روش‌ها و کاربردهای داده‌کاوی چیست؟

در علم داده و تحلیل آن، طیف گسترده‌ای از روش‌های داده‌کاوی مورد استفاده قرار می‌گیرند. انتخاب روش شما بستگی به ماهیت مسئله، داده‌های موجود و نتایج مورد انتظار دارد. مدل‌سازی پیش‌بینی یکی از اجزای اساسی داده‌کاوی است و به طور گسترده‌ای برای پیش‌بینی یا برآورد بر اساس الگوهای داده‌های تاریخی، از آن استفاده می‌شود. همچنین ممکن است ترکیبی از روش‌ها مورد نیاز باشد تا بتوان از داده‌ها بینش‌های جامعی به دست آورد. 

روش‌های برتر داده‌کاوی

1.طبقه‌بندی (Classification) 

طبقه‌بندی یک تکنیک است که برای دسته‌بندی داده‌ها به کلاس‌ها یا دسته‌های از پیش تعریف‌شده بر اساس ویژگی‌ها یا خصوصیات نمونه‌های داده استفاده می‌شود. این تکنیک شامل آموزش یک مدل بر روی داده‌های برچسب‌دار و استفاده از آن برای پیش‌بینی نمونه‌های جدید و نادیده است.

2.رگرسیون (Regression)

رگرسیون برای پیش‌بینی مقادیر عددی یا پیوسته بر اساس رابطه بین متغیرهای ورودی و یک متغیر هدف به کار می‌رود. هدف آن یافتن یک تابع یا مدل ریاضی است که بهترین تطابق را با داده‌ها داشته باشد تا پیش‌بینی‌های دقیقی انجام دهد.

3.خوشه‌بندی (Clustering)

خوشه‌بندی یک تکنیک است که برای گروه‌بندی نمونه‌های داده مشابه بر اساس ویژگی‌ها یا شباهت‌های ذاتی آنها استفاده می‌شود. هدف آن کشف الگوها یا ساختارهای طبیعی در داده‌ها بدون استفاده از کلاس‌ها یا برچسب‌های از پیش تعریف‌شده است.

4.استخراج قوانین وابستگی (Association Rule)

این روش بر کشف روابط یا الگوهای جالب توجه بین مجموعه‌ای از آیتم‌ها در داده‌های تراکنشی یا سبد خرید متمرکز است. استخراج قوانین وابستگی به شناسایی آیتم‌هایی که به طور مکرر با هم رخ می‌دهند کمک می‌کند و قوانینی مانند "اگر X، آنگاه Y" تولید می‌کند تا وابستگی‌ها بین آیتم‌ها را نشان دهد.

5.شناسایی ناهنجاری (Anomaly Detection)

شناسایی ناهنجاری، که گاهی تحلیل ناهنجاری نیز نامیده می‌شود، به شناسایی نمونه‌های داده نادر یا غیرمعمول که به طور قابل توجهی از الگوهای مورد انتظار انحراف دارند، می‌پردازد. این تکنیک در تشخیص تراکنش‌های تقلبی، نفوذهای شبکه، نقص‌های تولید و هر رفتار غیرعادی دیگر مفید است.

6.تحلیل سری‌های زمانی (Time Series Analysis)

تحلیل سری‌های زمانی بر تحلیل و پیش‌بینی نقاط داده که در طول زمان جمع‌آوری شده‌اند، تمرکز دارد. این تحلیل شامل تکنیک‌هایی مانند پیش‌بینی، تحلیل روند، شناسایی فصلی بودن و شناسایی ناهنجاری‌ها در مجموعه داده‌های وابسته به زمان است.

7.شبکه‌های عصبی (Neural Networks)

شبکه‌های عصبی نوعی مدل یادگیری ماشین یا هوش مصنوعی هستند که از ساختار و عملکرد مغز انسان الهام گرفته شده‌اند. این شبکه‌ها از گره‌های متصل (نورون‌ها) و لایه‌ها تشکیل شده‌اند که می‌توانند از داده‌ها یاد بگیرند تا الگوها را شناسایی کرده و وظایفی مانند طبقه‌بندی، رگرسیون یا سایر وظایف را انجام دهند.

8.درخت‌های تصمیم (Decision Trees)

درخت‌های تصمیم مدل‌های گرافیکی هستند که از ساختار درختی برای نمایش تصمیم‌ها و پیامدهای ممکن آنها استفاده می‌کنند. این مدل‌ها به صورت بازگشتی داده‌ها را بر اساس مقادیر ویژگی‌های مختلف تقسیم می‌کنند تا یک فرآیند تصمیم‌گیری سلسله‌مراتبی تشکیل دهند.

9.روش‌های تجمیع (Ensemble Methods)

روش‌های تجمیع چندین مدل را با هم ترکیب می‌کنند تا دقت پیش‌بینی و تعمیم را بهبود بخشند. تکنیک‌هایی مانند جنگل تصادفی (Random Forest) و تقویت تدریجی (Gradient Boosting) از ترکیب یادگیرندگان نه چندان قوی برای ایجاد یک مدل بسیار قوی‌تر و دقیق‌تر استفاده می‌کنند.

10.داده‌کاوی متنی (Text Mining)

تکنیک‌های داده‌کاوی متنی برای استخراج بینش‌ها و دانش‌های ارزشمند از داده‌های متنی غیرساختاریافته به کار می‌روند. داده‌کاوی متنی شامل وظایفی مانند دسته‌بندی متن، تحلیل احساسات، مدل‌سازی موضوعات و استخراج اطلاعات است که به سازمان شما این امکان را می‌دهد تا بینش‌های معناداری از حجم‌های بالای داده‌های متنی، مانند نظرات مشتریان، پست‌های رسانه‌های اجتماعی، ایمیل‌ها و مقالات استخراج گردد.

کاربردهای داده کاوی

روش‌های مختلف داده‌کاوی در زمینه های متعددی از قبیل بازاریابی و کنترل فرایند تولید، مطالعه عوامل ریسک، تشخیص پزشکی و ارزیابی اثربخشی راه‌های درمان جدید و تشخیص تقلب به کار گرفته شده‌اند. در ادامه شرح مختصری از کاربرد‌های داده‌کاوی در حوزه‌های گوناگون ارائه می‌شود:

بازاریابی خرده فروشی:

روش‌های داده کاوی به طور وسیع در بازاریابی مورد استفاده قرار گرفته‌اند. برخی از مهمترین کاربردهای مرتبط با بازاریابی عبارتند از:

• شناسایی گروه‌هایی از مشتریان که احتمال پاسخگویی آنها به برنامه‌هایی از قبیل فروش ضربدری و فروش مضاعف زیاد است
• شناسایی گروه‌هایی از مشتریان هدف برای تنظیم برنامه‌های مربوط به نگهداشت مشتری
• پیش‌بینی نرخ پاسخ‌های مثبت به برنامه‌های بازاریابی
• تفسیر و درک رفتار خرید مشتریان
• تحلیل محصولاتی که با هم خریداری می‌شوند موسوم به تحلیل سبد بازار

تشخیص تقلب:

تقلب در صنایع مختلفی همچون تلفن، بیمه (درخواست خسارت نادرست) و بانک (استفاده غیرقانونی از کارت اعتباری، چک‌های بانکی و تراکنش‌های پولی غیر قانونی) روی می دهد. تشخیص تقلب از دیگر زمینه‌های کاربرد داده‌کاوی است.

ارزیابی ریسک:

هدف ارزیابی و تحلیل ریسک، برآورد ریسک مرتبط با تصمیم‍‌های آتی است. به عنوان مثال، بانکی ممکن است با استفاده از مشاهدات مربوط به گذشته، یک مدل پیش‌بینی برای موافقت یا عدم موافقت با درخواست وام مسکن بر اساس ویژگی‌های متقاضیان ایجاد نماید.

متن‌کاوی:

متن کاوی را می‌توان روی انواع مختلف متن انجام داد. متن، داده غیر ساخت یافته به شمار می‌رود و متن کاوی را می‌توان برای دسته بندی مقالات، مستندات، ایمیل‌ها و صفحات‌ وب به‌کار برد. از رایج‌ترین استفاده‌های متن‌کاوی می‌توان به موتورهای جستجوی وب، ایجاد فیلتر برای پیغام‌های ایمیلی و گروه‌های خبری الکترونیکی اشاره کرد.

شناسایی تصویر:

به کارگیری و دسته‌بندی تصاویر دیجیتالی در هر دو شکل ایستا و پویای آن، هم از لحاظ نظری و هم از لحاظ عملی موضوعی جذاب به شمار می‌رود. در این حوزه، داده‌کاوی برای شناخت دست نوشته‌ها، مقایسه و شناسایی چهره افراد، بکارگیری فیلترهای تصحیح کننده در ادوات عکاسی و شناسایی رفتارهای مشکوک از طریق دوربین‌های ویدیوئی کاربرد دارد.

وب کاوی:

کاربردهای وب‌کاوی برای تحلیل آنچه که جریان کلیک ها نامیده می‌شود مفید است. جریان کلیک ها به دنباله‌ای از صفحات مشاهده شده و انتخاب های انجام شده توسط مرورگر وب گفته می‌شود. سیستم‌های وب کاوی برای تحلیل سایت‌های تجارت الکترونیکی مفیدند، از این رو که به کاربران امکان ارائه صفحات سفارشی و منعطف، ذخیره صفحات دلخواه و بالاخره  ارزیابی اثربخشی یک درس آموزشی یادگیری الکترونیکی را تسهیل می‌کنند.

تشخیص پزشکی:

امروزه مدل‌های داده‌کاوی ابزاری ارزشمند در حوزه تشخیص پزشکی به شمار می‌روند که از نتایج آزمایشات بالینی برای شناسایی اولیه امراض استفاده می‌کنند. آنالیز تصویر با هدف تشخیص پزشکی نیز از دیگر حوزه‌های فعال مطالعاتی و تحقیقاتی بوده که امروزه با سرعتی شگرف در حال رشد است.