کاربردهای داده کاوی؛ چگونه از شناخته‌ها، الگویی ناشناخته استخراج کنیم؟

تصور کنید که صاحب یک فروشگاه بزرگ هستید و اخیرا با معضل کاهش سود فروش مواجه شده‌اید. این مشکل تمام فکر و ذکرتان را به خود مشغول کرده است و دیگر نمی‌دانید که استفاده از کدام سرویس تبلیغاتی می‌تواند شما را از این وضعیت نجات دهد. چرا که تیم فروش‌تان روش‌های بازاریابی متنوعی را امتحان کرده‌‌اند و با این وجود هنوز هم از لحاظ سود خالص از رقبای خود عقب‌تر هستید. شکی نیست که اگر این وضعیت ادامه پیدا کند، مجبور می‌‌شوید دور این رقابت را ترک کنید و برای همیشه با فروشگاه بزرگ خود خداحافظی کنید. با اینکه این شرایط واقعا ناراحت‌کننده و استرس‌آور است اما راه‌هایی وجود دارد که می‌توانید با کمک آن‌ها و صرف کم‌ترین هزینه‌ وضعیت فروش‌تان را دگرگون کنید. کافی است نگاهی به الگوی خرید مشتریان خود بیندازید و با رصد مداوم این الگوها محصولات موجود در فروشگاه و همینطور چینش قفسه‌ها را تغییر دهید! شاید کمی عجیب به نظر برسد اما این راهکار، دارای ساختاری کاملا علمی است و اهل فن آن را با نام داده کاوی می‌شناسند. حالا اگر درمورد داده کاوی کنجکاو شده‌اید و می‌خواهید بدانید کاربردهای داده کاوی چیست؟ این مقاله به تمام سوالات ذهنی شما پاسخ خواهد داد.

داده کاوی چیست؟

شاید کمتر به این موضوع دقت کرده باشید اما رفتار تمامی اجزاء هستی از الگویی مشخص پیروی می‌کند. بنابراین برای شناخت بهتر هر موضوع یا فرآیند می‌توان این الگوها را زیر نظر گرفت. داده کاوی یا دیتا ماینینگ (data mining) علم بررسی و تحلیل این الگوهای رفتاری در مقیاس‌های بزرگ است. به بیان بهتر، داده کاوی با بررسی حجم عظیمی از داده‌ها و الگوهای مرتبط با یک موضوع تمامی جوانب آشکار و پنهان آن را برایمان نمایان می‌کند. 

زندگی پیش از پیدایش داده کاوی

پیش از اینکه دانشمندان با علم نوین داده کاوی و کاربردهای داده کاوی برای زندگی‌های پیچیده‌ی امروزی آشنا شوند، راهکارها و روش‌های گوناگونی برای تحلیل و بررسی الگوها استفاده می‌شد. شاید بتوان قضیه‌ی بیز (Bayes’ theorem)‌ را اولین متد شناسایی الگوهای گوناگون در جهان دانست که در دهه‌‌ی ۱۷۰۰ به جهان معرفی شد. پس از آن روش‌هایی همچون تجزیه و تحلیل رگرسیون (دهه‌ی ۱۸۰۰)، تجزیه و تحلیل خوشه‌‌ای (دهه‌ی ۱۹۵۰)، درخت تصمیم‌گیری و قواعد تصمیم‌گیری (دهه‌ي ۱۹۶۰) و همچنین ماشین‌های برداری (دهه‌ی ۱۹۹۰)‌ وظیفه‌‌ی رمزگشایی از الگوهای رفتاری اجزاء جهان را بر عهده داشتند.

زندگی پس از پیدایش داده کاوی

روش‌های تجزیه و تحلیل الگوها با گذرزمان دستخوش تغییرات بسیار زیادی شدند و با گسترش فناوری‌های رایانه‌‌ای شکل بسیار پیچیده‌تر و جامع‌تری به خود گرفتند؛ اما با وجود تمامی این پیشرفت‌ها، هنوز یک مشکل اساسی وجود داشت و این مشکل چیزی نبود جز وجود الگوهای پنهانی. با روی کار آمدن روش دیتا ماینینگ در دهه‌ی ۱۹۹۰، امکان جدیدتری در اختیار بشر قرار گرفت که به او اجازه می‌داد با بررسی طیف وسیعی از الگوهای رفتاری یک پدیده و تجزیه و تحلیل تمامی داده‌های مرتبط با آن، به الگوهای پنهانی رفتار موضوع مورد بررسی، دست پیدا کند. داده کاوی برای اولین بار توسط شرکت‌‌های خرده فروشی و انجمن‌های مالی به کار گرفته شد. این شرکت‌ها از داده کاوی برای تحلیل داده‌ها و یافتن گرایش جدید بازار استفاده می‌کردند تا مشتریان بیشتری را به‌سوی خود جذب کنند. با گسترش کاربردهای دیتا ماینینگ در زندگی بشر بازارها و کسب‌وکارها رونق بیشتری پیدا کردند.

داده کاوی چگونه به کمک بشر می‌آید؟

همانطور که گفتیم، تفاوت اصلی داده کاوی با سایر روش‌های تحلیل و بررسی داده‌ها و الگوها، کشف و آشکارسازی الگوهای پنهانی و توانایی پیش‌بینی دقیق‌تر رفتار یک پدیده است. بنابراین، از آنجا که حدس زدن رفتارهای بعدی یک پدیده و پیدا کردن راه حل کارآمد برای مقابله یا همگام شدن با آن دیگر کاری غیرممکن نیست، انسان می‌تواند با استفاده از کاربردهای داده کاوی در بخش‌های مختلف زندگی خود، کنترل بیشتری روی محیط اطرافش داشته باشد. 

داده کاوی چگونه و توسط چه افرادی انجام می‌شود؟

تحلیل دیتا و اطلاعات در هر زمینه‌ای امکان‌پذیر است و می‌تواند در ۵ مرحله، اطلاعات معنادار را از بلوک‌های اطلاعاتی استخراج و تحلیل کند:

• جمع‌آوری داده‌ها: در این مرحله، سازمان‌ها، شرکت‌ها یا هر نهاد مرتبط دیگر، تمامی اطلاعات موجود را درباره‌ی موضوع جمع‌آوری کرده و آن‌ها را در انبارهای داده‌ی خود بارگیری می‌کنند.
• ذخیره‌سازی داده‌ها: پس از بارگیری داده‌ها، نوبت به ذخیره‌سازی آن‌ها در سرورهای داخلی یا فضاهای ذخیره‌سازی ابری مربوط به هر سازمان می‌رسد.
• سازماندهی اصولی: در این مرحله تیم‌های مدیریتی، تحلیل‌گران کسب‌وکار، متخصصان فناوری اطلاعات یا هر تیم تخصصی دیگری، وارد عمل می‌شوند و شروع به تعیین شیوه‌ی سازماندهی اطلاعات می‌کنند.
• مرتب‌سازی داده‌ها براساس نتایج کاربری: مرتب‌سازی داده‌‌ها با کمک نرم‌افزارهای مخصوص داده کاوی و براساس نتیجه‌ی حاصل از رفتار کاربران هر داده انجام می‌شود و اطلاعات در دسته‌های مرتبط قرار می‌گیرند.
• تحلیل و ارائه‌ی داده‌ها در قالب نمودار یا جدول: در نهایت داده‌‌های تحلیل و دسته‌بندی‌شده، با یک فرمت قابل به اشتراک‌گذاری همچون نمودار یا جدول در اختیار کاربران نهایی قرار خواهد گرفت.

همان طور که متوجه شدید‌، تقریبا هر کسی می‌تواند در فرآیند داده کاوی دخیل باشد. تنها شرط لازم برای مشارکت در این فرآیند داشتن تخصص در این زمینه است. رشته های آموزش تحلیلی دیتا و تجزیه و تحلیل کلان داده امروزه طرفداران و رونق بسیار زیادی دارد. 

کاربردهای داده کاوی در صنایع مختلف

از مهمترین کاربردهای داده کاوی تحلیل و بررسی داده‌های صنایعی است که تمرکز بسیار زیادی روی مصرف‌کننده یا مشتریان دارند. تمامی صنایع دنیا می‌توانند از داده کاوی برای پیش‌بینی رفتار بازار و مصرف‌کننده و همچنین تاثیر سیاست‌گذاری‌های گوناگون بر بهبود عملکرد خود کمک بگیرند. صنایع مهندسی، پزشکی، محیط زیست، حمل و نقل و … همه و همه می‌توانند با استفاده از تکنیک‌های متنوع داده کاوی‌ همچون استفاده از درخت تصمیم‌گیری، شبکه‌ی عصبی، تحلیل هوش مصنوعی و دسته‌بندی الگوها از مزایای این روش علمی بهره‌مند شوند.

پزشکی

یکی از مهم‌ترین کاربردهای داده کاوی، استفاده از آن در علم پزشکی است. حوزه‌ی پزشکی دارای شاخه‌های بسیار متنوعی است که هر یک از آن‌ها بر پایه داده‌های علمی و تجربی بنا شده‌اند و منبعی غنی از اطلاعات به شمار می‌آیند. تعیین نوع درمان یکی از متداول‌‌ترین کاربردهای داده ها در  صنعت پزشکی است. داده کاوی در این حوزه با کمک یک نمودار درختی انجام می‌شود که مناسب‌ترین انواع درمان را به بیمار پیشنهاد می‌دهد. کنترل عفونت‌های بیمارستانی، تشخیص عوارض جانبی داروها و همچنین تعیین متد جراحی جزو مواردی هستند که داده کاوی با کمک نمودار درختی و تعیین الگوریتم‌ها به پیش‌بینی الگوهای نهان آن می‌پردازد و به این ترتیب موجب پیشرفت صنایع مرتبط با طب و افزایش رضایت مراجعین می‌شود.

جراحی‌ها

همانطور که گفتیم، کاربرد داده کاوی در پزشکی در بخش جراحی نیز مشهود است. در این بخش متخصصین با استفاده الگوهای تجربی و داده‌های پیشین مواردی همچون سبک جراحی، میزان خون مورد نیاز برای تزریق، روش بیهوشی و مواردی از این دست را موردتحلیل و بررسی قرار می‌دهند و با این روش مناسب‌ترین و ارزان‌ترین راهکار را برای بیماران خود انتخاب می‌کنند.

حفاظت از محیط زیست و منابع طبیعی و سیاره زمین

اهمیت استفاده از تکنولوژی برای حفظ محیط زیست و منابع طبیعی روز به روز نمایان تر می شود. محیط زیست به عنوان بزرگترین دارایی طبیعی نقش اساسی در کیفیت زندگی بشر دارد. تحلیل داده ها با استفاده از تکنولوژی های پیشرفته ماشین لرنینگ می‌تواند با بررسی راهکارها و اطلاعات مربوط به منابع طبیعی و محیط زیست، به توسعه‌ی پایدار این منابع نیز کمک کند.

تامین انواع انرژی برای خانه‌ها و ساختمان‌ها و صنایع

کاربرد داده کاوی در صنعت برق بخش‌های متنوعی را شامل می‌شود. این روزها با افزایش جمعیت و پیشرفت صنعت، مصرف انرژی نیز شکل فزاینده‌ای به خود گرفته است و قطعی‌های گاه و بی‌گاه برق یا سایر منابع انرژی نشان‌دهنده‌ی خارج شدن این مصرف از رویه‌ی نرمال است. تحلیل اطلاعات در این بخش می‌تواند با بررسی الگوی مصرف مشترکین مواردی همچون مصرف غیرمجاز را تشخیص دهد و با شناسایی مناطق بحران و پیش‌بینی نوسانات ولتاژ، خوشه‌بندی و تحلیل کارآمد را به موسسات توزیع نیرو ارائه دهد.

البته کاربرد داده کاوی در صنعت برق به همینجا محدود نمی‌شود و دولت‌ها می‌توانند با استفاده از این روش راهکارهای مناسب‌تری را برای سنجش عملکرد کارکنان صنعت برق، افزایش راندمان نیروگاه‌های برق و همچنین انتقال برق و منابع انرژی پیدا کنند.

بازاریابی و تبلیغات

کاربرد داده کاوی در بازاریابی بسیار جذاب و جالب توجه است. این سیستم تحلیلی در زمینه‌ی بازاریابی به شما اجازه می‌دهد تا با تجزیه و تحلیل سبد خرید مشتریان خود و یافتن اقلام موردعلاقه‌ی آن‌ها، کالاهای مرتبط با خریدشان را به آن‌ها پیشنهاد بدهید و به این ترتیب فروش خود را افزایش دهید. داده کاوی در این شرایط از مقایسه‌‌ی نتایج گوناگون فروشگاه‌های مختلف و مشتریان گروه‌‌های مختلف، الگوی رفتار خرید مصرف‌کنندگان را شناسایی می‌کنند. تجزیه و تحلیل ‌های داده ها در مدیریت رابطه با مشتریان و طراحی نرم افزار ارتباط با مشتریان نیز کمک کننده است. همانطور که می‌دانید مدیریت ارتباط با مشتریان نقش به‌سزایی در افزایش مشتریان رضایتمند و وفادار دارد و داده کاوی در این بخش کمک می‌کند تا با تحلیل علاقه‌مندی‌های مشتری خدمات و کالاهای مرتبط‌تری را ارائه دهید.

حمل و نقل

از دیگر کاربردها  استخراج قوانین و علم مرتبط با ترافیک و حمل و نقل است. صنعت حمل و نقل یک صنعت بسیار گسترده است که در سطوح بسیار بالاتر خود نیازمند استفاده از تکنیک‌های پیشرفته هوش مصنوعی و تحلیل اطلاعات  است. به این ترتیب مدیران صنایع حمل و نقل می‌توانند با داده کاویِ داده‌‌های بزرگ ترافیکی، به قوانین و علومی دست پیدا کنند که می‌تواند حجم عظیمی از رفت و آمدها در محیط حقیقی را کنترل کند. همین موضوع به کاهش تصادفات و حوادث مرتبط با حمل و نقل منجر می‌شود.
از سوی دیگر، بررسی مسیرهای عبور و مرور و تعیین برترین مسیرها با کمک داده های گذشته و فعلی، یکی از راهکارهای ارزنده در ترسیم نقشه‌های آفلاین و آنلاین است.

سرگرمی ها

با پیشرفت تکنولوژی صنعت سرگرمی هم دچار پیچیدگی‌های بسیاری شد. حالا دیگر فقط تلویزیون یا رادیو مسئول سرگرم کردن مردم نیستند و با روی کار آمدن تلفن‌های هوشمند و اینترنت سرگرمی معنای جدیدتری پیدا کرده است. تغییر شکل سرگرمی و گسرده شدن ابزارهای این صنعت، فعالان این حوزه را با حجم عظیمی از داده‌های مرتبط با مصرف‌کنندگان مواجه کرده است که تحلیل و بررسی آن‌ها تنها از عهده‌ی داده کاوی بر می‌آید. تحلیل داده‌های مرتبط، منجر به اخذ تصمیمات حیاتی می‌شود و از سوی دیگر می‌تواند با جمع‌آوری و ساختارمند کردن داده‌های این حوزه موجب بازگشت بیشتر مشتریان، جمع‌آوری اطلاعات آن‌ها و کاهش ریزش و نارضایتی شود.

کسب و کارهای آنلاین

کاربرد داده کاوی در کسب و کارهای آنلاین نیز همچون کاربرد این متد در بازاریابی از الگویی یکسان پیروی می‌کند و به صاحبین کسب و کار آنلاین کمک می‌کند تا با تحلیل اطلاعات مربوط به کاربران و مشتریان خدمات و محصولات مناسب‌تری را در اختیار آن‌ها قرار دهند و به این وسیله فروش خود را تضمین کنند. اگر شما اقدام به طراحی فروشگاه اینترنتی کرده اید و در صدد افزایش فروش با افزایش سبد خرید مشتریان کنونی هستید تحلیل اطلاعات خریداران و بازدید کنندگان محصولات می تواند به شما کمک شایانی کند.

آموزش

یکی از کاربردهای داده کاوی در زمینه‌ی آموزش است. آموزش به حدی برای این سیستم اهمیت دارد که یک شاخه‌ی مجزا از داده کاوی به نام داده کاوی آموزشی به آن اختصاص یافته است. این شاخه با متدهای توسعه‌ای سرو کار دارد که از داده‌‌های حاصل از محیط‌های آموزشی به وجود آمده‌اند. هدف اصلی داده کاوی آموزشی پیش‌بینی رفتار یادگیری دانش آموزان در آینده، مطالعه‌‌ي تاثیر حمایت آموزشی و پیشرفت تکنولوژی‌های مرتبط با یادگیری است. معمولا موسسات آموزشی از داده کاوی آموزشی برای پیش‌بینی نتایج دانش‌آموزان و اخذ تصمیمات حساب شده استفاده می‌کنند. به این ترتیب آموزشگاه‌‌ها می‌توانند روی مباحث آموزشی و مدل آموزشی خود متمرکز شوند و با توجه به الگوهای یادگیری دانش‌آموزان خود، تکنیک‌های آموزشی‌شان را اتقا دهند.

بانکداری

بانکداری و سرمایه‌گذاری امروزی به شکل گسترده‌ای با خدمات آنلاین همراه شده‌اند و همین موضوع کمی کنترل اوضاع را سخت می‌کند؛ اما داده کاوی در این بخش هم به داد بشر رسیده است. کاربرد داده کاوی در بانکداری و سرمایه‌گذاری چندان پیچیده نیست. درواقع داده کاوی با یافتن الگوها، روابط علت و معلولی و همچنین همبستگی‌های پنهان اطلاعات مربوط به بازار و کسب‌وکار، مشکلات مالی بانکداری و موسسات مالی را به‌راحتی حل می‌کند. مدیران این بخش‌ها با در دست داشتن این اطلاعات و تحلیل‌ها می‌توانند بخش‌بندی و هدف‌گیری بازار را به شکل بهتری انجام دهند و در جذب و حفظ مشتریان خود موفق‌تر عمل کنند.

شناسایی مجرمین

دستگیری افراد متهم کار بسیار ساده‌ای است اما متاسفانه تشخیص مجرمین و پیدا کردن حقیقت اغلب دشوار است. داده کاوی در این زمینه نیز به کمک بشر می‌آید. مامورین می‌توانند با استفاده از تکنیک‌‌های داده کاوی به خصوص کاوش متن حقیقت را از میان مشتی دروغ بیرون بکشند. در این روش، داده کاوی از میان یک محتوای بدون ساختار الگویی ثابت و معنادار را بیرون می‌کشد. معمولا این الگوها با داده‌های جمع‌آوری شده از تحقیقات قبلی مقایسه می‌شود و یک مدل کلی برای سنجش دروغ ایجاد می‌کند.
یکی دیگر از کاربردهای داده کاوی استفاده از آن در جرم‌شناسی و یافتن جرائم و ارتباط آن با مجرمین است. داده‌های بسیار زیاد مرتبط با جرم و پیچیدگی روابط بین مجرم و جرم، باعث شده است تا داده کاوی یکی از مناسب‌ترین متدها برای یافتن الگوها در این حوزه باشد.

کتاب‌داری و کتابخانه‌ها

کتابخانه و کتاب‌داری یکی دیگر ازحوزه‌هایی هستند که با تغییر سبک زندگی بشر و روی کار آمدن تکنولوژی دست‌خوش تغییرات زیاد و مواجهه با گسترش داده‌ها شده‌اند. کاربردهای داده کاوی در کتابخانه‌ها بسیار گسترده است و فعالان این حوزه از داده کاوی برای طبقه‌بندی کامپیوتری کتاب‌ها، بررسی مرتبط‌ترین و جامع‌ترین لینک‌های منبع، حذف مطالب و کتاب‌های غیرمرتبط باعلائق مخاطبین، تولید خلاصه‌ی کتاب، خوشه‌بندی کتاب‌ها، کاهش ساعات کاری مسئولین کتابخانه و همچنین تقویت سیستم رفرنس‌دهی استفاده می‌کنند.

شروع دورکاری با کارلنسر

داده کاوی در آینده تا کجا پیش خواهد رفت؟

این روزها کاربردهای داده کاوی بسیار گسترده است. با گذر زمان حتی صنایع و کسب‌وکارهایی که با سرعت کمتری با شرایط وفق پیدا می‌کردند نیز وارد عرصه‌ی استفاده از داده کاوی شدند؛ اما متخصصین این حوزه آینده‌ی دیتاماینینگ را روشن‌تر از این‌ها می‌دانند و معتقدند که کاربردهای داده کاوی در آینده به حوزه‌هایی همچون داده کاوی چند رسانه‌ای،‌ داده کاوی انفرادی،‌ داده کاوی توزیع شده، داده کاوی مکانی و جغرافیایی و داده کاوی سری زمانی گسترش پیدا خواهد کرد.

داده کاوی در زندگی روزمره

با اینکه به نظر می‌رسد داده کاوی تنها به بخش‌های بسیار تخصصی تعلق دارد، اما باید بدانید که اصلا اینطور نیست و شما می‌توانید از این متد برای کشف الگوهای پنهانی بسیاری استفاده کنید. یکی از متداول‌ترین مثال‌های کاربرد تحلیل و آنالیز دیتا و اطلاعات در زندگی روزمره پیشنهادهای شگفت‌انگیز فروشگاه‌های اینترنتی است. کافی است یک دوربین عکاسی خریداری کنید تا در روزهای آینده شاهد قرار گرفتن انواع پایه‌ها، انواع لنزها و لوازم جانبی دوربین عکاسی در بخش پیشنهادات ویژه باشید.
یکی دیگر از کاربردهای داده کاوی در دنیای امروز، برطرف‌سازی مشکلات احتمالی مشتریان در صنعت بیمه است. این صنعت با بررسی الگوریتم‌ها و تحلیل داده‌های موجود در پایگاه داده‌ها از بروز خطا و به مشکل برخوردن مشتریان خود جلوگیری می‌کند.
الگوهای ساخت و ساز شهری نیز یکی از مباحث مورد توجه داده کاوی هستند که می‌توان تاثیر آن را در زندگی روزمره به وضوح مشاهده کرد. چرا که قواعد شهرسازی تماما بر پایه‌ی تحلیل‌های داده کاوی از وضعیت رشد جمعیت و پراکندگی آن در بخش‌‌های مختلف بنا شده‌اند.

نمونه‌هایی از داده کاوی در ایران

فرآیند تحلیل و استفاده از داده ها پیشرفت بسیار چشم‌گیری در ایران داشته است و ذهن بسیاری از دانشجویان و اساتید را در حوزه‌های مختلف به خود مشغول کرده است. به گونه‌ای که تحقیقات بسیار زیادی در زمینه‌‌ی تاثیر تحلیل اطلاعات  بر حوزه‌های مختلفی از قبیل پزشکی، توسعه پایدار، مدیریت، بازاریابی و فروش و … انجام شده است.
بانک‌های خصوصی یکی از پیشگامان استفاده از داده کاوی هستند. این بخش‌ها با تکیه بر تحلیل داده‌های مالی و بیرون کشیدن الگوی رفتار مصرف‌کننده و نوسان بازار، موفق به ارائه‌ی خدماتی شده‌اند که بیشتر مشتریان را به سوی سرمایه‌گذاری در بخش خصوصی جذب کرده است.
همچنین فروشگاه های اینترنتی از روش های تحلیل اطلاعات استفاده فراوانی برده اند. فروشگاه اینترنتی دیجی‌کالا یکی از نمونه‌های موفق استفاده از تحلیل داده ها در میان کسب و کارهای آنلاین ایرانی است. این وب‌سایت به‌راحتی مجموعه‌ی عظیمی از داده‌‌های مرتبط با جست‌وجوهای کاربران را مورد بررسی قرار می‌دهد و با توجه به سابقه‌ی خرید‌ها و جست‌وجوها محصولات دیگری را به مشتری معرفی می‌کند.

چطور از خدمات داده کاوی استفاده کنیم؟

شاید برایتان سوال شده باشد که با وجود چنین سیستمی چگونه می‌توانیم از خدمات یک متخصص دیتا ماینینگ  استفاده کنیم و از این راه باعث پیشرفت کسب و کارمان شویم؟ برای این کار شما نیاز به استخدام متخصص داده و برنامه نویس دارید. کارلنسر برای راحتی هرچه بیشتر شما در یافتن یک متخصص داده کاوی و استخدام متخصص تحلیل داده به‌صورت دورکاری و همچنین استخدام برنامه نویس هوش مصنوعی، پلتفرمی را طراحی کرده است که به شما اجازه می‌دهد متخصص دورکاری تحلیل اطلاعات خود را در کمترین زمان ممکن پیدا کنید و تحلیل داده‌هایتان را به صورت کاملا دورکاری انجام دهید. با کمک کارلنسر مطمئن باشید که در استخدام متخصص دیتا ماینینگ بهترین انتخاب را خواهید داشت.

سخن پایانی

به‌طور کلی دیتا ماینینگ فرآیندی بسیار ساده است ودر عين حال بسيار قدرتمند است. با استفاده از نرم‌افزارها و تکنیک‌های آماری، در ۵ مرحله حجم عظیمی از داده‌ها را مورد بررسی قرار می‌دهد و با روشن کردن مسیر پیش‌ِرو و کشف الگوهای پنهانی منجر به تولید راه‌حل‌های نوین می‌شود. از نرم‌افزارهای مختلف مانند متلب، پایتون، متمتیکا و غیره می‌توان برای داده کاوی استفاده کرد. برای سفارش پروژه متمتیکا و داده کاوی خود می‌توانید از کارلنسر کمک بگیرید. این راه‌حل ‌های جدید و خلاقانه می‌توانند هزینه‌های ناشی از تصمیم‌گیری یا توسعه را به شکل چشم‌گیری کاهش دهند و در بیشتر مواقع موجب رضایت حداکثری کاربران و مشتریان شوند. کاربردهای داده کاوی به چند حوزه‌ی خاص محدود نمی‌شود و می‌تواند طیف وسیعی از صنایع و حوزه‌های کاری را تحت پوشش قرار دهد.

آیا شما حوزه‌ی خاصی را می‌شناسید که با کمک داده کاوی به موفقیت رسیده باشد؟ شرکت شما چطور؟ آیا تا به حال از این روش برای پیشبرد اهداف و توسعه‌ی کسب‌وکارتان استفاده کرده‌اید؟ فکر می‌کنید تا چه حد بتوانید برای بهبود کسب‌و‌کارتان به تحلیل اطلاعات  اطمینان کنید؟

سوالات متداول

• برای تحیلیل داده ها به چه میزان داده نیاز داریم؟

این سؤال یکی از ساده‌ترین و در عین حال پیچیده‌ترین سوالات مربوط به این حیطه  است. واقعیت این است که شما می‌توانید با هر میزان داده به یک جواب نسبی دست پیدا کنید؛ اما اگر به دنبال الگوهای پیچیده‌تر و جواب‌های منطقی و صحیح‌تری هستید، هرچه میزان داده‌های خود را افزایش دهید، امکان رسیدن به پاسخ دقیق‌تر افزایش پیدا خواهد کرد. 

• تکنیک‌های داده کاوی شامل چه چیزهایی است؟

تکنیک‌هایی همچون تحلیل طبقه‌بندی‌شده،‌ ناهنجاری یا تشخیص دور از دسترس،‌ تحلیل خوشه‌ای، تحلیل رگرسیون، پیش‌بینی، الگوهای متوالی و درخت تصمیم‌گیری، روش‌هایی هستند که در دیتا ماینینگ به فراوانی مورد استفاده قرار می‌گیرند.