نماینده رسمی IT Researches در ایران


data mining e1692475733655 داده کاوی خرداد ۱۴۰۳

داده کاوی

داده کاوی به بررسی و تجزیه و تحلیل مقادیر عظیمی از داده ها به منظور کشف الگوها و قوانین پنهان و معنی دار درون داده ها اطلاق میشود. داده کاوی به مفهوم استخراج اطلاعات نهان و یا الگوها و روابط مشخص در حجم زیادی از داده‌ها در یک یا چند بانک اطلاعاتی بزرگ می باشد. بسیاری از شرکت‌ها و موسسات دارای حجم انبوهی از اطلاعات هستند.

در فرآیند داده کاوی، اطمینان از دقیق و قابل اعتماد بودن داده های مورد استفاده ضروری است. یکی از راه های رسیدن به این هدف، جمع آوری و یا حدف دقیق داده ها است. جمع آوری داده ها شامل استفاده از روش های مناسب برای جمع آوری اطلاعات مرتبط با سوال تحقیق است. این فرآیند نیازمند توجه به جزئیات و دقت برای جلوگیری از جمع آوری داده های نامربوط یا ناقص است. از سوی دیگر، پاک کردن داده ها برای اطمینان از اینکه خطایی در مجموعه داده مورد استفاده وجود ندارد ، مهم است. این شامل حذف هر گونه موارد تکراری، پرت یا نقاط داده نامربوط است که ممکن است نتایج را منحرف کند. استفاده از نرم افزار و تکنیک های مناسب برای اطمینان از حدف دقیق داده های جمع آوری شده و قابل اعتماد بودن مجموعه داده نهایی بسیار مهم است. کیفیت داده های مورد استفاده در تجزیه و تحلیل می تواند به طور قابل توجهی بر نتایج به دست آمده تأثیر بگذارد، بنابراین، توجه دقیق به فرآیند جمع آوری و پاک کردن داده ها بسیار مهم است.

images 4 داده کاوی خرداد ۱۴۰۳

همچنین ، هنگام انجام تجزیه و تحلیل داده ها، تعیین روش های آماری مناسب برای استفاده بسیار مهم است. این شامل در نظر گرفتن ماهیت داده ها، سؤالات تحقیقی که پرسیده می شود و هر فرضی که ممکن است در مورد داده ها باشد، می شود. روش‌های آماری مناسب بسته به این عوامل می‌توانند بسیار متفاوت باشند و انتخاب مناسب‌ترین روش‌ها برای به دست آوردن نتایج دقیق و قابل اعتماد مهم است.

داشتن یک استراتژی ارتباطی موثر برای انتقال بینش های به دست آمده از دیتا ها به ذینفعان، تصمیم گیرندگان و سایر اعضای تیم ضروری است. یکی از ابزارهای قدرتمند برای استفاده در این فرآیند تجسم است. ابزارهای تجسم به شما این امکان را می‌دهند که بازنمایی‌های بصری قانع‌کننده‌ای از مجموعه‌های داده پیچیده ایجاد کنید، و ارتباط بینش‌ها و روندها را به دیگران آسان‌تر می‌کند. این ابزارها می‌توانند شامل نمودارها و وسایل کمک بصری باشند که به ساده‌سازی داده‌های پیچیده کمک می‌کنند و آن‌ها را برای مخاطبان وسیع‌تری در دسترس قرار می‌دهند. با استفاده از ابزارهای تجسم داده کاوی، می توانید ارتباطات را بهبود بخشید، تعامل را افزایش دهید و در نهایت تصمیم گیری بهتری را هدایت کنید.

تفسیر داده ها برای تصمیم گیری های بهتر

تفسیر داده‌ها یک جنبه حیاتی از داده کاویاست که به کسب‌وکارها اجازه می‌دهد تا بینش معناداری از مجموعه‌های داده‌های بزرگ و پیچیده به دست آورند. با تکنیک های صحیح تفسیر داده ها، تصمیم گیری بهتر، شناسایی زمینه های بهبود و توسعه استراتژی های آگاهانه تر امکان پذیر می شود. فرآیند تفسیر داده ها شامل تجزیه و تحلیل داده ها برای استخراج الگوها و روندهایی است که می تواند تصمیمات تجاری را تعیین کند. این امر مستلزم استفاده از روش های آماری، ابزار تجسم داده ها و مدل های تحلیلی برای درک داده ها و نتیجه گیری معنادار است. تفسیر داده‌ها می‌تواند به کسب‌وکارها کمک کند تا روندها، الگوها و ناهنجاری‌های نوظهوری را شناسایی کنند که در غیر این صورت ممکن است پنهان بمانند و از این اطلاعات برای تصمیم‌گیری آگاهانه‌تر در مورد مسائل مهم تجاری استفاده کنند. با استفاده از تکنیک‌های تفسیر داده‌ها، کسب‌وکارها می‌توانند پتانسیل کامل داده‌های خود را برای دستیابی به اهداف استراتژیک خود، به دست آوردن یک مزیت رقابتی و افزایش رشد باز کنند.

what is data mining0 4 داده کاوی خرداد ۱۴۰۳

در صورتی که سیستم‌های  داده کاوی بر روی سکوهای Client/Server قوی نصب شده باشد تکنیک‌های داده ‌کاوی به سادگی می‌تواند آن ها را بر ابزارهای نرم‌افزاری امروزی تطبیق داده و از اطلاعات جمع آوری شده بهترین بهره را ببرد.

فنون داده کاوی

برخی از فنون رایج بکار گرفته شده تحت عنوان داده‌کاوی عبارتند از:

ابزارهای پرس و جو

ابزارهای پرس و جو

فنون آماری

فنون آماری

مصورسازی

مصورسازی

پردازش تحلیلی پیوسته

پردازش تحلیلی پیوسته

یادگیری مبتنی بر مورد

یادگیری مبتنی بر مورد

درختان تصمیم‌گیری

درختان تصمیم‌گیری

قوانین وابستگی

قوانین وابستگی

شبکه‌های عصبی

شبکه‌های عصبی

الگوریتم ژنتیکی

الگوریتم ژنتیکی

کاربردهای داده کاوی:

داده‌کاوی يك رشته جديد با كاربردهاي وسيع و گوناگون است که به عنوان ده علم برتر که منجر به ایجاد تحول در عصر تکنولوژی می‌شود و در تمام زمینه‌ها کاربرد دارد، معرفی می‌‌شود.  اصولاً هر جایی که داده وجود داشته باشد داده‌کاوی نیز معنا می‌یابد، از قبيل: امور تجاري و مالي، امور پزشكي، زيست پزشكي، تجزيه و تحليلهاي مربوط به DNA، كشف ناهنجاريها و اسناد جعلي، ارتباطات از راه دور، ورزش و سرگرمي، كتابداري و اطلاع‌رساني.

امروزه عملیات داده‌کاوی به صورت گسترده توسط تمامی شرکتهایی که مشتریان در کانون توجه آنها قرار دارند، استفاده می‌شود، از جمله: فروشگاه‌ها، شرکتهای مالی، ارتباطاتی، بازاریابی و غیره. استفاده از داده‌کاوی به این شرکتها کمک می‌کند تا ارتباط عوامل داخلی از جمله: قیمت، محل قرارگیری محصولات و مهارت کارمندان را با عوامل خارجی از جمله: وضعیت اقتصادی، رقابت در بازار و محل جغرافیایی مشتریان کشف نمایند. 

داده‌کاوی پیش‌بینی وضع آینده بازار، گرایش مشتریان و شناخت سلیقه‌های عمومی آنها را برای شرکتها ممکن می‌سازد.

چرا به سراغ داده‌کاوی رفته‌ایم؟

چون

  • حجم داده‌ها (Data) با سرعت زيادي در حال رشد است.
  • اطلاعات (Information) ما در مورد اين داده‌ها کم است.
  • دانش (Knowledge) ما نسبت به اين اطلاعات صفر است.
data mining داده کاوی خرداد ۱۴۰۳

برخی خدمات اختصاصی شرکت در زمینه داده کاوی:

  • پیدا کردن بازار هدف 
  • پيدا کردن الگوي خريد مشتري 
  • برنامه‌ریزی برای معرفی محصول جدید 
  • دسته‌بندي مشتريان براساس نوع خريد 
  • آناليز نيازهاي مشتريان 
  • تشخيص محصولات مناسب براي دسته‌هاي مختلف مشتريان 
  • تشخيص فاکتورهايي براي جذب مشتريان جديد 
  • تعيين الگوهاي خريد مشتريان 
  • تجزيه و تحليل سبد خريد بازار 
  • پيشگويي ميزان خريد مشتريان از طريق پست (فروش الکترونيکي) 
  • پيش‌بيني الگوهاي کلاهبرداري از طريق کارت هاي اعتباري و شناسایی جرایم مالی 
  • تشخيص مشتريان ثابت و دسته‌بندی و خوشه‌بندی مشتریان با توجه به رفتار مشابه آنها در زمینه بانکداری و بازپرداخت وام 
  • تعيين ميزان استفاده از کارت هاي اعتباري بر اساس گروه هاي اجتماعي 
  • تحلیل اعتبار مشتریان 
  • شناسایی فاکتورهای اصلی در ریسک بازپرداخت وام 
  • تحلیل پاسخگویی مشتریان به ارائه خدمات جدید بانکی 
  • پيشگويي ميزان خريد بيمه‌نامه‌هاي جديد توسط مشتريان 
  • تحلیل ریسک و برآورد حق بیمه مشتریان بر اساس میزان ریسک هر مشتری 
  • پیش‌بینی میزان خسارت بر اساس گروه های مشتریان 
  • مدیریت ارتباط با بیمه‌گذاران و تدوین استراتژی بر اساس مشتریان هدف 
  • تعیین عوامل وفاداری و یا روی‌گردانی مشتریان 
  • شناخت نیازها و الگوهای خرید سرویس های بیمه‌ای توسط مشتریان 
  • شناخت تخلفات بیمه‌ای
  • تعيين نوع رفتار با بيماران و تعیین روش درمان بیماری ها 
  • پيشگويي ميزان موفقيت اعمال جراحي و تعيين ميزان موفقيت روشهاي درماني در برخورد با بيماري هاي سخت 
  • بررسی میزان تاثیر دارو بر بیماری و اثرات جانبی آن 
  • تشخیص و پیش‌بینی انواع بیماری ها مانند تشخیص و یا پیش‌بینی انواع سرطان 
  • تجزیه و تحلیل داده‌های موجود در سیستمهای اطلاعات سلامت 
  • تحلیل عکسهای پزشکی
  • تجزيه و تحليلهاي مربوط به DNA 
  • كشف ناهنجاري ها و اسناد جعلي
  • کتابداری و اطلاع رسانی
  • وضع آینده بازار
  • گرایش مشتریان و شناخت سلیقه‌های عمومی

وبسایت انگلیسی و شرکت های زیرمجموعه:

مایکروسافت پارتنر : microsoftpartner.uk
GLOBAL INVESTMENT : globalinvestment.ir
مایکروسافت رسمی : microsoftofficial.com
TALEE LIMITED : talee.co.uk
مایکروسافت پرشیا : microsoftpersia.com
MICROSOFT LICENSE : microsoftlicense.com
LET’S GO TO IRAN : letsgotoiran.com
 IT Researches : itresearches.ir

برخی از مشتریان شرکت :