مدت زمان تقریبی مطالعه: 8 دقیقه

20 فروردین 1401

آشنایی با 9 ابزار برتر داده کاوی (Data Mining)

ابزار برتر داده کاوی (Data Mining) شامل تکنیک هایی برای فرآیند یافتن الگوها و روابط در مقادیر زیاد داده است. این ابزارها به کسب‌وکارها کمک می‌کنند تا درباره نیازهای مشتریان، افزایش درآمد، کاهش هزینه‌ها، بهبود روابط با مشتری و موارد دیگر اطلاعات بیشتری کسب کنند. به همین علت، انتخاب این ابزار ها از اهمیت زیادی برخوردار است.

داده کاوی (Data Mining) چیست؟

به فرایند استخراج و کشف الگوها و همبستگی‌ها از میان حجم زیادی از داده‌های خام از یک یا چند بانک اطلاعاتی، دیتاماینینگ (Data Mining) یا داده کاوی می‌گویند. به زبان ساده‌تر، داده کاوی به معنای کاوش و کشف اطلاعات مخفی یا الگوهایی است که به‌صورت طبیعی در داده‌ها وجود دارند، اما به‌راحتی توسط متخصصان اطلاعات شناسایی نمی‌شوند.

عبارت “داده کاوی” که به عنوان “Knowledge Discovery in Databases (KDD)” هم شناخته می شود تا دهه 1990 ابداع نشده بود و پس از جمع آوری داده ها در data warehouses، مفهوم داده کاوی به دنیا ارائه شد.دیتاماینینگ، بر پایه‌های سه رشته علمی، آمار ، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (Machine Learning) ساخته شده است.

ابزارها و فناوری داده کاوی برای تحلیل Big Data، دائما در حال تکامل هستند. پیشرفت‌ تکنولوژی به تجزیه و تحلیل سریع‌تر و آسان‌تر داده ها کمک کرده است. امروزه هرچه مجموعه داده‌ها بزرگ‌تر و پیچیده‌تر باشند، شانس بیشتری برای یافتن موارد مرتبط وجود دارد. با شناسایی و بررسی داده های معنادار، سازمان ها می توانند از اطلاعات ارزشمند آن برای تصمیم گیری و رسیدن به اهداف جدیدی استفاده کنند.

بررسی 5 مرحله ی فرآیند داده کاوی

فرآیند داده کاوی ممکن است با توجه به رویکرد هر کسب و کار به چندین مرحله تقسیم شود.
اما به طور کلی شامل پنج مرحله زیر است:

1. شناسایی الزامات کسب و کار با توجه به اهداف و سیاست های مدیران.
2. شناسایی منابع داده و بررسی اینکه کدام بخش از داده باید تجزیه و تحلیل شود.
3. انتخاب ابزار برتر داده کاوی و متد های مدل سازی.
4. ارزیابی مدل برای اطمینان از برآورده کردن نیازمندی های کسب و کار.
5. تهیه گزارشی برای ارائه نتایج داده کاوی.

تفاوت انبار داده (data warehouse) و داده کاوی (data mining) چیست؟

انبار داده فرآیند جمع آوری و مدیریت داده ها است. در این فرآیند داده ها از منابع مختلف در یک مخزن ذخیره می شود و به ویژه برای سیستم مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) مفید است. این فرآیند قبل از داده کاوی اتفاق می افتد.

چرا به ابزار های داده کاوی نیاز داریم؟

داده کاوی بخش مهم و اساسی در تجزیه و تحلیل سازمان ها است. داده های بدست آمده از دیتاماینینگ را می توان در هوش تجاری و تجزیه و تحلیل پیشرفته استفاده کرد. افزایش ظرفیت، یافتن الگوها، روندها و همبستگی های پنهان در مجموعه داده ها، یکی از اصلی ترین مزیت های ابزارهای داده کاوی است.
از ترکیبی از تجزیه و تحلیل داده های سنتی و تجزیه و تحلیل فرآیند داده کاوی، می توان برای تصمیم گیری و برنامه ریزی استراتژیک شرکت استفاده کرد.

داده کاوی برای تجزیه و تحلیل داده ها و هوش تجاری مفید است تا به کسب و کارها کمک کند تا دانش عمیق تری نسبت به سازمان، مشتریان، رقبا و صنعت خود کسب کنند.

تعدادی دیگر از کاربردهای داده کاوی عبارتند از:

• فروش و بازاریابی: کسب و کارها اطلاعات مشتریان هدف را، جمع آوری می کنند تا برنامه های فروش و بازاریابی خود را بهینه کنند.
• آموزش: مؤسسات آموزشی می توانند از داده کاوی برای استخراج داده های دانش آموزان و استفاده از آن برای بهبود کیفیت آموزش استفاده کنند.
• تشخیص نفوذ به سیستم: مشاغل SaaS، بانک ها و سایر سازمان ها می توانند از داده کاوی برای مشاهده ناهنجاری ها در وضعیت امنیتی خود و جلوگیری از حملات سایبری استفاده کنند.

در زمان انتخاب ابزار برتر داده کاوی، به چه نکاتی توجه کنیم؟

با وجود تعداد زیاد ابزارهای رایگان، یکی از سخت ترین کارها در کل فرآیند داده کاوی، انتخاب ابزار مناسب است. ابزارهای منبع باز، گزینه های خوبی برای شروع هستند،چون دائماً به روز می شوند.
مهمترین ویژگی هایی که باید در هنگام انتخاب ابزار های داده کاوی به آن توجه کنید عبارتند از:

• متن باز بودن یا نبودن
  بیشتر ابزار برتر داده کاوی متن باز، هستند اما گاهی اوقات تفاوت های کمی با هم دارند.
• امکان یکپارچه سازی داده ها (Data Integrations)
  برخی از ابزارهای داده کاوی با مجموعه داده های بزرگ بهتر کار می کنند، در حالی که برخی دیگر داده های کوچکتر بهتر کار می کنند. وقتی گزینه های ابزار های داده کاوی را بررسی می کنید، انواع داده هایی که بیشتر با آنها سر و کار دارید را در نظر بگیرید.
• کاربردی بودن و قابلیت استفاده (Usability)
  هر ابزار داده کاوی، یک رابط کاربری دارد که تعامل با محیط کار و تعامل با داده ها را آسان تر می کند. بعضی از ابزارهای داده کاوی، ماهیت آموزشی دارند در حالی که برخی دیگر، بر اساس نیازهای شرکت ها طراحی شده اند.
• زبان برنامه نویسی
  اکثر ابزارهای متن باز داده کاوی، به زبان جاوا توسعه یافته اند؛ ولی بسیاری از آنها از اسکریپت های R و Python هم، پشتیبانی می کنند

9 ابزار برتر داده کاوی چیست؟

نرم افزار رپیدماینر (RapidMiner)

RapidMiner یک پلت فرم رایگان و متن باز داده کاوی است که توسط شرکت RapidMiner توسعه یافته است. رپیدماینر دارای صدها الگوریتم برای آماده سازی داده ها، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، متن کاوی و تجزیه و تحلیل پیش بینی است. این ابزار برتر داده کاوی، با استفاده از زبان برنامه نویسی جاوا توسعه یافته.

نرم افزار داده کاوی اوراکل (Oracle Data Mining) مدل پیش بینی داده کاوی

Oracle Data Mining یکی از اجزای Oracle Advanced Analytics است که به تحلیلگران داده این امکان را می دهد که مدل های مورد نظر خود را بسازند. این ابزار برتر داده کاوی، شامل چندین الگوریتم برای کارهایی مانند طبقه بندی، رگرسیون، تشخیص ناهنجاری، پیش بینی و غیره است.

ابزار IBM SPSS Modeler

ابزار IBM SPSS Modeler یکی از محبوب‌ترین و قدرتمندترین ابزارهای داده‌کاوی و تحلیل پیشرفته داده‌ها است. این ابزار توسط شرکت IBM توسعه داده شده و به تحلیل و پیش‌بینی داده‌ها در حوزه‌های مختلف کمک می‌کند. SPSS Modeler به کمک رابط کاربری گرافیکی جذاب و بدون نیاز به دانش تخصصی برنامه نویسی، افراد مختلف مانند تحلیلگران داده، مهندسین و محقق ها را قادر به انجام تحلیل‌های پیشرفته بر روی داده‌ها می کند.

نرم افزار Weka

Weka یکی از نرم‌افزارهای منبع باز و قدرتمند برای داده‌کاوی و یادگیری ماشین است. این ابزار توسط دانشگاه وایکاتو در نیوزیلند توسعه داده شده و به افراد با سطوح تخصصی مختلف اجازه می‌دهد تا تحلیل داده‌های خود را انجام دهند. ابزار Weka از رابط کاربری گرافیکی قدرتمندی برخوردار است که به کاربران امکان انجام تحلیل‌های پیشرفته بر روی داده‌ها را بدون نیاز به دانش برنامه‌نویسی، می‌دهد.

پلتفرم نایم (Knime)

پلتفرم KNIME، یک ابزار قدرتمند و منبع باز برای داده‌کاوی، تجزیه و تحلیل داده های پیشرفته است. این ابزار توسط تیم KNIME توسعه داده شده و به کاربران اجازه می‌دهد تا به کمک یک رابط کاربری گرافیکی، فرآیندهای پیچیده تحلیلی را بدون نیاز به مهارت‌های برنامه‌نویسی انجام دهند.

نرم افزار H2O

H2O یک پلت فرم یادگیری ماشین متن باز است که هدف آن دسترسی همه ی افراد به فناوری هوش مصنوعی است. این ابزار برتر داده کاوی، از متداول‌ترین الگوریتم‌های ML پشتیبانی می‌کند و به کاربران کمک کند تا مدل‌های یادگیری ماشین را به روشی سریع و ساده بسازند، حتی اگر متخصص نباشند!

ابزار داده کاوی اورنج (Orange)

ابزار داده‌کاوی اورنج (Orange)، یک نرم‌افزار متن باز و قدرتمند برای تجزیه و تحلیل داده و ایجاد مدل‌های یادگیری ماشینی است. این ابزار توسط دانشگاه لیوبلیانا در اسلوونی توسعه داده شده است و به کاربران اجازه می‌دهد با استفاده از رابط کاربری گرافیکی ساده و آسان، تحلیل داده‌های خود را انجام دهند.

نرم افزار آپاچی ماهوت (Apache Mahout)

Apache Mahout یک پلت فرم متن باز و یک ابزار برتر داده کاوی برای ایجاد برنامه های کاربردی مقیاس پذیر با استفاده از یادگیری ماشین است.

ابزار داده کاوی ساس یا سس (SAS Enterprise Miner)

از سیستم SAS برای بهینه سازی و داده کاوی استفاده می شود. روش‌ها و رویه‌های مختلفی را برای اجرای قابلیت‌های تحلیلی مختلف ارائه می‌کند که خواسته‌ها و اهداف سازمان را ارزیابی می‌کند.

این نرم افزار شامل مدل‌سازی توصیفی، مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده و مدل‌سازی تجویزی(Prescriptive) است. ابزار داده کاوی SAS به دلیل طراحی و پردازش حافظه توزیع شده، بسیار مقیاس پذیر است.

جمع بندی

ابزار برتر داده کاوی با مشخص کردن روابط و الگوهای پنهان در داده ها به کسب و کار شما در تصمیم گیری بهتر کمک می کنند. ابزار های داده کاوی متفاوتی وجود دارد و انتخاب ابزار داده کاوی، بسته به اهداف شما و نوع داده ای که تجزیه و تحلیل می کنید، می تواند متفاوت باشد.

بیشتر بخوانید:

مفهوم clustering و 6 کاربرد آن

۶ تکنولوژی برتر هوش مصنوعی

چرا هر کسب و کاری به داده کاوی نیازمند است؟

مصورسازی داده (Data Visualization) چیست؟ 10 ابزار اصلی آن که باید در سال 2024 یاد بگیرید

Power BI چیست؟ بررسی کاربرد Power BI در هوش تجاری

سوالات متداول: