خدمات داده کاوی

امروزه در اكثر سازمان ها، داده‌ها به سرعت در حال جمع آوری و ذخیره شدن هستند به طوری که شرکت ها در اﻃﻼﻋﺎت ﻏﺮق ﺷﺪه اﻧﺪ در ﺣﺎﻟﯿﮑﻪ ﺗﺸﻨﻪ داﻧﺶ ﻫﺴﺘﻨﺪ، اما استفاده از این داده ها در اغلب موارد کار راحتی نیست و نمی توان به صورت یکپارچه از این حجم داده ها استفاده نمود، از این رو با استفاده از ترکیب علم آمار و کامپیوتر و بکارگیری تکنیک های یادگیری ماشین، می توان از این داده ها به بهترین نحو از این داده ها استفاده کرد. در واقع داده کاوی عبارت است از:


"استخراج اطلاعات و دانش و كشف الگوهای پنهان مفید برای سازمان از مجموعه داده‌های بزرگ"

گروه ما با استفاده از تجارب فنی و دانش متخصصین خود آماده ارائه خدمات داده کاوی برای هوشمند سازی تجارت شما به بهترین شکل انجام می دهد.

داده‌کاوی به معنای کشف دانش درون داده‌هاست! کشف دانش درون داده‌ها آنهم در عصر اطلاعات یکی از هیجان‌انگیزترین و کلیدی‌ترین مفاهیمی است که روز به روز اهمیت بیشتری می‌گیرد. داده‌کاوی به بررسی و تجزیه و تحلیل مقادیر عظیمی از داده‌ها به منظور کشف الگوها و قوانین معنی‌دار گفته می‌شود.

چه موقع و کجا داده‌کاوی نیاز است؟

طیف وسیعی از رشته های دانشگاهی از مهندسی تا پزشکی و علوم انسانی، برای حل مسائل و استخراج نتایج تحقیقات خود به تکنیک های داده کاوی نیاز دارند.
در سال های اخیر و با توجه به گسترش علم داده کاوی، پروژه های متعددی در دانشگاه ها و در مقاطع کارشناسی ارشد و دکترا از تکنیک های داده کاوی بهره می برند و یا بصورت تخصصی بر روی تکنیک های داده کاوی تحقیق می کنند.
گروه داده کاوی توسعه اندیشه نوین با توجه به تجربه و دانش چند ساله ی خود در مشاوره و اجرای پروژه های داده کاوی، هم اکنون آماده اجرای پروژه های داده کاوی در سازمان ها و شرکت ها است.

  • مسئله ای پیچیده و ناساخت یافته و یا نیمه ساخت یافته
  • داده‌های مرتبط وجود داشته باشند و به آنها دسترسی داشت.
  • داده ها در یکجا مجتمع شده و انباره داده ها ایجاد شود.
  • توانایی کامپیوترها امکان استفاده از نرم افزارهای مرتبط با داده کاوی را به ما بدهند.
  • مدیران نیاز به استفاده از دانش استخراج شده از داده ها را حس کرده باشند.

در واقع هـــــدف از داده كاوی ایجاد مدل هایی برای تصمیم گیری است تا هوش تجاری سازمان را افزایش دهد و بقای و سود سازمان در ارتباط با مشتریان بلقوه بیشتری افزایش یابد.

  • حجم داده‌ها (Data) با سرعت زيادي در حال رشد است.
  • اطلاعات (Information) ما در مورد اين داده‌ها کم است.
  • دانش (Knowledge) ما نسبت به اين اطلاعات صفر است.

 

مقایسه علم آمار با داده کاوی

آمار شاخه ای از علم ریاضی است که به جمع آوری توضیح و تفسیر داده ها می پردازد. این مبحث به گونه ای است که روزانه کاربرد زیادی دارد. در مقایسه این علم با data mining قدمت بیشتری دارد و جزء روشهای کلاسیک داده کاوی محسوب می شود.

وجه اشتراک تکنیکهای آماری و data mining بیشتر در تخمین و پیش بینی است. البته از آزمون های آماری در ارزیابی نتایج داده کاوی نیزاستفاده می شود. در کل اگر تخمین و پیش بینی جزء وظایف data mining در نظر گرفته شوند، تحلیل های آماری، data mining را بیش از یک قرن اجرا کرده است. به عقیده بعضی DM ابتدا از آمار و تحلیل های آماری تحلیل شروع شد.

می توان تحلیل های آماری از قبیل فاصله اطمینان، رگرسیون و... را مقدمه و پیش زمینه DM دانست که بتدریج در زمینه های دیگر و متدهای دیگر رشد و توسعه پیدا کرد. پس در واقع متدهای آماری جزء روشهای کلاسیک و قدیمی DM محسوب می شوند. در جایی اینگونه بحث می شود که با تعریف دقیق ، آمار یا تکنیک های آماری جزء داده کاوی (data mining) نیستند.

این روش ها خیلی قبل تر از data mining استفاده می شدند. با این وجود، تکنیک های آماری توسط داده ها بکار برده می شوند و برای کشف موضوعات و ساختن مدل های پیشگویانه مورد استفاده قرار می گیرند.

 

داده­ کاوی چگونه کار می­ کند؟

هنگامی که فناوری اطلاعات در سطح وسیع، سیستم ­های تحلیلی و تراکنشی را جداگانه دگرگون می­ کند، داده کاوی ارتباط بین این ­دو را فراهم می ­آورد. نرم ­افزار داده­ کاوی، ارتباطات و الگوهای موجود در داده­ های تراکنشی ذخیره شده بر اساس درخواست ­های کاربر Open-ended را تحلیل می­ کند. انواع مختلف نرم ­افزارهای تحلیلی موجود هستند: آماری، یادگیری ماشینی، و شبکه ­های عصبی. در کل، به دنبال هر 4 نوع از روابط می­ گردیم:

کلاس ها: داده­ های ذخیره شده برای پیدا کردن داده در گروه ­های از پیش تعیین شده به کار می ­روند. برای مثال، یک رستوران زنجیره ­ای، می ­تواند داده­ های خرید مشتریان را به منظور تعیین زمان دیدار مشتریان از مغازه و آنچه که سفارش می ­دهند، بکاود. این اطلاعات، می ­تواند برای افزایش تعداد مشتریان توسط افزودن "ویژه های روزانه" به کار رود.
خوشه ­ها: داده ­ها بر اساس روابط منطقی بین آن­ها یا ترجیحات مشتری گروه ­بندی می ­شوند. برای مثال، داده­ ها می ­توانند برای شناسایی بخش ­های بازار و یا اشتراکات قوی مشتریان، داده کاوی شوند.
وابستگی ­ها: داده­ کاوی به منظور شناسایی وابستگی­ ها انجام می ­شود. آبجو-پوشک، مثالی از این نوع داده­ کاوی است.
الگوهای زنجیره ­ای: داده­ کاوی به منظور پیش ­بینی الگوهای رفتاری و روندها صورت می­ گیرد. برای مثال، یک فروشنده، می ­تواند احتمال خرید کوله ­پشتی را بر اساس خرید مشتریان از کیسه­ های خواب و کفش­ های کوهنوردی پیش ­بینی کند.

 

خدمات ما

با توجه به بررسی ها و پس از آن که چارچوب پروژه داده کاوی تدوین شد،در پروژه وجود موارد زیر به صراحت مشخص می شود.

  • دلیل استفاده از تکنیک های داده کاوی و آماری مربوطه
  • برنامه اولیه برای بهبود با توجه به نتایج تجزیه و تحلیل
  • نتایج مشخص از داده ها به صورتی که تدوین برنامه های راهبردی بعدی از نتایج امکان پذیر باشد
  • خدمات داده کاوی و بررسی تجزیه و تحلیل داده های
  • انجام پروژه و پایانامه های داده کاوی و تجزیه تحلیل داده ها
  • انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزارهای  R , Rapidminer  weka, SPSS    (رپیدماینر ، وکا و .... )

آکادمی داده کاوی

کاربردهای داده کاوی

کاربردهایی که برای داده کاوی وجود دارند، بسیار بسیار گسترده اند و ما در این نوشتار، فقط امکان معرفی تعداد محدودی از آن ها را داریم. به عنوان مثال های بیشتر، می توان به کاربردهای داده کاوی در زمینه های زیر اشاره کرد:

  •     سیستم های مدیریتی، مثلا مدیریت ارتباط با مشتریان یا CRM
  •     نرم افزارهای امنیتی، مثلا نرم افزاری مانیتورینگ شبکه و ویروس کش ها
  •     سیستم های بانکی، مثلا تخصیص اعتبار به مشتریان و طبقه بندی آن ها
  •     مالی و اقتصادی، مثلا پیش بینی قیمت یک یا چند سهام یا شاخص
  •     برنامه ریزی و مکان یابی، مثلا چینش داخلی فروشگاه های بزرگ و یا تخصیص امکانات شهری
  •     علوم پزشکی، مثلا پیش بینی خطرات احتمالی ناشی از یک عمل جراحی خاص
  •     علوم اجتماعی و سیاسی، مثلا پیش بینی یا تحلیل نتایج انتخابات

ارتباط با ما

  • گیلان - رشت - میدان حشمت - پارک علم و فناوری گیلان - طبقه دوم  - گروه توسعه اندیشه نوین 
  • موبایل : 09117586735 (مهندس ایوبی)
  • وب سایت متن کاوی: www.tmta.ir