راهنمای کامل 6 مرحله فرآیند داده کاوی

فرآیند داده کاوی (Data Mining) 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.

در مقالات پیشین نادین سافت درباره مصورسازی داده (Data Visualization) چیست؟ اصول، مفاهیم، اهمیت و 6 کاربرد اصلی آن و مصورسازی داده و 10 ابزار اصلی آن در سال 2024 که باید یاد بگیرید صحبت کردیم. اگر علاقه مند به آشنایی با 6 مرحله فرآیند داده کاوی هستید تا انتهای این مقاله همراه نادین سافت باشید.

برای مشاوره، طراحی و راه اندازی سامانه مدیریت داده با کارشناسان نادین سافت تماس بگیرید.

تماس بگیرید

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
مرحله 4: مدل سازی
مرحله 5: ارزیابی نتایج
مرحله 6: اعمال تغییرات

مرحله 1: کسب و کار سازمان خود را درک کنید.

قبل از استخراج، پاکسازی یا تجزیه و تحلیل هر داده ای، موجودیت پروژه ای که در دست دارید را درک کنید. باید به این فکر کنید اهدافی که شرکت شما در تلاش است تا با استخراج داده ها به آن دست یابد چیست؟ یا وضعیت فعلی کسب و کارتان چگونه است؟

مرحله 2: داده ها را درک کنید.

هنگام بروز مشکل در کسب و کار سازمان خود، باید توانایی درک داده ها را داشته باشید. باید به این فکر کنید که اکنون چه منابعی در دسترس هستند، این منابع چگونه داده ها را ایمن و ذخیره می کنند، چگونه اطلاعات جمع آوری می شوند و نتیجه نهایی یا تجزیه و تحلیل این داده ها ممکن است چگونه پیش رود. این مرحله شامل تعیین محدودیت‌هایی برای داده ها، ذخیره‌سازی، امنیت و جمع‌آوری آنهاست و ارزیابی می‌کند که چگونه این محدودیت‌ها بر فرآیند داده‌کاوی تأثیر می‌گذارند.

مرحله 3: آماده سازی داده ها

در مرحله آماده سازی داده، داده ها جمع آوری، آپلود، استخراج و محاسبه می شوند. سپس استانداردسازی شده، به منظور رفع باگ ها و اشتباهات ارزیابی می‌شوند و از نظر منطقی بودن نیز مورد بررسی قرار می گیرند. در طول این مرحله از داده کاوی، داده ها ممکن است از نظر اندازه و مقیاس نیز بررسی شوند زیرا مجموعه ای بزرگ از اطلاعات ممکن است محاسبات و تجزیه و تحلیل غیرضروری را کاهش دهد.

مرحله 4: مدلسازی

متخصصان علم داده از فرآبند داده کاوی برای جستجوی روابط، پروسه ها یا الگوهای متوالی استفاده می کنند. 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.

مرحله 5: ارزیابی نتایج

فرآیند داده کاوی با ارزیابی به دست آمده ی نهایی از تحلیلی داده ها به پایان می رسد. نتایج حاصل از تجزیه و تحلیل داده ها ممکن است به تصمیم گیرندگانی ارائه شود که تا این مرحله عمدتاً از فرآیند داده کاوی حذف شده اند. در این مرحله، سازمان ها می توانند بر اساس یافته ها تصمیم گیری اصولی و بهتری داشته باشند.

مرحله 6: اعمال تغییرات

متخصصین علم داده کاوی معمولاً در پایان این روند، گزارش نهایی خود را ارائه می دهند که این گزارش شامل تمام اطلاعات مربوط به فرآیند داده کاوی از جمله ارائه بینش هوشمندانه و تصمیمات استراتژیک آنها در مورد عملکرد کلی کسب و کار سازمان و مشکلات آن است. شرکت ها گزارش را دریافت می کنند و الگوی رفتار خود را ارزیابی کرده تا بتوانند در آینده آن را بهبود بخشند.

همچنین استخراج قواعد مشخص و قاعده مند از طریق مدل‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) 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.

خدمات نادین سافت در راستای مدیریت و مصورسازی داده

نادین سافت یکی از شرکت های پیشرو در حوزه مصور سازی داده است که تاکنون پروژه های مختلفی مانند سامانه وضعیت 724 (بولتن دیجیتال)، سامانه مبین و… را به سرانجام رسانده است. شرکت نادین سافت با تجربه مفید در طراحی و راه اندازی سامانه مدیریت داده می‌تواند به سازمان ها در برنامه‌ریزی، توسعه و پیاده‌سازی نرم‌افزار پایگاه داده اختصاصی و مناسب کمک کند. این سامانه داده‌های دقیقی فراهم می کند که برای کاربران مجاز از طریق چندین دستگاه به آسانی قابل جستجو و دسترسی باشد.

برای مشاوره، طراحی و راه اندازی سامانه مدیریت داده با کارشناسان نادین سافت تماس بگیرید.

تماس بگیرید