مراحل داده کاوی چیست؟

در دنیای امروزی که میزان دیتای منتشرشده هر روز در حال افزایش است، داده کاوی یکی از ابزارهای حیاتی برای استخراج اطلاعات مفهومی و قابل‌استفاده از داده‌های بی‌پایانی است که در دسترس داریم. در این مقاله، ما به بررسی مراحل داده کاوی خواهیم پرداخت و خواهید فهمید که این عملیات چگونه اطلاعات گمشده را بیرون می‌کشد و به تصمیم‌گیری‌های بهتری کمک می‌کند. اگر به کسب اطلاعات بیشتر درمورد این موضوع علاقه‌مند هستید، در ادامه با ما همراه باشید.

داده کاوی چیست؟

قبل از بررسی مراحل داده کاوی، اجازه دهید اطلاعاتی درمورد این فرایند پیچیده که با پیشرفت تکنولوژی و به وجود آمدن مفهومی به نام یادگیری ماشین، با دقت و سرعت بسیاری بالایی انجام می‌شود، در اختیار شما قرار دهیم.

داده کاوی یک فرایند تحلیل دقیق و استخراج اطلاعات مفهومی از داده‌های بزرگ و پیچیده است. درواقع این فرایند به ما کمک می‌کند تا با استفاده از تکنیک های داده کاوی، الگوها، روابط و اطلاعات مخفی در دیتاهای جمع‌آوری‌شده را کشف کنیم. برای انجام این عملیات، از روش‌ها و الگوریتم‌های مختلفی برای تحلیل داده‌ها استفاده می‌شود که به ما اجازه می‌دهد داده‌های بی‌معنا را به یکدیگر مرتبط کنیم و براساس آن تصمیم‌گیری‌های بهتری انجام دهیم.

بررسی مراحل داده کاوی

از آنجایی که انجام این فرایند بسیاری پیچیده است، برای جلوگیری از هرگونه خطا، باید اطلاعات گفته‌شده طبق مراحلی که در ادامه به آن اشاره می‌کنیم جمع‌آوری شده و ارتباط بین آن‌ها کشف شود:

آماده‌سازی

آماده‌سازی دیتا یکی از اساسی‌ترین مراحل داده کاوی به حساب می‌آید که قبل از تجزیه و تحلیل انجام می‌شود. در این مرحله، داده‌ها از منابع مختلف جمع‌آوری می‌شوند و به شکلی منظم و قابل‌تجزیه‌و‌تحلیل تبدیل می‌شوند. به این نکته توجه داشته باشید که در حال حاضر با استفاده از یادگیری ماشین، می‌توان سرعت انجام این کار را به شکل چشمگیری افزایش داد. این فرایند ممکن است شامل مراحل زیر باشد:

• جمع‌آوری داده‌ها

ابتدا داده‌های موردنیاز از منابع مختلف مانند پایگاه‌های داده، فایل‌های متنی، وب‌سایت‌ها و سایر منابع جمع‌آوری می‌شوند. استفاده از منابع معتبر برای انجام این کار، از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است.

• تصفیه داده‌ها

داده‌های جمع‌آوری‌شده ممکن است دارای اشکالاتی نظیر داده‌های تکراری، اشکال ناشی از خطاها یا مقادیر خالی باشند. در این مرحله، داده‌ها تصفیه و اصلاح می‌شوند.

• تبدیل فرمت

اگر داده‌ها در فرمت‌های مختلفی باشند، آن‌ها به یک فرمت مشترک تبدیل می‌شوند تا تجزیه‌وتحلیل آن‌ها آسان‌تر باشد. انجام این کار می‌تواند زمان موردنیاز برای به پایان رساندن مراحل داده کاوی را به میزان قابل‌توجهی کاهش دهد.

انتخاب ویژگی‌ها

در این مرحله، ویژگی‌های مهم و معناداری از داده‌ها برای تحلیل انتخاب می‌شوند. این انتخاب براساس هدف‌های تحلیلی و موضوع موردنظر انجام می‌شود.

تفکیک داده‌ها

داده‌ها ممکن است به گروه‌های مختلفی تقسیم شوند تا تحلیل بهتری انجام شود. این تفکیک می‌تواند براساس ویژگی‌های خاص یا معیارهای دیگر صورت گیرد.

یادگیری مدل

یادگیری مدل یکی دیگر از مراحل داده کاوی است که در آن مدل‌های مختلفی برای تجزیه‌وتحلیل دقیق داده‌ها ایجاد می‌شوند. موارد ایجادشده می‌توانند به‌صورت خودکار یا با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین ایجاد شوند. مراحل اصلی یادگیری مدل عبارتند از:

انتخاب الگوریتم

انتخاب الگوریتم مناسب برای تحلیل داده‌ها بسیار مهم است. این انتخاب براساس نوع داده‌ها و هدف تحلیل صورت می‌گیرد.

آموزش مدل

در این مرحله، مدل با استفاده از داده‌های آموزشی، آموزش داده می‌شود. این دیتاها به مدل ارائه می‌شوند تا الگوها و روابط بین داده‌ها را یاد بگیرد. درواقع انجام این کار موجب بهبود عمکرد و افزایش کیفیت جروجی می‌شود.

تنظیم پارامترها

پارامترهای مدل باید به‌گونه‌ای تنظیم شوند که بهترین عملکرد را داشته باشد. تغییرات گفته شده ممکن است به صورت دستی یا با استفاده از تکنیک‌های بهینه‌سازی انجام شود.

ارزیابی مدل

پس از آموزش مدل، آن را باید ارزیابی کنیم تا مطمئن شویم که به‌درستی عمل می‌کند. ارزیابی ممکن است با استفاده از داده‌های جدید یا معیارهای خاصی صورت گیرد.

تطابق مدل

اگر مدل به‌درستی عمل نمی‌کند یا نیاز به بهبود دارد، مرحلهٔ تطابق مدل انجام می‌شود. در این مرحله، تغییراتی در مدل ایجاد می‌شود تا عملکرد بهتری داشته باشد.

ارزیابی و تفسیر مدل

یکی دیگر از مراحل داده کاوری که پس از آموزش مدل انجام می‌شود، ارزیابی و تفسیر است. در این قسمت، ما مدل را به چالش می‌کشیم تا عملکرد آن را بررسی و با تفسیر نتایج به‌دست‌آمده، کیفیت خروجی را مشخص کنیم. مراحل اصلی این فرایند به شرح زیر است:

ارزیابی عملکرد مدل

ابتدا مدل با استفاده از داده‌های ارزیابی اجرا می‌شود. این داده‌های ارزیابی ممکن است جدید باشند یا بخشی از داده‌هایی باشند که در فرایند آموزش مدل مورد استفاده قرار نگرفته‌اند. عملکرد مدل با معیارهایی نظیر دقت، حساسیت، و ویژگی‌های دیگر ارزیابی می‌شود.

تفسیر نتایج

پس از ارزیابی، نتایج حاصل از مدل با استفاده از علم داده تفسیر می‌شوند. این تفسیر شامل تحلیل ویژگی‌های مهمی است که تأثیری بر عملکرد مدل دارند. به‌عنوان مثال ممکن است بیشترین ویژگی‌های مؤثر در تصمیم‌گیری‌های مدل شناسایی شوند.

تعیین معیارهای ارزیابی مناسب

ممکن است نیاز به تعیین معیارهای خاصی برای ارزیابی عملکرد در طول مراحل داده کاوری باشد، به ویژه اگر مدل برای یک مسئله خاصی طراحی شده باشد. معیارها باید با هدف و ماهیت مسئله همخوانی داشته باشند.

تصمیم‌گیری درمورد مدل

براساس نتایج ارزیابی و تفسیر، تصمیم‌گیری درمورد استفاده از مدل انجام می‌شود. تصمیماتی که می‌تواند شامل بهبود مدل، تنظیم مدل برای بهترین عملکرد، یا حتی عدم استفاده از مدل باشد.

گزارش نتایج

نتایج ارزیابی و تفسیر مدل در یک گزارش نهایی قابل درک و مفهومی گنجانده می‌شوند و برای افرادی که در تصمیم‌گیری‌های مرتبط با مدل دخیل هستند آمده شده و در اختیار آن‌ها قرار داده می‌شود.

انواع روش‌های داده کاوی

داده کاوی یک علم چندرشته‌ای است که از روش‌ها و الگوریتم‌های متعددی برای تحلیل داده‌ها استفاده می‌کند. در زیر به برخی از انواع روش‌هایی که می‌توان در مراحل داده کاوی از آن استفاده کرد اشاره می‌کنیم:

• خوشه‌بندی؛
• تصمیم‌گیری؛
• تبدیل؛
• دسته‌بندی؛
• داده کاوی ترکیبی؛
• گراف.

جمع‌بندی

داده کاوی یکی از روش‌هایی است که با استفاده از آن می‌توان حجم عظیمی از داده‌ها را برای رسیدن به خواستهٔ مدنظر فیلتر کرد. به همین دلیل در این مقاله مراحل داده کاوی و رابطهٔ آن با دیتاساینس را بررسی کردیم. به شما توصیه می‌کنیم بارها مطالب گفته‌شده را مطالعه کنید تا با چگونگی انجام این کار و فرایندهای پیچیدهٔ آن آشنا شوید.

اگر علاقه مند به یادگیری بیشتر در این زمینه هستید، میتوانید با مراجعه به وبسایت پروپژ، از تجربه های مهندس پژمان اقبالی که به شکل دوره های آموزشی در اختیار شما قرار میگیرد استفاده کنید.