مدت زمان تقریبی مطالعه: 4 دقیقه

6 مرحله فرآیند داده کاوی: راهنمای کامل برای سال 2022

فرآیند داده کاوی شامل 6 مرحله است. در دنیای امروز بسیاری از صنایع به کارکنان خبره در این فرآیند نیاز دارند، از جمله خرده فروشی ها، امور مالی و بیمه، مراقبت های بهداشتی و بسیاری موارد دیگر. همچنین برخی از مشاغلی که تکنیک های داده کاوی در آنها می توانند مهم باشد عبارتند از: تحلیلگر داده، مهندس نرم افزار، تحلیلگر مالی و تجاری. برای آشنایی با 6 مرحله فرآیند داده کاوی تا انتها همراه نادین سافت باشید.

فرآیند داده کاوی

6 مرحله فرآیند داده کاوی کدامند؟

داده کاوی از یک فرآیند اثبات شده در صنعت به نام CRISP-DM ( cross-industry process for data mining) به معنای فرآیند میان صنعتی برای داده کاوی پیروی می کند. فرآیند داده کاوی یک رویکرد شش مرحله ای است که با تعریف یک هدف تجاری شروع می شود و با استقرار پروژه تکمیل شده داده کاوی به پایان می رسد.

مرحله 1: درک کسب و کار
مرحله 2: درک داده ها
مرحله 3: آماده سازی داده ها

به طور مثال پروژه های معدن با درک کسب و کار شروع می شوند. لازم است شرکت ها اهداف خود را برای یک پروژه تعیین کنند. در این مرحله از فرآیند داده کاوی باید مشخص شود که شرکت مایل به مطالعه کدام داده ها است؟ اهداف آن مطالعه چیست؟

شما باید به دنبال پاسخ این سوال باشید که این پروژه داده کاوی به دنبال حل چه مشکلاتی و یا در جستجوی چه فرصتی است؟ این مرحله برای تعیین مجموعه داده های مناسب برای تجزیه و تحلیل ضروری است. در نتیجه، تحلیلگران داده باید درک روشنی از ماموریت، استراتژی و نیازهای هدف شرکت خود داشته باشند.

مرحله 4: مدل سازی
مرحله 5: ارزیابی
مرحله 6: استقرار

در مرحله مدل‌سازی از فرآیند داده کاوی، تحلیلگران داده‌ها از انواع تکنیک‌های مدل‌سازی برای کشف بینشی مناسب از داده ها استفاده می‌کنند. شاید آنها مدل هایی را برای یافتن الگوها یا ناهنجاری ها اجرا کنند. به عنوان مثال، آنها ممکن است یک مدل پیش‌بینی شده را اجرا کنند تا بدانند آیا داده‌های گذشته می‌توانند نتیجه آینده را تعیین کنند یا خیر.

همچنین استخراج قواعد مشخص و قاعده مند از طریق مدل‌های یادگیری ماشین برای کشف الگوهای غیر شهودی بینش‌های ارزشمندی را به تحلیلگران داده ارائه می‌دهد. نکته مهمی که در این مرحله باید به آن توجه داشته باشید این است که تحلیلگران اغلب مدل های متعددی را بر روی یک مجموعه از داده ها بسته به اهداف و الزامات پروژه اجرا می کنند.

تجسم داده ها در داده کاوی به چه معناست؟

بهترین پروژه های داده کاوی می توانند واضح ترین و مفیدترین بینش ها را ایجاد کنند. اما اگر اعداد ثابت در یک صفحه باقی بمانند، برای تصمیم گیرندگان بی ارزش هستند.

تجسم داده ها به تحلیلگران اجازه می دهد تا اکتشافات خود را از طریق نمودارهای پراکنده، نقشه های حرارتی، گرافیک های مارپیچی، نمودارهای جریان و موارد دیگر به اشتراک بگذارند. این تجسم ها می توانند ایستا یا تعاملی باشند و به طور موثر بینش های مهم مورد نیاز برای تصمیم گیری های کلیدی تجاری را منتقل کنند.

نمونه هایی واقعی از دنیای داده کاوی

نمونه هایی از داده کاوی در همه جا وجود دارد. شرکت‌های خرده‌فروشی به‌شدت به آن متکی هستند. برای مثال، کسانی که به صورت آنلاین خرید می کنند یا از محصولات فرهنگی استفاده می کنند، داده های زیادی را برای استخراج ایجاد کرده اند. شما مطمئناً بر اساس خرید و یا عاداتی که برای تماشای فیلم دارید، توصیه هایی برای تماشای فیلم یا خرید کفش دریافت کرده اید. داده های شما و میلیاردها مصرف کننده دیگر برای تولید موارد “توصیه شده برای شما” استخراج می شوند.

جمع بندی

امیدواریم با مطالعه 6 مرحله فرآیند داده کاوی در این مطلب از نادین سافت بینش خوبی نسبت به علم داده کاوی در دنیای امروز کسب کرده باشید.

منبع

https://bootcamp.cvn.columbia.edu/blog/data-mining-guide

مقالات پیشنهادی