سامانه مبارزه با پولشویی چیست و چگونه کار می کند؟
نوامبر 16, 2022معرفی شغل های هوش تجاری
نوامبر 23, 2022داده کاوی فرآیند مرتب سازی داده ها از طریق ایجاد زیر ساخت کلان داده و تهیه یک دریاچه داده ( Data Lake ) برای ذخیره تمامی اطلاعات یک سازمان است. در داده کاوی تلاش برای شناسایی الگوها و روابطی است که می تواند به حل مشکلات تجاری از طریق تجزیه و تحلیل داده ها بپردازد.
معمولا سازمان ها برای ورود به مرحله داده کاوی باید به سطحی از بلوغ و دانش دست پیدا کنند که این مورد با کمک تیم های مجرب از دانشمندان و کارشناسان حوزه مدیریت داده حاصل می گردد.
داده کاوی را به طور کلی یکی از زیر مجموعه های علم داده می دانیم که از تجزیه و تحلیل داده ها ما را به اطلاعات مفیدی می رساند که تا قبل از این برای ما پنهان بودند.
در این اطلاعات انواع روابط بین موجودیت ها برای ما کشف خواهد شد که برخی از این موارد، کسب و کار و سازمان ما را متحول خواهد کرد. امروزه نگاه ویژه ای به داده کاوی در سازمان ها و صنایع بزرگی مانند بیمه و بانک وجود دارد.
در ادامه با سان همراه باشید تا به دیتا ماینینگ و کاربردهای انان بپردازیم.
کاربردهای داده کاوی
داده کاوی می تواند در هر سازمان بزرگی که حیاط خود را وابسته به مشتریان می بیند یک نگاه استراتژیک و کاربردی باشد. البته برای رسیدن به اهداف تعیین شده در داده کاوی حتما باید داده ها در یک منبع داده واحد تجمیع گردند که این منبع داده یک انبار داده یا دریاچه داده خواهد بود.
سازمان های بزرگ سامانه های متعددی را برای ثبت و مدیریت داده ها تهیه کرد و معمولا داده های این سامانه ها به صورت ساختار یافته و در قالب بانک های اطلاعاتی مختلف در دسترس می باشند.
اما نکته مهمی که وجود دارد ممکن است داده هایی خارج از سازمان، در شبکه های اجتماعی و مواردی دیگر وجود داشته باشد که در فاز شناخت و تحلیل باید برای پیاده سازی یک داده کاوی موثر آن داده ها را نیز در نظر گرفت.
اما در نهایت در data minig مواردی چون سامانه های ریزش مشتری، کشف تقلب و تخلف، سامانه های مدیریت ریسک، مبارزه با پولشویی و سامانه های پیش گیرنده و پیش بینی کننده اهدافی هستند که دانشمندان داده به دنبال آنها می گردند.
مدل سازی در داده کاوی
اینکه ما در داده کاوی چه چیز را دنبال می کنیم مدل و الگوریتم های کار بر روی داده ها را تعیین می کند. البته قبل از هر چیز لازم است که مشکل اساسی که در سازمان قرار است با داده کاوی حل شود با دقت تعیین و هدف بر اساس مشکل موجود در نظر گرفته شود.
مدل پیش بینی
این مدل در حالی که از دقت بالایی برخوردار است اما نمی تواند خطاناپذیر باشد و در عین حال از محبوب ترین مدل های داده کاوی برای دانشمندان داده است. شما با در دست داشتن ابزاری جهت پیش بینی می توانید آینده شرکت خود را با خطای کمی مشاهده و برای عدم برخورد با چالش های بزرگ برنامه ریزی کنید.
پیش بینی هایی که می تواند برای سازمان ها بسیار ارزشمند باشد مواردی در راستای تهیه موارد اولیه، نرخ تورم، شرایط نیروی کار به ویژه در بخش کارشناسان خبره و حتی نیاز به زیر ساخت های جدید در صورت توسعه و رشد کسب و کار باشد.
مدل رگرسیون
یکی از پرکاربردترین مدل های داده ای مدل رگرسیون در داده کاوی است. یکی از مواردی که مدل رگرسیون در آن به خوبی عمل می کند استفاده در بازارهای مالی است.
در بازارهای مالی پیش بینی قیمت ها و رشد بازار از جمله مواردی است که با این مدل قابل انجام و تخمین است. همچنین از رگرسیون خطی برای پیش بینی قیمت مسکن و زمین نیز استفاده می گردد.
The Association Rule Model
در برخی موارد شما با روابط بین داده ها در پایگاه اطلاعاتی بزرگ سر و کار دارید. یافتن این موارد توسط مدل The Association Rule انجام پذیر است. در واقع برخی از مولفه ها در پایگاه داده با هم تغییر کرده و یا بر اساس یک معیار با هم یافت می شوند.
مدل تجزیه و تحلیل و طبقه بندی داده ها
مدل طبقه بندی در داده کاوی برای بازیابی داده های مهم و مرتبط و همچنین فراداده ها استفاده می شود. شما بر اساس این مدل داده ها را به چندین گروه تقسیم می کند تا داده های هر گروه را به صورت مجزا و بر اساس رفتار خودشان بررسی نماید.
این مدل در صنعت بانکداری و کار بر روی داده های بانک و بیمه کاربرد بیشتری دارد. بودجه بندی و بازگشت سرمایه از مواردی است که توسط این مدل می تواند بررسی و به نتایج مطلوبی در آن رسید.
البته صرفا ما به نام بردن از مدل ها در این مقاله بسنده کردیم و برخی از کاربردهای مدل ها را در داده کاوی توضیح مختصر دادیم.
برای بررسی دقیق تر این موضوع ابتدا باید نگاه دقیق تری به اهمیت تشکیل دریاچه داده و استفاده از ساختارهای ODS در سازمان های بزرگ بیندازیم و دقیقا اقدامات و معماری در نظر گرفته در سازمان های بزرگ را در این زمینه بررسی نماییم.
داشتن اطلاعات کافی در این مورد به ما کمک می کند تا درک بهتری از مدل های داده کاوی داشته باشیم.
کلام آخر
در این مقاله به داده کاوی و کاربردهای آن پرداختیم امیدوارم این مقاله برای شما مفید و مثمر و ثمر واقع شده باشد.