تعاریف داده کاوی

داده کاوی استخراج اطلاعات مفهومی، ناشناخته و به صورت بالقوه مفید از پایگاه داده می باشد.

Source: W.Frawley and G. Piatetsky. Knowledge Discovery I DataBases.ISSN 0738-4602

داده کاوی علم استخراج اطلاعات مفید از پایگاه های داده یا مجموعه داده ای می باشد.

Source: D. Hand,H. Mannila,P. Smyth(2001).Principles of Data Mining.MIT Press,Cambridge

داده کاوی استخراج نیمه اتوماتیک الگوها، تغییرات، وابستگی ها، نابهنجاری ها و دیگر ساختارهای معنی دار آماری از پایگاه های بزرگ داده می باشد.

Source: R.Grossman


تفاوت داده کاوی و آنالیز های آماری

داده کاوی معمولا با نوشتن مقدار زیادی گزارش و تحقیق و استعلام در آنها اشتباه گرفته می شود. اما در واقع داده کاوی هیچ کدام از اینها را شامل نمی شود.
داده کاوی توسط تجهیزات خاصی صورت می پذیرد، که عملیات کاوش را بر اساس تجزیه و تحلیل مکرر داده ها انجام می دهد.

داده کاوي با آنالیز های متداول آماری نیز متفاوت است؛در زیرمی توان برخی از اصلی ترین تفاوت های داده کاوي و آنالیز آماری را مشاهده نمود:


آنالیز آماری:

•  آمار شناسان همیشه با یک فرضیه شروع به کار می کنند.
•  آنها از داده های عددی استفاده می کنند.
• آمارشناسان باید رابطه هایی را ایجاد کنند که به فرضیه آنها مربوط است.
• آنها می توانند داده های نابجا و نادرست را در طول آنالیز مشخص کنند.
• آنها می توانند نتایج کار خود را تفسیر و برای مدیران بیان کنند.


داده کاوی:

•  به فرضیه احتیاجی ندارد.
•  ابزارهای داده کاوی از انواع مختلف داده ، نه تنها عددی می توانند استفاده کنند.
•  الگوریتمهای داده کاوی به طور اتوماتیک روابط را ایجاد می کنند.
•  داده کاوی به داده های صحیح و درست نیاز دارد.
•  نتایج داده کاوی نسبتا پیچیده می باشد و نیاز به متخصصانی جهت بیان آنها به مدیران دارد.

جهت درک بهتر تفاوت داده کاوی و آنالیزهای آماری به مثال زیر که در مورد شناخت کلاهبرداری های شرکت بیمه می باشد، توجه کنید.



روش آنالیز آماری:

یک مفسر ممکن است متوجه الگوی رفتاری شود که سبب کلاهبرداری بیمه گردد. بر اساس این فرضیه، مفسر به طرح یک سری سوال می پردازد تا این موضوع را بررسی کند. اگر نتایج حاصله مناسب نبود، مفسر فرضیه را اصلاح می کند و یا با انتخاب فرضیه دیگری مجددا شروع می کند. این روش نه تنها وقت گیر است بلکه به قدرت تجزیه و تحلیل مفسر نیز بستگی دارد.

مهمتر از همه اینکه این روش هیچ وقت الگوهای کلاهبرداری دیگری را که مفسر به آنها مظنون نشده و در فرضیه جا نداده ، پیدا نمی کند.



روش داده کاوی:

یک مفسر  سیستم های داده کاوی را ساخته  و  پس از طی مراحلی از جمله  جمع آوری داده ها،  یکپارچه سازی و  اخلاص داده ها به انجام عملیات داده کاوی می پردازد.

داده کاوی تمام الگوهای غیرعادی را که از حالت عادی و نرمال انحراف دارند و ممکن است منجر به کلاهبرداری شوند را پیدا می کند.

نتایج داده کاوی حالت های مختلفی را که مفسر باید در مراحل بعدی تحقیق کند، نشان می دهند. در نهایت مدل های به دست آمده می توانند مشتریانی را که امکان کلاهبرداری دارند، پیش بینی نمایند.

 

 


فواید و نقش داده کاوی در فعالیت شرکتها

امروزه عملیات داده کاوی به صورت گسترده توسط تمامی شرکت هایی که مشتریان در کانون توجه آنها قرار دارند، استفاده می شود، از جمله فروشگاه ها، شرکت های مالی، ارتباطاتی، بازاریابی و غیره.
استفاده از داده کاوی به این شرکتها کمک می کند تا ارتباط عوامل داخلی از جمله قیمت، محل قرارگیری محصولات، مهارت کارمندان را با عوامل خارجی از جمله وضعیت اقتصادی، رقابت در بازار و محل جغرافیایی مشتریان کشف نمایند.از آنجـائیـکه هـوش مصنوعی یکی از اصلی ترین  عنــاصـر داده کـــاوی
می باشد و با توجه به اینکه به کمک سیستم های کامپیوتری و پایگاه های داده، روزانه به میزان داده ها افزوده می شود، بنابراین استفاده هوشمندانه از دانش بالقوه ای که در این داده نهفته است در دنیای رقابتی امروز برای شرکت ها حیاتی می باشد.داده کاوی پیش بینی وضع آینده بازار، گرایش مشتریان و شناخت سلیقه های عمومی آنها را برای شرکت ها ممکن می سازد.

مراحل اصلی داده کاوی

داده کاوی را " کشف دانش در داده ها " نیز می نامند. کشف دانش داده ها دارای مراحل مختلفی می باشد که در اینجا به صورت خلاصه آنها را بیان می کنیم :

 

•  استخراج اطلاعات از چندین منبع داده ( پایگاه داده).
•  یکپارچه سازی اطلاعات و حذف داده های زاید.
•  قرار دادن اطلاعات اصلاح شده در انبار داده ها.
•  انجام عملیات داده کاوی توسط نرم افزار های مخصوص.
•  نمایش نتایج به صورت قابل فهم مانند گزارش و گراف.