داده کاوی ( Data Mining ) چیست؟

ما در دنیای تکنولوژی و طراحی سایت زندگی می‌کنیم که با پیشرفت روز افزون آن پدید آمدن ابزارهای مختلف برای کشف تکنولوژی جدید می‌توانیم بسیاری از داده‌های خود را مورد بررسی قرار دهیم یکی از این ابزارها که در دنیای طراحی وب سایت مشاهده می‌شود داده کاوی است. داده کاوی که ترجمه Data Mining می‌باشد در واقع معنای آن کاویدن معادن داده شده می‌باشد که به معنی اطلاعات گران بها را استخراج کردن می‌باشد. در واقع نشان می‌دهد که اطلاعات مورد نظر مانند یک معدن می‌باشد که نمی‌توان تشخیص داد چه عناصر گرانبهایی در عمق این معدن موجو می‌باشد و از آن جایی که داده کاوی پایه و اساس تصمیم‌های مهم به حساب می‌آید با استخراج کردن این معادن می‌توانیم به ارزش آن پی ببریم. یعنی با استفاده از استخراج اطلاعات لازم می‌توان به رفتارها و الگوریتم‌ها شکل داد تا بتوانیم راحت تر مسائل مربوطه را حل کنیم.

فواید داده کاوی

دیتاماینینگ از فوایدی برخوردار می‌باشد که باعث می‌شود به شرکت‌ها کمک کند تا به سرعت مسیر پیشرفت خود را طی کند برای مثال در شرکت‌های بزرگ می‌توانند از این روش برای تحلیل رفتارهای مشتریان خود را تحلیل کنند همچنین خیلی از کارهای مهم و ضروری خود را به راحتی پیش ببرند.
نرم افزارهایی که برای این داده کاوی مورد استفاده قرار می‌گیرد عبارتند از: نرم افزار WEKA، زبان برنامه نویسی PYTHON، نرم افزار Rapidminer، نرم افزار SPSS Modeler ، زبان برنامه نویسی متلب، زبان برنامه نویسی R و... می‌باشد.

کاربرد داده کاوی Data Mining

کاربردهای اصلی داده کاوی این است که به ما کمک می‌کند تا داده‌هایی که مناسب ما نیست را حذف کرده و اطلاعات مفید را حفظ کنیم و به تصمیم گیری نهایی سرعت ببخشیم کاربردهای دیگری که این تکنولوژی در اختیار ما قرار می‌دهد این است که با استفاده از آن می‌توانیم به کشف الگوی میان داده‌ها دست پیدا کنیم و اطلاعات کاربردی مناسبی را به دست آوردیم به علاوه بر روی داده‌های بزرگ تمرکز کنیم و همچنین نتایج را تا حدودی پیش بینی کنیم.
لازم به ذکر است که این تکنولوژی از مشکلاتی هم برخوردار می‌باشد از جمله به حجم بالای داده‌های موجود در ورودی و اطمینان کافی نداشتن به اطلاعات خروجی را نام ببریم.

مراحل داده کاوی

داده کاوی از سه محله تشکیل شده است 1. آماده سازی 2. یادگیری مدل 3. آنالیز و تفسیر مدل
برای داده کاوی اول فرد متخصص باید آماده سازی‌ داده‌های لازم را انجام دهد برای مثال باید انبارهای مختلف را یکی کند داده‌های غیر مرتبط را شناسایی و حذف کند و کارهای مانند انتخاب زیر مجموعه، فیلترینگ داده ها، نمونه گیری، و تبدیل داده‌ها و خلق ویژگی می‌پردازند. پس از این که داده‌ها را آماده سازی کردند به مرحله مدل سازی می‌رسیم که در این مرحله با توجه به متدهای متفاوت به ساختن مدل می‌پردازیم و د نهایت بهترین مدل را انتخاب می‌کنیم. و در مرحله آخر به ارزیابی و آنالیز مدل می‌پردازیم مدل انتخاب شده را با استفاده از نظر کارفرما به آنالیز و بررسی آن می‌پردازیم و در صورت مفید بودن از آن استفاده می‌کنیم.

فعالیت داده کاوی

یکی از فعالیت‌هایی که از این تکنولوژی می‌توانیم اشاره کنیم د فروشگاه‌های زنجیره‌ای می‌باشد که ارتباط محصولات مختلف را در زمان خرید مشتری مشخص کند. برای مثال تحقیقاتی که در پی این تکنولوژی در آمریکای شمالی به عمل آمد مشخص شد کسانی که در فروشگاه های زنجیره‌ای به خرید تلویزیون می‌پردازند، به خرید گلدان کریستالی هم می‌پردازند.
همچنین تحقیقاتی که در زمینه پوشاک انجام شد مشخص شد کسانی که به خرید کراوات ابریشمی می‌پردازند در همان روز و روز دیگری گیره کراوات مشکی هم خریداری می‌کنند.
از این تکنولوژی هم در زمینه پزشکی استفاده می‌شود و معمولا برای کشف الگوها و مدل‌هایی که شناخته نشده همچنین تاثیر داروهایی که بر روی بیماران مختلف با گروه سنی متفاوت که دارای بیماری می‌باشند نیز میتوان اشاره کرد.
در هتل داری هم از این تکنولوژی استفاده می‌شود یعنی با استفاده از این امکان می‌توانند با پرسشنامه‌ای نظر مشتریان هتل را بدانند و مواردی که باعث رضایت و بازگرداندن آن‌ها می‌شود را پیدا کنید.
این دیتا ماینینگ‌ها در حوزه‌های مختلف دیگری هم به فعالیت می‌پردازد از جمله: بازاریابی، دیجیتال مارکتینگ ، بانکداری، آموزش، بورس، مدیریت ارتباط با مشتریان و ...
کسانی که صاحب طراحی وب سایت می‌باشند و هر سایتی اعم از طراحی سایت شرکتی، طراحی سایت بیمه ، طراحی سایت املاک، طراحی سایت خبری و.... می‌باشند نیز می‌توانند از این تکنولوژی برای ارزیابی بازدید کاربران و رضایت آن‌ها از محتوا و بخش مورد نظر را بسنجید.
اگر می‌خواهید در این زمینه فعالیت کنید باید روحیه پرسش گری داشته باشید همچنین باید از ذهن با سلیقه و خلاقی برخوردار باشید تا در نهیات که می‌خواهید این موارد را به نمایش بگذارید بتوانید به راحتی، ساده و قابل فهم بودن برای افراد آن را انجام دهید.
همچنین باید به زبان انگلیسی مسلط باشید و با مباحثی مانند ریاضیات و آمار و برنامه نویسی و هوش مصنوعی ارتباطات کسب و کارها آشنا باشید همچنین توانایی حل مسئله را داشته باشید.