داده‌کاوی

امروزه به دلیل رشد سریع فناوری اطلاعات و افزایش روزافزون حجم داده‌ها، فرصت مهمی برای کسب‌وکارها ایجاد شده است. استخراج، مدل‌سازی و تحلیل داده‌ها به عنوان یک ضرورت اساسی برای آن‌ها مطرح است. آن‌ها برای جلب رضایت مشتریان و به دست آوردن سود بیشتر ملزم به شناخت رفتارها و نیازهایشان هستند و این مسئله به‌واسطه طیف وسیعی از افراد و همچنین حجم بالای اطلاعات جز به کمک داده‌کاوی امکان‌پذیر نیست. داده‌کاوی یک تکنولوژی قدرتمند با پتانسیل بالا است که می‌تواند به عنوان یک فرایند پشتیبانی از تصمیم‌گیری اقدام به کاویدن و استخراج دانش از منابع عظیم داده نماید. این تکنولوژی در حوزه‌های مختلفی چون سایت‌های فروش و ارائه خدمات، بانک‌ها و مدیریت سازمان‌ها و ... کاربرد دارد.

کلان داده

امروزه تولید روزافزون داده‌ها و رشد شتابنده فناوری اطلاعات، منجر به تولید حجم بسیار عظیمی از داده‌ها در قالب‌های گوناگون و از منابع مختلف شده است. پردازش این کلان داده‌ها، به‌وسیله‌ی پایگاه داده‌های سنتی و ابزارهای پردازش و تحلیل سنتی امکان‌پذیر نیست و روش‌های جدیدی برای ذخیره‌سازی، پردازش و تصمیم‌گیری نیاز است. در واقع کلان داده‌ها به ‌خودی ‌خود کاربردی ندارند و درصورتی‌که بر روی آن‌ها، تحلیل و پردازش مناسب انجام نشود، هیچ ارزشی برای سازمان‌ها نخواهند داشت. به همین خاطر تحلیل و استفاده از کلان داده‌ها به عنوان یک عامل کلیدی برای رشد و رقابت میان همه کسب‌وکارها تبدیل شده است و برای آن‌ها مزیت رقابتی ایجاد می‌کند. از جمله مزیت‌های استفاده از کلان داده‌ها، امکان پیش‌بینی آینده و تصمیم‌گیری سریع‌تر، دقیق‌تر و بهتر در حوزه‌های مختلفی چون بانکداری و خدمات مالی، تجارت الکترونیک و بازاریابی، آموزش و ... می‌باشد.

پیش‌پردازش

پیش‌پردازش اولین مرحله‌ای است که در آن داده‌ها برای داده‌کاوی آماده می‌شوند و از جمله مهم‌ترین مراحل در داده‌کاوی به شمار می‌آید. اغلب داده‌ها در دنیای واقعی ناکامل، ناسازگار و فاقد رفتار و یا گرایش مشخص هستند، در این موارد، پیش‌پردازش با پاک‌سازی، یکپارچگی، تبدیل و کاهش داده‌ها، آن‌ها را برای مدلسازی آماده می‌کند. در واقع پیش‌پردازش داده‌ها، گامی اساسی در راستای داده‌کاوی موفقیت‌آمیز است، به ‌گونه‌ای که یک پیش‌پردازش خوب، موجب هموار شدن ادامه فرایندهای داده‌کاوی می‌شود.ازآنجایی‌که صحت و تناسب داده‌ها و اطلاعات برای سازمان‌ها از اهمیت بالایی برخوردار است و وجود پایگاه داده‌هایی با حجم بالا، آن‌ها را مستعد داده‌های نادرست و ناسازگار می‌کند؛ پیش‌پردازش، داده‌هایی دقیق، کامل و سازگار برای انجام داده‌کاوی در اختیار آن‌ها قرار می‌دهد تا نتایجی مفیدتر و سودمندتر بدست آورند.

طبقه‌بندی

طبقه‌بندی یک نوع از یادگیری است و هدف از انجام آن، این است که مشخص شود هر نمونه متعلق به چه دسته‌ای است، این موضوع به ماشین کمک می‌کند تا پیش‌بینی دقیق‌تری ارائه دهد. همچنین طبقه‌بندی نمونه‌ها، به افراد در تصمیم‌گیری‌ها کمک کرده و مشخص می‌کند که با هر نمونه از داده‌های ورودی، با توجه به تعلق به یک دسته خاص چه رفتاری انجام بدهند.

رگرسیون

فرایندی برای شناخت رابطه بین متغیرها است که به شکل گسترده‌ای در پیش‌بینی‌ها مورداستفاده قرار می‌گیرد و برای حل بسیاری از مشکلات دنیای واقعی به افراد و سازمان‌ها کمک می‌کند.رگرسیون در کسب‌وکارهای مختلف جهت برنامه‌ریزی کسب‌وکار، تجزیه‌وتحلیل روند، مدل‌سازی و پیش‌بینی مالی و ... کاربرد دارد.

سیستم‌های پیشنهاددهنده

سیستم‌های پیشنهاددهنده، سیستم‌هایی هستند که به کاربران در انتخاب و پیدا کردن آیتم‌های موردنظرشان کمک می‌کنند. در واقع تلاش این سیستم‌ها بر این است تا با یافتن الگوی رفتاری کاربران و یا کاربران مشابه و نظرات آن‌ها، بدون درخواست صریح آن‌ها، پیشنهاداتی را مطابق با سلیقه‌شان ارائه دهند؛ این پیشنهادها، کاربران را به خرید بیشتر ترغیب می‌کنند.در طی سال‌های اخیر، استفاده از سیستم‌های پیشنهاددهنده در حوزه‌های مختلف بسیار متداول شده است و وجود آن برای هر کسب‌وکاری بسیار مهم است. به عنوان مثال سایت آمازون بیش از 30 درصد فروش خود را از این طریق بدست می‌آورد.

دسته‌بندی

دسته‌بندی از مهم‌ترین الگوریتم‌های داده‌کاوی بوده و یکی از روش‌های بدون نظارت برای اکتشاف دانش از داده‌ها است. هدف از دسته‌بندی داده‌ها، این است که کاربر داده‌ها را بدون برچسب‌گذاری، دسته‌بندی کند. بدین ترتیب، نمونه‌هایی که ویژگی‌های مشابه دارند در یک دسته قرار می‌گیرند و بر همین اساس هنگام تصمیم‌گیری برای آن‌ها می‌توان سیاست یکسانی در نظر گرفت. به‌طورمعمول از این الگوریتم در مجموعه داده‌های بزرگ و در مواردی که تعداد ویژگی‌های داده زیاد باشد، استفاده می‌کنند.دسته‌بندی، کاربردهای فراوانی در بخش‌های مختلف کسب‌وکارها دارد که برخی از آن‌ها شامل بخش‌بندی بازار، تعیین راهبردهای بازاریابی، تقسیم‌بندی مشتریان و ... می‌شود.