با گسترش تکنولوژی و تغییراتی که در سیستم‌های تصمیم‌گیری شرکت‌ها به‌وجود آمده، تصمیم‌گیری داده‌محور به یکی از گزینه‌های قابل اتکا تبدیل شده است. وقتی صحبت از تصمیم‌های مهم مثل توسعه محصول گرفته به میان می‌آید، دیگر حدس و تجربه‌ی شخصی کافی نیست.
برای اینکه بتوانیم این تصمیم‌ها را بر پایه اطلاعات بگیریم، باید میان میلیاردها داده‌ای که هر روز در اینترنت، سیستم‌های سازمانی و ابزارهای مختلف تولید می‌شوند یک نظم پیدا کنیم و از دل این آشفتگی، یک خروجی روشن و قابل خواندن استخراج کنیم. در چنین موقعیتی باید از داده کاوی یا Data Mining استفاده کنیم.
در ادامه با این مهارت و کاربردهای واقعی آن بیشتر آشنا می‌شوید.
خلاصه‌ای از مطلب پیش رو: داده‌کاوی در یک نگاه
- داده‌کاوی، فرآیند کشف الگوها و روابط در داده‌های بزرگ است.
- این حوزه زیرمجموعه علم داده به حساب می‌آید.
- ابزارهای آن در بسیاری از صنایع به تصمیم‌گیری سریع کمک می‌کنند.
- خروجی آن می‌تواند به شکل پیش‌بینی، دسته‌بندی، کشف ناهنجاری و قواعد رفتاری باشد.
داده‌کاوی (Data Mining) چیست؟
داده‌کاوی مجموعه‌ای از تکنیک‌هاست که داده‌های حجیم را تحلیل می‌کند تا ساختارهای پنهان آن‌ها را به صورت الگوها و ارتباطات معنادار استخراج کند.
در پروژه‌های سازمانی، نتایج حاصل از داده‌کاوی به‌عنوان یکی از پایه‌های اصلی تصمیم‌گیری مدیریتی و پیش‌بینی آینده به کار گرفته می‌شود.
برای مثال، فرض کنید شرکتی در آستانه تصمیم‌گیری درباره افزایش ظرفیت تولید یک محصول است. مدیران می‌خواهند بدانند آیا تقاضا در ماه‌های آینده رشد خواهد کرد یا نه. با کمک داده‌کاوی، می‌توان داده‌های فروش، روند جست‌وجوها، رفتار مشتریان و حتی الگوهای فصلی را تحلیل کرد، ارتباط بین این داده‌ها را شناخت و در نهایت تصمیمی گرفت که ریسک کمتری داشته باشد.
چرا داده‌کاوی برای کسب‌وکارها لازم است؟
کسب‌وکارهای امروزی، در هر مرحله از چرخه عملیات خود، وابسته به تحلیل اطلاعات هستند. داده‌کاوی به آنان کمک می‌کند:
- رفتار مشتریان را بهتر درک کنند
- سودآوری و کارایی فرایندها را بالا ببرند
- امکان پیش‌بینی و برنامه‌ریزی دقیق‌تری داشته باشند
- الگوهای پنهان بازار را کشف کنند
- شاخص‌های ریسک، تقلب یا ناهنجاری را سریع‌تر تشخیص دهند
طبق گزارشات McKinsey، شرکت‌هایی که از تحلیل داده پیشرفته استفاده می‌کنند، تا ۲۶٪ عملکرد بالاتری در سودآوری دارند.
فرآیند داده‌کاوی چگونه انجام می‌شود؟ (CRISP-DM)
استاندارد شناخته‌شده CRISP-DM، یک مدل چرخه‌ای با شش مرحله است که از آغاز تا استقرار مدل را پوشش می‌دهد.
۱. درک کسب‌وکار
تیم تحلیل‌گر ابتدا اهداف سازمان، محدودیت‌ها و خروجی‌های قابل اندازه‌گیری را مشخص می‌کند. برای مثال یک فروشگاه آنلاین می‌خواهد بفهمد چرا ۳۵٪ کاربران سبد خرید خود را رها می‌کنند.
۲. درک داده
داده‌های مرتبط از پایگاه‌های مختلف جمع‌آوری می‌شوند. در این مرحله کیفیت داده بررسی، داده‌های ناقص شناسایی و ساختار اولیه تحلیل می‌شود.
۳. آماده‌سازی داده
می‌رسیم به طولانی‌ترین مرحله پروژه که شامل بخش‌هایی چون:
- پاکسازی داده‌های نادرست
- یکپارچه‌سازی جداول مختلف
- استانداردسازی و فرمت‌بندی ویژگی‌ها
- حذف داده‌های پرت
می‌شود. در پروژه‌های صنعتی، ۶۰ تا ۸۰ درصد زمان تحلیل صرف همین مرحله می‌شود.
۴. مدل‌سازی
مدل‌های یادگیری ماشین یا الگوریتم‌های داده‌کاوی انتخاب و اجرا می‌شوند؛ مانند درخت تصمیم، شبکه عصبی یا مدل‌های پیشنهادی.
۵. ارزیابی
دقت مدل با داده‌های تست و سنجه‌های آماری سنجیده می‌شود. اگر خروجی مدل با اهداف اولیه کسب‌وکار سازگار نباشد، به مراحل قبلی بازگشت می‌کنند.
۶. استقرار
مدل در محیط واقعی قرار می‌گیرد؛ مثلاً وارد داشبورد مدیران می‌شود یا در سیستم پیشنهاددهنده یک وب‌سایت اجرا می‌گردد.
تکنیک‌های داده‌کاوی چیست؟ معرفی روش‌های اصلی
در داده‌کاوی از مجموعه‌ای از روش‌های ریاضی و الگوریتمی استفاده می‌شود تا بتوانیم از دل داده‌ها الگو، شباهت، پیش‌بینی یا رفتارهای غیرعادی را استخراج کنیم. در ادامه این تکنیک‌ها را معرفی کرده‌ایم.
طبقه‌بندی (Classification)
در طبقه‌بندی، مدل یاد می‌گیرد که هر داده را در یکی از چند گروه مشخص قرار دهد.
مثالش خیلی ملموس است: وقتی صندوق ورودی ایمیلتان به‌طور خودکار اسپم‌ها را جدا می‌کند، در حال استفاده از مدل‌های طبقه‌بندی است.
رگرسیون (Regression)
رگرسیون برای پیش‌بینی یک مقدار عددی استفاده می‌شود. فرض کنید مدیر فروش می‌خواهد بداند ماه آینده چه تعداد سفارش خواهد داشت. مدل‌های رگرسیونی با بررسی داده‌های گذشته، روندها و عوامل جانبی، یک عدد تقریبی ارائه می‌کنند.
خوشه‌بندی (Clustering)
در خوشه‌بندی، داده‌ها بدون برچسب قبلی گروه‌بندی می‌شوند. فرض کنید هزاران مشتری دارید و نمی‌دانید چه دسته‌بندی رفتاری بینشان وجود دارد. خوشه‌بندی رفتار مشتریان را بررسی می‌کند و گروه‌هایی می‌سازد که شباهت‌های طبیعی دارند مثل مشتریان وفادار، یا مشتریان حساس به قیمت.
کشف قواعد انجمنی (Association Rules)
این تکنیک دنبال روابط تکراری و معنادار بین آیتم‌هاست. در فروشگاه‌های اینترنتی، وقتی می‌بینید نوشته شده «کاربرانی که این محصول را خریده‌اند، این‌ها را هم انتخاب می‌کنند»، نتیجه همین تکنیک است.
مثال معروفش همان رابطه پوشک و نوشابه است که در تحلیل سبد خرید آمریکایی‌ها کشف شد.
کشف ناهنجاری‌ها (Anomaly Detection)
نقشش پیدا کردن داده‌های متفاوت و غیرعادی است.
تحلیل سری‌های زمانی (Time Series)
زمانی استفاده می‌شود که داده‌ها به‌صورت پیوسته در طول زمان ثبت شده باشند. برای مثال نمودار قیمت ارز، میانگین خط تولید، یا تعداد سفارش‌های روزانه. مدل‌هایی مثل ARIMA یا Prophet کمک می‌کنند بفهمیم آیا روند رو به بالا است یا افت خواهد کرد.
کاربردهای داده‌کاوی چیست؟ نقش آن در صنایع مختلف
داده‌کاوی در صنایع مختلف مورد استفاده قرار می‌گیرد:
- خرده‌فروشی و تجارت الکترونیک
- پیش‌بینی تقاضا
بهینه‌سازی موجودی انبار
سیستم‌های recommendation (فروش مکمل)
- بانکداری و بیمه
مدیریت ریسک اعتباری
کشف تقلب در کارت‌ها
قیمت‌گذاری پویا
- مخابرات و فناوری
تحلیل رفتار کاربران
پیش‌بینی ریزش مشترکان
شخصی‌سازی بسته‌های خدماتی
- تولید و زنجیره تأمین
نگهداری پیش‌بینانه تجهیزات
تحلیل کیفیت محصول
بهینه‌سازی هزینه‌ها
- بهداشت و درمان
تشخیص بیماری از تصاویر پزشکی
تحلیل سوابق بیمار
مدل‌سازی همه‌گیری‌ها
- آموزش
شخصی‌سازی مسیر یادگیری
پیش‌بینی افت تحصیلی
ارزیابی عملکرد دوره‌ها
مزایای داده‌کاوی چیست؟
داده‌کاوی ده‌ها مزیت برای سازمان‌ها به همراه دارد که در ادامه به مهم‌ترین‌شان اشاره کرده‌ایم:
افزایش سودآوری و راندمان
داده‌کاوی به سازمان‌ها کمک می‌کند بفهمند چه بخش‌هایی از فعالیتشان کارآمد است و کدام بخش‌ها هزینه اضافی ایجاد می‌کند. وقتی الگوهای پنهان رفتار مشتریان یا روندهای بازار را شناسایی کنیم، تصمیم‌های مالی با اطمینان بیشتری گرفته می‌شوند.
امکان تحلیل داده‌های بسیار بزرگ
حجم داده‌هایی که شرکت‌ها تولید می‌کنند هر روز بیشتر می‌شود و تحلیل آن‌ها با روش‌های معمولی تقریباً غیرممکن است. داده‌کاوی این ظرفیت را دارد که روی ده‌ها میلیون رکورد اجرا شود و در مدت کوتاهی نتایجی ارائه کند که قبلاً دسترسی به آن‌ها هفته‌ها یا ماه‌ها زمان می‌برد.
شناسایی الگوهایی که با روش‌های سنتی قابل مشاهده نیستند
بسیاری از رفتارها یا روابط بین داده‌ها، آن‌قدر ظریف یا پیچیده‌اند که حتی متخصص‌ترین افراد هم نمی‌توانند آن‌ها را با چشم غیرمسلح تشخیص دهند. داده‌کاوی با الگوریتم‌های پیشرفته خود این الگوهای پنهان را استخراج می‌کند.
پشتیبانی تصمیم‌گیری مدیریتی
مدیران زمانی می‌توانند تصمیم‌های مؤثر بگیرند که اطلاعات دقیق، معتبر و قابل تفسیر در اختیارشان باشد. داده‌کاوی این اطلاعات را فراهم می‌کند و مشخص می‌کند چه تصمیمی احتمال موفقیت بیشتری دارد.
موانع و معایب داده‌کاوی چیست؟
در کنار مزایای گفته شده، داده‌کاوی معایبی هم دارد که در ادامه ذکر شده‌اند:
- نیاز به زیرساخت قوی و ابزارهای پیشرفته
- پیچیدگی فنی
- نگرانی پیرامون حریم خصوصی (مانند پرونده Facebook–Cambridge Analytica)
این پرونده مربوط به سوءاستفاده‌ی شرکت Cambridge Analytica از داده‌های کاربران فیسبوک بود، جایی که اطلاعات میلیون‌ها کاربر بدون اجازه برای اهداف تبلیغاتی و سیاسی جمع‌آوری و استفاده شد.
- وابستگی به کیفیت داده‌های اولیه
نمونه‌های واقعی از داده‌کاوی در کسب‌وکارها
حالا بهتر است چند نمونه واقعی را بررسی کنیم تا ببینیم داده‌کاوی چگونه در دنیای تجاری به نتایج ملموس تبدیل می‌شود.
سیستم پیشنهاددهنده Amazon و eBay
آمازون و eBay برای طراحی سیستم پیشنهاددهنده خود از ترکیبی از قواعد انجمنی، خوشه‌بندی و تحلیل رفتار کاربران استفاده کردند. این سیستم به شکل هوشمندانه رفتار خرید افراد، تاریخچه جست‌وجو، اقلامی که کنار هم خرید می‌شوند و حتی زمان بازدید کاربران را تجزیه‌وتحلیل می‌کند تا پیشنهادهایی ارائه شود که احتمال خریدشان بالاتر باشد.
این مدل تنها زمانی قابل اعتماد است که رابطه بین داده‌ها درست شناسایی شود؛ برای همین بخش بزرگی از تحلیل، صرف پیدا کردن «ارتباطات واقعی» میان کالاها و رفتار مشتریان می‌شود.
جالب است بدانید که سیستم پیشنهاددهنده آمازون حدود ۳۵٪ از کل فروش را تولید می‌کند.
تحلیل رفتار مشتریان توسط Target
سایت Target از مدل‌های داده‌کاوی برای تحلیل الگوهای خرید مشتریان خود استفاده می‌کند. این مدل‌ها قادرند تغییرات مهم زندگی افراد را از دل خریدهای روزمره‌شان تشخیص دهند.
مثلاً با بررسی نوع محصولاتی که یک فرد در چند ماه اخیر خریده، می‌توان حدس زد که احتمالاً در آینده نزدیک در آستانه یک موقعیت ویژه قرار دارد؛ مثل تغییر محل زندگی یا حتی تغییر شغل.
پیش‌بینی ریسک در بانک‌ها
در بانکداری، تحلیل ریسک یکی از مهم‌ترین کاربردهای داده‌کاوی است. بانک‌ها از مدل‌های مختلف استفاده می‌کنند تا احتمال نکول یک وام، سطح اعتبار یک مشتری، یا احتمال وقوع تراکنش‌های مشکوک را تخمین بزنند.
ابزارهایی مثل طبقه‌بندی (برای پیش‌بینی اینکه یک پرونده پرریسک است یا نه) و رگرسیون (برای محاسبه احتمال نکول) کیفیت تصمیم‌گیری مالی را بسیار بالاتر برده‌اند. به همین دلیل تقریباً هیچ بانک بزرگی را پیدا نمی‌کنید که از سیستم‌های داده‌کاوی استفاده نکند.
جمع‌بندی: داده‌کاوی چه نقشی در تصمیم‌گیری داده‌محور دارد؟
پس اولین نیاز برای تصمیم‌گیری داده‌محور چیست؟ داده‌کاوی.
امروزه سازمان‌ها با تکیه بر سیستم‌های تحلیلی قدرتمند و پردازش‌های سریع می‌توانند تصویر بسیار عمیق‌تری از وضعیت فعلی و روندهای آینده به دست بیاورند. الگوهایی که در گذشته برای مدیران قابل مشاهده نبود و عملاً در لابه‌لای حجم داده‌ها گم می‌شد، حالا با دقت بالا استخراج می‌شود و به‌عنوان پایه‌ی تصمیم‌گیری قابل اعتماد در اختیارشان قرار می‌گیرد.
پرسش‌های متداول (FAQ)
1. آیا داده‌کاوی همان یادگیری ماشین است؟
خیر؛ داده‌کاوی شامل استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین است، اما دامنه آن گسترده‌تر است.
2. برای یادگیری داده‌کاوی چه مهارت‌هایی لازم است؟
دانش آمار، برنامه‌نویسی (Python یا R)، پایگاه داده، مدل‌سازی و آشنایی با ابزارهایی مثل RapidMiner یا Power BI.
3. آیا داده‌کاوی برای سازمان‌های کوچک هم کاربرد دارد؟
کاملاً. کسب‌وکارهای کوچک با استفاده از داده‌های فروش، رفتار مشتری و داده‌های مارکتینگ، می‌توانند بینش‌های عملی ارزشمندی استخراج کنند.
4. تفاوت داده‌کاوی با تحلیل داده چیست؟
تحلیل داده روی داده‌های ساخت‌یافته و با اهداف مشخص انجام می‌شود؛ داده‌کاوی برای کشف الگو و روابط پنهان کاربرد دارد.
