توسط داده کاوی به عملیات، جست و جو و آنالیز در حجم دادههای بزرگ و یا کوچک در راستای رسیدن به قوانین و الگوهای معنادار گفته میشود.
در سالهای اخیر با رشد و گسترش اینترنت رو به رو هستیم.
این رشد و توسعه در زیرساخت اینترنت باعث شده تا در سراسر دنیا تعداد افراد زیادی بتوانند روزانه در محیط اینترنت حضور داشته باشند.
قرارگیری این تعداد بالا از کاربران در محیط اینترنت، باعث تولید حجم بسیار بالایی از دیتا و اطلاعات شده است.
در نظر داشته باشید که با اعمال داده کاوی بر روی این اطلاعات، میتوانیم به الگوهای رفتاری بسیار مفیدی در جهت توسعه تجارتها و کسب و کارهای مختلف بپردازیم.
این موضوع و نتیجه بسیار ارزشمند آن، باعث شده تا داده کاوی به یکی از محبوبترین فیلدهای حوزه تکنولوژی تبدیل شود.
در این راستا، در این مقاله قصد داریم با داده کاوی بیشتر آشنا شویم.
اگر شما هم به این موضوع علاقهمند هستید، لطفاً تا پایان مقاله با ما همراه باشید.
همه چیز در مورد داده کاوی
در حال حاضر از داده کاوی، در زمینه تولید مدلهای یادگیری ماشین در راستای ساخت برنامههای کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده میشود.
از جمله این برنامههای کاربردی، میتوان به الگوریتمهای مورد استفاده در موتورهای جست و جو اشاره کرد.
این الگوریتمها، با استفاده از انواع تکنیکهای داده کاوی، دیتای قدیمی را بررسی کرده و بر اساس نتایج بدست آمده، در جست و جوهای جدید، نتایج مناسبتری را برای کاربران نشان میدهند.
به عبارتی دیگر، الگوهای رفتاری گذشته کاربران بررسی شده و با داده کاوی صورت گرفته، نتایج متناسب با خواست کاربر به وی نشان داده میشود.
موارد کاربرد
در این قسمت به برخی از کاربردهای داده کاوی اشاره میکنیم.
- بازاریابی
- تحلیل رفتار کاربران
- پروژههای علمی و دانشگاهی
- گرفتن فیدبک قابل استناد
زبانهای برنامهنویسی مناسب
بکارگیری تکنیکهای داده کاوی، بر روی انواع دیتا مشخص
در حالت کلی، تکنیکهای داده کاوی را میتوان بر روی انواع دادههای زیر مورد استفاده قرار داد.
- پایگاه دادههای رابطهای
- مخازن داده
- پایگاه دادههای پیشرفته و ریپوزیتوریها
- پایگاه دادههای شیءگرایی و رابطهای
- پایگاه دادههای چندرسانهای و استریمی
- پایگاه دادههای متنی
- متن کاوی و وب کاوی
مراحل پیادهسازی پروسس داده کاوی
برای پیادهسازی داده کاوی، مراحل زیر را مدنظر قرار دهید.
- درک تجاری: اهداف خود از اجرای پروسس را مشخص نمایید.
- درک داده: بررسی مناسب بودن دادههای در دسترس با اهداف تجاری مدنظر
- آمادهسازی داده: تقریباً ۹۰ درصد از کل انجام پروژه در این فاز خلاصه میشود. باید با تکنیکهایی مشخص، دادههای در دسترس را مناسب، استفاده کردن نماییم.
- مدلسازی: استفاده از مدلهای ریاضی برای پی بردن به الگوهای دادهای
- برآورد: بررسی میزان مناسب بودن الگوهای بدست آمده مرحله قبل
- اجرا: اجرا نهایی عملیات داده کاوی و استفاده از نتایج بدست آمده
انواع تکنیکهای داده کاوی
در این قسمت به برخی از رایجترین تکنیکهای مورد استفاده در داده کاوی، اشاره میکنیم.
- طبقهبندی
- کلاسترینگ
- رگرسیون
- الگوهای زنجیرهای
- پیشبینی
- قوانین رابطهای
