داده کاوی چیست؟

داده کاوی چیست؟

داده کاوی فرآیندی است که در آن مجموعه بزرگی از داده ها با هدف جستجوی الگوهای رفتاری خاص تجزیه و تحلیل می شود. با توجه به الگوهای خاصی در داده ها، یک سازمان می تواند شیوه های خود را با نیازهای خود تطبیق دهد. اگر نمونه داده کاوی به اندازه کافی بزرگ باشد، می توان از آن برای پیش بینی نتایج خاص استفاده کرد. با این پست HiVPN همراه باشید.

داده کاوی چگونه کار می کند؟

اساسا، داده کاوی فقط راهی برای تبدیل داده ها و اطلاعات خام به چیزی مفید است. می توان از آن برای بهبود تجربه کاربر با تجزیه و تحلیل بخش هایی از یک وب سایت استفاده کرد که بیشتر از سایرین استفاده می شود. یا با جمع‌آوری و جداسازی داده‌های دانش‌آموز، معلم می‌تواند پیش‌بینی کند که کدام دانش‌آموز ممکن است زودتر عقب بماند و راهبردی برای حفظ آن‌ها طراحی کند.

داده کاوی می تواند از یادگیری ماشین برای خودکارسازی بسیاری از فرآیندها استفاده کند. با استفاده از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی ، می توان حجم عظیمی از داده ها را به راحتی در دسته ها و طبقه بندی های مختلف سازماندهی و جمع آوری کرد.

پس از جمع آوری داده ها و شناسایی روند، در نهایت می توان از آن استفاده کرد. نحوه استفاده از اطلاعات کاملاً به سازمانی بستگی دارد که داده ها را استخراج کرده است. می‌توان از آن برای ارائه کارایی بهتر در محل کار استفاده کرد، یا می‌توان آن را به هر کسی که بیشتر از این اطلاعات سود می‌برد فروخت – برای مثال، خرده‌فروشان، خطوط هوایی یا سیاستمداران.

مهم نیست که داده کاوی برای چه چیزی مورد استفاده قرار می گیرد، معمولاً فرآیند مشابهی را دنبال می کند. بیایید آن را به چند مرحله تقسیم کنیم:

1. یک سازمان داده ها را جمع آوری کرده و در سرورهای فیزیکی یا ابری ذخیره می کند. داده ها را می توان با درخواست مستقیم در قالب یک پرسشنامه یا به طور غیرمستقیم مانند ردیابی فعالیت کاربر جمع آوری کرد.
2. تحلیلگران یا مدیریت تعیین خواهند کرد که چه الگوهایی را می خواهند در این دسته بزرگ از داده های خام جستجو کنند.
3. این به متخصصان فناوری صحیح منتقل می شود، که مطمئن می شوند داده ها مطابق با استفاده نهایی پردازش می شوند.
4. داده های سازماندهی شده در قالبی با هضم آسان ارائه می شود معمولاً نمودار یا نمودار.

تکنیک های داده کاوی

داده ها را می توان به روش های مختلف و به دلایل متعدد استخراج کرد. در اینجا پنج مورد از رایج‌ترین تکنیک‌هایی که داده‌کاوی‌ها برای مرتب‌سازی داده‌ها استفاده می‌کنند، آورده شده است:

طبقه بندی

کلاس های از پیش تعریف شده توسط سازمان دهنده داده ها تعیین می شود. داده های خام بر اساس ویژگی های آنها در این کلاس ها طبقه بندی می شوند. یک مثال ساده، داشتن یک طبقه بندی برای افرادی است که به بادام زمینی حساسیت دارند و دیگری برای کسانی که حساسیت ندارند. این مثال دو طبقه بندی از پیش تعیین شده را نشان می دهد که برای سازماندهی مجموعه ای از داده ها استفاده می شود.

خوشه بندی

خوشه بندی مشابه طبقه بندی است و اغلب با آن اشتباه گرفته می شود. خوشه بندی جایی است که گروه ها بر اساس شباهت هایشان تعریف می شوند و سپس بر اساس آن شباهت ها مرتب می شوند. در حالی که تکنیک طبقه‌بندی قبلاً نحوه تعیین داده‌ها را مشخص کرده است، خوشه‌بندی طبقاتی را بر اساس وجه اشتراک داده‌ها ایجاد می‌کند.

اتحادیه

تکنیک تداعی بیشتر توسط خرده فروشان یا کسانی که به دنبال فروش محصول به کاربران خود هستند استفاده می شود. این داده ها را بر اساس رابطه بین خرید یک کالا و موارد دیگری که به طور همزمان خریداری شده اند شناسایی می کند. این یک تکنیک مفید برای تعیین عادات خرج کردن یک پایگاه کاربر است.

الگوی ترتیبی

الگوسازی متوالی جایی است که الگوها یا ویژگی های رفتاری در داده ها در مدت زمان مشخصی یافت می شوند. به عبارت دیگر، داده ها بر اساس “توالی” رویدادهایی که در پنجره زمان جمع آوری اتفاق افتاده طبقه بندی می شوند. با استفاده از روش الگوی ترتیبی، یک فروشگاه می‌تواند بفهمد که چه محصولاتی اغلب با هم در زمان‌های خاصی از سال خریداری می‌شوند.

پیش بینی کننده

تکنیک پیش بینی اغلب توسط سازمان ها برای توجیه اقدامات جدید تجاری استفاده می شود. داده کاوی پیش بینی کننده داده های قبلی را تجزیه و تحلیل می کند و الگوهایی را پیدا می کند که می توانند برای پیش بینی آینده یک بازار مورد استفاده قرار گیرند.

خطرات داده کاوی چیست؟

بسیاری از کسب و کارها از داده کاوی رسانه های اجتماعی به عنوان یک ابزار موثر استفاده کرده اند. برخی از پلتفرم‌ها می‌توانند داده‌های یک فرد (سابقه جستجو، اشتراک‌گذاری‌ها، لایک‌ها، تعداد فالوورها و غیره) را جمع‌آوری کنند و برای هر کاربر یک نمایه ایجاد کنند. در آن نمایه تمام داده هایی است که در طول زمان کاربر در پلتفرم استخراج شده است. این اطلاعات می تواند برای تبلیغات هدفمند در طول جلسه آنلاین کاربر استفاده شود یا حتی برای استفاده دیگری به اشخاص ثالث فروخته شود.

یک هدف بسیار شوم تر برای استخراج داده های رسانه های اجتماعی در سال ۲۰۱۸ فاش شد، جایی که یک شرکت داده، کمبریج آنالیتیکا، مقادیر ناپسندی از داده ها را به منظور تغییر رفتار انسان جمع آوری کرد. از داده‌ها برای تأثیرگذاری بر نتایج انتخابات استفاده شد.

آیا داده کاوی بد است؟

در نهایت، همه چیز به این بستگی دارد که داده‌های جمع‌ آوری‌شده چقدر حساس هستند، چه کسی می‌تواند به آن دسترسی داشته باشد و برای چه اهدافی واقعاً استفاده می‌شود. حتی اگر یک شرکت یا فردی در مورد استفاده و جمع آوری چنین اطلاعاتی محتاط و مراقب باشد، هیچ کس از نقض امنیت در امان نیست. در صورت افشای چنین داده‌هایی، عواقب آن ممکن است برای افراد و شرکت‌ها مخرب باشد.

حریم خصوصی خود را با خرید اکانت HiVPN در دستان خود بگیرید.