بیگ دیتاداده کاوی

بهترین تکنیک‌های کاوش بیگ دیتا

به دلیل استفاده بیشتر از فناوری، اهمیت داده‌ها هر روز بیشتر می‌شود. یک مطالعه اخیر پیش بینی کرده است که داده‌‌ها طی دهه آینده ۴۰ درصد رشد کنند. حتی با وجود حجم عظیمی از داده‌ها، ما همچنان در معرض گرسنگی دانش بیشتر هستیم. داده کاوی فعالیتی است که در پایگاه داده اطلاعات، برای تولید اطلاعات جدید جستجو می‌کند. این فرآیند استخراج داده‌ها نیست. بلکه در مورد برون یابی الگوها و اطلاعات جدید از داده‌های جمع آوری شده است. این فرایند ساده نیست، زیرا تعداد کمی از تکنیک‌های داده کاوی برای به دست آوردن اطلاعات از یک مجموعه داده بزرگ در دسترس است. یکی از آن‌ها به ابزارهای قدرتمندی نیاز دارد تا به آن‌ها کمک کند اطلاعات درست را بدست آورند. انجام آن بدون ابزارهای موثر داده کاوی غیرممکن است.

کاوش دیتا

طبق گزارش IBM، داده کاوی شامل “پردازش داده‌ها و شناسایی الگوها و روندهای موجود در اطلاعات” است. “اصول داده کاوی سالهاست که وجود داشته است، اما با ظهور داده‌های بزرگ، این شیوع حتی بیشتر است.” IBM تخمین می‌زند که نود درصد از داده‌های امروز جهان فقط در دو سال گذشته ایجاد شده است. هر روز مردم ۲٫۵ بایت کوئینتیلیون ایجاد می‌کنند که برای پر کردن ۱۰ میلیون دیسک Blu-ray کافی است.

بیشتر بخوانید: بیگ دیتا (Big Data) یا کلان داده چیست و چه کاربردی دارد؟

تکنیک‌های کاوش دیتا

تکنیک‌های داده کاوی به متخصصان کمک می‌کند تا اطلاعاتی راجع به مجموعه داده‌های موجود ارائه دهند. این تکنیک‌ها می‌توانند قدرت توصیفی و پیش‌بینی‌کننده‌ای را برای مشاغل و سازمان‌های دیگر ارائه دهند. اکنون سازمانها به داده های بیشتری نسبت به گذشته دسترسی دارند. با این وجود، درک حجم عظیم داده‌های ساختاریافته و غیر ساختاریافته برای اجرای بهبودهای کل سازمان می‌تواند به دلیل حجم زیاد اطلاعات ، بسیار چالش برانگیز باشد. اگر به درستی حل نشود، این چالش می‌تواند مزایای همه داده‌ها را به حداقل برساند.

بهترین تکنیک‌های کاوش دیتا

داده کاوی فرایندی است که طی آن سازمان‌ها الگوهای موجود در داده‌ها را برای بینش مربوط به نیازهای تجاری خود تشخیص می‌دهند. این فرآیند هم برای هوش تجاری و هم برای دانش داده ضروری است. بسیاری از تکنیک‌های داده کاوی وجود دارد که سازمان‌ها می‌توانند داده‌های خام را به بینش عملی تبدیل کنند. اینها شامل همه چیز می‌شوند. از هوش مصنوعی پیشرفته گرفته تا اصول تهیه داده‌ها. که هر دو برای به حداکثر رساندن ارزش سرمایه گذاری داده‌ها مهم هستند.

انواع تکنیک‌های کاوش بیگ دیتا

  1. تمیز کردن و آماده سازی داده‌ها
  2. الگوهای ردیابی
  3. طبقه‌بندی
  4. اتحادیه
  5. تشخیص دور
  6. خوشه بندی
  7. پسرفت
  8. پیش بینی
  9. الگوهای متوالی
  10. درختان تصمیم
  11. فنون آماری
  12. تجسم
  13. شبکه‌های عصبی
  14. انبار کردن داده‌ها
  15. پردازش حافظه طولانی مدت

یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، انتخاب روش خاص داده کاوی یا کاوش دیتا به مسئله‌ای بستگی به پروژه‌ای دارد که باید انجام دهید. مشکلات مختلف نیاز به رویکردهای مختلف دارند. انتخاب مناسب‌ترین تکنیک برای نتیجه بهتر بسیار حیاتی است. در زیر مهمترین فرایندهای اصلی داده کاوی برای کمک به شما در دستیابی به نتایج مورد نیاز آمده است:

  1. قانون یادگیری قانون

این فرایند به فرد کمک می‌کند تا رابطه بین متغیرهای مختلف در پایگاه های داده عظیم را شناسایی کند. با استفاده از این فرآیند، می‌توان الگوهای مختلف پنهان را در یک مجموعه داده بزرگ باز کرد تا متغیرها را به طور مکرر در مجموعه داده شناسایی کند. این فرآیند در صنعت خرده فروشی هنگام بررسی الگوهای رفتاری مشتری موثر است. تحلیلگران داده عمدتا از این روش در تجزیه و تحلیل داده های سبد خرید، طراحی کاتالوگ و چیدمان فروشگاه استفاده می‌کنند. کارشناسان و برنامه نویسان فناوری اطلاعات همچنین از این روش برای ساخت برنامه‌هایی با قابلیت یادگیری ماشین استفاده می‌کنند.

  1. تجزیه و تحلیل خوشه بندی

خوشه مجموعه‌ای از داده است. اشیا موجود در یک خوشه خصوصیات مشابهی دارند. این فرآیند خوشه بندی گروه‌ها و خوشه‌های داده‌ها را کشف می‌کند به طوری که ارتباط بین دو جسم زیاد است. هنگام ایجاد پروفایل مشتری بهترین کار است.

  1. تحلیل رگرسیون

تحلیل رگرسیون رابطه بین متغیرها را شناسایی و تحلیل می‌کند. این فرآیند کمک می‌کند تا هنگام تغییر در متغیر مستقل مقدار تغییرات در متغیر وابسته را شناسایی و درک کنید. تحلیلگران عمدتا از این روش در پیش بینی استفاده می‌کنند.

  1. تشخیص Outlier

این تکنیکی است که برای شناسایی موارد داده در پایگاه داده استفاده می‌شود که با الگوی رفتاری شناخته شده یا مورد انتظار مطابقت ندارد. می‌توان به مواردی از این دست به عنوان موارد جدید، سر و صدا، انحراف و استثنا اشاره کرد. این موارد داده‌هایی است که از میانگین معمول درون یک مجموعه داده یا ترکیبی از داده منحرف می‌شوند. این انحرافات به خوبی نشان می‌دهد که چیزی خارج از حد طبیعی است و باید تحقیقات بیشتری در مورد آن انجام شود. این روش در تشخیص نفوذ، نظارت بر سلامت سیستم و تشخیص تقلب حیاتی است.

  1. تجزیه و تحلیل طبقه بندی

تجزیه و تحلیل طبقه بندی هنگام بازیابی اطلاعات مهم و مرتبط از پایگاه داده بسیار حیاتی است. این فرآیند مشابه خوشه بندی است که به دلیل تقسیم داده‌ها به بخش‌های مختلف انجام می‌شود. تنها تفاوت با خوشه بندی این است که تحلیلگران طبقات مختلف را می‌شناسند. در تجزیه و تحلیل طبقه بندی، الگوریتم‌هایی برای کمک به تصمیم گیری در مورد طبقه بندی داده‌ها اعمال می‌شود. این فرایند عمدتا در ایمیل‌ها برای دسته بندی ایمیل‌ها در بخش‌های مختلف مانند قانونی یا هرزنامه استفاده می‌شود.

داده کاوی فرایند کشف الگوها در مجموعه بیگ دیتا است. که شامل روش‌هایی در یادگیری ماشین، آمار و سیستم‌های پایگاه داده برای شناسایی الگوهای آینده است. Big Data اصطلاحی است برای هر داده‌ای که از نظر کمیت زیاد باشد. این برای اشاره به هر نوع داده‌ای که نمایش آن با استفاده از روش‌های متداول مانند Database Management Systems مدیریت سیستم‌های پایگاه داده یا Microsoft Excel دشوار است استفاده می‌شود.

نتیجه گیری:

میتوان با انتخاب بهترین تکنیک‌ کاوش بیگ دیتا بهترین اهداف داده کاوی را انجام داد. اگر ابزار مناسبی برای شغل ندارید می‌توانید یک ابزار شخصی ایجاد کنید. تمام تکنیک‌های فوق در تحلیل بیگ دیتا برای دیدگاه‌های مختلف قابل اجرا هستند. بسته به اطلاعات مورد نیاز خود، در صورت تمایل از هر یک از تکنیک‌های ذکر شده در بالا در پروژه خود استفاده کنید.

منبع
bigdataanalyticsnewstalendresearchgatedatafloq

پانته‌آ پایدار

من پانتـه‌آ پایـدار کارشناس ارشد مهندسی آی تی در گرایش کسب و کار الکترونیکی هستم. علاقمند به هر فناوری و تکنیک جدیدی در حوزه آی‌تی و هر چه به این حوزه کمک می‌کند. به تحقیق و پژوهش و تولید محتوا در زمینه دنیای دیجیتال و آی تی مشغولم.

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.

دکمه بازگشت به بالا