داده کاوی چیست؟ بازار کار دیتا ماینینگ Data Mining در ایران

با پیشرفت تکنولوژی، ما می‌توانیم به صورت شبانه‌روزی داده جمع‌آوری کنیم. هر کاربر دیجیتال، یک ردپای منحصر به فرد خود را دارد. شرکت‌ها می‌توانند این ردپاها را تحلیل کنند تا رفتارهای کاربرها را بفهمند و رفتارهای آینده‌شان را پیش‌بینی کنند. همچنین این داده‌ها می‌توانند مربوط به کارمندها و فرایندهای یک شرکت باشند. شرکت‌ها می‌توانند از این اطلاعات برای بهبود فرآیندهایشان استفاده کنند. نکته مهم این است که شرکت‌ها باید برای درک این داده‌ها، یک کارمند با مهارت داده کاوی (Data Mining) استخدام کنند.

یک متخصص داده کاوی، می‌تواند با استفاده از نرم‌افزارها و ابزارهای مختلف یکی از تکنیک‌های موجود را به کار بگیرد و از داده‌های موجود اطلاعات مورد نیاز شرکت‌ها و کسب و کارها را استخراج کند. در این مقاله از ویستا سامانه آسا قصد داریم، هر آن چه برای آشنایی با حوزه دیتا ماینینگ و شغل‌های مربوط به آن را نیاز دارید، در اختیارتان قرار دهیم. با ما همراه باشید.

داده کاوی چیست؟

داده کاوی یا دیتا ماینینگ فرآیندی است که شرکت‌ها از آن برای تبدیل داده‌های خام به اطلاعات مفید استفاده می‌‌کنند. طی این فرآیند کسب‌وکارها با استفاده از نرم‌افزار‌ها، الگوهای موجود در دسته‌های بزرگ داده‌ها را پیدا می‌کنند و از این طریق، درباره مشتریان خود اطلاعات بیشتری به دست می‌آورند. آن‌ها با داشتن این اطلاعات می‌توانند استراتژی‌های بازاریابی موثرتری را توسعه دهند، فروششان را افزایش و هزینه‌هایشان را کاهش دهند.

به عبارت دیگر Data Mining، بخش کلیدی تجزیه و تحلیل داده و یکی از رشته‌های اصلی در علم داده است که از تکنیک‌های تجزیه و تحلیل پیشرفته برای یافتن اطلاعات مفید در مجموعه داده‌ها استفاده می‌کند. ناگفته نماند که میزان تاثیرگذاری دیتا ماینینگ به جمع‌آوری موثر داده‌ها، ذخیره‌سازی و پردازش کامپیوتری آن‌ها بستگی دارد.

تاریخچه دیتا ماینینگ (Data Mining)

جالب است بدانید که مفهوم داده‌کاوی حتی قبل از ساخت اولین کامپیوترها وجود داشته است! این مفهوم اولین بار بعد از مطرح شدن قضیه بیز در سال ۱۷۶۳ و کشف تحلیل رگرسیون در سال ۱۸۰۵ میلادی وارد میدان شد. ظهور ماشین جهانی تورینگ (۱۹۳۶)، کشف شبکه‌های عصبی (۱۹۴۳)، توسعه پایگاه‌های داده (دهه ۱۹۷۰) و الگوریتم‌های ژنتیک (۱۹۷۵) و پدیدار شدن کشف دانش در پایگاه‌های داده (۱۹۸۹) کم کم درک مدرن ما از داده کاوی را شکل دادند.

همچنین با رشد پردازنده‌های کامپیوتری، ذخیره‌سازی داده‌ها و فناوری در دهه‌های ۱۹۹۰ و ۲۰۰۰، داده‌کاوی نه تنها قدرتمندتر، بلکه در موقعیت‌های مختلف غنی‌تر هم شد. در سال ۲۰۰۳، کتاب مانی‌بال (Moneyball)، از طریق داستانِ رویکرد تحلیل‌محور یک تیم بیسبال حرفه‌ای، داده‌ کاوی را به مخاطبان بسیار گسترده‌تری در جهان معرفی کرد. در حال حاضر، با به کارگیری راه‌حل‌های مبتنی بر بیگ دیتا در موقعیت‌های مختلف، Data Mining نقش مهمی در صنایع بی‌شماری ایفا می‌کند.

اهمیت دیتاماینینگ برای کسب و کارها

به زبان ساده، داده کاوی کسب و کار را بهبود می‌بخشد. می‌تواند در هزینه‌ها صرفه‌جویی کند، مزیت رقابتی ایجاد کند، تجربه مشتری را بهبود بخشد و مشتریان جدید و جریان‌های درآمدی را شناسایی کند. پ

بر اساس یک نظرسنجی که در سال ۲۰۱۸ توسط شرکت مایکرواستراتژی (MicroStrategy)‌ انجام شده است، ۶۳ درصد از پاسخ‌دهندگان گفتند که تجزیه و تحلیل داده‌ها، کارایی و بهره‌وری شرکت آن‌ها را بهبود بخشیده است، ۵۷ درصد گفتند که داده کاوی به آن‌ها کمک می‌کند سریعتر تصمیم بگیرند و ۵۱ درصد به بهبود عملکرد مالی‌شان اشاره کردند. در تصویر زیر گزارش کامل‌تری از این نظرسنجی را مشاهده می‌کنید.

البته تا الان که چند سالی از این نظرسنجی گذشته، حتما این درصدها هم افزایش پیدا کرده است. ترجمه مستقیم عبارت دیتا ماینینگ (Data Mining)، استخراج داده است. کلمه استخراج ما را یاد استخراج معدن می‌اندازد؛ استخراج چیزهای با ارزش. کاری که در داده کاوی یا همان دیتا ماینینگ هم انجام می‌دهیم، استخراج است! استخراج یا کشف اطلاعات با ارزش از داده‌های خام.

در دنیای مصرف‌کننده‌ای که غرق در داده‌ها است، شرکت‌ها به روش‌های کارآمدی برای بررسی داده‌ها نیاز دارند تا بتوانند نکات مرتبط و قابل اجرای  آن  را پیدا کنند. آن‌ها می‌توانند تمام داده‌های موجود را سفارشی (Customize) کنند تا متوجه شوند چه کسی محصولاتشان را می‌خرد، کجا آن‌ها را می‌خرد و چگونه می‌توانند بیشتر بفروشند.

سرعت، یکی از مزایای اصلی Data Mining است. دهه‌ها پیش، برای تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌های بزرگ، هفته‌ها یا ماه‌ها زمان نیاز بود. بانک‌ها و شرکت‌های کارت اعتباری مجبور بودند میلیون‌ها رکورد را برای کشف تقلب یا خطا بررسی کنند. اکنون با پیشرفت در زمینه‌های شبکه‌های عصبی، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، شرکت‌ها می‌توانند این مجموعه داده‌های عظیم را در چند ساعت یا حتی چند دقیقه تجزیه و تحلیل کنند.

تمام این‌ها و چندین موارد دیگر از مزایای اصلی داده کاوی هستند. بدون شک در دنیای داده‌محور امروز، این که بتوانیم از داد‌ه‌ها استفاده کنیم، یک نیاز اساسی است. نیازی که رشته‌هایی مثل Data Mining آن را برطرف می‌کنند.

روند داده کاوی؛ داده‌کاوی چطور کار می‌کند؟

داده کاوی معمولا توسط دانشمندان داده و سایر متخصصان هوش تجاری (BI) و تحلیل‌گران داده انجام می‌شود. البته تحلیلگران کسب‌وکار، مدیران اجرایی و افرادی که در زمینه دیتا ساینس یا علم داده کار می‌کنند هم می‌توانند وظایف مربوط به Data Mining را انجام دهند.  یادگیری ماشین و تحلیل آماری، عناصر اصلی داده‌ کاوی هستند که به همراه تسک‌های مدیریت داده برای آماده‌سازی داده‌ها و بعد تحلیل آن‌ها استفاده می‌شوند.

الگوریتم‌های یادگیری ماشین و ابزارهای هوش مصنوعی (AI)، بیشتر فرآیندهای داده‌کاوی را خودکار کرده‌اند. با کمک این دو، استخراج مجموعه‌ داده‌های عظیم مانند پایگاه‌های اطلاعاتی مشتریان، سوابق تراکنش‌ها و فایل‌های گزارش از سرورهای وب، اپلیکیشن‌های موبایل و حسگرها آسان‌تر از گذشته انجام می‌شوند.

به طور کلی فرآیند Data Mining را می‌توان به چهار مرحله اصلی تقسیم کرد:

۱- جمع‌آوری داده‌ها: در این مرحله داده‌های مربوط به یک برنامه تحلیلی شناسایی و جمع‌آوری می‌شوند. داده‌ها ممکن است از سیستم‌ها و منابع داده مختلف، انبارهای داده یا دریاچه‌های داده جمع‌آوری شوند. دریاچه داده (Data Lake)‌ مخزن داده‌ای رایج در در محیط‌های کلان داده است که ترکیبی از داده‌های ساختار یافته و بدون ساختار را شامل می‌شود. همچنین در این مرحله ممکن است از منابع داده خارجی هم استفاده شود.

داده‌ها از هر کجا که بیایند، اغلب یک دانشمند داده آن‌ها را برای مراحل باقی‌مانده در فرآیند، به دریاچه داده منتقل می‌کند.

۲- آماده‌سازی داده‌ها: این مرحله شامل مجموعه‌ای از گام‌ها به منظور آماده‌سازی داده‌ها برای استخراج است. این کار با کاوش، پروفایل‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها آغاز می‌شود و بعد با تمیز کردن یا پاکسازی داده‌ها برای رفع خطاها و سایر مشکلات کیفیت داده، ادامه پیدا می‌کند.

در این مرحله همچنین برای سازگاری مجموعه داده‌ها، برخی از این داده‌ها تبدیل به فرمت مورد نظر می‌شوند؛ مگر اینکه دانشمند داده‌ای به دنبال تجزیه و تحلیل داده‌های خام فیلتر نشده برای یک کاربرد خاص باشد.

۳- استخراج یا کاوش داده‌ها: وقتی داده‌ها آماده شدند، یک دانشمند داده تکنیک دیتا ماینینگ مناسب را انتخاب می‌کند و بعد برای شروع استخراج اطلاعات، یک یا چند الگوریتم را پیاده‌سازی می‌کند.

در برنامه‌های یادگیری ماشین، الگوریتم‌ها معمولاً باید بر روی مجموعه داده‌های نمونه آموزش داده شوند تا قبل از اجرای آن‌ها روی مجموعه کامل داده‌ها، به دنبال اطلاعات مورد نظر دانشمند داده باشند.

۴- تجزیه و تحلیل و تفسیر داده‌‌ها: از نتایج Data Mining برای ایجاد مدل‌های تحلیلی استفاده می‌شود که به تصمیم‌گیری و سایر اقدامات کسب و کاری کمک می‌کنند. در این مرحله دانشمند داده یا یکی دیگر از اعضای تیم علم داده باید یافته‌ها را به مدیران تجاری و کاربران در میان بگذارد. این کار اغلب  از طریق تصویرسازی داده‌ها و استفاده از تکنیک‌های داستان‌سرایی داده انجام می‌شود.

انواع تکنیک‌های دیتا ماینینگ

در داده‌ کاوی، تکنیک‌های مختلفی وجود دارند که می‌توانیم از آن‌ها در کاربردهای مختلف علم داده استفاده کنیم. استخراج قوانین انجمنی یا وابستگی، کلاس‌بندی، کلاسترینگ، رگرسیون و شبکه‌های عصبی از شناخته‌شده‌ترین‌های این تکنیک‌ها هستند که در زیر معرفی کوتاهی از هر کدام را آورده‌ایم.

• استخراج قوانین وابستگی (Association rule mining). در داده کاوی، قوانین وابستگی عبارت‌های if-then هستند که روابط بین داده را مشخص می‌کنند. از معیارهای «پشتیبان و اطمینان» برای ارزیابی این روابط استفاده می‌شوند؛ معیار پشتیبان مشخص می‌کند که عناصر مرتبط چندبار در مجموعه داده دیده شده‌اند و معیار اطمینان مشخص می‌کند که یک گزاره if-then، چند بار اتفاق افتاده است.
• کلاس‌بندی یا طبقه‌بندی (Classification). در این رویکرد، داده‌ها به کلاس‌های از پیش تعیین شده‌ای اختصاص داده می‌شوند. این کلاس‌ها، مشخصه‌های آیتم‌ها را توصیف می‌کنند یا نشان می‌دهند که داده‌های مختلف چه اشتراکاتی با هم دارند. با این تکنیک داده کاوی، داده‌های اساسی (underlying data) بر اساس ویژگی‌های مشترکی که دارند، به طور منظم‌تری دسته‌بندی و خلاصه می‌شوند.
• خوشه‌بندی یا کلاسترینگ (Clustering). این تکنیک شبیه کلاس‌بندی است. با این حال، تکنیک خوشه‌بندی، شباهت‌های بین اشیاء را شناسایی می‌کند و بعد آیتم‌ها را بر اساس چیز‌هایی که آن‌ها را از هم متمایز و متفاوت می‌کند، گروه‌بندی می‌کند. در حالی که کلاس‌بندی منجر به گروه‌هایی مانند «شامپو»، «نرم‌کننده»، «صابون» و «خمیر دندان» می‌شود، خروجی کلاسترینگ گروه‌هایی مانند «مراقبت از مو» و «سلامت دندان» است.
• رگرسیون (Regression). این تکنیک برای پیش‌بینی مقادیر عددی به کار می‌رود. با رگرسیون بر اساس مجموعه‌ای از متغیرها، ارتباط بین داده‌ها کشف می‌شود. رگرسیون خطی ساده، رگرسیون خطی چندگانه و رگرسیون چند جمله‌ای نمونه‌هایی از رگرسیون‌هایی هستند که در Data Mining استفاده می‌شوند. گفتنی است، درخت تصمیم و برخی روش‌های طبقه‌بندی دیگر هم می‌توانند در رگرسیون مورد استفاده قرار بگیرند.
• شبکه‌های عصبی (Neural networks). شبکه عصبی مجموعه‌ای از الگوریتم‌هایی هستند که فعالیت مغز انسان را شبیه‌سازی می‌کند. شبکه‌های عصبی به‌ ویژه در کاربردهای پیچیده تشخیص الگو مانند یادگیری عمیق یا دیپ لرنینگ مفیدند.

ابزارها و زبان‌های برنامه‌نویسی مناسب داده کاوی

در حال حاضر عرضه‌کننده‌ها یا فروشندگان زیادی هستند که ابزارهای دیتا ماینینگ ارائه می‌دهند؛ این ابزارها، معمولاً به عنوان بخشی از پلتفرم‌های نرم‌افزاری هستند که انواع دیگری از علم داده و ابزارهای تجزیه و تحلیل پیشرفته را هم شامل می‌شوند.

قابلیت‌های آماده‌سازی داده، الگوریتم‌های داخلی و پیش‌فرض، پشتیبانی از مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده، یک محیط توسعه مبتنی بر رابط کاربری گرافیکی و ابزارهایی برای استقرار مدل‌ها و امتیازدهی به نحوه عملکرد آن‌ها از ویژگی‌های کلیدی هستند که نرم‌افزار‌های داده کاوی ارائه می‌دهند.

مهم‌ترین عرضه‌کننده‌هایی که ابزارهای دیتا ماینینگ  ارائه می‌دهند عبارتند از:

• Google
• IBM
• Microsoft
• SAP
• AWS
• SAS Institute
• RapidMiner
• Knime
• Tibco Software
• Alteryx
• Databricks
• Dataiku
• DataRobot
• H2O.ai
• Oracle

همچنین انواع فناوری‌های منبع باز (Open Source) رایگانی هم وجود دارند که می‌توانند برای استخراج داده‌ها استفاده شوند؛ از جمله DataMelt، Elki، Orange، Rattle، scikit-learn و Weka. بعضی از عرضه‌کننده‌های نرم‌افزار هم گزینه‌های منبع باز ارائه می‌دهند.

حال که با ارائه‌دهندگان ابزارهای داده کاوی آشنا شدیم، بد نیست در مورد زبان‌های برنامه‌نویسی مورد استفاده برای دیتا ماینینگ هم صحبت کنیم. دانشمندان داده از زبان‌های برنامه‌نویسی مختلفی برای ذخیره، سازماندهی و تجسم و تصویرسازی داده‌ها استفاده می‌کنند.

پایتون، جاوا، آر (R)، اس‌کیوال (SQL)، آپاچی اسپارک، هدوپ، نواس‌کیو‌ال (NoSQL) از رایج‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی هستند که به عنوان ابزارهای داده کاوی هم شناخته می‌شوند.

داده کاوی چه مزیت‌هایی دارد؟

با توجه به این که در دنیای امروز، ما در حجم زیادی از داده‌ها غرق شده‌ایم، کاوش در داده‌ها و استفاده از آن امری ضروریست و قطع به یقین می‌دانیم که دیتا ماینینگ مزایای زیادی به همراه دارد. با این حال در این جا می‌خواهیم چند مورد از مزیت‌های عینی استخراج داده‌ها را ذکر کنیم. به طور خلاصه، بازاریابی و فروش موثرتر، ارائه خدمات بهتر به مشتریان، بهبود مدیریت زنجیره تامین، افزایش بهره‌وری در تولید، مدیریت ریسک قوی‌تر و کاهش هزینه‌های کسب و کارها از مزایایی هستند که کسب و کارها با استفاده از Data Mining از آن‌ها بهره می‌برند.

دیتا ماینینگ در چه صنایعی کاربرد دارد؟

به طور کلی هر صنعتی که با داده‌ها سر و کار دارد، می‌تواند با داده کاوی سطح کار خود را بالاتر ببرد. با این حال صنایعی وجود دارند که دیتا ماینینگ می‌تواند یک عنصر بسیار تأثیرگذار و حیاتی برای آن‌ها باشد.

ریتیل یا خرده‌فروشی، بیمه، ساخت و تولید، سرگرمی، آموزش، حمل و نقل، بانکداری و مالی، رسانه و ارتباطات و همچنین مراقبت‌های بهداشتی چند مورد از موارد پرشمار این صنایع هستند.

دیتاماینینگ با چه حوزه‌هایی مرتبط است؟

ناگفته پیداست که جزء اصلی داده کاوی، داده است؛ بنابراین تمام حوزه‌هایی که داده از عناصر اصلی آن‌هاست، می‌توانند ارتباطاتی با حوزه داده کاوی داشته باشند.

یادگیری ماشین، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی کننده، هوش تجاری، تجزیه و تحلیل داده و علم داده‌ از حوزه‌هایی هستند که بیشترین نزدیکی را به دیتا ماینینگ دارند و حرکت بین این حوزه‌ها زیاد سخت نیست.

۷ مهارت مهمی که برای کار در حوزه داده‌ کاوی باید داشته باشید!

برای کار در حوزه دیتا ماینینگ هم مانند تمام حوزه‌های دیگر باید مجموعه‌ای مهارت‌های مختص این حوزه را داشته باشید. در این بخش می‌خواهیم درباره چند مهارت مهم که می‌توانند شما را به یک حرفه‌ای در حوزه داده‌ کاوی تبدیل کنند، صحبت کنیم.

نویسنده: حمیده علی زاده