دیتا ماینینگ (Data Mining) چیست؟

دیتا ماینینگ (Data Mining) یا داده‌کاوی، علم استخراج اطلاعات و تجزیه‌وتحلیل مجموعه‌ای از داده‌های خام برای رسیدن به اطلاعات ارزشمند است.

دیتا ماینینگ – Data Mining یا داده‌کاوی،‌ اصطلاحی است که احتمالاً در طول چند ماه گذشته آن را شنیده باشید. این ابزار برای فهمیدن دنیایی است که در آن زندگی می‌کنیم. جهانی که به خوبی مورد توجه قرار نگرفته و توسط عموم مردم به خوبی درک نشده است. به معنای ساده، داده‌کاوی فرآیند استفاده از الگوریتم‌ها و دیگر تکنیک‌های تحلیل و بررسی دیجیتال برای آنالیز حجم عظیمی از داده‌ها است. با این حجم از داده‌های عظیم، محققان می‌توانند الگوهایی را در نظر بگیرند که به‌صورت طبیعی یا با طراحی ایجاد می‌شود.

داده‌کاوی یا دیتا ماینینگ چیست؟

در دنیای تجارت، داده‌کاوی به یکی از مهم‌ترین منابع برای فهمیدن عادت‌ها و احساسات مشتری، پیش‌بینی تعمیر و نگهداری زیرساخت‌ها و تجهیزات کلیدی و حتی ابزاری برای درک بازار تبدیل شده است. دیتا ماینینگ همچنین در سرمایه‌گذاری سازمانی نیز ایفای نقش می‌کند و در مرکز فرآیندهای زیربنایی اتصال شبکه‌های اجتماعی قرار خواهد گرفت. در حقیقت Data Mining چیزی است که هر کسی باید با آن آشنا شود، زیرا در زندگی روزمره و اتفاقاتی که به صورت فردی یا جمعی آن را تجربه می‌کنیم، تأثیرگذار است.

داده‌کاوی در تمام مراحل زندگی و تجارت نقش دارند. بسیاری از شرکت‌ها با استفاده از این روش برای بهبود فروش یا تفسیر مالی اهداف سرمایه‌گذاری خود استفاده می‌کنند. این مفهوم گاهی جذاب و گاهی بسیار نگران‌کننده است. به‌طور مثال، ربات‌های داده‌کاوی نقش اصلی تلاش برای دزدی دیتای کاربران لینکدین در سال ۲۰۱۳ را ایفا کردند.

به فرآیند طبقه‌بندی داده‌های یک مجموعه عظیمی از داده‌ها برای شناخت الگوها و روابط با استفاده از تجزیه و تحلیل داده‌ها که در نهایت به حل مشکلات تجاری کمک می‌کند، داده‌کاوی گفته می‌شود. این فرآیند یکی از رشته‌های اصلی علم کار با داده‌ها است که درست مثل استخراج طلا و فلزات گران بها از یک معدن، می‌تواند اطلاعات مفیدی را از حجم انبوهی از داده‌ها استخراج کند. در اینجا داده‌های خام (یا همان معدن) را داده – Data و نتیجه حاصل از فرآیند داده‌کاوی را اطلاعات – Information می‌نامند.

مثالی از داده‌کاوی در دنیای فناوری

وقتی وارد سایت یوتیوب می‌شوید و بعد از لاگین کردن به اکانت خود ویدیویی را تماشا می‌کنید، اگر توجه کرده باشید تبلیغ چند ثانیه‌ای که پیش از پخش ویدیوی به‌نمایش درمی‌آید، با علاقه‌مندی‌های شما مرتبط است. اما آیا تا به حال به این فکر کرده‌اید که گوگل چگونه سلیقه و علاقه‌مندی‌های فردی شما را تشخیص می‌دهد؟

گوگل از طریق موتور جستجوی خودش، اطلاعاتی که در آن وارد کرده‌اید و همینطور تاریخچه جستجوی شما را بررسی می‌کند. سپس با تحلیل و بررسی آن می‌فهمد که دنبال چه چیزهایی هستید و به چه چیزهایی علاقه‌مندید. شاید این داده‌های خام به ظاهر بی‌ارزش باشند، اما گوگل با کمک داده‌کاوی می‌تواند اطلاعات مفید مربوط به شما را از آن‌ها استخراج کند و در نهایت تبلیغات مرتبط با علاقه‌مندی‌های شما را به نمایش بگذارد. این باعث می‌شود شما مشتاق تماشای تبلیغات شوید که در نتیجه به افزایش درآمد گوگل از تبلیغات و همینطور افزایش نرخ تبدیل آن‌ها کمک شگفت‌انگیزی خواهد کرد.

فرآیند داده‌کاوی چگونه است؟

دیتا ماینینگ در ۶ مرحله انجام می‌شود. در ابتدا داده‌های هدف از انبوهی از داده‌های ورودی جمع‌آوری می‌شود. سپس عملیات Sorting یا مرتب‌سازی روی آن‌ها انجام می‌شود تا با حذف داده‌های اضافی، فقط اطلاعات مفید باقی بماند. در گام بعدی یادگیری ماشین الگوهایی را با بررسی این داده‌ها ایجاد خواهد کرد و سپس متدهای داده‌کاوی روی آن‌ها انجام می‌شود. در نهایت هم اطلاعات مفیدی که از دل حجم عظیمی از داده‌ها استخراج شده، با فرمتی که فهم آن برای انسان‌ها آسان است ارائه خواهد شد. آن می‌تواند یک تصویر، نمودار یا یک گزارش متنی باشد.

سازمان‌های بزرگی مثل بانک‌ها، ادارجات دولتی، مراکز آموزشی و تولیدکنندگان از ابزارهایی مثل زبان برنامه‌نویسی R، زبان برنامه‌نویسی مطلب، زبان برنامه‌نویسی پایتون یا نرم‌افزارهای SPSS ،Weka یا RapidMiner برای دیتا ماینینگ استفاده می‌کنند.

برای انجام فرآیند داده‌کاوی از روش‌های مختلفی انجام می‌شود، اما یکی از محبوب‌ترین آن‌ها روش کریسپ (CRISP) یا فرآیند استاندارد صنعتی متقاطع است. این روش دارای ۶ مرحله زیر است:

1. فهم کسب و کار (Business Understanding): متخصصان علم داده باید کسب و کاری که قرار است روی آن داده‌کاوی شود را به‌خوبی بشناسند. در این مرحله تمامی زوایای کسب و کار مورد بررسی قرار خواهد گرفت.
2. فهم داده‌ها (Data Understanding): متخصصان داده‌های موجود در کسب و کار را بررسی خواهند کرد. با فهم داده‌ها، ایده‌های مورد نیاز در ذهن آن‌ها شکل خواهد گرفت.
3. داده آمایی (Data Preparation): وقتی فهم درستی از داده‌ها به‌دست آمد، نوبت به آماده‌سازی یا داده آمایی داده‌ها برای مدل‌سازی می‌رسد. هدف از این مرحله به‌دست آمدن داده‌های باکیفیت است.
4. مدل‌سازی (Modeling): با توجه به نوع نیاز کسب و کار، مدل‌سازی انجام خواهد شد و سپس الگوریتم مورد نظر انتخاب می‌شود.
5. ارزیابی (Evaluation)‌: وقتی مدل ساخته شد، اکنون باید آن را ارزیابی کرد تا از کیفیت کافی آن برای انتشار اطمینان پیدا کرد.
6. انتشار (Deploy): سپس نوبت به توسعه دادن اپلیکیشنی می‌رسد که به کاربران اجازه دهد از داده‌های به دست امده استفاده کنند. مهندسان نرم افزار و برنامه‌نویسان با استفاده از برنامه‌هایی که در بالاتر معرفی کردیم این کار را انجام می‌دهند.

سخن پایانی

به فرآیند پاکسازی حجم عظیمی از داده‌ها و استخراج اطلاعات مفید از آن‌ها، داده‌کاوی یا دیتا ماینینگ (Data Mining) گفته می‌شود. بسیاری از کسب و کارها از این روش برای افزایش درآمد و فروش خود استفاده می‌کنند. یکی از بزرگ‌ترین آن‌ها گوگل است که همیشه با واکاوی داده‌های ورودی کاربران در موتور جستجوی خودش، از این داده‌ها در دیگر سرویس‌ها و خدماتش مثل یوتیوب استفاده می‌کند تا بتواند شناخت بیشتری از کاربرانش پیدا کند.

بنابراین شما هم اگر صاحب یک کسب‌ و کار یا یک مجموعه بزرگ تولیدی هستید، می‌توانید با استفاده از داده‌کاوی، به اطلاعات ارزشمندی دست پیدا کنید که روی تأثیر فوق‌العاده‌ای روی کسب و کار شما خواهد داشت.