بررسی ساده و ابتدایی داده کاوی (data mining)

داده کاوی (data mining) یک فرآیند تحلیلی است که برای کشف و تجزیه و تحلیل مجموعه داده های بزرگ برای کشف الگوها، همبستگی‌ها و بینش‌های معنادار طراحی شده است. این مورد شامل استفاده از ابزارهای پیچیده تجزیه و تحلیل داده‌ها برای کشف الگوها و روابط ناشناخته و معتبر قبلی در مجموعه داده های بزرگ است.
این ابزارها شامل مدل های آماری، تکنیک‌های یادگیری ماشین و روش‌های تجسم داده‌ها می شود. داده کاوی فقط جمع آوری یا پردازش داده‌ها نیست. با این حال، در عوض، بر استخراج اطلاعات مفید متمرکز است که می‌تواند برای تصمیم گیری، تجزیه و تحلیل پیش بینی و سایر کاربردها استفاده شود.

تفاوت بین داده کاوی و علم داده (data science) چیست؟

داده کاوی یک جزء حیاتی از علم داده است، حوزه وسیع‌تری که شامل تکنیک‌ها و شیوه‌های مختلف برای تجزیه و تحلیل و تفسیر داده‌های پیچیده است. در حالی که داده کاوی به طور خاص بر کشف الگوها و روابط در داده ها متمرکز است، علم داده به کل چرخه حیات داده ها، از جمله جمع آوری، تجزیه و تحلیل و تفسیر داده ها می پردازد.
علم داده رشته‌های مختلفی از جمله آمار، علوم کامپیوتر و علم اطلاعات را برای تجزیه و تحلیل و تفسیر داده های دیجیتال پیچیده ادغام می کند. داده کاوی، به عنوان بخشی از این موارد، نقش مهمی در مرحله اکتشافی ایفا می کند، جایی که هدف یافتن الگوها و بینش‌های معنادار است. از این نظر، داده کاوی را می توان به عنوان زیرمجموعه‌ای از علم داده در نظر گرفت که روش‌ها و ابزارهای خاصی را برای مجموعه داده های گسترده‌ای که دانشمندان داده با آن کار می‌کنند، به کار می‌گیرد.

چرا داده کاوی مهم است؟

داده کاوی برای افزایش تصمیم گیری در عصری که به طور فزاینده‌ای توسط داده ها هدایت می شود، حیاتی است. این مورد به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا از میان مجموعه داده‌های عظیم غربال کنند تا روندها و الگوهایی را که تصمیم‌های استراتژیک را تعیین می‌کنند، کشف کنند.
داده کاوی تجزیه و تحلیل رفتار سرمایه‌گذاران و روندهای بازار در فضای ارزهای دیجیتال را ممکن می‌سازد، که به معامله‌گران کمک می‌کند معاملات عاقلانه‌ای انجام دهند و حرکت قیمت را پیش‌بینی کنند. این روش با کمک به شناسایی روند تراکنش‌های بلاکچین و کشف تقلب یا ناهنجاری‌های احتمالی، پروتکل‌های امنیتی را در فضای ارزهای دیجیتال بهبود می‌بخشد.

داده کاوی چگونه کار می‌کند؟

داده کاوی یک فرآیند پیچیده شامل چندین مرحله کلیدی است که هر کدام در تبدیل مجموعه داده های بزرگ به بینش‌های عملی بسیار مهم هستند. این فرآیند معمولاً شامل مراحل زیر است:

جمع آوری و ادغام داده‌ها

داده کاوی با جمع آوری داده ها از منابع مختلف آغاز می شود. این داده‌ها می‌توانند از پایگاه‌های داده، فایل‌ها، منابع خارجی مانند اینترنت و غیره باشند.
اغلب، داده ها از منابع مختلف باید در یک مجموعه داده منسجم ادغام شوند. این مرحله بسیار مهم است، زیرا کیفیت و جامعیت داده‌ها مستقیماً بر اثربخشی مراحل بعدی تأثیر می گذارد.

پیش پردازش داده‌ها

پس از جمع آوری داده ها، باید از قبل پردازش شود. این مرحله شامل:
پاک کردن داده ها: حذف یا تصحیح داده های اشتباه یا ناقص
عادی سازی داده ها: ساختار داده ها در قالبی سازگار
تبدیل داده ها: تبدیل داده ها به فرمت مناسب برای استخراج.
پیش پردازش بسیار مهم است، زیرا کیفیت داده ها و در نتیجه قابلیت اطمینان نتایج را بهبود می بخشد.

کاوش داده ها و تشخیص الگو

این مرحله شامل کاوش و تجزیه و تحلیل داده ها برای درک ساختارها و الگوهای اساسی آن است. تجزیه و تحلیل آماری، تجسم، تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی و تشخیص الگو برای درک ویژگی‌ها و روابط داده ها استفاده می شود.
تشخیص الگو، به ویژه، نقش مهمی در شناسایی قاعده‌مندی‌ها و ناهنجاری ها در داده ها ایفا می کند، که برای جنبه های پیش بینی داده کاوی ضروری است.

ساخت مدل و انتخاب الگوریتم

در اینجا، الگوریتم های داده کاوی مناسب بر اساس هدف کاوی انتخاب می شوند، به عنوان مثال، طبقه بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی (clustering) و غیره. الگوریتم های مختلف برای انواع مختلف وظایف و داده ها مناسب تر هستند. سپس الگوریتم های انتخاب شده برای ایجاد مدل ها اعمال می شوند.

آموزش و تست

مدل با استفاده از زیر مجموعه‌ای از مجموعه داده آموزش داده می‌شود. هنگامی که مدل آموزش داده شد، با استفاده از زیرمجموعه دیگری از داده ها (که در آموزش استفاده نشده است) آزمایش می شود تا عملکرد و دقت آن ارزیابی شود. این مرحله برای اطمینان از اینکه مدل به خوبی کار می کند و پیش بینی ها یا بینش های قابل اعتمادی ارائه می دهد، بسیار مهم است.

ارزیابی و تفسیر

در این مرحله، نتایج فرآیند داده کاوی ارزیابی و تفسیر می شود. این مرحله شامل ارزیابی الگوها و دانش کشف شده از طریق فرآیند استخراج و تعیین سودمندی و اعتبار بالقوه آنها است.

گسترش

مرحله نهایی، استقرار راه حل داده کاوی است. دانش به‌دست‌آمده از داده‌کاوی برای تصمیم‌گیری، پیش‌بینی روندها یا اطلاع‌رسانی خط‌مشی استفاده می‌شود. این مورد می تواند شامل ادغام فرآیند داده کاوی در عملیات تجاری یا استفاده از بینش های به دست آمده برای برنامه ریزی استراتژیک باشد.

تکنیک های کلیدی داده کاوی

داده کاوی شامل تکنیک های مختلفی است که هر کدام برای انواع مختلف داده ها و اهداف مناسب هستند. در این میان مهمترین و پرکاربردترین تکنیک ها عبارتند از:

طبقه بندی (Classification)

این تکنیک برای دسته بندی داده ها به کلاس‌های از پیش تعریف شده استفاده می شود. به ویژه در برنامه هایی که هدف آن پیش بینی گروه یا دسته‌ای است که یک نقطه داده جدید به آن تعلق دارد، مفید است. به عنوان مثال می توان به شناسایی تراکنش‌های تقلبی بلاکچین و تقسیم بندی سرمایه گذاران رمزارزی بر اساس رفتارهای تجاری اشاره کرد.

خوشه بندی (Clustering)

خوشه بندی شامل گروه بندی مجموعه‌ای از اشیاء به گونه‌ای است که اشیاء در همان گروه بیشتر به یکدیگر شباهت داشته باشند. به طور گسترده‌ای در بخش بندی بازار، پردازش تصویر و خوشه بندی اسناد استفاده می شود.

یادگیری قوانین انجمنی

این تکنیک برای یافتن روابط جالب (تداعی و همبستگی) بین متغیرها در پایگاه های داده بزرگ استفاده می شود. یک مثال معروف آنالیز سبد بازار در خرده فروشی است که به درک محصولاتی که اغلب با هم خریداری می‌شوند، کمک می کند.

رگرسیون (Regression)

برای شناسایی و تحلیل رابطه بین متغیرها از تحلیل رگرسیون استفاده می شود. به ویژه در پیش‌بینی و تحلیل روند، که هدف آن پیش‌بینی یک مقدار عددی بر اساس ورودی‌ها است، بسیار ارزشمند است.

تشخیص ناهنجاری (Anomaly detection)

این تکنیک همچنین به عنوان تشخیص بیرونی شناخته می شود، برای شناسایی الگوهای غیرعادی که با رفتار مورد انتظار مطابقت ندارند استفاده می‌شود. در تشخیص تقلب، امنیت شبکه و تشخیص عیب بسیار مهم است.

شبکه‌های عصبی

شبکه‌های عصبی با الهام از ساختار و عملکرد مغز انسان، مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها هستند که بر اساس مغز انسان مدل‌سازی شده‌اند و برای تشخیص الگوها طراحی شده‌اند. آنها داده های حسی را از طریق ادراک ماشین، برچسب گذاری و خوشه بندی ورودی خام تفسیر می کنند.
این تکنیک ها جزء اساسی حوزه داده کاوی هستند و هر کدام کاربردها و نقاط قوت خاص خود را دارند. آنها بر اساس ماهیت داده‌ها و بینش‌ها یا پیش بینی‌های خاصی که از فرآیند داده کاوی به دنبال آن هستند، انتخاب می‌شوند.

ابزارهای داده کاوی

در زیر برخی از ابزارهای رایج داده کاوی آورده شده است:

رپید ماینر (RapidMiner)

رپید ماینر یک پلتفرم تحلیلی پیشرفته، به دلیل محیط جامع خود که کل فرآیند داده کاوی، از آماده سازی داده تا مدل سازی و اعتبارسنجی را پوشش می دهد، مشهور است.

Knime

این پلتفرم منبع باز به دلیل رابط کاربر پسند و ادغام اجزای مختلف داده کاوی و یادگیری ماشین مورد علاقه است.

کتابخانه‌های پایتون (Pandas، Scikit-learn، TensorFlow)

پایتون به دلیل کتابخانه‌های گسترده‌ای که دارد همچنان یک انتخاب محبوب است و آن را برای کاربردهای داده کاوی سفارشی و یادگیری ماشین ایده‌آل می‌کند.

داده کاوی SAS

SAS پیشرو در راه حل‌های داده کاوی در سطح سازمانی است و ابزارهای پیچیده‌ای را برای تجزیه و تحلیل داده‌های پیچیده و مدل‌سازی پیش بینی ارائه می‌دهد.

Tableau

Tableau که به دلیل قابلیت‌های تجسم داده ها شناخته شده است، از کاوش و تجزیه و تحلیل داده‌ها نیز پشتیبانی می‌کند و آن را به ابزاری ارزشمند در فرآیند داده کاوی تبدیل می‌کند.
این ابزارهای نرم افزاری در زمینه داده کاوی حیاتی هستند و هر کدام نیازهای خاصی را در صنایع مختلف برآورده می‌کنند. آنها به دلیل استفاده گسترده، استحکام و طیف گسترده‌ای از ویژگی‌هایی که ارائه می دهند انتخاب شده‌اند، که آنها را برای داده کاوی موثر در چشم انداز داده محور امروزی ضروری می‌کند.

کاربردهای داده کاوی در صنعت بلاکچین

داده کاوی با فعال کردن برنامه‌ها و عملکردهای مختلف نقش مهمی در صنعت بلاکچین ایفا می کند:

تحلیل تراکنش

از طریق تجزیه و تحلیل الگوی تراکنش، داده کاوی می‌تواند تقلب یا سایر بی‌نظمی‌ها را در شبکه بلاکچین شناسایی کند. به حفظ امنیت و یکپارچگی تراکنش‌ها کمک می‌کند.

تحلیل بازار

با بررسی داده‌های بلاکچین، می توان دانشی در مورد نگرش سرمایه گذاران، الگوهای معاملاتی و روندهای بازار کسب کرد و به سرمایه‌گذاران در تصمیم گیری منطقی کمک کرد.

بهینه سازی قرارداد هوشمند

با بررسی عملکرد قراردادهای تاریخی و شناسایی نقاط ضعف بالقوه یا زمینه های بهبود، می‌توان از داده کاوی برای بهینه سازی اجرای قراردادهای هوشمند استفاده کرد.

توکنومیکس و اقتصاد کریپتو

داده‌کاوی به درک رفتارهای توکن‌ها، الگوهای گردش و مدل‌های اقتصادی در اکوسیستم‌های بلاکچین کمک می‌کند و طراحی اقتصادهای توکن قوی‌تر و کارآمدتر را تسهیل می‌کند.

امنیت بلاکچین

با پیش‌بینی بردارهای حمله یا آسیب‌پذیری‌های احتمالی، به شناسایی نقص‌ها یا آسیب‌پذیری‌ها در شبکه‌های بلاکچین کمک می‌کند و اقدامات امنیتی را بهبود می‌بخشد.

تایید هویت

با بررسی روندها و فعالیت کاربر در بلاکچین، تکنیک‌های داده کاوی می‌توانند به تأیید هویت و بهبود روش‌های احراز هویت کمک کنند.

بهبود برنامه‌های غیرمتمرکز

بهبود و بهینه‌سازی برنامه‌های غیرمتمرکز (DApps) برای بهبود تجربه کاربر با بررسی روند استفاده و داده‌های بازخورد از این برنامه‌ها در بلاکچین امکان‌پذیر شده است.

مزایای داده کاوی در صنایع مختلف

داده کاوی برای افزایش کارایی و تصمیم گیری در بخش‌های مختلف حیاتی است. در صنعت کریپتوکارنسی، برای تجزیه و تحلیل بازار و تقسیم‌بندی سرمایه‌گذاران، کمک به کسب‌وکارهای رمزارزی در درک رفتارهای سرمایه‌گذاران و روندهای بازار است. این بینش عمیق برای توسعه استراتژی‌های سرمایه‌گذاری مناسب و بهینه‌سازی موقعیت بازار در یک چشم‌انداز ارز دیجیتال سریع و در حال تحول حیاتی است.
به طور مشابه، در مراقبت‌های بهداشتی، داده کاوی به طور قابل توجهی بر پیش بینی بیماری، تشخیص و برنامه های درمانی شخصی با شناسایی الگوها در داده های بیمار تأثیر می گذارد. این مورد منجر به بهبود مراقبت و مدیریت بیمار می شود.
در بخش‌های مالی و بانکی، داده‌کاوی برای ارزیابی ریسک، کشف تقلب و مدیریت داده‌های مشتری بسیار مهم است که امنیت و خدمات مشتری را افزایش می‌دهد. خرده فروشان از داده کاوی برای کنترل موجودی، پیش بینی تقاضا و برنامه های وفاداری مشتری، بهبود تجربیات مشتری و افزایش فروش استفاده می کنند.
پلتفرم‌های تجارت الکترونیک از داده کاوی برای شخصی‌سازی تجربیات مشتری، بهینه‌سازی توصیه‌های محصول و تجزیه و تحلیل روند رفتار مشتری استفاده می‌کنند، در نتیجه استراتژی‌های بازاریابی خود را اصلاح می‌کنند و تجربه خرید آنلاین را بهبود می‌بخشند. هر یک از این بخش‌ها ماهیت همه کاره و تاثیرگذار داده کاوی را در انطباق با مجموعه داده‌های بزرگ برای منافع استراتژیک و سرمایه گذاری بر روی آنها نشان می‌دهد.

چالش‌های داده کاوی

داده کاوی با چالش‌های ناشی از کیفیت، حجم و پیچیدگی داده ها مواجه می شود. موانع زیادی برای غلبه بر آنها وجود دارد، از جمله مدیریت داده های ناقص یا ساختار نیافته، حفظ دقت در مواجهه با مجموعه داده‌های عظیم و مدیریت مسائل مربوط به حریم خصوصی.
در بلاکچین و کریپتو، داده کاوی به دلیل ماهیت غیرمتمرکز آن با پیچیدگی های بیشتری مواجه است که نیازمند رویکردهای جدید برای تجزیه و تحلیل است. مسائل کلیدی شامل رسیدگی به حجم عظیمی از داده های تراکنش، اطمینان از صحت اتفاق نظر در دفتر کل توزیع شده و ایجاد تعادل بین ناشناس بودن و باز یا اوپن سورس بودن کاربر است.
علاوه بر این، مناظر نظارتی در حال تحول و نیاز به انطباق الگوریتم‌های استخراج برای مقابله با مسائل مقیاس‌بندی، بر چالش‌های پیچیده ذاتی در داده‌کاوی در حوزه بلاکچین و کریپتو تأکید می‌کند.