داده کاوی

داده کاوی چیست؟

به زبان ساده می­توان گفت داده­کاوی استخراج اطلاعات نهان و یا الگوها و روابط نهفته در حجم زیادی از داده ها است.  داده کاوی ترجمه عبارت لاتین Data Mining و در اصطلاح به معنای کاویدن داده است. کلمه  Mining  به معنی استخراج از معدن به کار می رود، در واقع داده‌کاوی نشان می­دهد که حجم زیادی از داده ها مانند معدنی است که در آن عناصر گرانبهایی نهفته است.

اخیرا علم داده‌کاوی به دلیل افزایش روز افزون داده‌ها و همچنین برای نظم دادن به پایگاه‌های بزرگ داده مورد توجه قرار گرفته است. سازمان‌های خصوصی و دولتی برای بالابردن کارایی، مدیریت و برنامه‌ریزی بهتر به داده کاوی روی آورده‌اند. کاربردهای مهم داده کاوی شامل تعیین توالی ژنومی، تجزیه و تحلیل شبکه‌های اجتماعی، تصویربرداری از جرم، کشف ترجیحات مصرف کننده، طبقه‌بندی مصرف کنندگان مختلف براساس فعالیت خریدشان و …است.

تیم آمار به صورت تخصصی داده کاوی پروژه‌های شما، استخراج اطلاعات نهان از داده‌ها و یافتن الگوها و روابط نهفته را در حجم عظیمی از داده‌ها را با نرم افزار‌های  Python, R, SPSS Modeler, SAS JMP انجام می‌دهد.

اهمیت علم داده کاوی چیست؟

• از تصمیمات احساسی جلوگیری می کند و باعث می شود تا واقع بینانه تصمیم گیری کنید.
• محیط سال های گذشته ی شرکت شما را بازبینی می کند.
• نشان دادن تصمیماتی که در سال های گذشته منجر به سود گشته اند.
• جلوگیری کردن از گرفتن تصمیمات غیر شفاف و در نتیجه زیان بار.

فرآیند داده کاوی به چه صورت انجام می‌شود؟

فرآیند داده کاوی شامل سه مرحله است، آماده سازی داده، یادگیری مدل، ارزیابی و تفسیر مدل که برای انجام این مراحل باید اقدامات زیر صورت بگیرد:

اقداماتی که برای انجام پروژه‌های داده کاوی باید انجام شود به صورت زیر است:

۱- جلسه اولیه در خصوص عقد قرارداد و آشنایی موضوعی داده‌ها
۲- دریافت داده‌ها و بررسی آن‌ها و در صورت نیاز جلسه هماهنگی بعدی
۳- پاکسازی داده‌ها و انتخاب داده‌های هدف
۴- پیش پردازش داده‌ها و یادگیری مدل
۵- بررسی مدل‌های یادگرفته شده و برگزاری جلسه با کارفرما جهت بررسی مدل‌ها
۶- ارزیابی مدل‌ها و انتخاب بهترین مدل
۷- تفسیر مدل نهایی و ارائه گزارش کتبی به کارفرما
۸- برگزاری جلسه اختتامیه طرح و ارائه نتایج به صورت شفاهی

خدمات آمار در خصوص داده کاوی چیست؟

تیم متخصص آمار در زمینه مشاوره، آموزش و انجام داده‌کاوی پروژه‎‌های اشخاص حقیقی و حقوقی در کنار شماست. فقط کافیست بانک عظیم داده‌های خام خود را در اختیار ما قرار دهید تا با بهترین روش، بالاترین کیفیت و کمترین هزینه، الگوهای نهان در داده‌ها را برای بهینه سازی تصمیمات شما استخراج و در قالب گزارش کامل به شما تحویل دهیم.

مشتریان ما چه کسانی هستند؟

1. موسسات دولتی مانند شهرداری، بانک‌ها، آتش‌نشانی، نیروی‌انتظامی، وزارت نیرو، موسسات آموزش عالی، بیمارستان‌ها و … که حجم عظیمی از داده‌ها را در اختیار دارند و می‌خواهند از دل این داده‌ها، اطلاعات مهم را جهت برنامه ریزی آینده خود استخراج کنند.
2. موسسات غیر دولتی مانند شرکت‌های خصوصی بزرگ، فروشگاه‌های زنجیره‌ای، شرکت‌های بیمه و … که اهداف مشخصی برای شرکت خود در نظر دارند.
3. اساتید، دانشجویان و پژوهشگران که برای انجام پروژه‌ی پژوهشی خود، می‌خواهند از الگوریتم‌های داده کاوی استفاده کنند.
4. صاحبان کسب و کارهای کوچک مانند سوپرمارکت‌ها و شرکت‌های خصوصی کوچک که می‌خواهند رفتار مشتریان خود را تحلیل و برای جذب مشتریان جدید و حفظ مشتریان وفادار تصمیمات مدیریتی اتخاذ کنند.

بخشی از تکنیک‌هایی که آمار برای انجام پروژه‌های داده کاوی استفاده می‌کند:

روش‌های مختلفی برای ساخت مدل‌های پیش‌بینی از مجموعه داده‌ها وجود دارد و داده‌کاو باید مفاهیم پشت این تکنیک‌ها و همچنین نحوه استفاده از کد برای تولید مدل‌ها را درک کند. تعدادی از این تکنیک‌ها شامل موارد زیر می‌شود:

رگرسیون:

در واقع رگرسیون تخمین روابط بین متغیرها با بهینه‌سازی کاهش خطا است.  در پایین ارتباط بین قد و وزن را با استفاده از مدل رگرسیونی مشاهده می کنید.

طبقه‌بندی:

تشخیص اینکه یک شی متعلق به چه دسته‌ای است با طبقه‌بندی انجام می‌شود. به عنوان مثال بررسی نمره اعتبار شخص و تایید رد یا درخواست وام.

خوشه‌بندی:

پیدا کردن گروه‌بندی اشیا براساس ویژگی‌های شناخته شده آن‌ها با استفاده از خوشه‌بندی انجام می‌شود. به عنوان مثال گروه‌بندی مشتریان براساس رفتار منحصر به فردشان که می‌تواند در تصمیمات استراتژی تجارت استفاده شود.

ارتباط و همبستگی:

همبستگی به دنبال بررسی این است که آیا بین متغیرها روابط منحصربه فردی وجود دارد یا خیر؟ به عنوان مثال مردانی که در پایان هفته محصولات بهداشتی خریده بودند احتمال خرید نوشیدنی در آن‌ها بسیار بیشتر بوده است. بنابراین فروشگاه‌ها آن‌ها را برای افزایش فروش نزدیک هم قرار می‌دادند.

تجزیه و تحلیل نقاط پرت:

بررسی نقاط پرت برای بررسی علل و دلایل احتمالی پرتوهای گفته شده. به عنوان مثال استفاده از تجزیه و تحلیل در کشف تقلب و تلاش برای اینکه آیا الگویی از رفتار خارج از هنجار تقلب است یا خیر؟

شرکت آمار توانایی انجام پروژه‌های داده‌کاوی با استفاده از نرم افزارهای SAS JMP و SPSS Modeler و زبان برنام نویسی Python را دارد. هزینه انجام داده کاوی با توجه به هدف پژوهش، نوع الگوریتم و تعداد متغیرها تعیین می‌شود که جزییات آن در جدول زیر آمده است.