی و یادگیری ماشینی- تحقیق داده کاوی چیست؟

داده کاوی و یادگیری ماشینی فرآیندهای منحصر به فردی هستند که اغلب مترادف در نظر گرفته می شوند. با این حال، در حالی که هر دو برای تشخیص الگوها در مجموعه داده های بزرگ مفید هستند، عملکرد آنها بسیار متفاوت است.

داده کاوی فرآیند یافتن الگوها در داده ها است. زیبایی داده کاوی در این است که با شناسایی پیشگیرانه الگوهای داده غیر شهودی از طریق الگوریتم‌ها (به عنوان مثال، مصرف‌کنندگانی که کره بادام‌زمینی می‌خرند به احتمال زیاد دستمال کاغذی می‌خرند) به سؤالاتی که نمی‌دانستیم بپرسیم، پاسخ دهیم. با این حال، تفسیر این بینش ها و کاربرد آنها در تصمیم گیری های تجاری همچنان نیازمند مشارکت انسانی است.

در همین حال، یادگیری ماشینی فرآیندی است که به رایانه یاد می‌دهد تا مانند انسان‌ها یاد بگیرد. با یادگیری ماشینی، کامپیوترها یاد می گیرند که چگونه احتمالات را تعیین کرده و بر اساس تجزیه و تحلیل داده های خود پیش بینی کنند. و در حالی که یادگیری ماشین گاهی از داده کاوی به عنوان بخشی از فرآیند خود استفاده می کند، در نهایت نیازی به دخالت مکرر انسان به صورت مداوم ندارد (به عنوان مثال، یک ماشین خودران برای تعیین مکان توقف، شتاب گرفتن و چرخش به داده کاوی متکی است. ).

داده کاوی چگونه کار می کند؟- تحقیق داده کاوی چیست؟

برای پاسخ کامل به سوال “داده کاوی چیست؟” دانش کاری از فرآیند کلی مورد نیاز است. داده کاوی از یک روش تحقیق کاملاً ساختار یافته و شش مرحله ای پیروی می کند که به عنوان فرآیند استاندارد بین صنعت برای داده کاوی (CRISP-DM) شناخته می شود.

این فرآیند کار را در مراحل و در صورت لزوم تکرار مراحل را تشویق می کند. در واقع، تکرار مراحل اغلب برای توضیح تغییر داده ها یا معرفی متغیرهای مختلف ضروری است.

مراحل تحقیق داده کاوی- تحقیق داده کاوی چیست؟

بیایید نگاهی دقیق تر به هر مرحله از CRISP-DM بیندازیم:

درک کسب و کار

برای شروع، ابتدا این سوالات را بپرسید: هدف ما چیست؟ برای حل چه مشکلی تلاش می کنیم؟ چه داده هایی برای حل آن نیاز داریم؟

بدون درک روشنی از داده‌های مناسب برای استخراج، پروژه می‌تواند خطاها، نتایج نادرست یا نتایجی ایجاد کند که به سؤالات صحیح پاسخ نمی‌دهند.

درک داده ها

پس از تعیین هدف کلی، داده های مناسب باید جمع آوری شوند. داده ها باید با موضوع مرتبط باشند و معمولاً از منابع مختلفی مانند سوابق فروش، نظرسنجی مشتریان و داده های موقعیت جغرافیایی می آیند. هدف این مرحله این است که اطمینان حاصل شود که داده ها به درستی تمام مجموعه داده های لازم برای رسیدگی به هدف را در بر می گیرند.

آماده سازی داده ها

زمان‌برترین مرحله، مرحله آماده‌سازی، شامل سه مرحله است: استخراج، تبدیل، و بارگذاری که به آن ETL نیز گفته می‌شود. ابتدا داده ها از منابع مختلف استخراج شده و در یک منطقه مرحله بندی سپرده می شوند. در مرحله بعد، در مرحله تبدیل: داده ها پاک می شوند، مجموعه های تهی پر می شوند، داده های تکراری حذف می شوند، خطاها برطرف می شوند و همه داده ها به جداول اختصاص می یابد. در مرحله آخر، بارگذاری، داده های فرمت شده برای استفاده در پایگاه داده بارگذاری می شوند.

مدل سازی

مدل‌سازی داده‌ها به مجموعه داده‌های مربوطه می‌پردازد و بهترین رویکرد آماری و ریاضی را برای پاسخگویی به سؤال(های) هدف در نظر می‌گیرد. تکنیک‌های مدل‌سازی مختلفی مانند طبقه‌بندی، خوشه‌بندی و تحلیل رگرسیون موجود است (در ادامه در مورد آنها بیشتر توضیح خواهیم داد). همچنین استفاده از مدل‌های مختلف بر روی داده‌های یکسان برای پرداختن به اهداف خاص غیرمعمول نیست.

ارزیابی

پس از ساخت و آزمایش مدل‌ها، زمان ارزیابی کارایی آن‌ها در پاسخ به سؤالی که در مرحله درک کسب‌وکار شناسایی شده است فرا می‌رسد. این یک مرحله انسان محور است، زیرا فردی که پروژه را اجرا می کند باید تعیین کند که آیا خروجی مدل به اندازه کافی اهداف آنها را برآورده می کند یا خیر. در غیر این صورت، می توان مدل متفاوتی ایجاد کرد یا داده های متفاوتی تهیه کرد.

گسترش

هنگامی که مدل داده کاوی دقیق و موفق در پاسخ به سوال عینی تلقی شد، زمان استفاده از آن فرا می رسد. استقرار می تواند در قالب یک ارائه بصری یا یک گزارش به اشتراک گذاری بینش رخ دهد. همچنین می تواند به اقداماتی مانند ایجاد یک استراتژی فروش جدید یا اجرای اقدامات کاهش ریسک منجر شود.

تحقیق داده کاوی چیست؟
تحقیق داده کاوی چیست؟ – تزیسمی

رایج ترین انواع تحقیق داده کاوی- تحقیق داده کاوی چیست؟

داده کاوی در شناسایی الگوهای داده و استخراج بینش تجاری مفید از آن الگوها بسیار مفید است. برای انجام این وظایف، داده کاویان از تکنیک های مختلفی برای تولید نتایج متفاوت استفاده می کنند. در اینجا پنج تکنیک رایج داده کاوی آورده شده است.

تجزیه و تحلیل طبقه بندی

با این تکنیک، نقاط داده بر اساس یک سوال یا مشکل خاص به گروه ها یا کلاس ها اختصاص داده می شود. به عنوان مثال، اگر یک شرکت کالاهای بسته بندی شده مصرف کننده بخواهد استراتژی تخفیف کوپن خود را برای یک محصول خاص بهینه کند، ممکن است سطوح موجودی، داده های فروش، نرخ بازخرید کوپن و داده های رفتاری مصرف کننده را بررسی کند تا بهترین تصمیم ممکن را بگیرد.

آموزش قوانین انجمن

این تابع به دنبال کشف روابط بین نقاط داده است. از آن برای تعیین اینکه آیا یک عمل یا متغیر خاص دارای ویژگی هایی است که می تواند با سایر اقدامات مرتبط باشد (مانند انتخاب اتاق مسافران تجاری و عادات غذاخوری) استفاده می شود. یک هتلدار ممکن است از بینش قوانین انجمن برای ارائه ارتقاء اتاق یا تبلیغات غذا و نوشیدنی برای جذب مسافران تجاری بیشتر استفاده کند.

تشخیص ناهنجاری یا Outlier

علاوه بر جستجوی الگوها، داده کاوی به دنبال کشف داده های غیرعادی در یک مجموعه است. تشخیص ناهنجاری فرآیند یافتن داده هایی است که با الگو مطابقت ندارند. این فرآیند می تواند به یافتن موارد تقلب کمک کند و به خرده فروشان کمک کند تا در مورد افزایش یا کاهش فروش محصولات خاص بیشتر بدانند.

تجزیه و تحلیل خوشه بندی

خوشه‌بندی به دنبال شباهت‌ها در یک مجموعه داده می‌گردد و نقاط داده‌ای را که ویژگی‌های مشترک دارند را به زیر مجموعه‌ها جدا می‌کند. این شبیه به نوع تجزیه و تحلیل طبقه بندی است که نقاط داده را گروه بندی می کند، اما در تجزیه و تحلیل خوشه بندی، داده ها به گروه های قبلاً تعریف شده اختصاص داده نمی شوند. خوشه بندی برای تعریف صفات در یک مجموعه داده مفید است، مانند تقسیم بندی مشتریان بر اساس رفتار خرید، وضعیت نیاز، مرحله زندگی یا ترجیحات احتمالی در ارتباطات بازاریابی.

تجزیه و تحلیل رگرسیون

تجزیه و تحلیل رگرسیون در مورد درک این است که کدام عوامل در یک مجموعه داده مهم‌تر هستند، چه عواملی می‌توانند نادیده گرفته شوند و چگونه این عوامل با هم تعامل دارند. با استفاده از این روش، داده‌کاوی‌ها می‌توانند نظریه‌هایی مانند «زمانی که برف زیادی پیش‌بینی می‌شود، نان و شیر بیشتری قبل از طوفان فروخته می‌شود» تأیید کنند. در حالی که این به اندازه کافی بدیهی به نظر می رسد، تعدادی متغیر وجود دارد که باید تأیید و کمیت شود تا مدیر فروشگاه از موجود بودن موجودی کافی مطمئن شود. به عنوان مثال، برف “خیلی” چقدر است؟ «شیر و نان بیشتر» چقدر است؟ کدام نوع از پیش‌بینی‌های آب و هوا منجر به اقدام مصرف‌کننده می‌شود و مصرف‌کنندگان چند روز قبل از طوفان شروع به خرید می‌کنند؟ رابطه بین اینچ برف، واحد نان و واحد شیر چیست؟

از طریق تجزیه و تحلیل رگرسیون، سطوح موجودی خاصی از شیر و نان (در واحد/مورد) را می توان برای سطوح خاصی از برف پیش بینی شده (اینچ)، در مقاطع زمانی خاص (روزهای قبل از طوفان) توصیه کرد. به این ترتیب، استفاده از تحلیل رگرسیون فروش را به حداکثر می‌رساند، نمونه‌های موجود در انبار را به حداقل می‌رساند و به جلوگیری از ذخیره بیش از حد که منجر به فساد محصول پس از طوفان می‌شود، کمک می‌کند.

بهترین کاربردهای تحقیق داده کاوی

کسب‌وکارها از داده‌کاوی استفاده می‌کنند تا با استفاده از داده‌هایی که از مشتریان، محصولات، فروش و کمپین‌های تبلیغاتی و بازاریابی جمع‌آوری می‌کنند، مزیت رقابتی به خود بدهند. داده کاوی به آنها کمک می کند تا عملیات را تیزتر کنند، روابط با مشتریان فعلی را بهبود بخشند و مشتریان جدیدی به دست آورند.

مشاغلی که از تکنیک های داده کاوی استفاده نمی کنند ممکن است از رقبای خود عقب بمانند. اینها برخی از راه های اصلی هستند که کسب و کارها از داده کاوی برای جلوگیری از چنین کاستی هایی استفاده می کنند.

تجزیه و تحلیل سبد

در ابتدایی ترین کاربرد، خرده فروشان از تجزیه و تحلیل سبد برای تجزیه و تحلیل آنچه که مصرف کنندگان می خرند (یا در “سبد” خود قرار می دهند) استفاده می کنند. این یک شکل از تکنیک تداعی است که به خرده فروشان بینشی در مورد عادات خرید می دهد و به آنها اجازه می دهد خریدهای دیگر را توصیه کنند. یک برنامه کمتر آشنا، برنامه ای است که توسط مجریان قانون استفاده می شود، که در آن مقادیر زیادی از داده های مصرف کننده ناشناس به دنبال ترکیبی از محصولاتی که در ساخت بمب یا تولید مت آمفتامین استفاده می شود، تجزیه و تحلیل می شود.

پیش بینی فروش

پیش‌بینی فروش شکلی از تحلیل پیش‌بینی‌کننده است که کسب‌وکارها بیشتر از بودجه خود را به آن اختصاص می‌دهند. داده کاوی می تواند با بررسی داده های تاریخی مانند سوابق فروش، شاخص های مالی (به عنوان مثال، شاخص قیمت مصرف کننده، S&P 500، نشانگرهای تورم)، عادات مخارج مصرف کننده، فروش منتسب به زمان خاصی از سال و روندها، به کسب و کارها کمک کند تا فروش ها را پیش بینی کنند و اهداف تعیین کنند. که ممکن است بر مفروضات استاندارد در مورد کسب و کار تأثیر بگذارد. بر اساس نظرسنجی اخیر MicroStrategy، 52 درصد از کسب و کارهای جهانی داده های پیش بینی را مهم ترین شکل تجزیه و تحلیل خود می دانند.

بازاریابی پایگاه داده

کسب‌وکارها پایگاه‌های داده بزرگی از داده‌های مصرف‌کننده می‌سازند که از آن برای شکل‌دهی و تمرکز تلاش‌های بازاریابی خود استفاده می‌کنند. این کسب‌وکارها به راه‌هایی برای مدیریت و استفاده از این داده‌ها برای توسعه ارتباطات بازاریابی هدفمند و شخصی‌شده نیاز دارند. داده کاوی به کسب و کارها کمک می کند تا رفتارهای مصرف کننده را درک کنند، اطلاعات تماس و سرنخ ها را ردیابی کنند و مشتریان بیشتری را در پایگاه داده بازاریابی خود درگیر کنند.

برنامه ریزی موجودی

داده کاوی می تواند اطلاعات به روزی را در مورد موجودی محصول، برنامه های تحویل و الزامات تولید در اختیار کسب و کارها قرار دهد. داده کاوی همچنین می تواند به حذف برخی از عدم قطعیت های ناشی از مسائل ساده عرضه و تقاضا در زنجیره تامین کمک کند. سرعتی که داده‌کاوی می‌تواند الگوها را تشخیص دهد و پیش‌بینی‌ها را طراحی کند، به شرکت‌ها کمک می‌کند تا سهام محصول خود را بهتر مدیریت کنند و کارآمدتر عمل کنند.

وفاداری مشتری

کسب‌وکارها – به‌ویژه خرده‌فروشان – حجم عظیمی از داده‌ها را از طریق برنامه‌های وفاداری تولید می‌کنند. داده کاوی به این کسب و کارها اجازه می دهد تا از طریق این داده ها روابط با مشتری را ایجاد و تقویت کنند. برای مثال، با دسته‌بندی مشتریان بر اساس مجموع سبد، دفعات خرید و هزینه‌های احتمالی خواربار در هفته، خرده‌فروشان می‌توانند به مشتریان تخفیف‌هایی ارائه دهند تا آنها را تا سطح خرج کنند (مثلاً 50 دلار خرج کنید، 5 دلار تخفیف بگیرید؛ 75 دلار خرج کنید، 10 دلار دریافت کنید. خاموش). این نه تنها به مشتری انگیزه ای برای خرید می دهد، بلکه به حفظ دلارهای هدف رقبا نیز کمک می کند.

یک دیدگاه ثبت کنید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *