داده کاوی صنعتی

داده کاوی چیست؟

داده کاوی فرآیندی است که توسط شرکت ها برای تبدیل داده های خام به اطلاعات مفید استفاده می شود.   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. با استفاده از نرم‌افزار برای جستجوی الگوها در دسته‌های بزرگ داده، کسب‌وکارها می‌توانند درباره مشتریان خود اطلاعات بیشتری کسب کنند تا استراتژی‌های بازاریابی مؤثرتری توسعه دهند، فروش را افزایش دهند و هزینه‌ها را کاهش دهند.

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 چگونه کار میکند؟

داده کاوی (Data Mining) شامل کاوش و تجزیه و تحلیل بلوک های بزرگ اطلاعات برای جمع آوری الگوها و روندهای معنادار است. می توان از آن به روش های مختلفی مانند بازاریابی پایگاه داده، مدیریت ریسک اعتباری، کشف تقلب ، فیلتر کردن ایمیل های اسپم یا حتی برای تشخیص احساسات یا نظر کاربران استفاده کرد.

عناصر اصلی آن شامل یادگیری ماشینی و تجزیه و تحلیل آماری، همراه با وظایف مدیریت داده برای آماده سازی داده ها برای تجزیه و تحلیل است. استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین و ابزار هوش مصنوعی (AI) بیشتر از فرایند خودکار است و مانند پایگاه های داده مشتری، سوابق معامله آن را آسان تر به معدن مجموعه داده های بزرگ، و ورود فایل ها از سرور وب، برنامه های تلفن همراه و سنسور.

داده کاوی (Data Mining)

فرآیند داده کاوی را می توان به چهار مرحله اصلی تقسیم کرد

داده های مربوط به یک برنامه تحلیلی شناسایی و جمع آوری می شود. داده ها ممکن است در سیستم های منبع مختلف، یک انبار داده یا یک دریاچه داده، یک مخزن به طور فزاینده ای رایج در محیط های کلان داده که حاوی ترکیبی از داده های ساختاریافته و بدون ساختار است، واقع شوند. ممکن است از منابع داده خارجی نیز استفاده شود. داده‌ها از هر کجا که می‌آیند، یک دانشمند داده اغلب آن‌ها را برای مراحل باقی‌مانده در فرآیند به دریاچه داده منتقل می‌کند.

این مرحله شامل مجموعه ای از مراحل برای آماده سازی داده ها برای استخراج است. این کار با کاوش داده‌ها، پروفایل‌سازی و پیش‌پردازش آغاز می‌شود و پس از آن کار پاکسازی داده‌ها برای رفع خطاها و سایر مشکلات کیفیت داده‌ها انجام می‌شود . تبدیل داده ها همچنین برای سازگاری مجموعه داده ها انجام می شود، مگر اینکه یک دانشمند داده به دنبال تجزیه و تحلیل داده های خام فیلتر نشده برای یک برنامه خاص باشد.

هنگامی که داده ها آماده شدند، یک دانشمند داده تکنیک داده کاوی مناسب را انتخاب می کند و سپس یک یا چند الگوریتم را برای انجام استخراج پیاده سازی می کند. در برنامه‌های یادگیری ماشین، الگوریتم‌ها معمولاً باید بر روی مجموعه‌های داده نمونه آموزش داده شوند تا اطلاعات مورد جستجو را قبل از اجرای آن‌ها با مجموعه کامل داده‌ها جستجو کنند.

نتایج داده کاوی برای ایجاد مدل های تحلیلی استفاده می شود که می تواند به تصمیم گیری و سایر اقدامات تجاری کمک کند. دانشمند داده یا یکی دیگر از اعضای یک تیم علم داده نیز باید یافته ها را به مدیران و کاربران کسب و کار، اغلب از طریق تجسم داده ها و استفاده از تکنیک های داستان سرایی داده، در میان بگذارد .

داده کاوی در چه زمینه‌هایی کاربرد دارد؟

بهداشت و درمان یکی از بخش هایی است که همیشه در حال رشد است. همیشه افرادی با بیماری وجود دارند که به دنبال سلامتی هستند و به همین دلیل است که داده ها همیشه در مراکز بهداشتی در جریان است. با تجزیه و تحلیل مناسب داده ها، می توانیم دریابیم که بهترین روش درمانی برای بیمار کدام است. بسیاری از ناهنجاری ها در طول درمان اتفاق می افتد، برای کاهش اشتباهات از داده کاوی به عنوان یک ابزار استفاده می شود. همچنین به جلوگیری از تجویز داروهای نادرست به بیمار یا جلوگیری از تماس با یک داروی مضر کمک می کند.

با استفاده از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده ، می‌توانیم دریابیم که کدام جراح برای بیمارانی که سوابق قبلی خود را در جایی که یک مورد پزشکی را حل کرده‌اند، مناسب‌تر است. ما می توانیم از داده کاوی در صنعت مراقبت های بهداشتی برای کشف عادات خرید بیماران استفاده کنیم. اینطور نبود که مردم زودتر کار نکنند، داده کاوی آن را آسان کرده و مرزها را گسترش داده است.

 دوره درمانی جدید تنظیم کرد که در نهایت به بهبودی بهتر بیمار کمک می‌کند. سیاست های زیادی از سوی دولت برای گسترش آگاهی در مورد بیمه سلامت وجود دارد و افراد زیادی نیز وجود دارند، بررسی همه این اسناد بسیار خسته کننده و زمان بر است، اما داده کاوی می تواند در کوتاه ترین زمان این کار را انجام دهد و ما را به یافتن تقلب ها متکی می کند. .

هر شرکتی می خواهد خود را از نظر مالی و اخلاقی ارتقا دهد و به همین دلیل است که ما مشاغلی مانند مدیران روابط داریم. مدیریت ارتباط با مشتری و رضایت مشتری برای یک شرکت بسیار مهم است. وقتی از مشتری یا ترجیحات او اطلاعی نداریم، وقت خود را برای متقاعد کردن او با انتخاب های اشتباه تلف می کنیم. این همان جایی است که تراشه های داده کاوی وارد می شود و جزئیات لازم را در مورد عادات یک مشتری در هر زمینه دلخواه به ما می دهد. با کمک این داده ها می توان روی موضوعات مورد نیاز تمرکز کرد و به نحو بهتری به مشتری کمک کرد. ایجاد رابطه با فردی که به هیچ وجه او را نمی شناسید چه فایده ای دارد؟ داده کاوی متوجه می شود که چه چیزی برای مشتری مناسب است و به ایجاد روابط بهتر با مشتری کمک می کند.

روزانه میلیون ها نفر در تقلب از دست می روند. ممکن است درباره رسوایی هایی که اقتصاد را تکان داد بشنوید. دیوانه وار است که تمام اسناد و مدارک را فقط توسط نیروی انسانی بررسی کنید. داده کاوی اسناد را بررسی و تایید می کند. و پیوند بین متون را پیدا می کند، کوچکترین جزئیات در جای دیگری می تواند نشانه ای از دخالت کلاهبرداری را نشان دهد . تمام اسناد مرتبط را به هم متصل می کند و تشخیص می دهد که آیا در خط تقلب است یا خیر. با یک الگوریتم کامل که با اسناد مطابقت دارد، شرکت‌های مالی نقاط ضعف سیستم را پیدا می‌کنند. الگوریتم با استفاده از قوانین و مقررات از پیش تعیین شده، حکومت و اعتبار می‌دهد. وقتی نوبت به یک پیش‌فرض ثابت می‌رسد، فرآیند پیش‌بینی داده‌کاوی کار را آسان می‌کند.

مهندسی ساخت و تولید تمام رشته های مهندسی را در خود جای می دهد. اساساً تبدیل مواد اولیه به کالای مبله به مقرون به صرفه ترین روش است. کیفیت محصول نیز در نظر گرفته شده است. داده کاوی اطلاعاتی در مورد رضایت مشتری در مورد هر محصول خاص ارائه می دهد. می توان نیازها و رضایت مشتری را تحلیل کرد و راهی برای بهبود خدمات آنها پیدا کرد. داده کاوی این فرض را در مورد قابلیت اطمینان هر محصول خاص به ما می دهد.

بررسی‌ها و بررسی‌ها به یافتن دغدغه‌ها و نیازهای عمده مشتریان کمک می‌کند و با توجه به آن نیاز می‌توان قضاوت کرد که آیا کار او به درستی پیش می‌رود یا خیر. زلزله از جمله تهدیدات رایجی است که در صورت وقوع یک ساختمان باید از آن در امان باشد. با استفاده از داده کاوی، می‌توان به تعداد دقیق بلایایی که در هر منطقه خاص روی داده است و آسیب‌های مشاهده شده پی برد. مواد خام به طور کامل بررسی می شوند تا بهترین پایداری و استقامت را برای یک ساختمان فراهم کنند. بهترین روش تصمیم گیری می شود و تکرار اشتباهات در ساخت کاهش می یابد.

خرده‌فروشان آنلاین داده‌های مشتری و سوابق جریان کلیک اینترنتی را استخراج می‌کنند تا به آنها کمک کنند تا کمپین‌های بازاریابی، تبلیغات و پیشنهادات تبلیغاتی را برای خریداران فردی هدف قرار دهند. داده‌کاوی و مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده همچنین موتورهای توصیه‌ای را نیرو می‌دهد که خریدهای احتمالی را به بازدیدکنندگان وب‌سایت و همچنین فعالیت‌های مدیریت موجودی و زنجیره تأمین پیشنهاد می‌کنند.

بانک ها و شرکت های کارت اعتباری از ابزارهای داده کاوی برای ساخت مدل های ریسک مالی، شناسایی تراکنش های متقلبانه و درخواست های وام و اعتبار استفاده می کنند. داده کاوی همچنین نقش کلیدی در بازاریابی و شناسایی فرصت های بالقوه افزایش فروش با مشتریان فعلی دارد.

بیمه‌گران برای کمک به قیمت‌گذاری سیاست‌های بیمه و تصمیم‌گیری در مورد تأیید برنامه‌های سیاست، از جمله مدل‌سازی ریسک و مدیریت برای مشتریان احتمالی، به داده‌کاوی متکی هستند.

نظارت بر سلامت سازه ایمن سازی ساختمان ها است تا بتواند در برابر بلایای طبیعی مقاومت کند. سازندگان از داده کاوی برای بررسی ایراداتی که ممکن است در گذشته رخ داده باشد و اطمینان از عدم تکرار آنها استفاده می کنند. این به تجزیه و تحلیل منطقه کمک می کند و پیش نیاز تهدید یا هشدار قرمز را در آن منطقه به ما می دهد. همچنین به دریافت نظرات کاربران و سپس کار بر روی نقاط ضعف بر اساس آن کمک می کند. اینترنت اشیا همچنین با داده کاوی هماهنگ عمل می کند و به ساخت سازه هایی کمک می کند که برای افرادی که در آن زندگی می کنند ایمن باشند. این به ما در تعیین مسیر درست برای ساخت و ساز کمک می کند. همچنین می‌توان از آن برای تعیین اینکه کدام مواد اولیه مناسب‌تر است برای ساخت و ساز و تهدیدها از قبل استفاده کرد. دنیای بهتری را برای همه ما ایجاد می کند.

داده کاوی (Data Mining)

مزایای داده کاوی

به طور کلی، مزایای تجاری داده کاوی از افزایش توانایی برای کشف الگوهای پنهان، روندها، همبستگی ها و ناهنجاری ها در مجموعه داده ها ناشی می شود. این اطلاعات را می توان برای بهبود تصمیم گیری تجاری و برنامه ریزی استراتژیک از طریق ترکیبی از تجزیه و تحلیل داده های مرسوم و تجزیه و تحلیل پیش بینی استفاده کرد .

مزایای خاص داده کاوی شامل موارد زیر است

داده کاوی به بازاریابان کمک می کند رفتار و ترجیحات مشتری را بهتر درک کنند، که آنها را قادر می سازد تا کمپین های بازاریابی و تبلیغات هدفمند ایجاد کنند. به طور مشابه، تیم های فروش می توانند از نتایج داده کاوی برای بهبود نرخ تبدیل سرنخ و فروش محصولات و خدمات اضافی به مشتریان فعلی استفاده کنند.

شرکت‌ها می‌توانند مشکلات بالقوه خدمات مشتری را سریع‌تر شناسایی کنند و اطلاعات به‌روز را در اختیار نمایندگان مرکز تماس قرار دهند تا در تماس‌ها و چت‌های آنلاین با مشتریان از آن استفاده کنند.

سازمان‌ها می‌توانند روندهای بازار را شناسایی کرده و تقاضای محصول را با دقت بیشتری پیش‌بینی کنند، و آنها را قادر می‌سازد تا موجودی کالاها و منابع را بهتر مدیریت کنند. مدیران زنجیره تامین همچنین می توانند از اطلاعات داده کاوی برای بهینه سازی انبارداری، توزیع و سایر عملیات لجستیکی استفاده کنند.

از حسگرهای ماشین‌های تولیدی و سایر تجهیزات صنعتی، از برنامه‌های تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده برای شناسایی مشکلات احتمالی قبل از وقوع پشتیبانی می‌کند و به جلوگیری از خرابی برنامه‌ریزی نشده کمک می‌کند.

مدیران ریسک و مدیران کسب‌وکار می‌توانند ریسک‌های مالی، حقوقی، امنیت سایبری و سایر ریسک‌های یک شرکت را بهتر ارزیابی کنند و برای مدیریت آن‌ها برنامه‌ریزی کنند.

داده کاوی به صرفه جویی در هزینه از طریق کارایی عملیاتی در فرآیندهای تجاری و کاهش افزونگی و اتلاف در مخارج شرکت کمک می کند.

در نهایت، ابتکارات داده کاوی می تواند منجر به درآمد و سود بیشتر و همچنین مزیت های رقابتی شود که شرکت ها را از رقبای تجاری خود متمایز می کند.

دوره های حضوری آماده ثبت نامبرای اطلاعات بیشتر کلیک کنید