داده کاوی چیست؟
داده کاوی فرآیند مرتب سازی از طریق مجموعه داده های بزرگ برای شناسایی الگوها و روابطی است که می تواند به حل مشکلات تجاری از طریق تجزیه و تحلیل داده ها کمک کند. تکنیک ها و ابزارهای داده کاوی شرکت ها را قادر می سازد تا روندهای آینده را پیش بینی کنند و تصمیمات تجاری آگاهانه تری اتخاذ کنند.
داده کاوی را با مثال توضیح دهید؟
داده کاوی برای کشف پایگاه‌های داده بزرگ و بهبود بخش‌بندی بازار استفاده می‌شود. با تجزیه و تحلیل روابط بین پارامترهایی مانند سن مشتری، جنسیت، سلیقه و غیره، می توان رفتار آنها را به منظور هدایت کمپین های وفاداری شخصی حدس زد.
انواع داده کاوی چیست؟
انواع داده کاوی
تجزیه و تحلیل داده کاوی پیش بینی / Predictive Data Mining Analysis
تجزیه و تحلیل داده کاوی توصیفی / Descriptive Data Mining Analysis
چرا به آن داده کاوی می گویند؟
این شاخه از علم داده نام خود را از شباهت های بین فرآیند جستجو از طریق مجموعه داده های بزرگ برای اطلاعات ارزشمند و فرآیند استخراج کوه برای فلزات گرانبها، سنگ ها و سنگ معدن گرفته است.
4 مرحله داده کاوی چیست؟
فرآیند مهمتر از ابزار است
STATISTICA Data Miner صفحه مدل سازی را به چهار مرحله کلی داده کاوی تقسیم می کند: (1) اکتساب داده. (2) پاکسازی، آماده سازی و تبدیل داده ها؛ (3) تجزیه و تحلیل داده ها، مدل سازی، طبقه بندی، و پیش بینی. و (4) گزارش.
7 مرحله داده کاوی چیست؟
در فرآیند داده کاوی هفت مرحله وجود دارد:
- پاکسازی داده / Data Cleaning
- یکپارچه سازی داده / Data Integration
- کاهش داده / Data Reduction
- تبدیل داده / Data Transformation
- الگو / Pattern
- ارزیابی / Evaluation
- بازنمایی دانش / Knowledge Representation
چرا به داده کاوی نیاز داریم؟
داده کاوی کلید تجزیه و تحلیل احساسات، بهینه سازی قیمت، بازاریابی پایگاه داده، مدیریت ریسک اعتباری، آموزش و پشتیبانی، تشخیص تقلب، مراقبت های بهداشتی و تشخیص های پزشکی، ارزیابی ریسک، سیستم های توصیه است (“مشتریانی که این را خریداری کرده اند …”) و بسیاری موارد دیگر. .
داده کاوی برای مبتدیان چیست؟
داده‌کاوی معمولاً به عنوان فرآیند استفاده از رایانه و اتوماسیون برای جستجوی مجموعه‌های بزرگی از داده‌ها برای الگوها و روندها، تبدیل آن یافته‌ها به بینش‌ها و پیش‌بینی‌های تجاری تعریف می‌شود.
اصطلاح دیگر داده کاوی چیست؟
اصطلاح دیگری برای داده کاوی چیست؟ داده کاوی همچنین با اصطلاح کمتر مورد استفاده کشف دانش در داده یا KDD استفاده می شود.
مزایا و معایب داده کاوی چیست؟
از مزایای داده کاوی می توان به تصمیم گیری بهتر، داشتن مزیت رقابتی و یافتن مشکلات عمده اشاره کرد. معایب داده کاوی نگرانی های حفظ حریم خصوصی، دشواری پاک کردن داده ها و عدم دقت در یافته ها است.
چه فناوری هایی در داده کاوی استفاده می شود؟
8 تکنیک کلیدی داده کاوی و نحوه استفاده مشاغل از آنها
- خوشه بندی/ Clustering
- اتحادیه / Association
- پاکسازی داده ها / Data Cleaning
- تجسم داده ها /Data Visualization
- طبقه بندی / Classification
- فراگیری ماشین / Machine Learning
- پیش بینی / Prediction
- شبکه های عصبی. /Neural Networks
آیا می توانیم داده کاوی را درتبلو Tableau انجام دهیم؟
برخلاف Rapid Miner و Weka، Tableau الگوریتم های داده کاوی را پیاده سازی نمی کند، تجسم داده ها را ارائه می دهد. برای این کار، تبلو Tableau با یکی دیگر از ابزارهای محبوب تجزیه و تحلیل آماری R9 یکپارچه سازی می کند تا از داده کاوی پشتیبانی کند.
داده کاوی در تبلو چیست؟
داده کاوی فرآیند استفاده از روش های آماری برای کشف الگوها و بینش ها در مجموعه داده های بزرگ است. به طور معمول، مجموعه داده های مورد استفاده برای داده کاوی آنقدر بزرگ هستند که خواندن یا تجزیه و تحلیل برای انسان روزها، هفته ها یا ماه ها طول می کشد.
داده کاوی چگونه انجام می شود؟
داده کاوی به کلان داده و فرآیندهای محاسباتی پیشرفته از جمله یادگیری ماشین و سایر اشکال هوش مصنوعی (AI) متکی است. هدف یافتن الگوهایی است که می‌تواند به استنتاج یا پیش‌بینی از مجموعه داده‌های بدون ساختار یا بزرگ منجر شود.
داده کاوی کجا استفاده می شود؟
کاربردهای داده کاوی از بخش مالی برای جستجوی الگوها در بازارها تا تلاش دولت ها برای شناسایی تهدیدهای امنیتی بالقوه را شامل می شود. شرکت‌ها و به‌ویژه شرکت‌های آنلاین و رسانه‌های اجتماعی، از داده‌کاوی بر روی کاربران خود برای ایجاد کمپین‌های تبلیغاتی و بازاریابی سودآوری که مجموعه‌های خاصی از کاربران را هدف قرار می‌دهند، استفاده می‌کنند.
مزایا و معایب داده کاوی چیست؟
از مزایای داده کاوی می توان به تصمیم گیری بهتر، داشتن مزیت رقابتی و یافتن مشکلات عمده اشاره کرد. معایب داده کاوی نگرانی های حفظ حریم خصوصی، دشواری پاک کردن داده ها و عدم دقت در یافته ها است.
داده کاوی چیست و هدف آن چیست؟
داده کاوی فرآیند یافتن ناهنجاری ها، الگوها و همبستگی ها در مجموعه داده های بزرگ برای پیش بینی نتایج است. با استفاده از طیف وسیعی از تکنیک‌ها، می‌توانید از این اطلاعات برای افزایش درآمد، کاهش هزینه‌ها، بهبود روابط با مشتری، کاهش خطرات و موارد دیگر استفاده کنید.
چگونه داده کاوی در آینده مفید است؟
داده کاوی بخشی از تجزیه و تحلیل داده است که می تواند به عنوان عمل استخراج مجموعه داده های بزرگ برای تعیین الگوها و روابط، به منظور حل مسائل مربوط به کسب و کار تعریف شود. این به کاربر کمک می کند تا روندهای آینده را برای تصمیم گیری آگاهانه پیش بینی کند.
تفاوت بین داده کاوی و یادگیری ماشینی چیست؟
مفاهیم داده کاوی و یادگیری ماشین مشابه هستند و بنابراین اغلب به جای یکدیگر استفاده می شوند. هر دو مجموعه داده ها را برای پیش بینی و به دست آوردن بینش تجزیه و تحلیل می کنند. با این حال، آنها بر اساس اصول متفاوتی هستند. در ML، تجزیه و تحلیل با تعیین معیارهایی برای طبقه بندی داده ها انجام می شود.
از آنجایی که این مرحله از پاکسازی داده ها صرف نظر می کند، اجازه می دهد تا داده های نامناسب را از تجزیه و تحلیل حذف کنید. در DM، الگوها از قبل شناخته شده نیستند و باید ایجاد شوند. داده کاوی از الگوریتم هایی برای کشف همبستگی ها و وابستگی های متقابل در داده ها و رمزگشایی معنای آنها، به عنوان مثال، ترجیحات مشتری استفاده می کند.
یک مثال کشف سفارشات دوره ای غذای حیوانات خانگی یا شامپو برای یادآوری مشتریان و تشویق آنها به خرید از شرکت است. مثال دیگری را در نظر بگیرید. وقتی یک شرکت بازرگانی می‌خواهد بر اساس فروش گذشته سفارشی برای تولید بدهد، باید بهترین ترکیب از اقلام را با در نظر گرفتن چندین فاکتور پیدا کند.