5 تکنیک برتر داده کاوی

آیا برای به دست آوردن بینش  و درک داده های بزرگ بسیار مشتاق هستید، اما مطمئن نیستید از چه تکنیک های داده کاوی استفاده کنید؟ پس ادامه این مطلب را بخوانید.

هر یک از تکنیک های داده کاوی زیر مشکلات تجاری متفاوتی را بررسی می کنند و بینش متفاوتی را ارائه می دهند. دانستن نوع مشکل تجاری که سعی در حل آن دارید، نوع روش داده کاوی را تعیین می کند که بهترین نتایج را برایتان به همراه خواهد داشت.

در دنیای دیجیتال امروز، ما با داده های بزرگی احاطه شده ایم که پیش بینی می شود در دهه آینده 40 درصد در سال رشد کند.واقعیت طنزآمیز این است که ما در داده ها غرق شده ایم، اما همچنان تشنه دانش هستیم.

چرا؟

همه این داده ها سر و صدا ایجاد می کنند که استخراج آن دشوار است - در اصل ما یک تن داده بی شکل ایجاد کرده ایم، اما تجربه شکست در ابتکارات داده های بزرگ را هم داریم. دانش عمیقا در درون مدفون است. اگر ابزارها یا تکنیک های قدرتمندی برای استخراج چنین داده هایی در اختیار نداریم، محال است که از چنین داده هایی سود ببریم.

در ادامه 5 تکنیک داده کاوی آورده شده است که می تواند به شما در ایجاد نتایج مطلوب کمک کند.

  • ‌تجزیه و تحلیل طبقه بندی

این تجزیه و تحلیل برای بازیابی اطلاعات مهم و مرتبط در مورد داده ها و فراداده ها استفاده می شود و برای طبقه بندی داده های مختلف در کلاس های مختلف استفاده می شود. طبقه بندی شبیه خوشه بندی است به گونه ای که پرونده های داده را نیز به بخش های مختلف به نام کلاس تقسیم می کند. اما بر خلاف خوشه بندی، در اینجا تحلیل گران داده ها از کلاس ها یا خوشه های مختلف آگاهی دارند. بنابراین در تجزیه و تحلیل طبقه بندی شما از الگوریتم هایی برای تصمیم گیری در مورد نحوه طبقه بندی داده های جدید استفاده می کنید. یک مثال کلاسیک از تجزیه و تحلیل طبقه بندی، ایمیل Outlook ما خواهد بود. در Outlook، از الگوریتم های خاصی برای مشخص کردن ایمیل به عنوان قانونی یا هرزنامه استفاده می شود.

  • ‌یادگیری قوانین انجمن

این تکنیک به روشی اشاره می کند که می تواند به شما در شناسایی برخی از روابط جالب (مدل سازی وابستگی) بین متغیرهای مختلف در پایگاه های داده بزرگ کمک کند. این تکنیک می تواند به شما در بازکردن برخی الگوهای پنهان در داده ها که می تواند برای شناسایی متغیرها در داده ها استفاده شود و همزمان متغیرهای متفاوتی که اغلب در مجموعه داده ظاهر می شوند، کمک کند. قوانین انجمن برای بررسی و پیش بینی رفتار مشتری مفید است. این روش در تجزیه و تحلیل صنعت خرده فروشی بسیار توصیه می شود. این تکنیک برای تعیین تجزیه و تحلیل داده های سبد خرید، خوشه بندی محصول، طراحی کاتالوگ و چیدمان فروشگاه استفاده می شود. در فناوری اطلاعات، برنامه نویسان از قوانین انجمن برای ساخت برنامه هایی با قابلیت یادگیری ماشین استفاده می کنند.

  • ‌تشخیص غیر عادی یا بیرونی

این تکنیک به مشاهده اقلام داده در مجموعه داده اشاره می کند که با الگوی مورد انتظار یا رفتار مورد انتظار مطابقت ندارند. ناهنجاری ها همچنین به عنوان دور افتاده، تازگی، سر و صدا، انحراف و استثنا شناخته می شوند. اغلب آن ها اطلاعات مهم و قابل اجرا را ارائه می دهند. ناهنجاری عبارت است از انحراف قابل توجهی از میانگین رایج در یک مجموعه داده یا ترکیبی از داده ها. این نوع اقلام در مقایسه با بقیه داده ها از نظر آماری دور هستند و از این رو نشان می دهد که اتفاقی غیر عادی رخ داده است و نیاز به توجه بیش تری دارد. این تکنیک را می توان در حوزه های مختلف مانند تشخیص نفوذ، سیستم نظارت بر سلامت، تشخیص تقلب، تشخیص خطا، تشخیص رویداد در شبکه های حسگر و تشخیص اختلالات اکوسیستم. تحلیل گران غالباً داده های غیر عادی را از نتایج کشف شده با دقت بالا حذف می کنند.

  • ‌تجزیه و تحلیل خوشه بندی

خوشه در واقع مجموعه ای از اشیاء داده است. این اجسام در یک خوشه مشابه هستند. این بدان معناست که اشیاء در یک گروه مشابه یکدیگر هستند و نسبتاً متفاوت هستند یا با اجسام گروه های دیگر یا در خوشه های دیگر بی شباهت یا بی ارتباط هستند.در تکنیک تجزیه خوشه ای فرآیند کشف گروه ها و خوشه ها در داده ها به گونه ای است که میزان ارتباط بین دو شیء در صورتی که متعلق به یک گروه باشند، بیش تر و در غیر این صورت کمترین است. نتیجه این تجزیه و تحلیل می تواند برای ایجاد پروفایل مشتری استفاده شود.

  • ‌تجزیه و تحلیل رگرسیون

از نظر آماری، تحلیل رگرسیون، فرآیند شناسایی و تجزیه و تحلیل رابطه بین متغیرها است. اگر یکی از متغیرهای مستقل متفاوت باشد، می تواند به شما در درک مقدار مشخصه تغییرات متغیر وابسته کمک کند. این بدان معناست که یک متغیر به دیگری وابسته است، اما برعکس این مسأله صادق نیست. به طور کلی برای پیش گویی و پیش بینی استفاده می شود.

همه این تکنیک ها می توانند به تجزیه و تحلیل داده های مختلف از دیدگاه های مختلف کمک کنند. اکنون شما این دانش را دارید که بهترین تکنیک را برای خلاصه سازی داده ها و تبدیل به اطلاعات مفید انتخاب کنید - اطلاعاتی که می تواند برای حل مشکلات مختلف کسب و کار برای افزایش درآمد، رضایت مشتری یا کاهش هزینه های ناخواسته مورد استفاده قرار گیرد.

https://www.infogix.com/top-5-data-mining-techniques/

 

دیدگاه ها

هیچ دیدگاهی تا به این لحظه در این صفحه ثبت نشده است

دیدگاه خود را در مورد این مطلب بیان کنید.




مشاوره آنلاین