این روزها، همه جا پر از داده و اطلاعات است. اطلاعاتی که از طریق تماس یا تجربه کار با سرویس‌های مختلف یا به طور مستقیم تهیه می‌شوند. تقریباً هر تراکنش یا تعاملی با هر سیستم حافظه پذیر مقادیری داده ایجاد کرده که این داده ها جمع آوری و ثبت می‌شوند.

وظیفه ی داده کاوی همانند ترجمه ی عینی «Data Mining» به معنی «کاویدن معادن داده» است. کاویدن و استخراج از منابع عظیم داده است تا اطلاعات گرانبهایی که در حجم انبوهی از اطلاعات سطحی پنهان شده است را استخراج کند. در مقیاس داده های مورد بررسی، اینکه داده ها چه چیزی را به ما نشان می دهند بسیار سخت است. اما داده کاوی به ساده سازی و خلاصه کردن داده ها در چارچوبی که برای ما قابل درک باشد می‌پردازد و به ما اجازه می‌دهد تا با مشاهده الگوها به استنتاج چیزهای مفید از مجموعه داده ها نائل شویم.

در واقع داده کاوی تصمیمات زیانده را کم می کند چون در فضایی شفاف و با اطلاعات مشخص نمی‌توانید احساسی تصمیم بگیرید؛ و با علم به گذشته می دانید کدام تصمیمات زیانده بوده اند. فلسفه ی این کار مبتنی بر آن است که با شناخت درست از گذشته، آینده را پیش بینی کنیم. تفاوت اصلی داده کاوی و علم آمار، در حجم داده های مورد تحلیل، روش مدلسازی داده ها و استفاده از هوش مصنوعی است.

علم آمار به تنهایی برای صاحبان صنایع و شرکت ها بسیار اهمیت دارد. اما اهمیت داده کاوی فراتر از علم آمار می رود و امکاناتی در اختیار شما قرار می دهد که ساز و کارهایی آماری از انجام آنها ناتوان می‌شوند. تفاوت اصلی علم آمار با شاخه ی توسعه یافته ی خود یعنی داده کاوی، در حجم داده های مورد تحلیل و روش مدلسازی داده ها است.

در بیشتر موارد حجم داده های اولیه ی مورد استفاده در داده کاوی آنقدر زیاد است که به یک چالش زمان بر و هزینه بر تبدیل می‌شود. اما مدل‌سازی داده های ورودی و دستیابی به اطلاعات پنهان و ارزشمند موجود در این حجم عظیم داده، با کمک هوش مصنوعی و شیوه های خودکار یادگیری انجام می‌شود که در بررسی های پایه ای آماری خبری از آن نیست.

فلسفه ی داده کاوی این است که آینده بسیار به گذشته شبیه است. اگر گذشته را خوب بشناسید می توانید آینده را پیش بینی کنید. این فرآیند به شما کمک می کند تا رفتار کسب و کار خود را در گذشته دقیقن بشناسید و بر اساس آن آینده را با تقریب بالا پیش بینی کنید.

به عنوان مثال داده کاوی به شما کمک می کند تا حداقل دو مورد اساسی را در بخش فروش کسب و کار خود پیش بینی کنید:
۱. پیش بینی نیاز های یک مشتری خاص در آینده و در نتیجه حفظ آن مشتری
۲. پیش بینی نیاز بازار در زمان ها و مناطق مختلف و در نتیجه ساماندهی نظام توزیع برای آنها

اگر یک صاحب کسب و کار، رفتار و نیازهای مشتری خود را در گذشته به خوبی بشناسد می تواند نیاز های او را در آینده نیز حدس بزند. اما معمولاً تعداد مشتری ها آنقدر زیاد است که مدیریت آن از عهده ی مدیریت خارج می‌شود.

داده کاوی به شما کمک می کند حجم عظیم مشتری های خود را خوب بشناسید و بصورت خودکار به آن ها پیام دهید که اکنون چه نیازهایی دارند. حتی ممکن است خود آنها نیز فراموش کرده باشند.

به طور کلی داده کاوی دارای قابلیت ساخت مدلهای پیش بینی کننده بر اساس تعداد زیادی از متغیرها می باشد.

برای مثال، فیس‌بوک علاقه‌مند است تا سرگرمی های آتی کاربرانش را بر اساس رفتارهای گذشته آنها پیش بینی نماید. و به همین منظور فاکتورهایی مانند مقدار اطلاعات به اشتراک گذاری شده، تعداد عکس های تگ شده، تعداد درخواست های دوستی، تعداد نظرات، تعداد لایک ها و … می‌توانند به عنوان ورودی های یک مدل باشند.

در طول زمان این مدل می تواند با اضافه کردن متغیرهای جدید، و یا تغییر وزن متغیرهای موجود بر اساس میزان تفاوت پیش بینی با مقادیر واقعی، خود را بهبود دهد. در نهایت نتایج بدست آمده می توانند به عنوان راهنمای طراحی به منظور تشویق رفتارهایی که منجر به افزایش سرگرمی ها در آینده خواهد شد استفاده شوند.

همچنین الگوهای تعیین شده و ساختارهای آشکار شده توسط داده کاوی توصیفی اغلب در ادامه، برای پیش بینی سایر وجوه مورد علاقه در داده ها بکار می روند.

سیستم پیشنهادات آمازون مثال خوبی برای استفاده از داده کاوی توصیفی در پیش بینی می باشد. برای مثال (فرضی) از رابطه بین خرید شکر و چای به همراه بسیاری از رابطه های مشابه دیگر، به عنوان بخشی از یک مدل پیش بینی می‌توان استفاده نمود. بر اساس آنها می توان احتمال اینکه یک کاربر خاص یک خرید خاص را انجام دهد تعیین نمود. این مدل قادر خواهد بود تمامی روابط بدست آمده را با خریدهای قبلی کاربر مقایسه کرده و بر اساس آنها محصولاتی که دارای احتمال بیشتری برای خریده شدن دارند را پیش بینی کند. آمازون بر اساس پیش‌بینی های انجام شده می‌تواند تبلیغات خود را بر مبنای محصولاتی که برای هر کاربر احتمال خرید بیشتری دارد مدیریت کند.

بپرسیم در یک نگاه

بپرسیم اولین پلتفرم نظرسنجی آنلاین برپایه وبسایت و اپلیکیشن است که با ارائه خدمات متنوع مبتنی بر نظرسنجی به شما کمک می‌کند تا با سرعت بیشتر و هزینه پایین‌تر نتایج مورد نیاز خود را در زمینه تحقیقات بازار به دست آورده و با استفاده از اطلاعات حاصله برای درک بهتر جامعه به جهت راه اندازی یا گسترش تجارت و شناخت آسیب های محصول، از متضرر شدن کسب و کار جلوگیری کرده و بر در آمد خود بیافزایید.

خبرنامه بپرسیم

ما هم مثل شما از هرزنامه بیزاریم، به همین دلیل فقط مطالب مفید و اطلاعیه‌هایی در مورد جشنواره‌ها را برای شما ارسال خواهیم کرد.