داده کاوی (Data Mining) چیست؟ – دیتا ماینینگ در بازاریابی و کسب و کار

داده کاوی یا دیتا ماینینگ (Data Mining) موضوعی نیست که بتوان در دنیای کسب و کار از آن چشم‌پوشی کرد. درست است که اقتصاد و بازار ایران نسبت به سایر کشورهای توسعه‌یافته، بسیار عقب بوده اما این دلیل نمی‌شود که چشممان را به آینده بازاریابی داده‌محور و نقش داده در رشد کسب و کارها ببندیم. در این مقاله از آکادمی کاپریلا، شما را با این شاخه مهم از علم داده آشنا خواهیم کرد.

مقدمه‌ای بر داده‌کاوی

داده‌کاوی (Data mining) برخلاف چیزی که به نظر می‌رسد، اختراع و نوآوری چندان تازه‌ای در عصر دیجیتال به شمار نمی‌رود. از قدمت داده‌کاوی بیش از یک قرن می‌گذرد، با این حال، در دهه 1930 مورد استقبال عمومی قرار گرفت. از اولین مواردی که داده‌کاوی به صورت عملی مورد استفاده قرار گرفته می‌توان به ایده ماشین همه‌کاره آلن تورینگ اشاره کرد؛ عملکرد این ماشین چیزی شبیه به رایانه‌های امروزی بود که توانایی انجام انواع محاسبات را داشت.

از زمان آلن تورینگ تاکنون، این مفهوم دستخوش پیشرفت‌های بسیاری شده است. مشاغل و کسب و کارهای امروزی از داده‌کاوی و یادگیری ماشین (Machine Learning) برای بهبود موارد بسیاری از جمله فرایند فروش و تفسیر منابع مالی در حوزه سرمایه‌گذاری استفاده می‌کنند. به همین خاطر است که در مقایسه با گذشته، دانشمندان داده (Data scientist) نقش به مراتب مهم‌تری را در سازمان‌ها ایفا می‌کنند زیرا کلیه مشاغل به دنبال تحقق اهداف بزرگ‌تری به کمک علم داده (Data science) هستند.

داده کاوی یا دیتا ماینینگ چیست؟

داده‌کاوی فرایندی است که ضمن آن، حجم عظیمی از داده‌های آماری مربوط به وضعیت کسب و کار (یا هر نوع داده دیگری مثلاً داده‌های اجتماعی) آنالیز می‌شوند تا هوش تجاری را بتوان کشف کرد (هوش تجاری یا BI: به مجموعه ابزارها، برنامه‌های کاربردی و روش‌هایی گفته می‌شود که به سازمان‌ها کمک می‌کند تا داده‌ها را از منابع داخلی و خارجی گردآوری و آنها را آماده آنالیز کنند). به کمک هوش تجاری می‌توان مشکلات کسب و کار را حل کرد، خطرات را کاهش داد و فرصت‌های تازه را پیدا کرد. نام این شاخه از علم داده (Data Mining)، از شباهتی که میان جستجوی اطلاعات ارزشمند در پایگاه داده و حفاری در دل کوه (Mining) وجود دارد نشات گرفته است چون ارزش پنهان درون داده‌ها را تنها از طریق غربال مقادیر عظیم داده یا سنگ می‌توان یافت.

داده‌کاوی قادر است به راحتی به پرسش‌های مرتبط با کسب و کار پاسخ دهد، حال آنکه در گذشته زمان زیادی صرف پاسخگویی به آنها می‌شد. کاربران می‌توانند با استفاده از انواع تکنیک‌های آماری و آنالیز داده، الگوها و گرایش‌های تکرارشونده و روابط بین پارامترها را شناسایی کنند. با به‌کارگیری نتایج و یافته‌های آنالیز، می‌توان به پیش‌بینی آینده پرداخت و تاثیراتی عمیق را بر حوزه کسب و کار مربوطه رقم زد.

لازم به ذکر است که داده‌کاوی در بخش‌های مختلف تحقیقات بازار مانند فروش، بازاریابی، توسعه محصول و حوزه‌های مختلفی نظیر بهداشت و درمان و نیز آموزش کاربرد دارد. استفاده صحیح از داده‌کاوی می‌تواند مزیت بزرگی در مقایسه با رقبای شما برایتان ایجاد کند؛ زیرا به شما کمک می‌کند تا اطلاعات بیشتری از مشتریان خود کسب کنید، استراتژی‌های بازاریابی موثرتری را ارائه کنید، درآمدتان را افزایش دهید و هزینه‌های اضافی را حذف کنید.

نکات کلیدی مفهوم دیتا ماینینگ

• داده‌کاوی فرایند آنالیز حجم عظیمی از داده‌ها به منظور کشف گرایش‌های رایج و الگوهای تکرارشونده است.
• داده‌کاوی کاربردهای متعددی برای سازمان‌ها دارد از جمله شناسایی علاقه‌مندی‌های مشتریان، رفتار خرید آنها و یا کالاهای محبوب آنها. به این ترتیب می‌توان موارد تقلب و تخلف و نیز اسپم‌ها راهم تشخیص داد و جلوی آنها را گرفت.
• داده‌کاوی بر مبنای اطلاعاتی که کاربران تقاضا یا فراهم می‌کنند، الگوها و روابط معمول را بر هم می‌زند.
• کمپانی‌های شبکه‌های اجتماعی به کمک داده‌کاوی و تبدیل داده‌های کاربران به یک محصول قابل فروش، درآمد خود را چند برابر می‌کنند. به تازگی این کاربرد داده‌کاوی با انتقادهای فراوانی همراه شده است؛ چرا که اطلاعات شخصی کاربران این شبکه‌ها بدون آگاهی آنها و جهت شناسایی اولویت‌هایشان تحت آنالیز قرار می‌گیرد.

تاریخچه داده‌کاوی و پیشرفت‌های اخیر آن

همان‌طور که در ابتدای مقاله گفتیم، دانش کند و کاو در داده‌های بی‌شمار به منظور کشف ارتباطات مخفی و پیش‌بینی گرایش‌های آتی، قدمتی طولانی دارد. قبلاً از آن به عنوان «کشف اطلاعات موجود در پایگاه‌های داده» یاد می‌شد ولی بعدتر در دهه 1990، عبارت آشناتر «داده‌کاوی» جایگزین آن شد. این دانش از همپوشانی سه شاخه علمی مختلف تشکیل شده است:‌ آمار (مطالعه آمار و ارقام مربوط به روابط داده‌ها)، هوش مصنوعی (هوشی انسان‌نما که توسط نرم‌افزارها یا ماشین‌ها به نمایش گذاشته می‌شود)، و یادگیری ماشین (الگوریتم‌هایی که با استفاده از داده‌ها به پیش‌بینی می‌پردازند). تکنولوژی داده‌کاوی سعی دارد تا پا به پای کلان‌داده‌ها (بیگ دیتا) و توان محاسباتی قابل‌ دسترس، به رشد و تکاملش ادامه دهد.

در طول یک دهه گذشته، به کمک پیشرفت چشمگیر توان و سرعت پردازند‌ه‌ها توانسته‌ایم تا از فرایند دستی، کند و به شدت زمان‌بر تحلیل داده فراتر برویم و به تحلیل داده‌ای سریع، آسان و مکانیزه دست پیدا کنیم. هر چقدر مجموعه داده‌ها یا دیتا ست‌ها (data set)‌ پیچیده‌تر باشند، احتمال کشف حقایق سودمند پنهانی نیز بیشتر خواهد بود. فروشگاه‌های زنجیره‌ای، بانک‌ها، کارخانجات، شرکت‌های مخابراتی و بیمه‌ای از داده‌کاوی برای کشف تاثیر بهینه‌سازی قیمت‌ها، ترویج فروش (Promotion)، و اطلاعات جمعیت‌شناختی (Demographics)‌، ریسک، رقابت و شبکه‌های اجتماعی بر مدل‌های کسب و کار، درآمد، عملیات‌ها و ارتباط با مشتریان کسب و کارشان استفاده می‌کنند.

دلیل اهمیت و مزایای داده‌کاوی چیست؟

با این همه، هنوز آن‌طور که باید، دلیل اهمیت داده‌کاوی برای افراد روشن نیست. جالب است بدانید که هر دو سال، حجم داده‌های جهان دو برابر می‌شود. 90 درصد فضای دیجیتال را اطلاعات سازمان‌نیافته تشکیل می‌دهد؛ اما این حجم عظیم اطلاعات نباید فریبمان بدهد، زیرا اطلاعات بیشتر لزوماً به معنای دانش کاربردی بیشتر نیست. داده‌کاوی این امکان را به شما می‌دهد که:

• داده‌های تکراری و بی‌نظم را غربال کنید.
• اطلاعات مرتبط را شناسایی کرده و از آنها در راستای ارزیابی نتایج مناسب استفاده کنید.
• سرعت تصمیم‌گیری آگاهانه را افزایش دهید.

سرعت ورود داده‌ها به عرصه کسب و کارها بی‌سابقه است. امروز دیگر کسب و کاری داده‌محور بودن، یک انتخاب نیست؛ اکنون موفقیت کسب و کارها تا حد زیادی به کشف یافته‌ها و اطلاعات ارزشمند از دل کلان داده‌ها و به‌کارگیری آنها به بهترین شکل در تصمیمات و فرایندهای کسب و کار بستگی دارد؛ اما مشکل اینجاست که حجم بالای داده‌ها، مدیریت آنها را به کاری طاقت‌فرسا تبدیل کرده است.

داده‌کاوی به کسب و کارها کمک می‌کند تا با درک گذشته و حال، آینده‌ای بهینه‌تر را خلق کنند و پیش‌بینی دقیق‌تری از اتفاقات آتی داشته باشند. برای مثال، داده‌کاوی به کمک ارزیابی تاریخچه مشتریان به شما می‌گوید که کدام مشتریان سودآورتر هستند و کدام مشتریان در صورت ارائه پیشنهادی ویژه رغبت نشان می‌دهند. این مساله به صاحبان کسب و کار کمک می‌کند تا نرخ بازگشت سرمایه (ROI)‌ خود را ارتقا دهند، زیرا می‌توانند محصولات پیشنهادی و آفرهای تخفیف را تنها برای آن دسته از مشتریان ارائه کنند که به احتمال قوی، پاسخ‌شان به آن پیشنهاد مثبت است. از داده‌کاوی برای حل بسیاری از مشکلات داده‌محور کسب و کارها استفاده می‌شود، از جمله:

• افزایش درآمد.
• آشنایی با دسته‌های مختلف مشتریان و سلایق آنها.
• جذب مشتریان جدید.
• افزایش آمار فروش مکمل (Cross-selling) و بیش‌فروشی (Up-selling).
• نگهداشت مشتریان کنونی و بهبود قابل‌ توجه وفاداری آنها.
• ارتقای نرخ بازگشت سرمایه در کمپین‌های بازاریابی.
• تشخیص تقلب و کلاهبرداری.
• شناسایی ریسک اعتباری.
• نظارت بر عملکرد عملیاتی (Operational performance).

با به‌کارگیری تکنیک‌های داده‌کاوی، کلیه تصمیمات بر مبنای هوش تجاری خواهند بود، به جای آنکه واکنش‌های غریزی و احساسی خود را در آنها دخیل کنیم و از این رو، نتایج معتبرتری به دست می‌آیند و کسب و کارها را از رقبایشان پیش می‌اندازند. خوشبختانه امروزه، تکنولوژی‌های بزرگ مقیاس پردازش‌کننده داده مانند یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، به مراتب قابل‌دسترس‌تر از گذشته هستند که این مساله باعث شده کسب و کارهای بزرگ بتوانند حجم بسیار عظیمی از داده‌ها را در چند دقیقه یا ساعت آنالیز کرده (در گذشته این فرایند روزها و هفته‌ها زمان می‌برد) و سریع‌تر رشد کنند.

مفاهیم اصولی دیتا ماینینگ

دستیابی به بهترین نتایج ممکن به کمک داده‌کاوی، نیازمند ابزارها و تکنیک‌های مختلفی است. برخی از رایج‌ترین این تکنیک‌ها در زیر آمده است:

• پاک‌سازی داده (Data cleansing) یا آماده‌سازی: جایگذاری داده‌ها در چارچوبی مناسب جهت آنالیز و پردازش بیشتر. داده‌کاوی از این طریق به شناسایی اشتباهات و اطلاعات گم‌ شده و برطرف کردن اشتباهات می‌پردازد.
• هوش مصنوعی (AI): به کمک این دانش می‌توان اقدامات تحلیلی مختص انسان نظیر برنامه‌ریزی، یادگیری، استدلال و حل مساله را انجام داد.
• یادگیری قواعد وابستگی (Association rule learning): این ابزار که به نام آنالیز سبد بازار (Market basket analysis)‌ نیز شناخته می‌شود، به جستجوی روابط میان متغیرهای مجموعه داده‌ها (مانند شناسایی محصولاتی که غالباً یک جا خریداری می‌شوند) می‌پردازد.
• خوشه‌بندی (Clustering): به بخش‌بندی مجموعه داده‌ها به طبقات کوچکتر معنادار (خوشه‌ها) گفته می‌شود. کاربران به کمک این تکنیک می‌توانند دسته‌های طبیعی یا ساختاری داده‌ها را درک کنند.
• طبقه‌بندی (Classification): این تکنیک هر شیء‌ مجموعه داده را به یک دسته یا گروه هدف نسبت می‌دهد. از این تکنیک برای پیش‌بینی دقیق جایگاه هر بخش داده استفاده می‌شود.
• آنالیز داده‌ها (Data analytics): فرایند ارزیابی اطلاعات دیجیتال و تبدیل آن به مجموعه داده‌های سودمند هوش تجاری است.
• انبار داده‌ها (Data warehousing): مجموعه‌ایست عظیم از اطلاعات تجاری که برای تصمیم‌گیری‌های سازمان مورد استفاده قرار می‌گیرد. انبار داده‌ها یکی از بنیادی‌ترین اجزاء داده‌کاوی‌های کلان مقیاس است.
• یادگیری ماشین: الگوریتم‌های یادگیری ماشین به رایانه‌ها کمک می‌کنند تا بدون نیاز به برنامه‌ریزی شدن، بر مبنای احتمالات آماری موضوعات مختلف را «یاد بگیرند».
• رگرسیون (Regression)– این تکنیک بر مبنای مجموعه داده‌ها اقدام به پیش‌بینی ارزش‌های عددی مانند آمار فروش، درجه حرارت یا قیمت سهام می‌کند.

داده‌کاوی چطور کار می‌کند؟

داده‌کاوی به منظور جمع‌آوری الگوها و گرایش‌های تکرارشونده و سودمند به بررسی دقیق و آنالیز حجم عظیمی از اطلاعات می‌پردازد. از داده‌کاوی در حوزه‌های مختلفی همچون بازاریابی پایگاه داده (Database marketing: دیتابیس مارکتینگ با جمع‌آوری اطلاعات مشتریان شامل نام، آدرس، ایمیل و… و تجزیه و تحلیل آنها، برای هر مشتری تجربه شخصی منحصربفردی را ایجاد می‌کند.)، مدیریت ریسک اعتباری (Credit risk management: ریسک اعتباری زمانی رخ می‌دهد که توانایی یکی از طرفین قرارداد در انجام تعهداتش تغییر کند، به عنوان مثال یکی از دریافت‌کنندگان تسهیلات توانایی بازپرداخت اقساط بدهی خود به نظام مالی را نداشته باشد.)، تشخیص تقلب و تخلف، محدودسازی ایمیل‌های اسپم و حتی شناسایی احساسات و نظرات کاربران استفاده می‌شود.

فرایند داده‌کاوی به 5 مرحله تقسیم می‌شود. نخست، سازمان‌ها اطلاعات مورد نیاز خود را جمع‌آوری کرده و آن را در انبار داده خود بارگذاری می‌کنند. در گام بعدی، این اطلاعات را در سرورهای درون سازمان یا در فضای ذخیره‌سازی ابری ذخیره می‌کنند. سپس داده‌های موجود توسط آنالیزورهای کسب و کار، تیم‌های مدیریت، و متخصصان IT ساماندهی می‌شوند. در گام چهارم، داده‌ها توسط نرم‌افزارهای کاربردی (Application software) مانند Python و بر مبنای نتایج مطلوب کاربر دسته‌بندی می‌شود. در آخرین مرحله، داده‌ها در قالبی که به راحتی می‌توان آن را به اشتراک گذاشت (مانند نمودار و جدول) در اختیار کاربر نهایی (end-user)‌ قرار می‌گیرند.

معمولاً پروژه‌های داده‌کاوی با یک پرسش درست و مربوط به کسب و کار آغاز می‌شوند، برای پاسخگویی به آن به جمع‌آوری داده‌های درست می‌پردازند و در نهایت، داده‌ها را آنالیز می‌کنند. موفقیت مراحل بعدی به انجام صحیح مراحل اولیه وابسته است. به عنوان مثال اگر کیفیت داده‌ها پایین باشد، نتایج نیز ضعیف خواهند بود. به همین دلیل داده‌کاوان پیش از هر چیز از کیفیت داده‌های اولیه اطمینان حاصل می‌کنند. متخصصین داده‌کاوی برای کسب نتایج درخشان و قابل‌اعتماد، عمدتاً فرایند 6 مرحله‌ای زیر را دنبال می‌کنند:

1. درک صحیح کسب و کار (Business understanding): در این مرحله، متخصص داده به تدریج به درک کاملی از مولفه‌های کسب و کار مورد نظر می‌رسد. این مولفه‌ها شامل وضعیت فعلی کسب و کار، هدف اصلی و شاخصه‌های موفقیت پروژه می‌شوند.
2. درک داده‌ها (Data understanding): داده‌هایی که برای حل مساله مورد نظر ضروری هستند، از کلیه منابع در دسترس تعیین و جمع‌آوری می‌شوند.
3. آماده‌سازی داده‌ها (Data preparation)‌: در این مرحله سعی می‌شود تا چارچوبی مناسب جهت پاسخ‌گویی به پرسش مرتبط با کسب و کار تعریف شده و هر گونه مشکل کیفی داده‌ها مانند داده‌های از دست رفته یا تکراری برطرف شود.
4. مدل‌سازی (Modeling): در مدل‌سازی از الگوریتم‌ها و روش‌های مناسب جهت شناسایی الگوهای درون‌داده‌ای استفاده می‌شود.
5. ارزیابی (Evaluation): در این مرحله، متخصص داده به ارزیابی نتایج ارائه‌شده توسط مدل‌سازی می‌پردازد و بررسی می‌کند که آیا این نتایج، کمکی به کسب هدف مطلوب کسب و کار می‌کنند یا خیر. عموماً برای یافتن بهترین الگوریتم و نتیجه ممکن ناگزیریم که یک مرحله را تکرار کنیم.
6. پیاده‌سازی (Deployment): در اینجا کلیه نتایج مورد نظر در دسترس تصمیم‌گیران پروژه قرار می‌گیرد. این مرحله عموماً با کمک مهندسین نرم‌افزار و برنامه‌نویسان انجام می‌شود.

توصیه می‌شود که برای کسب بهترین نتایج و بهترین پاسخ به پرسش کسب و کار، متخصصان کسب و کار و داده‌کاوان در کلیه مراحل بالا با یکدیگر همکاری کنند.

نرم‌افزارها و ابزارهای دیتا ماینینگ

تا به اینجا یقین پیدا کردیم که داده‌کاوی قادر است شرکت‌ها را به طرز قابل‌ ملاحظه‌ای متحول کند؛ با این حال، اجرای راه‌حلی که جوابگوی خواسته‌های تمام سهام‌داران شرکت باشد، ممکن است به طور مکرر باعث تاخیر انجام فرایند شود. افزون بر ابزارها و الگوریتم‌های پیچیده و متنوع، طیف گسترده‌ای از ابزارها شامل زبان‌های متن باز مانند R و ‌Python و یا ابزارهای متداول‌تری مثل Excel، در دسترس تحلیل‌گران داده قرار دارد. کسب و کارهایی که برای کسب بیشترین ارزش ممکن به استفاده از داده‌کاوی روی می‌آورند، معمولاً بستری را انتخاب می‌کنند که:‌

• شامل بهترین راهکارها و شیوه‌های متناسب با زمینه کاری یا پروژه باشد. برای مثال، سازمان‌های حوزه سلامت و بهداشت نیازهای کاملاً متفاوتی نسبت به شرکت‌های تجارت الکترونیک دارند.
• کل مراحل چرخه داده‌کاوی، از استخراج داده‌ها تا تولید را مدیریت کند.
• با برنامه‌های سازمانی شامل سیستم‌های BI، CRM، ERM، و نرم‌افزارهای مالی و … سازمان همسو باشد تا بتواند نرخ بازده حداکثری سرمایه‌گذاری را تضمین کند.
• توانایی ادغام با زبان‌های متن باز معروف را داشته باشد، تا به این ترتیب توسعه‌دهندگان و متخصصان داده بتوانند به راحتی برنامه‌های مبتکرانه‌ای را طراحی و اجرا کنند.
• قابلیت تامین نیازهای IT، دانشمندان داده و تحلیلگران را داشته باشد. همچنین بتواند به کاربران تجاری برای گزارش‌دهی و درک بهتر آمارها و گزارشات کمک کند.

5 تکنیک و مثال کاربرد داده‌کاوی در بازاریابی

یکی از معروف‌ترین کاربردهای داده‌کاوی، افزایش اطلاعات شرکت بر روی پایگاه‌های داده‌ای عظیم است. با این وجود، قابلیت‌ها، تکنیک‌ها و روش‌هایی که در چارچوب داده‌کاوی قرار دارند، افقی فراتر از افزایش صرف داده‌ها را در برابر این دانش گشوده است. در این بخش، بر روی بازاریابی و شیوه‌هایی که می‌توانید به کمک آنها و با استفاده از داده‌کاوی، کسب و کار خود را به صورت گسترده‌تری در بستر آنلاین ترویج دهید اشاره خواهیم کرد. در لیست زیر به بررسی 5 شیوه و مثال عملی از کاربرد داده‌کاوی در بازاریابی خواهیم پرداخت. با به کارگیری این تکنیک‌ها و بررسی مثال‌ها خواهید توانست استراتژی بازاریابی خود را ارتقا دهید و از رقبایتان سبقت بگیرید.

آنالیز خوشه‌ای برای شناسایی گروه‌های هدف

از تکنیک آنالیز خوشه‌ای (Cluster analysis) می‌توان برای شناسایی گرو‌ه‌هایی که ویژگی‌های مشترکی دارند استفاده کرد. این اشتراکات شامل سن، محل زندگی، سطح تحصیلات و … می‌شود. کاربرد این تکنیک داده‌کاوی در بازاریابی، بخش‌بندی پایگاه داده‌هاست؛ برای مثال می‌توان پیام تبلیغاتی یک محصول یا خدمات را برای گروهی مناسب مانند افراد جوان، مادران یا بازنشستگان ارسال کرد. ترکیبات این متغیرها بی‌انتهاست و می‌تواند بسته به جستجوی کاربران، باعث بیشتر یا کمتر انتخابی شدن آنالیز خوشه‌ای شود.

آنالیز رگرسیون برای پیش‌بینی‌های بازاریابی

امکان پیش‌بینی آینده از رویاهای هر متخصص بازاریابی است. به کمک این تکنیک داده‌کاوی می‌توان به مطالعه تغییرات، عادت‌ها و سطوح رضایت مشتری پرداخت که این فاکتورها کاملاً وابسته به شاخصه‌هایی نظیر بودجه کمپین تبلیغاتی و سایر هزینه‌ها هستند. وقتی یکی از این شاخص‌ها تغییر می‌کند، مشخصاً پایگاه مشتریان شما نیز دچار تغییر و تحول خواهد شد.

آنالیز طبقه‌بندی

به چه طریق می‌توان ایمیل‌های مشتریان را طبقه‌بندی کرد؟‌ یا چگونه می‌توان تاثیر کمپین‌های تبلیغاتی بر مشتریان بالقوه را رصد کرد؟ تنها پاسخ ممکن این است:‌ آنالیز طبقه‌بندی (Classification analysis). این تکنیک داده‌کاوی به ما کمک می‌کند تا الگوهای تکرارشونده را در پایگاه داده‌ای خود پیدا کنیم. از این تکنیک برای بهبود عملکرد استراتژی بازاریابی، پاک کردن کلیه اطلاعات غیر ضروری و ایجاد بایگانی‌های اطلاعاتی اصلاح شده استفاده می‌شود.

یادگیری قواعد وابستگی برای کشف روابط میان داده‌ها

یادگیری قواعد وابستگی در تمامی فعالیت‌های مرتبط با فروش محصولات کاربرد دارد. در کسب و کارهای آنلاین یا در فروشگاه‌های کوچک و یا حتی بازارهای بزرگ، گاهاً نیاز است تا میان داده‌هایی که در اختیار داریم رابطه ایجاد کنیم؛ روابطی که عمدتاً بسیار دور از ذهن هستند. به عنوان مثال: 90 درصد از مشتریانی که محصولی را به صورت آنلاین خریداری می‌کنند و در اولویت دوم از روش‌های دیگر استفاده می‌کنند، معمولاً رفتار خود را تکرار می‌کنند. این روابط، جزئیاتی هستند که باعث می‌شود طرح بازاریابی و پیشنهاد ویژه ما دقیق‌تر و هدفمندتر باشد و بنابراین برد ما را تضمین می‌کنند.

استفاده از درخت‌های تصمیم (Decision Tree)‌ جهت بهینه‌سازی مدیریت ریسک اعتباری

تمام تصمیم‌گیری‌ها ما را بر سر یک دوراهی قرار می‌دهند؛ با افزایش انتخاب‌ها و گزینه‌های ما، دوراهی تبدیل به درخت تصمیم می‌شود. درست است که در نگاه اول کلنجار رفتن با یک درخت تصمیم کار بسیار دشواری به نظر می‌رسد، با این وجود، در صورتی که ابزار مناسبی جهت سامان دادن درخت و ایجاد ارتباط میان گزینه‌ها با هزینه‌ها/مزایا را در اختیار داشته باشیم، بی‌شک همه چیز رنگ تازه‌ای خواهد گرفت و درخت تصمیم به ابزاری فوق‌العاده جهت مدیریت ریسک اعتباری تبدیل می‌شود. ابعاد و گستردگی آنالیز، به فناوری مورد استفاده شما بستگی دارد؛ طبیعتاً هر چقدر از نرم‌افزار پیشرفته‌تری استفاده کنید، درخت تصمیم نیز بهترین مسیر را پیش پای شما خواهد گذاشت.

کاربردهای داده‌کاوی در صنایع مختلف

موارد استفاده داده‌کاوی طیف وسیعی از سازمان‌ها و کسب و کارها را در بر می‌گیرد؛ مانند بررسی الگوهای تکرارشونده در بازارهای تجاری و شناسایی تهدیدهای امنیتی توسط دولت‌ها. سازمان‌های بزرگ و به ویژه شرکت‌های آنلاین و شبکه‌های اجتماعی، از داده‌کاوی برای تبلیغات و کمپین‌های بازاریابی هدفمند استفاده می‌کنند.

داده کاوی در خرده‌فروشی‌ها

پایگاه‌های داده‌ای بزرگ حاوی اطلاعات پنهان ولی بسیار ارزشمندی هستند که می‌توانند به بهبود روابط برند و مشتری، بهینه کردن کمپین‌های تبلیغاتی و پیش‌بینی آمار فروش کسب و کار کمک کنند. شرکت‌های خرده‌فروشی می‌توانند با استفاده از مدل‌های داده‌ای بسیار دقیق، کمپین‌های هدفمندتری را طراحی و اجرا کنند؛ به این معنا که تاثیرگذارترین گزینه‌های ممکن را به مشتریان خود عرضه کنند.

شرکت‌های مخابراتی، رسانه‌ای و فناوری

در بازار به شدت رقابتی امروز، تنها شرکت‌هایی پیروز می‌شوند که از داده‌های مشتریانشان به درستی استفاده کنند. شرکت‌های مخابراتی، رسانه‌ای و فناوری می‌توانند برای درک صحیح داده‌های بی‌شمار مشتریان خود، پیش‌بینی رفتار مشتریان و طراحی کمپین‌های هدفمند و کاربردی، مدل‌های تحلیلی را به کار بگیرند.

شرکت‌های بیمه

اطلاعات کاربردی حاصل از آنالیز داده‌ها به شرکت‌های بیمه کمک می‌کند تا مسائل پیچیده‌ای نظیر کلاهبرداری، پایبندی مشتریان به قوانین، مدیریت ریسک و ریزش مشتریان را به سادگی برطرف کند. همچنین با استفاده از تکنیک‌های داده‌کاوی می‌توان قیمت‌گذاری‌های محصولات را به صورت اثربخش‌تر انجام داد و از شیوه‌های تازه‌ای برای عرضه محصولات مقرون به صرفه به مشتریان کنونی بهره برد.

حوزه آموزش

داده‌کاوی به مدرسان و موسسات آموزشی کمک می‌کند تا با دسترسی به داده‌های تحصیلی دانش‌آموزان، دستاوردها و پیشرفت‌های آتی آنها را پیش‌بینی کرده و گروه‌هایی که نیازمند توجه بیشتر هستند را تعیین کنند. بر مبنای این دیدگاه داده‌محور، معلمان می‌توانند حتی پیش از حضور دانش‌آموزان در کلاس‌های درس، عملکرد آنها را به دقت پیش‌بینی کنند.

کارخانجات تولیدی

به جز نقش حیاتی برنامه‌های عرضه محصول و پیش‌بینی تقاضا در ارزش ویژه برند (Brand equity) تولیدکننده، تشخیص پیش از موعد مسائل و مشکلات، تضمین کیفیت و سرمایه‌گذاری نیز بسیار ضروری است. به کمک داده‌کاوی، تولیدکنندگان می‌توانند به پیش‌بینی استهلاک دارایی‌های تولیدی خود و تعمیر و نگهداری آنها پرداخته، مدت زمان کار ماشین‌آلات را بهینه کرده و فعالیت خط تولید را مطابق برنامه تنظیم کند.

داده‌کاوی در بانکداری و فینتک

الگوریتم‌های مکانیزه به بانک‌ها این امکان را می‌دهد تا درک درستی نسبت به پایگاه مشتریان (Customer base) خود و انبوه معاملاتی که در نظام مالی‌شان رخ می‌دهد داشته باشند. داده‌کاوی به شرکت‌های حوزه خدمات مالی کمک می‌کند تا نگرش دقیقی نسبت به ریسک‌های بازار داشته باشند، کلاهبرداری‌ها بسیار سریع تشخیص دهند، بر حُسن اجرای قراردادها نظارت کنند و حداکثر بازگشت سرمایه را در کمپین‌های بازاریابی خود تجربه کنند.

مثال‌های عملی از به‌کارگیری داده‌کاوی

تاکنون سازمان‌های متعددی به واسطه استفاده از داده‌کاوی نتایج ارزشمندی را کسب کرده‌اند که در زیر، به تعدادی از آنها اشاره کرده‌ایم:

• Groupon:‌ یکی از چالش‌های بزرگ سایت تخفیف گروهی Groupon، پردازش حجم گسترده داده‌های مشتریان برای ارائه خدمات بود. روزانه، بیش از یک ترابایت داده خام توسط این شرکت پردازش شده و در پایگاه‌های داده‌ای مختلف ذخیره و انبار می‌شود. داده‌کاوی به Groupon کمک کرد تا فعالیت‌های بازاریابی خود را کاملاً منطبق با علایق مشتریان پیش ببرد، در آن واحد یک ترابایت داده مشتریان را آنالیز کند و گرایشات پرطرفدار را به سرعت شناسایی کند.
• Air France KLM: این شرکت هواپیمایی به کمک تکنیک‌های داده‌کاوی و تلفیق داده‌های جستجوی سفر مشتریان، رزروهای گذشته، پروفایل شبکه‌های اجتماعی و… توانسته دید 360 درجه‌ای را نسبت به مشتری اتخاذ کند. به این ترتیب Air France KLM توانسته با استفاده از این اطلاعات، تجربه سفری شخصی‌سازی شده را برای مسافران خود خلق کند.
• Domino: بزرگ‌ترین شرکت تولیدکننده پیتزای جهان، 85000 منبع داده سازمان‌یافته و سازمان‌نیافته شامل سیستم‌های مختلف فروش و 26 مرکز زنجیره تامین و همچنین شبکه‌های متعددی نظیر پیامک، پیام‌رسان اجتماعی و Amazon Echo (دستگاه هوشمند جستجوی صوتی آمازون) را در اختیار دارد. کلیه این منابع و شبکه‌ها موجب شده تا عملکرد تجاری و تجربه خرید مستقیم در تمام فروشگاه‌های Domino بهبود قابل‌ ملاحظه‌ای پیدا کند.

این موارد تنها بخش کوچکی از تاثیر قابلیت‌های داده‌کاوی بر سازمان‌های داده‌محور است. در کلیه موارد فوق، شاهد افزایش کارایی، ساده‌سازی عملیات، کاهش مخارج و رشد سودآوری کسب و کارها هستیم.

آینده داده‌کاوی

طبیعی است که با افزایش بی‌سابقه داده‌ها در سطح جهان، آینده روشنی در انتظار داده‌کاوی و دانش داده خواهد بود. تخمین زده می‌شد که تا سال 2020 داده‌های جهان دیجیتال از 4 زتابایت به 44 زتابایت برسد. جالب است بدانید که در هر ثانیه، چیزی در حدود 1.7 مگابایت اطلاعات جدید برای هر فرد تولید می‌شود.

درست مانند تکامل تکنیک‌های استخراج به واسطه پیشرفت تکنولوژی، راهکارهای استخراج اطلاعات ارزشمند از دل داده‌های انبوه نیز به مرور زمان تکامل پیدا کرده‌اند. در گذشته، تنها سازمان‌های بزرگی نظیر ناسا (سازمان فضایی امریکا) توانایی استفاده از اَبَرکامپیوترها جهت آنالیز داده‌ها را داشتند؛ زیرا در آن زمان مخارج ذخیره‌سازی و انجام محاسبات بر روی داده‌ها بسیار بالا بود. اما امروزه، کسب و کارها به کمک یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و یادگیری عمیق (Deep learning)، اقدامات بسیار مهمی را بر روی دریای داده‌های ابری خود انجام می‌دهند.

به عنوان مثال، اینترنت اشیاء (Internet of Things) و فناوری‌های پوشیدنی، انسان‌ها و دستگاه‌ها را به ماشین‌های تولید داده مبدل کرده‌اند که می‌توانند به شرکت‌های بزرگ، اطلاعات بسیار ارزشمندی در خصوص افراد و سازمان‌ها ارائه کنند؛ البته به شرط آنکه شرکت‌ها بتوانند داده‌ها را به سرعت جمع‌آوری، ذخیره و آنالیز کنند.

قبلاً پیش‌بینی شده بود که تا سال 2020 بیش از 20 میلیارد دستگاه متصل به اینترنت اشیاء در سطح جهان وجود خواهد داشت. داده‌های حاصل از این فناوری در فضای ابری قابل‌دسترسی بوده و برای استفاده بهینه و مدیریت حجم انبوه اطلاعات از مجموعه داده‌های متعدد، نیازمند ابزارهای تحلیلی انعطاف‌پذیر و مقیاس‌پذیر هستند. راهکارهای تحلیلی و پردازش ابری موجب شده تا دسترسی سازمان‌ها به انبوه داده‌ها و منابع محاسباتی بسیار عملی‌تر و مقرون به صرفه‌تر شود. پردازش ابری (Cloud computing) به شرکت‌ها کمک می‌کند تا داده‌های حاصل از فروش، بازاریابی، وب، سیستم‌های تولید، موجودی انبار و غیره را به سرعت تدوین، جمع‌آوری، آماده‌سازی و آنالیز کرده و بر مبنای آنها اقدامات لازم جهت کسب نتایج مطلوب را انجام دهند.

ابزارهای متن باز داده‌کاوی امکان برخورداری از سطح تازه‌ای از قدرت و سرعت را برای کاربران فراهم کرده و همچنین نیازهای انبوه تحلیلی را که راهکارهای سنتی قادر به تحقق آن نبودند، به سادگی برآورده می‌سازند. افزون بر اینها، فضایی را ایجاد کرده که کاربران تحلیلگر و توسعه‌دهنده می‌توانند پروژه‌های خود را با یکدیگر به اشتراک گذاشته و برای انجام آنها با هم همکاری کنند. علاوه بر این هم امروزه فناوری‌های پیشرفته‌ای مثل یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در دسترس کلیه سازمان‌ها (به شرط به کارگیری نیروها، داده‌ها و ابزارهای مناسب) قرار دارند.

پیشنهاد آموزشی مرتبط:

دوره آموزش ​اصول و روش های داده کاوی (Data Mining): اینجا را کلیک کنید (+).

همچنین اگر به حوزه داده‌کاوی و کلان داده علاقه دارید و تمایل دارید اطلاعات و آموزش‌های کامل‌تر و تخصصی را پشت سر بگذارید، می‌توانید از  «مجموعه آموزش ویدئویی داده کاوی و یادگیری ماشین» در وبسایت فرادرس استفاده کنید.

برای مشاهده مجموعه آموزش ویدئویی داده کاوی و یادگیری ماشین: اینجا را کلیک کنید (+).

اگر این مطلب برای شما مفید بوده است، آموزش‌ها و مطالب زیر نیز به شما پیشنهاد می‌شوند:

• آموزش داده کاوی و زبان برنامه نویسی R (رایگان)
• آموزش داده کاوی در RapidMiner
• آموزش تجزیه و تحلیل و آماده سازی داده ها با پایتون
• آموزش مقدماتی Hadoop (هدوپ) برای تجزیه و تحلیل کلان داده
• آموزش وب معنایی – تحلیل و پردازش اطلاعات با انواع ماشین
• داده های کلان و کاربردشان برای تصمیم گیرندگان (رایگان)
• آموزش داده کاوی یا Data Mining در متلب