روزانه حجم عظیمی از داده‌ها در سازمان‌ها، شرکت‌ها، فضای مجازی و اینترنت تولید و دریافت می‌شوند که پردازش و تحلیل آن‌ها نیاز به روش‌های خاصی دارد. دانشمندان داده به منظور استخراج اطلاعات مهم از این داده‌ها از تکنیک های داده کاوی استفاده می‌کنند که نتایج حاصل از این روش‌ها بینش‌های ارزشمندی را به مدیران و افراد فعال در کسب و کار می‌دهد. در این مطلب از مجله فرادرس، قصد داریم به معرفی تکنیک های داده کاوی بپردازیم و کاربرد آن‌ها را شرح دهیم.

در ابتدای مطلب، مقدمه‌ای درباره مفهوم داده کاوی و اهداف آن ارائه خواهیم کرد. سپس، به معرفی ۹ تکنیک داده کاوی می‌پردازیم و الگوریتم‌های پرکاربرد آن‌ها و کاربرد این روش‌ها در جنبه‌های مختلف زندگی انسان را شرح می‌دهیم.

مفهوم داده کاوی

عبارت «داده کاوی» (Data Mining) فرایندی است که طی آن از حجم عظیمی از داده خام، اطلاعات ارزشمندی استخراج می‌شود و مدیران و افراد فعال در زمینه کسب و کار می‌توانند از اطلاعات حاصل شده در تصمیم‌گیری پیرامون مسائل مهم استفاده کنند. به عبارت دیگر، داده کاوی هنر، علم و روش کشف الگوهای مهم در مجموعه داده‌های حجیم و پیچیده است. در منابع مختلف از اصطلاحات دیگری نظیر استخراج اطلاعات از داده، گردآوری اطلاعات، تحلیل اطلاعات و لایروبی داده به عنوان عبارات مترادف با داده کاوی نیز استفاده شده است که از تمامی آن‌ها می‌توان مفهوم بررسی داده به منظور یافتن اطلاعات ارزشمند را برداشت کرد.

نظریه‌پردازان و متخصصان این حوزه به طور مداوم به دنبال روش‌های بهتری برای افزایش میزان کارایی و دقت این فرآیند هستند و مدیران سازمان‌ها به منظور رسیدن به اهداف و کسب سوددهی و موفقیت تاکید دارند تا از روش‌های داده کاوی برای تصمیم‌گیری‌های مهم استفاده کنند زیرا:

• داده کاوی می‌تواند با کشف روابط و الگوهای داده‌ها در درک رفتار مشتری و روند توسعه هوش تجاری کمک کند.
• تکنیک های داده کاوی به تشخیص داده‌های نویزی و اطلاعات ناصحیح و غیرمرتبط کمک می‌کنند.
• داده کاوی به ذینفعان کمک می‌کند تا تصمیمات مهمی را مطابق با روابط مشتری، بهینه‌سازی قیمت، تجزیه و تحلیل ریسک، رقابت بازار، درآمد و عملیات بگیرند.
• اجرای موثر روش‌های داده کاوی به منظور انجام پیش‌بینی‌های دقیق و یافتن الگوهای پنهان در داده‌ها باعث بالا رفتن بازدهی در کسب و کار می‌شود.
• به کارگیری تکنیک های داده کاوی برای کشف نفوذها و یافتن نقاط ضعف و گلوگاه‌ها در رویه‌های عملیاتی سازمان‌ها مثمرثمر است.

به دلیل اهمیت بالای داده کاوی و کاربردهای متنوع آن در انجام امور مختلف، قصد داریم در ادامه این مطلب به انواع تکنیک های داده کاوی بپردازیم و کاربرد آن‌ها را در حل مسائل مختلف بررسی کنیم.

انواع تکنیک های داده کاوی

داده کاوی شامل رویه‌هایی از ریاضیات کاربردی و آمار به همراه روش‌های علم داده است که دانشمندان و تحلیلگران داده با تکیه بر این روش‌ها می‌توانند از داده‌های خام، الگوهایی را استخراج کنند که به کسب‌ و کارها در تصمیم‌گیری آگاهانه کمک می‌کنند. در ادامه، فهرستی از تکنیک‌های داده کاوی را ملاحظه می‌کنید:

1. «طبقه بندی» (Classification)
2. «خوشه بندی» (Clustering)
3. «ردیابی الگوها» (Tracking Patterns)
4. رگرسیون
5. «تشخیص داده‌های پرت یا تشخیص ناهنجاری» (Outlier Detection or Anomaly Detection)
6. «الگوهای متوالی» (Sequential Patterns)
7. پیش‌بینی
8. «قوانین انجمنی» (Association Rules)
9. «شبکه عصبی» (Neural Network)

در ادامه مطلب حاضر، به توضیح هر یک از تکنیک های داده کاوی می‌پردازیم و کاربرد آن‌ها را شرح می‌دهیم.

۱. تکنیک داده کاوی طبقه بندی

طبقه بندی به طور کلی به معنای قرار دادن داده‌ها در دسته‌های از پیش تعریف شده است. به منظور درک بهتر این تکنیک داده کاوی می‌توانیم از یک مثال ساده کمک بگیریم. فرض کنید می‌خواهید کمد نامرتب خود را مرتب کنید. بدین منظور، می‌توانید لباس‌ها را بر اساس ویژگی‌های مختلف نظیر اسپرت، رسمی، لباس‌های رنگ روشن و تیره، لباس‌های تابستانی و زمستانی و مواردی از این قبیل جدا کنید. همچنین، می‌توانید لباس‌هایی را که اندازه‌تان نیستند و دیگر از آن‌ها استفاده نمی‌کنید، در دسته‌ دورریختنی قرار دهید.

هدف تکنیک طبقه بندی در داده‌ کاوی نیز همانند مثالی است که از مرتب کردن کمد لباس ارائه کردیم. الگوریتم‌های طبقه بندی به دنبال دسته‌بندی داده‌هایی هستند که دارای ویژگی‌های مشابه‌اند. دسته‌ها از قبل توسط برنامه نویس مشخص می‌شوند و به همین دلیل می‌توان این تکنیک را جزو رویکرد‌ «یادگیری نظارت شده» (Supervised Learning) در یادگیری ماشین محسوب کرد.

تکنیک های داده کاوی طبقه بندی

در یادگیری ماشین، الگوریتم‌های مختلفی برای طبقه‌بندی داده‌ها وجود دارند که بر پایه داده‌های آموزشی برچسب‌دار عمل می‌کنند. در ادامه، به شرح مختصری از برخی الگوریتم‌های طبقه‌بندی رایج و نحوه عملکرد آن‌ها می‌پردازیم:

• «درخت تصمیم‌» (Decision Tree): این الگوریتم ساختاری شبیه به درخت دارد و از شاخه‌ها و گره‌های مختلفی تشکیل شده است. هر گره در درخت تصمیم نشان‌ دهنده تصمیمی بر اساس یک ویژگی خاص از داده‌ها است. به عنوان مثال، فرض کنید بانک می‌خواهد مشتریانی را پیدا کند که واجد شرایط دریافت وام بانکی هستند. برای این مسئله می‌توان از درخت تصمیم استفاده کرد که یکی از گره‌ها این ویژگی را مشخص می‌کند آیا مشتری از درآمد حداقل برای بازپرداخت اقساط وام برخوردار است؟ هر شاخه از درخت بر اساس پاسخ سوال، به گره دیگری منتهی می‌شود. با دنبال کردن شاخه‌ها بر اساس مقادیر ویژگی‌ها، الگوریتم به یک گره انتهایی می‌رسد که نشان‌ دهنده کلاس پیش‌بینی‌ شده (مثلاً، وام پرخطر) است.
• الگوریتم «K نزدیک‌ترین همسایگی» (K Nearest Neighbors | KNN): این الگوریتم k تا از نزدیک‌ترین نقاط داده (همسایگان) به نقطه داده جدید را شناسایی می‌کند و کلاس اکثریت همسایگان را به عنوان کلاس داده جدید در نظر می‌گیرد. از این الگوریتم می‌توان برای توصیه محصولات به یک مشتری بر اساس سابقه خرید او یا علاقه‌مندی‌ها و سابقه جستجوهایش استفاده کرد.
• الگوریتم «ماشین‌ بردار پشتیبان» (Support Vector Machine | SVM): این الگوریتم به دنبال پیدا کردن یک ابرصفحه در فضای چندبعدی است که بتواند نقاط داده را با بیشترین حاشیه ممکن جدا کند. سپس نقاط داده جدید بر اساس این که در کدام سمت ابرصفحه قرار می‌گیرند، طبقه‌بندی می‌شوند. از این مدل ماشین لرنینگ می‌توان برای طبقه‌بندی تصاویر بر اساس ویژگی‌های آن‌ها استفاده کرد.
• الگوریتم «بیز ساده» (Naive Bayes): این الگوریتم فرض می‌کند که ویژگی‌های (خصوصیات) یک نقطه داده با توجه به برچسب کلاس مستقل از یکدیگر هستند و احتمال هر کلاس را بر اساس مقادیر ویژگی‌های فردی محاسبه و کلاسی را با بالاترین احتمال پیش‌بینی می‌کند. از این روش می‌توان برای طبقه‌بندی مقالات خبری به عنوان ورزشی، سیاسی یا سرگرمی بر اساس وجود کلمات کلیدی خاص استفاده کرد.

کاربرد روش های دسته بندی در داده کاوی

روش دسته بندی در حل بسیاری از مسائل حوزه هوش مصنوعی به کار می‌رود که در ادامه به برخی از کاربردهای این روش اشاره شده است:

• فیلتر کردن هرزنامه: روزانه افراد ایمیل‌های مختلفی را دریافت می‌کنند که ممکن است در بین آن‌ها ایمیل‌های هرزنامه وجود داشته باشند. الگوریتم‌های دسته‌ بندی می‌توانند ایمیل‌های ورودی را بر اساس ویژگی‌هایی مانند آدرس فرستنده، کلمات کلیدی و محتوا تجزیه و تحلیل کنند. اگر الگوریتم ویژگی‌هایی را شناسایی کند که معمولاً در هرزنامه‌ها وجود دارند (مانند آدرس‌های فرستنده غیرمعمول، محتواهای تبلیغاتی یا مشکوک)، ایمیل را به عنوان هرزنامه دسته‌ بندی می‌کند و آن را به پوشه هرزنامه‌ها می‌فرستد.
• دسته‌ بندی مشتریان در بازاریابی: کسب‌ و کارها می‌توانند از روش‌های دسته‌ بندی برای گروه‌بندی مشتریان بر اساس سابقه خرید، اطلاعات جمعیتی و رفتار آنلاین آن‌ها استفاده کنند. دسته بندی مشتریان این بستر را فراهم می‌کند تا افراد فعال در حوزه کسب و کار کمپین‌های بازاریابی هدفمند ایجاد کنند که این امر به سوددهی بیشتر منجر می‌شود. به عنوان مثال، یک الگوریتم ممکن است مشتریانی را دسته بندی کند که به طور مرتب مواد غذایی ارگانیک خریداری می‌کنند. با شناسایی این مشتریان، شرکت می‌تواند تبلیغات هدفمند برای محصولات ارگانیک جدید برای آن‌ها ارسال کند.
• تشخیص تقلب در امور مالی: بانک‌ها تکنیک های داده کاوی دسته‌ بندی را برای شناسایی تراکنش‌های بالقوه تقلبی به کار می‌برند. الگوریتم‌های دسته بندی تراکنش‌ها را بر اساس عواملی مانند زمان، مکان و مبلغ خرید تجزیه و تحلیل می‌کنند. اگر تراکنشی دارای ویژگی‌هایی باشد که به طور قابل توجهی از الگوی معمول خرج کردن یک مشتری منحرف شود (به عنوان مثال، خرید بزرگ از کشوری دیگر)، ممکن است برای بررسی بیشتر علامت‌گذاری شود. این امر سبب می‌شود از رخداد کلاه‌برداری‌های مالی پیشگیری شود.
• افزایش میزان دقت در تشخیص پزشکی: در زمینه پزشکی، الگوریتم‌های دسته‌ بندی می‌توانند بر روی داده‌های بیمار (علائم و سابقه پزشکی) آموزش ببینند تا بیماری‌های بالقوه را پیش‌بینی کنند. این امر می‌تواند به پزشکان کمک کند تا بیماری‌های پرخطر را شناسایی کرده و آزمایش‌ها یا درمان‌های بیشتر را توصیه کنند. توجه به این نکته مهم است که استفاده از ابزارهای دسته بندی در حوزه پزشکی به منظور کمک به متخصصان است و از نتایج آن‌ها نمی‌توان به عنوان تشخیص قطعی بیماری استفاده کرد. به عبارت دیگر، پزشکان همیشه باید از تخصص خود برای تصمیم‌گیری نهایی درباره درمان بیماران استفاده کنند.
• تشخیص تصویر در رسانه‌های اجتماعی: پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی از تکنیک های داده کاوی دسته‌ بندی برای شناسایی خودکار اشیا و صحنه‌ها در تصاویر آپلود شده استفاده می‌کنند. به عنوان مثال، هنگامی که یک دوست را در یک عکس تگ می‌کنید، الگوریتم‌های دسته بندی چهره‌های موجود در عکس را تجزیه و تحلیل می‌کنند و بر اساس عکس‌هایی دوستان شما، مطابقت‌های بالقوه را پیشنهاد می‌دهند.

۲. خوشه بندی در داده کاوی

خوشه بندی به عنوان یکی از تکنیک های داده کاوی محسوب می‌شود که هدف آن گروه‌بندی داده‌ها بر اساس شباهتشان به یکدیگر است. بر خلاف روش طبقه‌ بندی که از قبل نوع و تعداد دسته‌های داده‌ها توسط برنامه نویس مشخص می‌شوند، در خوشه‌ بندی داده‌ها به طور خودکار و با توجه به ویژگی‌های مشترکشان در یک خوشه مجزا قرار می‌گیرند. این تکنیک به کشف دانش، شناسایی ناهنجاری‌ها (اتفاقات غیرمعمول) و درک ساختار داخلی داده‌ها کمک می‌کند.

می‌توان از مثال ساده‌ای برای درک بهتر تکنیک خوشه بندی استفاده کرد. فرض کنید کیسه‌ای بزرگ از آب‌نبات‌های رنگی دارید و می‌خواهید آن‌ها را مرتب کنید اما هیچ جعبه‌ای با برچسب «آب‌نبات‌های شکلاتی»، «آب‌نبات‌های میوه‌ای» یا «آب‌نبات‌های ترش یا شیرین» ندارید. اینجاست که روش‌های خوشه‌ بندی به کمک شما می‌آیند! خوشه‌ بندی به جای استفاده از دسته‌های از پیش تعریف شده، به شما کمک می‌کند تا ویژگی‌های مشترک داده‌ها را شناسایی کنید. به عنوان مثال، خوشه بندی آب‌نبات‌ها می‌توانند به شیوه‌های مختلف انجام شوند:

• خوشه بندی آب‌نبات‌ها بر اساس رنگ: الگوریتم‌های خوشه‌بندی ممکن است کار خود را با بررسی رنگ‌ها شروع کنند و همه آب‌نبات‌های قرمز را در یک خوشه و آب‌نبات‌های زرد و سبز را در دو خوشه دیگر قرار دهند.
• خوشه بندی آب‌نبات‌ها بر اساس اشکال: ممکن است الگوریتم‌های خوشه بندی آب‌نبات‌ها را بر اساس ویژگی‌های ظاهری‌شان گروه‌بندی کنند. به عنوان مثال، آب‌نبات‌های قلبی در یک گروه و آب‌نبات‌های گرد در خوشه مجزا تقسیم‌بندی می‌شوند.

معمولاً تحلیلگران داده نتایج تحلیل داده توسط الگوریتم‌های خوشه بندی را با استفاده از نمودارها به نمایش در می‌آورند تا به کاربران در تجسم توزیع داده‌ها و شناسایی روندها در مجموعه داده‌هایشان کمک کنند.

تکنیک های داده کاوی خوشه بندی

الگوریتم‌های خوشه‌بندی مختلفی وجود دارند که با روش‌های متفاوت، داده‌ها را در گروه‌های مختلف دسته‌بندی می‌کنند. در ادامه، به برخی از پرکاربردترین الگوریتم‌های خوشه‌بندی اشاره شده است:

• الگوریتم خوشه‌بندی «K میانگین» (K-Means): این الگوریتم، نقاط داده را به تعداد از پیش تعریف‌شده‌ای از خوشه‌ها (K) خوشه‌بندی می‌کند. این روش، به طور متناوب، نقاط داده را به نزدیک‌ترین «مرکز خوشه» (Centroids) اختصاص می‌دهد و مرکز خوشه را بر اساس نقاط اختصاص داده شده دوباره محاسبه می‌کند. این فرآیند تا زمانی ادامه می‌یابد که مراکز خوشه تثبیت شوند. از این روش می‌توان برای دسته‌بندی مشتریان بر اساس اطلاعات جمعیتی و رفتار خرید آن‌ها (مانند متخصصان جوان با درآمد بالا، خانواده‌های با بودجه محدود) استفاده کرد.
• الگوریتم «خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی» (Hierarchical Clustering): در این روش، با استفاده از نقاط داده منفرد، سلسله‌مراتبی از خوشه‌ها ایجاد می‌شود و به طور فزاینده این خوشه‌ها، بر اساس شباهتشان به خوشه‌های دیگر، با یکدیگر ادغام می‌شوند تا خوشه‌های بزرگتری را بسازند. از این روش می‌توان برای دسته‌بندی مقالات خبری به گروه‌های سلسله‌مراتبی از موضوعات فرعی و موضوعات خاص استفاده کرد.
• الگوریتم خوشه‌بندی فضایی مبتنی بر تراکم برنامه‌های کاربردی با نویز (DBSCAN): این الگوریتم خوشه‌هایی را شناسایی می‌کند که تراکم بالایی دارند و با نواحی کم تراکم (نویز) جدا شده‌اند. در هنگام استفاده از این الگوریتم نیازی به پیش‌ تعریف تعداد خوشه‌ها نیست و این روش می‌تواند به طور موثر با مقادیر داده پرت (Outliers) مقابله کند. یکی از کاربردهای مهم این الگوریتم، شناسایی خوشه‌های کهکشان‌ها در داده‌های نجومی است. این روش خوشه‌های مناطق متراکم ستارگان را مشخص می‌کند که توسط فضای خالی احاطه شده‌اند.

کاربردهای تکنیک خوشه بندی در داده کاوی

از آنجایی که تکنیک‌های خوشه بندی نیاز به آماده‌سازی داده‌های برچسب‌دار ندارند و جزو رویکرد «یادگیری نظارت نشده» (Unsupervised Learning) محسوب می‌شوند، از آن‌ها می‌توان در مسائلی استفاده کرد که داده‌های حجیمی در اختیار داریم و بودجه زمانی و مالی کافی برای تعیین برچسب داده‌ها وجود ندارد. در ادامه، به موضوعاتی اشاره می‌کنیم که از روش‌های خوشه بندی برای حل مسائل آن‌ها استفاده می‌شود.

• بخش‌بندی بازار و بازاریابی هدفمند: فرض کنید یک فروشگاه لباس وجود دارد. این فروشگاه می‌تواند از تکنیک های داده کاوی خوشه‌ بندی برای تجزیه و تحلیل سابقه خرید مشتریان خود استفاده کند. این کار ممکن است خوشه‌هایی مانند «علاقه‌مندان به لباس‌های ورزشی»، «متخصصان خوش‌پوش» یا «خریداران مقتصد» را آشکار کند. با استفاده از این بینش، فروشگاه می‌تواند کمپین‌های بازاریابی هدفمندی را مانند ارائه تخفیف بر روی لباس‌های ورزشی بر اساس خوشه «علاقه‌مندان به لباس‌های ورزشی» راه‌اندازی کند تا میزان فروش محصولات فروشگاه افزایش یابد.
• طراحی چت‌بات برای ارائه خدمات مشتری: بسیاری از شرکت‌ها از چت‌بات‌های هوش مصنوعی برای ارائه خدمات به مشتری استفاده می‌کنند. تکنیک های داده کاوی خوشه‌ بندی می‌توانند در این زمینه بسیار مفید باشند و بر اساس پرس و جوهای قبلی مشتریان، نیازها و علاقه‌مندی‌های رایج و سوالات متداول را شناسایی کنند. همچنین، این چت‌بات‌ها می‌توانند با پاسخ‌های از پیش تعریف شده برای این خوشه‌ها برنامه‌ریزی شوند و تعاملات خدمات مشتری را سریع‌تر و روان‌تر کنند.
• تشخیص و سازماندهی تصاویر: پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی مانند فیس‌بوک از تکنیک های داده کاوی خوشه‌ بندی برای سازماندهی و دسته‌بندی عکس‌های شما استفاده می‌کنند. این الگوریتم‌ها ممکن است تصاویر را بر اساس اشیا یا صحنه‌ها خوشه‌بندی کنند. به عنوان مثال، همه عکس‌های تعطیلات ساحلی شما ممکن است در یک خوشه با هم گروه‌بندی شوند و روال پیدا کردن آن‌ها در آینده را آسان‌تر کنند.
• تشخیص ناهنجاری در پیشگیری از تقلب: بانک‌ها نیز می‌توانند از تکنیک های داده کاوی خوشه‌ بندی برای شناسایی تراکنش‌های تقلبی استفاده کنند. آن‌ها تراکنش‌های گذشته افراد را می‌توانند بر اساس عواملی مانند مبلغ، مکان و زمان تجزیه و تحلیل کنند و تراکنش‌هایی را تشخیص دهند که به طور قابل توجهی از الگوی معمول خرج کردن یک مشتری خاص منحرف می‌شوند.
• پیشنهاد فیلم و انتخاب محتوا: پلتفرم‌های پخش آنلاین مانند نتفلیکس از روش‌های خوشه‌‌ بندی برای پیشنهاد فیلم‌هایی به مخاطبان استفاده می‌کنند که از تماشای آن‌ها لذت می‌برند. الگوریتم‌های این روش داده کاوی فیلم‌ها را بر اساس ژانر، کارگردان یا بازیگران خوشه‌ بندی می‌کنند و با تجزیه و تحلیل سلایق مخاطبان، فیلم‌های مورد علاقه‌شان را به آن‌ها پیشنهاد می‌دهند.

یادگیری تکنیک های داده کاوی مقدماتی با فرادرس

افرادی که به داده کاوی علاقه دارند، می‌توانند برای یادگیری مفاهیم تخصصی این حوزه از پلتفرم فرادرس استفاده کنند. در این پلتفرم، فیلم‌های آموزشی مختلفی برای افراد با سطوح مهارتی متفاوت وجود دارد. بنابراین، افراد تازه‌کار و حرفه‌ای می‌توانند از آموزش‌های تخصصی فرادرس بهره‌مند شوند. در ادامه، برخی از فیلم‌های آموزشی داده کاوی فرادرس را ملاحظه می‌کنید:

۳. ردیابی الگوها در داده کاوی

ردیابی الگو یکی از تکنیک های داده کاوی است که تحلیلگر داده با استفاده از آن، الگوهای رایج در داده‌ها و روابط معنادار میان آن‌ها را شناسایی می‌کند تا استنتاج‌هایی مبتنی بر آن‌ها به دست آورد. این استنتاج‌ها می‌توانند بر سود نهایی شرکت تأثیر مثبت بگذارند.

فرض کنید صاحب یک وب‌سایت تجارت الکترونیک می‌خواهد بداند که چه عواملی بر میزان رضایت مشتری تأثیر می‌گذارد. تحلیلگر داده، داده‌هایی در مورد خریدهای مشتری، اطلاعات محصول و تعاملات با خدمات مشتری را جمع‌آوری می‌کند و با استفاده از روش ردیابی الگو، ممکن است الگوهای زیر را کشف کند:

• مشتریانی که محصولاتی با قیمت بالاتر خریداری می‌کنند، به طور کلی رضایت بیشتری دارند.
• مشتریانی که کالای خود را با تأخیر دریافت می‌کنند، نظرات منفی بیشتری در سایت می‌نویسند.
• مشتریانی که با خدمات مشتری تعامل مثبتی داشته‌اند، احتمال خرید مجددشان بیشتر است.

این الگوها به صاحبان وب‌سایت تجارت الکترونیک کمک می‌کنند تا بر بهبود رضایت مشتری تمرکز کنند. آن‌ها می‌توانند با ارائه حمل و نقل سریع‌تر، ارائه کارآمدتر خدمات مشتری و عرضه محصولات با کیفیت بالا، تجربه کلی مشتری را ارتقا دهند. بدین ترتیب، با استفاده از این الگوهای استخراج شده، سازمان‌ها می‌توانند تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند، پیش‌بینی‌های بهتری انجام دهند و در نهایت به اهداف تجاری خود دست یابند.

الگوریتم های ردیابی الگو

همان‌طور که گفته شد، روش‌های ردیابی الگو در داده کاوی شامل شناسایی روندها، روابط و تغییرات مکرر در مجموعه داده‌ها در طول زمان هستند. این ویژگی به ما امکان می‌دهد تا بینش‌های ارزشمندی در مورد نحوه تکامل داده‌ها به دست آوریم و در مورد رفتار آینده پیش‌بینی‌هایی داشته باشیم. در اینجا به برخی از الگوریتم‌های رایج مورد استفاده برای ردیابی الگو در داده کاوی می‌پردازیم:

• الگوریتم‌های «تشخیص الگوی ترتیبی» (Sequential Pattern Mining): این نوع الگوریتم‌ها بر روی کشف دنباله‌های مکرر رویدادها یا آیتم‌هایی تمرکز دارند که به ترتیب خاصی در یک سری زمانی رخ می‌دهند. الگوریتم‌های GSP ،PrefixSpan و SPADE را می‌توان به عنوان روش‌های تشخیص الگوی ترتیبی نام برد.
• تکنیک های داده کاوی برای تحلیل سری زمانی: این روش‌ها شامل تجزیه و تحلیل نقاط داده‌ای است که در فواصل زمانی منظم (مانند ساعتی، روزانه، ماهانه) برای درک روندها، فصل‌ها و ناهنجاری‌های بالقوه جمع‌آوری شده‌اند. الگوریتم‌هایی نظیر Moving Average ،ARIMA و Exponential Smoothing از رایج‌ترین روش‌های تحلیل سری زمانی هستند.
• «مدل مارکوف پنهان» (Hidden Markov Model | HMM): این مدل‌ سیستمی با حالت‌های پنهان را نشان می‌دهد که فقط می‌توان آن را از طریق دنباله‌ای از خروجی‌ها به طور جزئی مشاهده کرد. از این مدل برای ردیابی تغییرات در وضعیت زیربنایی یک سیستم بر اساس داده‌های مشاهده شده استفاده می‌شود.

کاربردهای تکنیک ردیابی الگو در داده کاوی

همان‌طور که گفته شد، ردیابی الگو، یکی از ارکان اصلی داده کاوی است که به کشف الگوها و روابط پنهان در داده‌ها می‌پردازد. این الگوها می‌توانند بینش‌های ارزشمندی برای کسب‌ و کارها فراهم کنند و به آن‌ها در تصمیم‌گیری‌های آگاهانه‌تر، پیش‌بینی رفتارهای آینده و در نهایت، بهبود عملکردشان کمک نمایند. در ادامه، به چند نمونه از کاربردهای ردیابی الگو در داده کاوی می‌پردازیم:

• کاربرد روش‌های ردیابی الگوها در بازاریابی و فروش: یک فروشگاه آنلاین لوازم ورزشی، داده‌های خرید مشتریان خود را تجزیه و تحلیل می‌کند. آن‌ها با ردیابی الگو متوجه می‌شوند که خریداران کفش‌های دویدن، اغلب جوراب‌های ورزشی و بطری‌های آب نیز خریداری می‌کنند. بر اساس این الگو، فروشگاه می‌تواند محصولات مرتبط را در کنار هم در وب‌سایت خود تبلیغ کند و به احتمال زیاد، فروش بیشتری را رقم بزند.
• استفاده از تکنیک های داده کاوی ردیابی الگو در مدیریت ارتباط با مشتری (CRM): یک شرکت مخابراتی متوجه می‌شود مشتریانی که تماس‌های مکرر با بخش خدمات مشتری دارند، اغلب دارای صورت‌حساب‌های معوقه هستند. با ردیابی این الگو، شرکت می‌تواند رویکردی پیشگیرانه در پیش بگیرد و با مشتریانی که تماس‌های مکرر دارند، ارتباط برقرار کند تا از بروز مشکلات پرداختی جلوگیری نماید.
• کاربرد روش ردیابی الگو در پیش‌بینی تقاضا: شرکت‌های خرده‌فروشی می‌توانند داده‌های فروش گذشته خود را تجزیه و تحلیل کنند و با ردیابی الگوهای فصلی و تعطیلات، با دقت بیشتری موجودی انبار خود را مدیریت کنند و از کمبود کالا جلوگیری نمایند.
• به کارگیری روش‌های ردیابی الگو در تشخیص کلاه‌برداری: بانک‌ها تراکنش‌های مالی مشتریان خود را بررسی می‌کنند و با استفاده از تکنیک های داده کاوی، الگوهای غیرمعمول (مانند خریدهای بزرگ از مکان‌های ناآشنا) و تراکنش‌های بالقوه کلاهبرداری را شناسایی و از سوء استفاده‌های مالی جلوگیری کنند.

۴. تکنیک های داده کاوی رگرسیون چیست؟

رگرسیون را می‌توان از دیگر تکنیک های داده کاوی به شمار آورد که به کشف ارتباط بین ویژگی‌ها (صفات) در یک مجموعه داده‌ خاص می‌پردازد. برای مثال، تحلیلگران داده می‌توانند از روش‌های مختلف رگرسیون برای پیش‌بینی قیمت یک محصول بر اساس عوامل دیگر مانند تقاضا و تورم استفاده کنند. به بیان دیگر، این تکنیک داده کاوی به دانشمندان داده کمک می‌کند تا اقدامات مختلفی را بر اساس داده‌ها انجام دهند که در ادامه به آن‌ها اشاره شده است:

• با استفاده از رگرسیون می‌توان ارتباطات جزئی بین متغیرها و الگوهای پنهان موجود در داده‌هایی را کشف کرد که ممکن است به راحتی قابل تشخیص نباشند.
• با کمک روش‌های رگرسیون می‌توان نتایج آینده را پیش‌بینی کرد و بر اساس آن‌ها تصمیمات آگاهانه‌ای گرفت.
• تکنیک‌های رگرسیون شما را از حدس و گمان فراتر می‌برند و شواهد مبتنی بر داده را برای نتیجه‌گیری‌های شما فراهم می‌کنند.

به دلیل مزیت‌ها و قابلیت‌هایی که روش‌های رگرسیون در حل مسائل دارند، کاربردهای وسیع آن‌ها را در زمینه‌های مختلف داده کاوی ملاحظه می‌کنیم که در ادامه به آن‌ها اشاره خواهیم کرد.

انواع الگوریتم های رگرسیون

برای حل مسائل رگرسیون می‌توان از الگوریتم‌های مختلفی استفاده کرد. در ادامه این بخش، به معرفی برخی از الگوریتم‌های این حوزه می‌پردازیم.

• الگوریتم «رگرسیون خطی» (Linear Regression): این روش به عنوان بنیادی‌ترین الگوریتم رگرسیون محسوب می‌شود. در این روش فرض بر این است که بین متغیرهای مستقل و متغیر وابسته یک رابطه خطی وجود دارد و برای مدل‌سازی این رابطه، یک خط مستقیم از میان نقاط داده عبور داده می‌شود. از این روش می‌توان برای پیش‌بینی قیمت مسکن بر اساس عواملی مانند متراژ، موقعیت و تعداد اتاق خواب استفاده کرد. هدف الگوریتم پیدا کردن معادله خطی مناسبی است که به بهترین وجه نشان می‌دهد چگونه این عوامل بر قیمت مسکن تأثیر می‌گذارند.
  

  

• الگوریتم «رگرسیون چندجمله‌ای» (Polynomial Regression): از این الگوریتم برای درک روابط غیرخطی بین متغیرهای مستقل و وابسته استفاده می‌شود. پیش‌بینی رشد یک محصول کشاورزی بر اساس عواملی مانند بارندگی و دما را می‌توان به عنوان مثالی در نظر گرفت که با روش رگرسیون چندجمله‌ای پیاده‌سازی می‌شود. این الگوریتم می‌تواند مشخص کند که بارندگی شدید به طور منفی بر عملکرد محصول تأثیرگذار است.
• الگوریتم «رگرسیون بردار پشتیبان» (Support Vector Regression | SVR): این الگوریتم یک ابرصفحه (خط یا صفحه در ابعاد بالاتر) به منظور جدا کردن نقاط داده ایجاد می‌کند و در عین حال حاشیه بین ابرصفحه و نزدیک‌ترین نقاط داده را به حداکثر می‌رساند. از این الگوریتم می‌توان برای پیش‌بینی قیمت سهام بر اساس شاخص‌های مختلف بازار استفاده کرد تا روابط پیچیده بین عواملی را مشخص کند که بر قیمت سهام تأثیر می‌گذارند.
• الگوریتم رگرسیون درخت تصمیم: این الگوریتم ساختاری شبیه درخت ایجاد می‌کند که در آن هر گره نشان‌ دهنده تصمیمی بر اساس یک ویژگی خاص از داده‌ها است. به عنوان مثال، یکی از گره‌های درخت می‌تواند بررسی کند آیا سن فرد بالاتر از ۳۰ سال است؟ با دنبال کردن شاخه‌ها بر اساس مقادیر ویژگی‌ها، الگوریتم مقدار متغیر وابسته را پیش‌بینی می‌کند.
• الگوریتم «رگرسیون جنگل تصادفی» (Random Forest Regression): این روش چندین درخت تصمیم را برای بهبود دقت پیش‌بینی ترکیب می‌کند. هر درخت بر روی یک زیرمجموعه تصادفی از داده‌ها آموزش می‌بیند و سپس نتایج آن‌ها برای ایجاد پیش‌بینی نهایی با هم ترکیب می‌شوند.

کاربردهای رگرسیون در داده کاوی

رگرسیون یکی از پرکاربردترین الگوریتم های یادگیری ماشین است که با بررسی روابط بین متغیرها اطلاعات خوبی را در اختیار کاربران قرار می‌دهد. در ادامه این بخش به چند نمونه از کاربردهای رگرسیون در داده کاوی می‌پردازیم:

• کاربرد رگرسیون در حوزه پزشکی و سلامت: از روش‌های رگرسیون می‌توان در مسائل مختلف حوزه پزشکی بهره برد و با استفاده از شرح حال بیماران، خطر ابتلا به بیماری‌های مختلف را برای آن‌ها پیش‌بینی کرد. به علاوه، مدل‌های رگرسیون با تجزیه و تحلیل نتایج آزمایشات بیماران می‌توانند نوع بیماری‌ را تشخیص دهند و میزان اثربخشی انواع درمان برای بیمار را ارزیابی کنند. از دیگر کاربردهای رگرسیون در حوزه سلامت، پیش‌بینی طول عمر افراد است. روش‌های رگرسیون بر اساس عوامل مختلف مانند وضعیت سلامتی، سطح تحصیلات، وضعیت اقتصادی و سبک زندگی می‌توانند طول عمر افراد را تخمین بزنند که از نتایج آن می‌توان در راستای افزایش سلامتی افراد جامعه استفاده کرد.
• استفاده از روش‌های رگرسیون در حوزه علوم اجتماعی و روانشناسی: امروزه، از روش‌های رگرسیون برای مطالعه رفتار انسان در زمینه‌های مختلف مانند تصمیم‌گیری، ارتکاب جرم و جنایت و روابط اجتماعی استفاده می‌شود که از نتایج حاصل شده می‌توان برای پیشرفت افراد و کاهش میزان جرم در جامعه استفاده کرد. به علاوه، مدل‌های رگرسیون کاربرد بسیار خوبی در پیش‌بینی عملکرد تحصیلی دانش‌آموزان بر اساس عوامل مختلف مانند پیشینه تحصیلی، وضعیت اقتصادی و اجتماعی، و حمایت خانواده دارند و می‌توان بر اساس اطلاعات به دست آمده از این تکنیک‌ها، بستر خوبی را برای تحصیل دانش‌آموزان و پیشرفتشان فراهم کرد.
• کاربر تکنیک های داده کاوی رگرسیون در حوزه مهندسی: روش‌های رگرسیون را می‌توان برای طراحی و بهینه‌سازی سیستم‌های مختلف در مهندسی مانند سیستم‌های مکانیکی، الکتریکی و شیمیایی استفاده کرد. همچنین، از این تکنیک‌ها می‌توان برای مدل‌سازی پدیده‌های طبیعی مانند تغییرات آب و هوایی، زلزله و سیل بهره گرفت تا بر اساس نتایج آن‌ها، اقداماتی در راستای پیشگیری از خسارات و صدمات انجام شود.
• به کارگیری روش‌های رگرسیون در حوزه اقتصاد و امور مالی:از رگرسیون می‌توان برای پیش‌بینی قیمت سهام و سایر اوراق بهادار بر اساس عوامل مختلف مانند عملکرد شرکت، شرایط اقتصادی و نرخ بهره استفاده کرد. به علاوه، روش‌های رگرسیون برای مدل‌سازی ریسک در سرمایه‌گذاری و سایر فعالیت‌های مالی کاربرد خوبی دارند و می‌توانند اطلاعات مهمی را در اختیار مدیران قرار دهند. همچنین، تجزیه و تحلیل داده‌های اقتصادی نظیر نرخ تورم، نرخ بیکاری و رشد اقتصادی را می‌توان با این تکنیک‌ها انجام داد و از نتایج حاصل شده برای برنامه‌ریزی اقدامات استفاده کرد.
• کاربرد رگرسیون در حوزه محیط زیست: یکی دیگر از مهم‌ترین کاربردهای رگرسیون را می‌توان در مدل‌سازی تغییرات آب و هوایی و پیش‌بینی اثرات آن بر محیط زیست ملاحظه کرد. به علاوه، با استفاده از تکنیک‌های رگرسیون می‌توان منابع طبیعی مانند آب، جنگل و حیات وحش را بهتر مدیریت کرد و تصمیماتی آگاهانه در راستای حفظ آن‌ها اتخاذ کرد.

۵. هدف از تکنیک های داده کاوی برای تشخیص ناهنجاری چیست؟

از تکنیک های داده کاوی به منظور استخراج اطلاعات مهم از داده‌های خام استفاده می‌شود تا به کمک آن‌ها به درک روشنی از داده‌ها و مسئله برسیم. اما در برخی مسائل، نیاز داریم که داده‌های غیرعادی را از مجموعه داده‌ها تشخیص دهیم و با بررسی آن‌ها تصمیماتی را برای عملکرد بهتر بگیریم. در چنین شرایطی، تکنیک‌های تشخیص ناهنجاری و تشخیص داده‌های پرت می‌توانند به عنوان راه‌حلی مناسب محسوب شوند.

دانشمندان داده از روش‌های تشخیص ناهنجاری در مرحله پیش پردازش داده استفاده می‌کنند. به عبارتی، برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های هوش مصنوعی نیاز است که داده‌های آموزشی مناسبی را برای آن‌ها فراهم کنیم. مراحل آماده‌سازی داده می‌تواند شامل چندین گام باشد که یکی از آن‌ها تشخیص داده‌های پرت است زیرا این داده‌ها بر عملکرد مدل تاثیر خواهند گذاشت و باید در مورد آن‌ها تصمیم‌گیری شود. اگر قصد دارید با روش‌های پیش پردازش داده به طور کامل آشنا شوید، می‌توانید از فیلم آموزشی فرادرس استفاده کنید که در ادامه لینک آن را ملاحظه می‌کنید:

بیایید نگاهی به یک مثال ساده برای درک کاربرد تشخیص ناهنجاری در داده کاوی بیندازیم. فرض کنید فروش هفتگی شما همیشه بین ۷ هزار تا ۱۰ هزار دلار بوده است. اما در یک هفته خاص، بدون هیچ عامل فصلی مشخصی، درآمد فروش شما به بیش از ۴۰ هزار دلار می‌رسد. شما می‌خواهید دلیل این افزایش ناگهانی فروش را درک کنید تا بتوانید روال فروش خود را با شناخت بهتری از رفتار مشتری ارتقا دهید. در این شرایط، تکنیک‌های تشخیص ناهنجاری می‌توانند به شما کمک به‌سزایی کنند.

تکنیک های داده کاوی برای تشخیص ناهنجاری

به منظور تشخیص ناهنجاری‌ها و داده‌های پرت مسئله می‌توان از الگوریتم‌های مختلفی استفاده کرد که در ادامه به برخی از رایج‌ترین آن‌ها اشاره شده است:

• الگوریتم «جنگل انزوا» (Isolation Forest): این الگوریتم از رویکرد یادگیری نظارت نشده تبعیت می‌کند و با استفاده از درختان تصمیم تصادفی به تشخیص ناهنجاری‌ها می‌پردازد. هر درخت تصمیم با ویژگی‌های (صفات) مختلف داده‌ها ساخته می‌شوند و تا سطحی ادامه می‌یابند که نقطه داده (ناهنجاری) از سایر داده‌ها جدا شود. ناهنجاری‌ها به طور معمول با تقسیمات کمتری در مقایسه با نقاط داده معمولی جدا می‌شوند. از این روش می‌توان برای تشخیص تراکنش‌های تقلبی کارت اعتباری استفاده کرد.
• الگوریتم «فاکتور محلی پرت» (Local Outlier Factor | LOF): این الگوریتم چگالی محلی نقاط داده را بررسی می‌کند و نقاطی که چگالی‌شان به طور قابل توجهی کم است، به عنوان ناهنجاری در نظر گرفته می‌شوند.
• «ماشین بردار پشتیبان تک کلاسه» (One-Class SVM): این الگوریتم بر پایه رویکرد یادگیری نظارت شده، مرز موجود در پیرامون نقاط داده «عادی» را در یک مجموعه داده آموزشی یاد می‌گیرد. نقاط داده‌ای که خارج از این مرز قرار می‌گیرند، توسط این الگوریتم به عنوان ناهنجاری در نظر گرفته می‌شوند.
• مدل «رمزگذار خودکار» (Autoencoders): این مدل، یکی از الگوریتم‌های یادگیری عمیق است که هدف آن، بازسازی داده‌های اصلی از حالت فشرده شده آن‌ها است. بازسازی داده‌های ناهنجار نسبت به سایر داده‌های عادی، دارای خطای بیشتری هستند که همین امر به تشخیص ناهنجاری کمک می‌کند.

کاربردهای تشخیص ناهنجاری در داده کاوی

تشخیص ناهنجاری و داده‌های پرت گامی مهم در توسعه پروژه‌های داده کاوی تلقی می‌شوند و این روش‌ها کاربردهای گسترده‌ای در زمینه‌های مختلف دارند. در ادامه، به برخی از موارد استفاده از این روش‌ها در مسائل مختلف اشاره شده است:

• تشخیص کلاهبرداری‌های مالی: تصور کنید قصد دارید تراکنش‌های کارت‌های اعتباری معاملات را رصد کنید. بدین منظور، تراکنش‌های یک مشتری را در بازه زمانی مشخص بررسی می‌کنید و گزارشی که از تحلیل تراکنش‌های این مشتری حاصل می‌شود به این صورت است که در هفته به طور میانگین ۲۰۰ دلار صرف خرید مواد غذایی کرده است. در بین تراکنش‌ها، یک خرید ۵ هزار دلاری در یک جواهرفروشی در کشوری دیگر نیز ملاحظه می‌شود. این تراکنش را می‌توان به عنوان یک داده پرت در نظر گرفت که می‌تواند نشانه‌ای از کلاه‌برداری مالی باشد.
• تشخیص نفوذ به شبکه: ترافیک شبکه به‌طور معمول از یک الگوی قابل پیش‌بینی پیروی می‌کند. افزایش ناگهانی ترافیک غیرمعمول یا افزایش تلاش برای دسترسی به مناطق غیرمجاز شبکه می‌تواند یک ناهنجاری محسوب شود که نشان‌ دهنده یک حمله سایبری بالقوه است.
• پیش‌بینی خرابی تجهیزات: فرض کنید در یک کارخانه، حسگرهایی وجود دارند که عملکرد ماشین‌آلات را رصد می‌کنند. انحراف قابل‌توجه از مقادیر لرزش یا دمای معمولی یک ماشین می‌تواند نشانه اولیه یک نقص بالقوه باشد که با هشدار دادن، امکان تعمیر و نگهداری پیشگیرانه فراهم می‌شود.
• تشخیص پزشکی: از سیستم‌های تشخیص ناهنجاری می‌توان در تحلیل آزمایش بیماران و تشخیص و پیشگیری مشکلات پزشکی استفاده کرد. به عنوان مثال، فرض کنید می‌خواهید نتایج آزمایش خون یک بیمار را بررسی کنید که به‌ طور معمول در محدوده خاصی قرار می‌گیرد. یک داده پرت قابل‌ توجه در آزمایش خون، مانند تعداد گلبول‌های سفید بسیار بالا، می‌تواند نشان‌ دهنده عفونت یا سایر مشکلات پزشکی باشد. با تشخیص این داده پرت می‌توان راه‌های درمان جدیدی را برای پیشگیری از دیگر مشکلات پزشکی پیشنهاد کرد.
• تشخیص ناهنجاری در خرده فروشی: شرایطی را در نظر بگیرید که یک فروشگاه خرده فروشی داده‌های فروش خود را تجزیه و تحلیل می‌کند. افزایش غیرمنتظره فروش یک کالای خاص در یک روز مشخص می‌تواند به عنوان یک داده پرت محسوب شود. این داده پرت ممکن است نشان‌ دهنده موفقیت یک کمپین بازاریابی یا خطای قیمت‌گذاری باشد که نیاز به اصلاح دارد.

۶. تکنیک تشخیص الگوهای متوالی در داده کاوی چیست؟

تشخیص الگوهای متوالی به عنوان یکی از تکنیک های داده کاوی تلقی می‌شود که به دنبال یافتن ارتباطات مهم بین وقایع است. وابستگی بین وقایع زمانی قابل بحث است که بتوانیم توالی زمانی را با یک تکرار خاص مشخص کنیم. به بیان دیگر می‌توان گفت این روش داده کاوی بر کشف دنباله‌ای از رویدادهایی تمرکز دارد که به ترتیب خاصی رخ می‌دهند.

در این روش با بررسی داده‌های تراکنش در یک بازه زمانی مشخص، الگوها، رویدادها یا روندهای مشابهی در این داده‌ها شناسایی می‌شوند. برای مثال، داده‌های فروش گذشته می‌توانند اطلاعاتی در مورد محصولاتی ارائه دهند که مشتریان پس از خرید اولیه خود تهیه می‌کنند. به احتمال زیاد، مشتریانی که یک دوربین دیجیتال خریداری می‌کنند، ظرف مدت ۳۰ روز بعد یک چاپگر نیز خریداری خواهند کرد. با استفاده از چنین اطلاعاتی، دانشمندان داده می‌توانند به شرکت‌ها (به ویژه شرکت‌های خرده‌فروشی) در نحوه چیدمان قفسه‌ها و تبلیغات کمک کنند.

الگوریتم های الگوهای متوالی

الگوریتم‌های مختلفی برای شناسایی الگوهای ترتیبی در داده کاوی وجود دارند که هر کدام دارای نقاط قوت و ضعف هستند و برای انتخاب الگوریتم مناسب برای حل مسئله، باید به عواملی مانند مقدار داده و پیچیدگی آن، طول الگوی مورد نظر و نیاز به کارایی توجه داشت. در ادامه، به برخی از پرکاربردترین الگوریتم‌های تشخیص الگوهای متوالی اشاره شده است:

• الگوریتم  (GSP) Generalized Sequential Pattern: الگوریتم GSP از رویکرد الگوریتم «جستجوی اول سطح» (Breadth First Search | BFS) برای یافتن الگوهای متوالی در داده‌ها استفاده می‌کند. در این روش، دنباله‌های مکرر با طول ۱ (مانند آیتم‌هایی که اغلب به تنهایی ظاهر می‌شوند) پیدا می‌شوند. سپس، به طور متناوب دنباله‌های بلندتر را با ترکیب دنباله‌های کوتاه‌تر ایجاد می‌کند. این فرآیند تا زمانی ادامه می‌یابد که هیچ دنباله مکرر جدیدی پیدا نشود. فرض کنید قصد دارید رفتار مشتریان را در یک وب‌سایت تجزیه و تحلیل کنید و گزارشی بر این مبنا آماده کنید که مشتریان با مشاهده چه صفحاتی از سایت، تصمیم به خرید محصول می‌گیرند. الگوریتم GSP ممکن است دنباله‌های مکرری مانند «خانه -> صفحه محصول -> افزودن به سبد خرید» یا «جستجو برای کفش -> مقایسه محصول -> خرید» را شناسایی کند.
• الگوریتم (SPADE) Sequential Pattern Discovery using Equivalence classes: این الگوریتم بر روی یافتن نوعی از الگوهای ترتیبی تمرکز دارد که زیرمجموعه‌ای از هیچ الگوی مکرر دیگری نیستند. این امر به کاهش تناقض و تعداد الگوهای کشف شده کمک می‌کند و آن را برای مجموعه داده‌های بزرگ به روشی کارآمدتر از روش GSP تبدیل می‌کند. این الگوریتم از یک ساختار داده به نام «فهرست آیتم‌های مکرر» برای شناسایی کارآمد دنباله‌های تکراری استفاده می‌کند.
• الگوریتم (PrefixSpan) Prefix-projected Sequential Pattern Mining: این الگوریتم از رویکرد «جستجوی عمق اول» (Depth First Search | DFS) استفاده می‌کند و بر روی گسترش پیشوندهای مکرر (آغاز دنباله) برای یافتن دنباله‌های تکراری تمرکز دارد. به عنوان مثال، الگوریتم PrefixSpan ممکن است الگویی نظیر «جستجو برای کفش -> (هر مقایسه محصول یا مرور) -> خرید» را به طور کارآمد کشف و سناریوهای مختلفی را ثبت کند که منجر به خرید پس از جستجوی کفش می‌شود.

کاربردهای تشخیص الگوهای متوالی در داده کاوی

روش‌های تشخیص الگوهای متوالی در زمینه‌های مختلف و به خصوص هنگام تجزیه و تحلیل داده‌های تراکنشی کاربرد گسترده‌ای دارند. در ادامه، به چند نمونه از کاربردهای این تکنیک داده کاوی اشاره خواهیم کرد:

• صنعت خرده فروشی: از روش‌های تشخیص الگوهای متوالی می‌توان برای افزایش میزان فروش محصولات و رسیدن به سوددهی بیشتر استفاده کرد. به عنوان مثال، فرض کنید یک فروشگاه خرده فروشی دستگاه‌های دیجیتال داده‌های فروش گذشته خود را تجزیه و تحلیل و یک الگوی ترتیبی را کشف می‌کند. بر اساس نتایج حاصل شده مشخص می‌شود مشتریانی که دوربین دیجیتال خریداری می‌کنند، اغلب در طی ۳۰ روز آینده کارت حافظه و چاپگر نیز می‌خرند. این فروشگاه می‌تواند از چنین اطلاعاتی برای قرار دادن کارت‌های حافظه و چاپگر در نزدیکی دوربین‌ها استفاده کند. همچنین، می‌توان تبلیغات هدفمندی را به منظور جذب مشتری بیشتر راه‌اندازی کرد و تخفیفاتی را برای خرید همزمان سه دستگاه ارائه داد.
• شخصی‌سازی تجارت الکترونیک: تجارت الکترونیک یکی از حوزه‌هایی است که در آن می‌توان از روش‌های تشخیص الگوهای متوالی در راستای رسیدن به موفقیت استفاده کرد. تحلیلگر داده می‌تواند رفتارهای کاربران یک وب سایت را به منظور استخراج الگوی رفتاری آن‌ها تجزیه و تحلیل کند. با بررسی رفتار مشتریان یک وب سایت فروش کامپیوتر و لوازم جانبی آن، ممکن است به این نکته دست پیدا کنیم مشتریانی که اطلاعات لپ تاپ و سپس هدفون را در وب سایت جستجو می‌کنند، اگر پیشنهاد تخفیف برای فروش هر دو محصول را ببینند، به احتمال زیاد از آن استقبال خواهند کرد. بدین ترتیب، طراح وب سایت می‌تواند بر اساس این الگوی متوالی، توصیه‌های محصول را برای هر مشتری شخصی‌سازی کند. بنابراین، هنگامی که یک کاربر اطلاعات لپ تاپ‌ها را در وب سایت مرور می‌کند، وب سایت به طور خودکار پیشنهاد خرید هدفون را به او نمایش می‌دهد و شانس فروش محصول بیشتر می‌شود.
• مراقبت‌های بهداشتی: از تکنیک تشخیص الگوهای متوالی داده کاوی می‌توان برای بهینه‌سازی مراقبت از بیمار استفاده کرد به عنوان مثال، بیمارستان می‌تواند سوابق پزشکی بیمار را تجزیه و تحلیل کند و یک الگو را به این مضمون تشخیص دهد: بیمارانی که به یک بیماری تنفسی خاص مبتلا می‌شوند، اگر در بازه زمانی مشخصی درمان نشوند، احتمال بیشتری برای آن‌ها وجود دارد که به عفونت ثانویه نیز مبتلا شوند. از این نوع اطلاعات می‌توان برای توسعه پروتکل‌های مداخله زودهنگام استفاده کرد و بیمارانی را در اولویت قرار داد که در معرض خطر بیشتری هستند.
• امنیت شبکه: در حوزه امنیت شبکه به منظور شناسایی تلاش‌های نفوذ هکرها می‌توان از روش‌های تشخیص الگوهای متوالی داده کاوی بهره گرفت. به عنوان مثال، یک نرم‌افزار امنیتی می‌تواند الگوهای ترافیک شبکه را تجزیه و تحلیل کند و رویدادهای مشکوک نظیر تلاش‌های ناموفق برای ورود به سیستم یا افزایش ناگهانی انتقال داده را به عنوان فعالیت‌های مشکوک شناسایی کند. در چنین شرایطی نرم‌افزار می‌تواند به مدیر شبکه هشدار دهد و به منظور جلوگیری از رخداد نقض‌های امنیتی، فعالیت های مشکوک را به طور خودکار مسدود کند.
• خدمات مالی: پیش‌بینی روندهای بازار از دیگر کاربردهای روش‌های شناسایی الگوهای متوالی در داده کاوی است. یک موسسه مالی با تجزیه و تحلیل داده‌های قبلی بازار سهام و شناسایی الگوها می‌تواند پیش‌بینی کند که یک توالی خاص از حرکات قیمت در سهام خاص اغلب قبل از سقوط بازار رخ می‌دهد. از این اطلاعات می‌توان برای توسعه استراتژی‌های مدیریت ریسک و پتانسیل تعدیل تصمیمات سرمایه‌گذاری برای کاهش ضررهای احتمالی استفاده کرد.

۷. روش های پیش بینی در داده کاوی

روش پیش‌بینی را می‌توان به عنوان یکی از تکنیک های داده کاوی نام برد. هدف از این تکنیک کشف رابطه بین ویژگی‌های وابسته و مستقل و همچنین تشخیص روابط بین ویژگی‌های مستقل است. این تکنیک روندها یا الگوهای گذشته و تاریخی را با توالی صحیح بررسی می‌کند تا یک رویداد را در آینده پیش‌بینی کند. به بیان دیگر، با استفاده از تحلیل پیش‌بینی، یک دانشمند داده می‌تواند روندهای آینده را درک کند و با تهیه گزارشات بر اساس آن‌ها، به مدیران در انجام امور مهم کمک می‌کند در ادامه به آن‌ها اشاره شده است:

• گرفتن تصمیمات آگاهانه: با پیش‌بینی رویدادها و نتایج آینده، کسب‌ و کارها می‌توانند بر اساس سناریوهای پیش‌بینی‌ شده، تصمیمات استراتژیک اتخاذ کنند. به عنوان مثال، پیش‌بینی ریزش مشتری می‌تواند به شرکت‌ها در اجرای استراتژی‌های حفظ مشتری کمک کند.
• بهینه‌سازی تخصیص منابع: پیش‌بینی تقاضای آینده برای منابع، امکان تخصیص و برنامه‌ریزی کارآمد را فراهم می‌کند.
• تشخیص خطرات بالقوه: پیش‌بینی تهدیدات یا شکست‌های بالقوه می‌تواند به اجرای اقدامات پیشگیرانه و کاهش خطرات کمک کند.

الگوریتم های پیش بینی

برای حل مسائل پیش‌بینی می‌توان از الگوریتم‌های مختلفی استفاده کرد که رایج‌ترین آن‌ها مدل رگرسیون خطی، درخت تصمیم، K نزدیک‌ترین همسایه، ماشین بردار پشتیبان و نایو ساده است که در بخش‌های قبلی مطلب حاضر به نحوه عملکرد آن‌ها اشاره شد.

کاربردهای روش های پیش بینی در داده کاوی

همان‌طور که گفته شد، پیش بینی، به عنوان یکی از کاربردهای مهم داده کاوی، نقشی کلیدی در پیش‌بینی مقادیر یا روندهای آینده بر اساس داده‌های تاریخی دارد. این تکنیک به ما کمک می‌کند تا روابط بین ویژگی‌های موجود در داده‌ها را کشف کنیم و از آن روابط برای تخمین مقدار یک ویژگی ناشناخته برای داده‌های جدید استفاده کنیم. روش‌های پیش‌بینی کاربردهای مختلفی در انجام امور مختلف دارند که در ادامه به برخی از آن‌ها اشاره شده است:

• پیش‌بینی تقاضای محصول: با استفاده از داده‌های فروش گذشته و عوامل خارجی مانند ترندهای بازار، مدل‌های پیش‌بینی می‌توانند تقاضای آتی محصولات را با دقت معقولی تخمین بزنند. این مدل‌ها به شرکت‌ها کمک می‌کنند تا موجودی خود را مدیریت کرده و از کمبود یا مازاد کالا جلوگیری کنند.
• هدفمندسازی کمپین‌های بازاریابی: با تجزیه و تحلیل داده‌های مشتری، مدل‌های پیش‌بینی می‌توانند مشتریانی را شناسایی کنند که احتمال بیشتری برای خرید محصولات یا خدمات خاص دارند. بازاریابان با استفاده از این مدل‌ها می‌توانند کمپین‌های بازاریابی هدفمندی را اجرا کنند که نرخ تبدیل را افزایش می‌دهد.
• مدیریت ریسک در امور مالی: موسسات مالی از روش‌های پیش‌بینی در داده کاوی به منظور ارزیابی ریسک اعتباری مشتریان وام‌گیرنده استفاده می‌کنند. اطلاعات حاصل شده از مدل‌های پیش‌بینی به وام‌دهندگان کمک می‌کند تا تصمیمات آگاهانه‌ای در مورد اعطای وام بگیرند و از زیان‌های مالی جلوگیری کنند.
• پیش‌بینی نوسانات بازار: تحلیلگران مالی از مدل‌های پیش‌بینی برای حدس زدن درباره وضعیت روندهای آتی بازار سهام و سایر دارایی‌های مالی استفاده می‌کنند. این اطلاعات به سرمایه‌گذاران کمک می‌کند تا استراتژی‌های سرمایه‌گذاری خود را تنظیم و از زیان‌های احتمالی جلوگیری کنند.
• تشخیص زودهنگام بیماری: مدل‌های پیش‌بینی می‌توانند با تجزیه و تحلیل داده‌های پزشکی، مانند نتایج آزمایش خون و سابقه پزشکی بیمار، خطر ابتلا به بیماری‌های خاص را پیش‌بینی کنند. بدین ترتیب، این امکان برای پزشکان فراهم می‌شود تا مداخلات زودهنگام را تشخیص دهند و نتایج درمان را بهبود بخشند.
• مدیریت منابع بیمارستانی: بیمارستان‌ها می‌توانند از روش‌های پیش‌بینی در داده کاوی برای تخمین میزان پذیرش بیماران و نیاز به تخت‌های بیمارستانی استفاده کنند. به عنوان مثال، بیمارستان می‌تواند با استفاده از داده‌های پذیرش گذشته و عوامل اپیدمیولوژیک، مدل‌هایی را برای پیش‌بینی تعداد بیماران مبتلا به آنفولانزا در ماه‌های آینده ایجاد کند. بر اساس این پیش‌بینی‌ها، بیمارستان می‌تواند تخت‌های اضافی را آماده کرده و پرسنل بیشتری را استخدام کند تا بتواند با افزایش تقاضا به نیاز افراد پاسخ بدهد.

۸. تکنیک قوانین انجمنی در داده کاوی چیست؟

روش قوانین انجمنی مشابه روش ردیابی الگو، به جستجوی وقایع و الگوهای خاص با ویژگی‌های مرتبط متمرکز است. این الگوها به صورت قواعد اگر-آنگاه بین دو یا چند متغیر مستقل از هم هستند. قوانین انجمنی به مطالعه رفتار مصرف کننده کمک شایانی می‌کند و راهنمای خوبی برای بهبود ارائه خدمات و محصولات محسوب می‌شوند.

اگر بخواهیم یک مثال ساده و ملموس از روش قوانین انجمنی ارائه دهیم، می‌توانیم به فروشگاه‌های محصولات غذایی اشاره کنیم. با بررسی فاکتور خرید مشتریان فروشگاه و با به کارگیری روش‌های قوانین انجمنی می‌توانیم چیدمان محصولاتی را که اغلب با هم به فروش می‌رسند، در نزدیکی هم قرار دهیم. به طور مثال، بر اساس فهرست خرید مشتریان، مشخص می‌شود درصد زیادی از افرادی که از فروشگاه نان خریداری کرده‌اند، به طور همزمان به خرید کره و مربا نیز اقدام کرده‌اند. برای چنین الگویی می‌توان از قوانین انجمنی استفاده کرد و قانونی را به شکل «اگر نان خریداری شود => آنگاه کره و مربا خریداری می‌شود»، نوشت. چنین اطلاعاتی را می‌توان در نحوه چیدمان اقلام فروشگاه به کار برد و این سه محصول را در نزدیکی هم قرار داد تا مشتریان به خرید سه محصول ترغیب شوند.

الگوریتم های قوانین انجمنی

الگوریتم‌های مختلفی برای یادگیری قانون انجمنی در داده کاوی استفاده می‌شوند. در ادامه، به سه مورد از رایج‌ترین این روش‌ها اشاره شده است:

• الگوریتم «اپریوری» (Apriori): این الگوریتم یکی از روش‌های قوانین انجمنی است که رویکرد پایین به بالا دارد و قوانین را بر اساس ترکیب الگوهای مختلف ایجاد می‌کند. به عنوان مثال، این الگوریتم بر اساس داده‌های یک فروشگاه، کار خود را شروع می‌کند و آیتمی نظیر نان را در نظر می‌گیرد و بررسی می‌کند این آیتم، با چه محصول دیگری در سبد خرید مشتریان تکرار می‌شود و سپس قانونی نظیر (نان + کره) را می‌سازد. این الگوریتم فقط از مجموعه‌ آیتم‌های پرکاربرد برای تولید قوانین انجمنی استفاده می‌کند.
• الگوریتم Eclat: مشابه الگوریتم اپریوری، روش Eclat نیز بر یافتن مجموعه‌های آیتم‌های پرکاربرد تمرکز دارد. با این حال، این تکنیک به جای رویکرد از پایین به بالا، از استراتژی از بالا به پایین استفاده می‌کند. این کار با شناسایی پرکاربردترین آیتم‌های منفرد و سپس ساخت مجموعه‌های بزرگ‌تر با بررسی ترکیبات آن‌ها آغاز می‌شود. این روش می‌تواند برای مجموعه داده‌های بزرگ کارآمدتر باشد زیرا از ایجاد مجموعه‌های آیتم‌های نامزد غیرضروری جلوگیری می‌کند.
• الگوریتم FP-Growth: این الگوریتم یکی از تکنیک های داده کاوی است که از ساختار داده‌ای به نام «درخت الگوی مکرر» (Frequent Pattern Tree) برای ذخیره‌سازی اطلاعات مربوط به مجموعه‌های آیتم‌های پرکاربرد استفاده می‌کند. این روش فقط یک بار داده‌ها را بررسی می‌کند و درخت را می‌سازد تا به استخراج کارآمد مجموعه‌های آیتم‌های پرکاربرد و ایجاد قوانین انجمنی اجازه دهد. بدین ترتیب، می‌توان گفت این الگوریتم در مقایسه با الگوریتم‌های اپریوری و Eclat برای مجموعه‌های داده‌های بسیار بزرگ کارآمدتر است.

کاربردهای روش های قوانین انجمنی در داده کاوی

از رو‌ش‌های قوانین انجمنی می‌توان برای برخی از مسائل حوزه داده کاوی استفاده کرد. در ادامه به برخی از کاربردهای این روش اشاره می‌کنیم:

• تجزیه و تحلیل سبد خرید مشتریان: یکی از کاربردهای رایج روش‌های قوانین انجمنی، تجزیه و تحلیل داده‌های تراکنش است و کسب و کارها می‌توانند اقلامی را شناسایی کنند که اغلب با هم خریداری می‌شوند. به عنوان مثال، اگر مشتری پوشک بچه بخرد، به احتمال زیاد دستمال مرطوب بچه نیز می‌خرد. از این بینش می‌توان برای بهینه‌سازی مکان‌یابی محصول در فروشگاه‌ها، ایجاد تبلیغات هدفمند و بهبود مدیریت موجودی استفاده کرد.
• سیستم‌های توصیه‌گر: پلتفرم‌های آنلاین از قوانین انجمنی برای توصیه محصولات یا خدمات به کاربران بر اساس خریدهای قبلی یا تاریخچه مرور آن‌ها استفاده می‌کنند. به طور مثال، یک سرویس پخش فیلم آنلاین ممکن است یک فیلم خاص را به کاربری توصیه کند که در گذشته ژانر مشابهی را تماشا کرده است. این امر تجربه کاربر را شخصی‌سازی می‌کند و تعامل را افزایش می‌دهد.
• تشخیص کلاهبرداری: می‌توان از قوانین انجمنی برای شناسایی الگوهای غیرمعمول در تراکنش‌های مالی استفاده کرد که ممکن است نشان‌ دهنده کلاه‌برداری باشند. به عنوان مثال، یک قانون انجمنی ممکن است تعداد زیادی از دفعات خرید از یک مکان خاص در مدت زمان کوتاهی را شناسایی کند که به طور بالقوه نشان دهنده استفاده از کارت اعتباری دزدیده شده است. این امر می‌تواند کارشناسان را برای بررسی بیشتر فعالیت‌های مالی کارت اعتباری مطلع کند.
• استخراج متن: یکی دیگر از کاربردهای روش‌های قوانین انجمنی را در تجزیه و تحلیل داده‌های متنی مانند نظرات مشتریان، پست‌های رسانه‌های اجتماعی یا مقالات خبری ملاحظه می‌کنیم. شناسایی الگوهای موجود بین کلمات یا موضوعات می‌تواند به تجزیه و تحلیل احساسات نویسنده، مدل‌سازی موضوع و سیستم‌های توصیه محتوا کمک کند. به عنوان مثال، تجزیه و تحلیل نظرات ارائه شده درباره یک محصول ممکن است نشان دهد که کلماتی نظیر ناامید کننده و معیوب اغلب با هم به کار رفته‌اند و این توصیفات نشان دهنده مشکلات بالقوه محصول است.
• تحقیقات پزشکی: از قوانین انجمنی در تحقیقات پزشکی مختلف برای شناسایی روابط بین ژن‌ها و پروتئین‌ها استفاده می‌شود. این الگوها به شناسایی علائم بیمار کمک می‌کنند و می‌توانند نشان‌ دهنده یک بیماری خاص در افراد باشند.

۹. شبکه عصبی در داده کاوی

شبکه عصبی از دیگر تکنیک های داده کاوی محسوب می‌شود که همانند نورون‌های مغز، به دنبال شناسایی روابط در داده‌ها است. الگوریتم‌های یادگیری عمیق که بر پایه شبکه عصبی شکل گرفته‌اند، به دنبال یافتن الگوهای پنهان در حجم زیادی از داده‌ها هستند.

این مدل‌ها به دلیل تفسیرپذیری ضعیف مورد انتقاد قرار گرفته‌اند و در زمان ظهور آن‌ها در حیطه داده کاوی کمتر مورد استفاده قرار می‌گرفتند. با این حال، نقاط قوت شبکه‌های عصبی مانند مدیریت کردن مقدار نویز بالا و توانایی طبقه‌بندی الگوهای ناشناخته سبب شد کاربرد آن‌ها در حل مسائل مختلف داده کاوی مورد توجه قرار گیرند.

انواع مدل های شبکه عصبی

مدل‌های شبکه عصبی متنوع هستند و هر یک از آن‌ها نقاط قوت و ضعف خاص خود را دارند و بر اساس ویژگی‌های منحصربفردشان، برای حل مسائلی خاص طراحی شده‌اند. در ادامه، به برخی از مدل‌های رایج شبکه عصبی اشاره می‌کنیم:

• شبکه عصبی «پرسپترون چندلایه» (Multi Layer Perceptron | MLP): این مدل به عنوان ساده‌ترین و پایه‌ای‌ترین شبکه عصبی محسوب می‌شود که از چندین لایه متصل به هم تشکیل شده است و هر لایه شامل چندین گره می‌شود. هر گره با دریافت مجموعه‌ای از ورودی‌ها، آن‌ها را با استفاده از یک تابع فعال‌سازی پردازش کرده و خروجی را به نورون‌های لایه بعدی ارسال می‌کند. از این مدل می‌توان در حل مسائلی نظیر طبقه‌بندی داده‌ها، رگرسیون و پیش‌بینی استفاده کرد.
• «شبکه عصبی کانولوشن یا پیچشی» (Convolutional Neural Network | CNN): این مدل به عنوان مهره‌ای قدرتمند در پردازش تصویر و تشخیص اشیا تلقی می‌شود. این شبکه عصبی دارای فیلترهای مختلفی است که از آن‌ها به منظور استخراج ویژگی‌های محلی از تصاویر استفاده شده و با حرکت این فیلترها بر روی تصویر، الگوهای پیچیده شناسایی می‌شوند. کاربردهای رایج این شبکه عصبی را می‌توان در مسائلی مانند تشخیص چهره، طبقه‌بندی تصاویر و تشخیص ناهنجاری در تصاویر پزشکی ملاحظه کرد.
• «شبکه عصبی بازگشتی» (Recurrent Neural Network | RNN): برای پردازش داده‌های توالی مانند متن، گفتار و موسیقی از شبکه‌ عصبی بازگشتی استفاده می‌شود. این مدل حافظه داخلی دارند که به آن‌ها اجازه می‌دهد اطلاعات را از مراحل قبلی پردازش حفظ و برای پیش‌بینی‌های بعدی از آن‌ها استفاده کنند. کاربرد این نوع شبکه عصبی را می‌توان در مسائلی نظیر ترجمه ماشینی، تشخیص گفتار و تولید متن ملاحظه کرد.

چنانچه علاقه‌مند هستید با دیگر الگوریتم‌های یادگیری عمیق آشنا شوید، می‌توانید یکی از مطالب قبلی مجله فرادرس را مطالعه کنید که در ادامه لینک آن را ملاحظه می‌کنید:

کاربردهای شبکه عصبی در داده کاوی

شبکه‌های عصبی به دلیل توانایی یادگیری الگوهای پیچیده از مجموعه داده‌های بزرگ و انجام پیش‌بینی‌های دقیق، به طور فزاینده‌ای در داده کاوی محبوب شده‌اند. در اینجا به برخی از کاربردهای کلیدی شبکه‌های عصبی در حوزه داده کاوی اشاره شده است:

• طبقه‌بندی داده‌ها: شبکه‌های عصبی در طبقه‌بندی نقاط داده در دسته‌های از پیش تعریف‌ شده نسبت به الگوریتم‌های یادگیری ماشین برتری دارند. مراکز مختلف نظیر بانک‌ها می‌توانند بر اساس عواملی مانند میزان درآمد افراد، نمره اعتباری و نسبت مقدار بدهی به درآمد، از شبکه عصبی برای طبقه‌بندی درخواست‌های وام به عنوان درخواست‌های پرخطر یا کم‌خطر استفاده کنند.
• تشخیص الگو: از شبکه‌های عصبی می‌توان برای شناسایی الگوها در داده‌های پیچیده مانند تصاویر، صدا یا متن به طور مؤثر استفاده کرد. به عنوان مثال، سیستم‌های تشخیص چهره از شبکه‌های عصبی برای تجزیه و تحلیل ویژگی‌های چهره و مطابقت آن‌ها با پایگاه داده افراد شناخته شده استفاده می‌کنند.
• خوشه‌بندی داده‌ها: شبکه‌های عصبی می‌توانند نقاط داده را با ویژگی‌های مشابه در خوشه‌های یکسان گروه‌بندی و ساختارهای پنهان در داده‌ها را آشکار کنند. برای مثال، یک شرکت بازاریابی ممکن است از شبکه‌های عصبی برای دسته‌بندی مشتریان بر اساس سابقه خرید، جمعیت‌شناسی و رفتار آنلاین آن‌ها برای شناسایی بخش‌های هدف برای کمپین‌های بازاریابی استفاده کند.
• تشخیص ناهنجاری: شبکه‌های عصبی را می‌توان برای شناسایی الگوها یا ناهنجاری‌های غیرمعمول در داده‌ها آموزش داد که نشان‌ دهنده کلاه‌برداری‌های احتمالی، خرابی سیستم یا سایر ناهنجاری‌ها هستند. به عنوان مثال، یک سیستم امنیتی شبکه ممکن است با استفاده از شبکه‌های عصبی فعالیت‌های مشکوک شبکه را شناسایی و از رخداد حمله سایبری جلوگیری کند.
• پیش‌بینی سری زمانی: از شبکه‌های عصبی می‌توان برای پیش‌بینی روندها یا مقادیر آینده بر اساس داده‌های تاریخی استفاده کرد. به عنوان نمونه، یک سیستم پیش‌بینی بازار سهام ممکن است از شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی قیمت‌های سهام آینده بر اساس داده‌های تاریخی و روندهای بازار استفاده کند.

مسیر یادگیری پیشرفته تکنیک های داده کاوی

بر اساس توضیحاتی که در بخش‌های پیشین مطلب حاضر ارائه شد، شاهد آن هستیم که از تکنیک های داده کاوی در انجام امور مختلف و مهمی استفاده می‌شود و به انسان در گرفتن تصمیمات مهم کمک زیادی می‌کنند. داده کاوی با مفاهیم تخصصی دیگری نظیر یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، هوش مصنوعی و شبکه‌های عصبی در ارتباط است و افرادی که قصد دارند در این زمینه فعالیت موفقی داشته باشند، باید مهارت و دانش خود را در سایر مفاهیم مرتبط نیز بالا ببرند. فرادرس به عنوان بزرگ‌ترین پلتفرم آموزشی فارسی زبان می‌تواند منبع جامع آموزشی برای علاقه‌مندان داده کاوی محسوب شود. با هر سطح از تخصص و مهارت، می‌توانید از آموزش‌های مرتبط با داده کاوی در این پلتفرم بهره‌مند شوید. در ادامه، لینک‌های مجموعه فیلم‌های آموزشی فرادرس را ملاحظه می‌کنید که با مراجعه به آن‌ها، به کلیه آموزش‌های لازم و مرتبط با داده کاوی دسترسی پیدا خواهید کرد:

داده کاوی یکی از حوزه‌های مطالعاتی رشته هوش مصنوعی محسوب می‌شود که هدف آن پیدا کردن اطلاعات ارزشمند از داده‌ها است. به عبارتی، تکنیک های داده کاوی بر این هدف تمرکز دارند که از داده‌های خام، اطلاعات مهمی را استخراج کنند که در زمان تصمیم‌گیری بتوان از آن‌ها استفاده کرد و ریسک‌های احتمالی را کاهش داد. برای حل مسائل داده کاوی، از رویکردها و الگوریتم‌های مختلفی استفاده می‌شود که انتخاب مناسب‌ترین روش برای یافتن پاسخ مسئله به عوامل مختلفی نظیر هدف مسئله، نوع داده‌ها، هزینه‌های مالی و زمانی و منابع داده بستگی دارد. در این مطلب از مجله فرادرس، سعی داشتیم تکنیک های داده کاوی را توضیح دهیم و الگوریتم‌های رایج برای هر یک از این تکنیک‌ها را معرفی کنیم. به علاوه، کاربرد هر یک از تکنیک های داده کاوی شرح داده شدند تا علاقه‌مندان به این حیطه با موارد استفاده آن‌ها آشنا شوند.