امروزه علم هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به‌اندازه‌ای پیشرفت کرده‌است که تقریباً در تمام جنبه‌های زندگی بشری اسم آن را می‌شنویم. استفاده از این روش‌ها در کسب‌وکارهای مختلف می‌تواند به‌عنوان ابزاری قدرتمند برای کمک به تحلیل، پیش‌بینی، نظرسنجی و… به‌کار رود. یکی از استفاده‌های یادگیری ماشین، استفاده از تکنیک های داده کاوی در فعالیت‌های مختلف است. در ادامهٔ این مقاله درمورد انواع این تکنیک‌ها و کاربرد آنها در کسب‌وکارهای مختلف توضیح داده می‌شود.
داده کاوی چیست؟
داده کاوی (Data Mining) به روشی اطلاق می‌شود که در آن داده‌های بزرگ و پیچیده مورد بررسی قرار می‌گیرند تا اطلاعات کاربردی و پرباری از آنها به‌دست آید. به‌طور دقیق‌تر، داده کاوی به مجموعه‌ای از تکنیک‌ها، الگوریتم‌ها و فرایندهای مرتبط با استخراج دانش از داده‌ها، شناسایی الگوها، روابط و رخدادهایی در داده‌ها که در آنها چیزهای جالبی از دید پنهان وجود دارد، اطلاق می‌شود. به‌عنوان مثال، با داده کاوی می‌توان زمانی را که فروش بیشترین میزان را دارد شناسایی کرد، الگوهای خرید مشتریان را پیدا و از آنها در تصمیم‌گیری‌های بعدی قابل استفاده کرد، مشخص کرد که فاکتورهایی مانند قیمت، برند محصول، تخفیف و… بر چگونگی خرید مشتریان تأثیر دارد. در حالت کلی، داده کاوی به شناسایی و استخراج الگوهای مخفی و اطلاعات مفید از داده‌های بزرگ و پیچیده کمک می‌کند تا از این طریق تصمیمات بهتری در زمینه‌های مختلف مانند کسب‌وکار، علمی، پژوهشی و… گرفته شود.
کاربردهای دیتاماینینگ در کسب‌وکارها
کاربردهای داده کاوی در کسب‌وکارها بی‌شمارند. به‌عنوان مثال، می‌توان موارد زیر را برشمرد:
- با داده کاوی می‌توان درک بهتری از مشتریان پیدا کرد تا به مشتریان خود بهترین خدمات را ارائه دهید و استراتژی‌های بازاریابی برای تحریک مشتریان طراحی کنید.
- داده کاوی در افزایش فروش کمک می‌کند.
- در افزایش راندمان عملیات کسب‌وکار نیز داده کاوی بسیار کاربرد دارد. با تحلیل داده‌های تولیدی، می‌توان کاهش دوره تولید و هزینه‌های بیشتر را پیشگیری کرد.
- می‌توان با استفاده از داده کاوی، عملکرد تیم‌ها را ارزیابی کرده و در صورت نیاز، مشکلات آنها را برطرف کرد.
- داده کاوی می‌تواند کمک کند تا پیش‌بینی‌های صحیح دربارهٔ روند مشتریان و بازار ارائه شود و به‌طورکلی به بهبود تصمیم‌گیری‌های کسب‌وکار کمک می‌کند.
درنتیجه داده کاوی در روند تصمیم‌گیری‌های کسب‌وکار بسیار مؤثر بوده و کمک می‌کند کسب‌وکارها به شکلی بهینه‌تر و برنامه‌ریزی شده‌تر در زمینه‌های مختلف فعالیت کنند.گرچه در این مورد نمیتوانیم از توانایی های یادگیری ماشین نیز غافل شویم.
تکنیک‌های مورد استفاده در داده کاوی
مجموعه‌ای از تکنیک های داده کاوی و روش‌های مختلف برای پردازش، تحلیل و استخراج اطلاعات از داده‌های بزرگ و پیچیده وجود دارد. برخی از تکنیک‌های شناخته‌شده در داده کاوی عبارتند از:
- درخت تصمیم (Decision Tree): در این روش، ابتدا از داده‌ها یک درخت تصمیم ساخته می‌شود و سپس با استفاده از آن، پرسش‌هایی درمورد داده‌ها پرسیده می‌شود تا پاسخ‌های دقیقی درمورد آنها به‌دست آید.
- خوشه‌بندی (Clustering): این روش بر پایهٔ اجتماع مشابهی از داده‌ها تمرکز دارد و سعی دارد پارامترهای مشترک بین یک گروه از داده‌ها را شناسایی کند تا برای کاربردهای مختلفی مانند بازاریابی، ایجاد شبکه‌های اجتماعی و غیره استفاده شود.
- کاهش بعد (Dimension Reduction): این روش به کاهش تعداد ابعاد یک داده برای تسهیل در تحلیل داده‌ها پرداخته و هدف اصلی آن کم کردن تعداد متغیرهای مورد بررسی بدون از دست دادن اطلاعات مفید است.
- شبکهٔ عصبی (Neural Networks): این روش بر پایهٔ ساختاری مانند مغز انسان که با یادگیری مبتنی بر تجربه کار می‌کند فعالیت دارد، یعنی با یادگیری طیف گسترده‌ای از داده‌های تمرینی، شبکه‌های عصبی مهارتی برای پیشگویی و پردازش داده‌ها به‌دست می‌دهند.
- استخراج قانون‌های انجمن (Association Rules): در این روش روابط بین داده‌ها بررسی می‌شوند و قواعد برای پیش‌بینی به‌وجود می‌آیند.
- رگرسیون (Regression): در این روش، رابطه‌ای بین یک متغیر وابسته و یک یا چند متغیر مستقل مشخص می‌شود تا بتوان با استفاده از آن، وابستگی بین دو متغیر را پیش‌بینی کرد.
در کدام کسب‌وکارها می توان از داده کاوی استفاده کرد؟
دیتاماینینگ یک ابزار قدرتمند برای کسب‌وکارهای مختلف است و در حوزه‌های مختلفی ازجمله موارد زیر می‌توان از آن استفاده کرد:
- بازاریابی: در بازاریابی، علم داده برای شناسایی رفتارهای مشتریان، روندهای بازار، پیش‌بینی فروش و تاریخچه خرید مشتریان استفاده می‌شود.
- مالی و بانکداری: در بخش مالی و بانکداری، داده کاوی برای تحلیلی دقیق از امور مالی بانک‌ها و شناسایی احتمالات تقلب و جرائم مالی می‌تواند مفید باشد.
- صنایع تولیدی: در صنایع تولیدی، داده کاوی می‌تواند به بررسی توانایی کارخانه‌ها در تولید بهتر و باکیفیت‌تر کمک کند و همچنین در بهبود برنامه‌ریزی تولید و کنترل کیفیت محصولات مورد استفاده قرار می‌گیرد.
- علوم پزشکی: در علوم پزشکی نیز علم داده می‌تواند برای تشخیص امراض و بیماری‌ها، تحلیل اپیدمیولوژی، تحلیل داده‌های کلینیکی و مطالعات درمانی مفید باشد.
- بیمه: در بخش بیمه، تکنیک های داده کاوی برای تعیین ریسک و پیش‌بینی اتفاقات مخرب و استفاده از اطلاعات مربوط به بیمه‌مالکان مفید است.
در کل داده کاوی در هر صنعتی که داده‌های بزرگ و پیچیده وجود داشته باشد، می‌تواند برای بهبود کسب‌وکار استفاده شود.
مثال‌هایی از موارد استفادهٔ تکنیک های داده کاوی در کسب‌وکارهای مختلف
بازاریابی:
در بازاریابی، تکنیک های داده کاوی برای کشف الگوهای خریداران و رفتارهای خرید آنها ازجمله علاقه‌ها نسبت‌به برند، پیشنهاد قیمت، رفتار در هر فصل و تعطیلات، ابزاری قدرتمند است. برای مثال، یک شرکت تجارت الکترونیک می‌تواند با تحلیل داده‌های خریداران، نیازها و پیشنهادات فروش خود را شفاف‌سازی کرده و بهترین نقاط فروش را شناسایی کند تا افزایش فروش قابل‌توجهی داشته باشد.
فروش و تجارت:
در بخش فروش و تجارت، داده کاوی می‌تواند به هدف تشخیص الگوهای خرید مشتریان، پیش‌بینی تقاضا، مانیتورینگ قیمت، برند‌یابی و بهبود نرخ تبدیل استفاده شود. برای مثال، یک شرکت كه در بازار ابزارهای روشنایی فعالیت به عمل می‌آورد، می‌تواند با مدیریت داده‌ها برای هر دستگاه، به‌صورت تفکیک‌شده اهداف خرید خود را کشف کند و با پیش‌ساخت الگوهای تحلیل خود را بهبود دهد.
بهبود فرایندها:
در بخش بهبود فرایندها، داده‌ها با تحلیل الگوها و پردازش‌های مختلف می‌توانند به بهبود فرایندهای کسب‌وکار کمک کنند. برای مثال، یک شرکت تولیدی به‌وسیلهٔ انتخاب تکنیک های داده کاوی توانایی بهبود کیفیت، زمان و هزینه تولید را خواهد داشت.
مالی:
در بخش مالی علم داده در یادگیری روش‌هایی برای مدیریت ریسک و یادگیری پلتفرمی برای تفکیک نوع داده مالی استفاده می‌شود. برای مثال، شرکت های مالی می‌توانند درآمد، دارایی‌ها، بدهی‌ها، سرمایه، برگشت سرمایه، ریسک شرایط ناگوار و جرائم مالی را با استفاده از دیتاماینینگ پیش‌بینی کند.
هوش تجاری:
در بخش های تجاری، داده کاوی برای کشف دلایل شکست یا موفقیت تجارت، بهره برداری از برنامه‌های ویژهٔ کسب‌وکار، تحلیل جریان سودآوری و سایر موارد مورد استفاده قرار می‌گیرند. برای مثال، یک شرکت می‌تواند برای برنامه‌ریزی استراتژیک، با استفاده از داده کاوی برای آشنایی بیشتر با الگوهای سایر شرکت‌ها و خطراتی که برای کسب‌وکار قابل قبول هستند، بهبود قابل ملاحظه‌ای در کسب‌وکار خود ایجاد کند.
جمع‌بندی؛ آیا از تکنیک های داده کاوی در کسب‌وکار خود استفاده کنیم؟
تکنیک های داده کاوی در کسب‌وکارها امروزه بسیار مفید و مؤثر هستند و می‌توانند به شما کمک کنند تا اطلاعات پنهانی را که در داده های شما وجود دارد شناسایی کنید و الگوها و روابط بین این داده‌ها را درک کنید. با استفاده از این اطلاعات، شما میتوانید درمورد بازاریابی، فروش، بهبود فرایندها و امور مالیاتی تصمیمات بهتری بگیرید. درواقع استفاده از تکنیک های داده کاوی می‌تواند به شما کمک کند که در کسب‌وکار خود به بهبود کارایی و تصمیم‌گیری‌های بهتر برسید.
به شکل کلی داده کاوی، یادگیری ماشین، علم داده و ..همگی بخش هایی از تکنیک های هوش مصنوعی هستند که امروزه کسب و کارهای زیادی از آن ها استفاده میکنند.شما میتوانید با مراجعه به وبسایت پروپژ که با تدریس و مدیریت مهندس پژمان اقبالی که به کار در زمینه ی هوش مصنوعی و آموزش پایتون در هوش مصنوعی فعال است، از مقالات و دوره های جامع این وبسایت جهت آگاهی بیشتر نسبت به بخش های مختلف هوش مصنوعی استفاده کنید.
آدرس وبسایت : https://propezh.ir/