در چند سال اخیر، تحقیقات بازاریابی در فروشگاه‌های آمریکا نشان داده است که مشتریانی که برای خرید «شیر» می‌آیند، عمدتا «نان» نیز خریداری می‌کنند. مدیران فروشگاه‌ها بعد از مشاهده این اتفاق، تصمیم به جدا کردن قفسه نان و شیر از هم گرفته‌اند و کالاهای کم‌مصرف را در میان این دو قرار داده‌اند. این راهکار منجر به افزایش فروش کالاهای کم‌مصرف شد و به رونق فروشگاه‌ها کمک مؤثری نمود. در این تحقیقات با استفاده از علم داده کاوی، اطلاعات اولیه خرید مشتریان تجزیه و تحلیل کردند و باعث بهبود استراتژی بازاریابی فروشگاه‌ها شد.
داده کاوی چیست؟
در دهه‌های اخیر، شرکت‌ها از طریق ارائه خدمات و برقراری ارتباط مداوم با مشتریان، حجم زیادی از داده‌ها را جمع‌آوری می‌کنند. در جهت آشنایی با داده‌کاوی، باید گفت به‌عنوان یک روش تحلیل داده با بررسی حجم زیاد از اطلاعات، الگوهای تکراری و ارتباطات بین موارد مختلف را شناسایی می‌کند. این فرآیند به شرکت‌ها امکان می‌دهد تا از داده‌های ناشناخته سود ببرند و ارتباطات معناداری بین آن کشف کنند. Data mining، اطلاعات به نظر بی‌ارزش را به نتایج قابل استفاده در تصمیم‌گیری موثر تبدیل می‌سازد. این علم، به‌عنوان یک ابزار قوی در مدیریت شرکت‌ها، قبل از اقدام به تصمیم‌گیری‌های حیاتی و هزینه‌بر، از جستجوی دقیق و کسب داده‌های اساسی برای برنامه‌ریزی استفاده می‌کند.
تاریخچه و ریشه‌های داده کاوی
در تاریخچه دیتا ماینینگ، این حوزه به‌عنوان یکی از حوزه‌های مهم علم داده پدیدار شده است که به تحلیل داده‌ها و استخراج اطلاعات مفید از آنها می‌پردازد. ریشه دیتا ماینینگ به دهه ۱۹۶۰ باز می‌گردد که با توسعه رایانه‌ها و افزایش حجم داده‌ها، نیاز به روش‌هایی برای استفاده بهینه از این داده‌ها احساس شد. ابتدا مفهوم Data mining با نام “درخت تصمیم” (Decision Tree) و “کاوش داده” (Data Mining) معرفی شد.
پیشرفت تکنولوژی
در دهه ۱۹۸۰ با پیشرفت تکنولوژی و افزایش توانایی رایانه‌ها، داده کاوی به‌عنوان یک فرآیند مهم برای تحلیل داده‌ها و استخراج الگوها و اطلاعات ارزشمند ترقی یافت. در دهه ۱۹۹۰ با توسعه شبکه‌های کامپیوتری و ارتباطات، Data mining در حوزه‌های مختلف اقتصادی، پزشکی، بازاریابی، علوم اجتماعی و سایر زمینه‌ها به‌کار گرفته شد.
در اوایل دهه ۲۰۰۰ با افزایش استفاده از اینترنت و رشد سریع داده‌های متنوع، دیتا ماینینگ تبدیل به یک علم چند رشته‌ای شد که از متدها و تکنیک‌های مختلف علمی بهره می‌برد. امروزه، این علم به‌عنوان یک ابزار قوی در تصمیم‌گیری‌های استراتژیک، پیش‌بینی رفتارها و بهبود عملکرد کسب و کارها شناخته می‌شود. این فرآیند باعث بهبود کارایی سازمان‌ها، شناخت الگوهای بازار و ایجاد ارتباطات معنی‌دار با مشتریان خواهد شد.
مزایای داده کاوی
در دنیای امروز، کاوش داده به‌عنوان یک ابزار بسیار قوی در اختیار ما قرار گرفته است و برای انجام فعالیت‌های متنوع در مختلف حوزه‌ها به‌کار می‌رود. از مهم‌ترین کاربردهای دیتا ماینینگ می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:
- استفاده از آن به شرکت‌ها کمک می‌کند تا اطلاعات قابل اعتماد و مفید را جمع‌آوری کنند و بهترین تصمیم‌ها را بگیرند (کمی درمورد دموکراتیک کردن داده‌ها بدانید).
- این فرآیند به کسب‌وکارها امکان می‌دهد تا در تولید، عملیات و سایر زمینه‌ها تغییرات سودآوری ایجاد کنند. دیتا ماینینگ با سیستم‌های مختلف، نرم‌افزارها و تجهیزات قدیمی سازگاری دارد.
- در تصمیم‌گیری آگاهانه کمک می‌شود و به افراد مسئول کمک می‌کند تا تصمیمات بهینه‌تری در مواجهه با چالش‌ها بگیرند.
- در مقابل، در شناسایی ریسک‌ها و فساد در امور مالی، دیتا ماینینگ نقش موثری دارد و اطلاعات به‌دست‌آمده از آن در ایجاد مدل‌های ریسک و بهبود ایمنی محصول مورد استفاده قرار می‌گیرد.
به‌طور کلی، دیتا ماینینگ به دانشمندان داده این امکان را می‌دهد که با کشف الگوها و زوایای پنهان داده، تصمیم‌گیری‌ها، پیش‌بینی رفتارها و بهبود فرآیندها را بهبود بخشند.
معایب داده کاوی
داده کاوی همچون دیگر حوزه‌های فناوری، با چالش‌ها و اشکالات خود مواجه است. این اشکالات می‌توانند مانع از دستیابی به نتایج دقیق و قابل اعتماد شوند.
- استفاده از ابزارهای تجزیه و تحلیل داده‌ها معمولا پیچیده و چالش‌برانگیز است. دانشمندان داده برای بهره‌وری بیشتر نیاز به آموزش صحیح دارند.
- انتخاب ابزار صحیح یک چالش است؛ زیرا ابزارهای مختلف با الگوریتم‌های متفاوت کار می‌کنند. تحلیلگران داده باید با دقت ابزار مناسب را برگزینند.
- تکنیک‌های دیتا ماینینگ خطاپذیر نیستند و احتمالا اطلاعات کاملا دقیق نباشند؛ به خصوص در صورت عدم تنوع مجموعه داده.
- مسئله حریم خصوصی نیز یک نگرانی مهم است؛ زیرا شرکت‌ها احتمالا داده‌های جمع‌آوری‌شده را به سایر مشاغل بفروشند و این امر مخاطرات حریم خصوصی را افزایش دهد.
دیتا ماینینگ به پایگاه داده‌های بزرگی نیاز دارد که مدیریت و اجرای آنها فرآیند پیچیده‌تری را ایجاد می‌کند. این چالش به‌عنوان یک محدودیت در مسیر توسعه داده‌کاوی مطرح شود. اطلاع از بیگ دیتا می‌تواند شما را در درک این موضوع یاری کند.
انوع داده کاوی چیست؟
داده‌ها در زمینه‌ی آمار و داده کاوی به دو دسته اساسی عددی و غیرعددی تقسیم می‌شوند.
داده‌های عددی
داده‌های عددی به دو دسته پیوسته و گسسته تقسیم می‌شوند.
- داده‌های پیوسته مانند درجه دمای هوا، به‌صورت مستمر و بدون شکستگی ارائه می‌شوند. به‌عنوان مثال، دمای هوا می‌تواند ۲۵.۶ یا ۲۵.۶۷ درجه باشد.
- داده‌های گسسته مانند تعداد گل‌های زده شده در یک بازی فوتبال، به‌صورت جداگانه و قطعی ارائه می‌شوند.
داده‌های غیرعددی
داده‌های غیرعددی معمولا نوع خاصی از متغیرها را نمایش می‌دهند، مانند نوع خاصی از لپ تاپ یا نام شرکت تولید کننده. این داده‌ها نیز انواع مختلفی دارند. به‌عنوان مثال، داده‌های دودویی که فقط دو مقدار ممکن دارند، مثل فردی که وام گرفته است یا خیر. داده‌های ترتیبی که ترتیب معنادار دارند نیز یک نوع داده غیرعددی است. به‌عنوان مثال، ترتیب تیم‌ها در یک لیگ فوتبال.
به‌طور کلی، دسته‌بندی دقیق داده‌ها به‌عنوان یکی از مراحل اولیه در فرآیند دیتا ماینینگ حائز اهمیت است تا الگوها و اطلاعات مفیدی از داده‌ها به‌دست آید.
مرحله داده کاوی چیست؟
داده کاوی در ابتدا توسط سازمان‌های مختلف با تمرکز بر اقلام چندگانه از جمله خرده‌فروشی، ارتباطات، مالی، شرکت‌های بازاریابی و… مورد استفاده قرار می‌گیرد. این فرآیند اطلاعاتی از دل داده‌ها استخراج می‌کند که در تعیین قیمت، ترجیحات مصرف‌کننده، موقعیت محصول، اثر بر فروش، رضایت مشتری و سود شرکت تاثیرگذار است.
به‌عنوان مثال، کاوش داده در حوزه خرده‌فروش به سوابق خریدهای مشتریان در نقاط فروش نگاه می‌اندازد. از آن برای توسعه محصولات و استراتژی‌های تبلیغاتی استفاده می‌کند تا سازمان در جذب مشتریان جدید موفق باشد.
جمع‌بندی
داده کاوی به‌عنوان علمی پویا در تجزیه و تحلیل داده‌های حجیم، الگوها و ارتباطات پنهان را شناسایی می‌کند. این فرآیند گام به گام از داده‌های اولیه الهام می‌گیرد و با بهره‌مندی از تکنیک‌های آماری و الگوریتم‌های متنوع، اطلاعات ارزشمند و پیش‌بینی‌های دقیقی ارائه می‌دهد. دیتا ماینینگ در حوزه‌های مختلف از بازاریابی تا علوم پزشکی و مالی کاربرد دارد و به سازمان‌ها در تصمیم‌گیری‌های آگاهانه و بهینه کمک می‌کند.
