هوش تجاری

معرفی برترین ابزار برای داده‌کاوی

قدرت پیش‌بینی داده‌ها می‌تواند یک دارایی بسیار ارزشمند باشد، اما دستیابی به بینش از کلان داده (Big Data) نیاز به مجموعه مهارت‌های ظریفی دارد. یکی از این مهارت‌ها داده‌کاوی است. داده‌کاوی با کاوش در داده‌ها به شما امکان می‌دهد الگوهای مهمی را که می‌تواند در کار تجزیه و تحلیل داده‌ها و تصمیمات مربوط به کسب و کار در آینده کمک کند، مشاهده نمایید.

در این مقاله، تعدادی از ابزارهای داده‌کاوی را که تحلیل‌گران داده معمولاً استفاده می‌کنند، بررسی خواهیم کرد.

داده‌کاوی چیست؟

به طور کلی، داده‌کاوی شامل شش وظیفه اصلی است:

تشخیص ناهنجاری شامل شناسایی انحراف در یک مجموعه داده است. بسته به زمینه، این انحرافا ممکن است نشان‌دهنده خطاهای داده یا پرتوهای اطلاعاتی باشند.

یادگیری قاعده ارتباط، یک روش یادگیری ماشین است که برای شناسایی همبستگی‌های مفید بین متغیرها استفاده می‌شود. به عنوان مثال، بانک‌ها از این روش برای شناسایی محصولاتی که مشتریان معمولاً با هم خریداری می‌کنند، استفاده کرده و آن را در تدوین استراتژی‌های فروش به کار می‌گیرند.

خوشه‌بندی، شناسایی گروه‌هایی از سوابق یا ساختارها در یک مجموعه داده است که دارای یک ویژگی مشترک هستند، به عنوان مثال گروه‌بندی بر اساس رنگ مو.

طبقه‌بندی شامل استفاده از آنچه قبلاً در مورد یک مجموعه داده می‌دانید برای دسته‌بندی داده‌های جدید (به عنوان مثال طبقه‌بندی مشتریان براساس محدوده سنی و موقعیت مکانی آن‌ها) است.

تحلیل رگرسیون روابط بین یک یا چند مقدار را برجسته می‌کند. به طور خاص، متغیرهای مستقل چگونه بر متغیرهای وابسته تأثیر می‌گذارند؟ (به عنوان مثال تأثیر سن یا رژیم غذایی بر وزن کسی).

خلاصه‌برداری اوج تمام مراحلی است که توضیح دادیم. این مرحله شامل ایجاد یک گزارش روشن و مختصر از یافته‌های شما، معمولاً با تجسم است.

داده‌کاوی اساساً یک عالم کوچک از کل فرآیند تجزیه و تحلیل داده است. در واقع، درجه بالایی از هم‌پوشانی میان این دو وجود دارد. تفاوت اصلی در ابزارها و تکنیک‌ها نیست، بلکه در دلایلی است که شما از آن‌ها استفاده می‌کنید. در حالی که تجزیه و تحلیل داده شامل آزمایش فرضیه‌ها است، داده‌کاوی با استفاده از همان روش‌ها، الگوها را در کلان داده شناسایی می‌کند. بر اساس این الگوها، می‌توانید فرضیه بعدی خود را شکل دهید.

اکنون ما درک اولیه‌ای از اینکه داده‌کاوی شامل چه اطلاعاتی است، پیدا کرده‌ایم. بیایید برخی از ابزارهای معروف داده‌کاوی را که ممکن است هنگام تجزیه و تحلیل داده با آن مواجه شوید، بررسی کنیم.

بهترین ابزارها برای داده‌کاوی

۱- Python

اگرچه ابزارهای انحصاری برای کمک به داده‌کاوی در دسترس است، اما بهترین روش این است که خودتان وارد عمل شوید.

پایتون یک ابزار پیش‌نیاز برای هر تحلیل‌گر داده و یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی منبع باز در این زمینه است. علاوه بر داشتن کاربردهای مختلف در علم داده، یادگیری آن ساده و بسیار متنوع است.

فایده استفاده از پایتون این است که می‌توانید اسکریپت‌هایی را از ابتدا ایجاد کنید تا هر کار داده‌کاوی را به صورت خودکار انجام دهید. هزاران بسته کد به طور خاص برای اتوماسیون فرآیند داده‌کاوی تهیه شده است. به عنوان مثال کتابخانه pandas به شما امکان می‌دهد با ساختارهای کلان داده کار کنید، داده‌ها را در هر قالبی بارگذاری کرده، آن‌ها را مرتب و دستکاری کنید.

در همین حال،scikit-learn  گروهی از بسته‌های یادگیری ماشین پایتون است که برای انجام بسیاری از وظایف توصیف‌شده در مقدمه این مقاله استفاده می‌شود. این وظایف شامل خوشه‌بندی، طبقه‌بندی و مدل رگرسیون هستند. در حقیقت از هر کتابخانه تجزیه و تحلیل داده در پایتون به نوعی می‌توان برای داده‌کاوی استفاده کرد. بسته‌های دیگری که ممکن است بخواهید بررسی کنید شامل NumPy،Matplotlib  و PyBrain است.

۲- زبان R

R نیز یک زبان برنامه‌نویسی منبع باز است که به طور معمول به عنوان ابزار داده‌کاوی استفاده می‌شود. اگرچه استفاده از آن نسبت به پایتون پیچیده‌تر است، اما همیشه با توجه به علم داده طراحی شده و در انجام تجزیه و تحلیل آماری پیچیده بی‌نظیر است.

برعکس، پایتون یک زبان برنامه‌نویسی عمومی است که بعداً توسط جامعه علم داده پذیرفته شد. در ضمن، مدت طولانی است که R برای داده‌کاوی در صنعت و دانشگاه استفاده می‌شود. این زبان می‌تواند برای طیف گسترده‌ای از فعالیت‌های داده‌کاوی از جمله طبقه‌بندی، خوشه‌بندی، استخراج قاعده ارتباط، متن‌کاوی، تجزیه و تحلیل سری زمانی، تجزیه و تحلیل شبکه اجتماعی و موارد دیگر اعمال شود.

R را می‌توان با استفاده از بسته‌های CRAN (شبکه بایگانی جامع  R) نیز گسترش داد. بسته‌های محبوب عبارتند از dplyr (برای درگیری و تجزیه و تحلیل داده‌های عمومی)،caret  (برای مدل‌سازی مشکلات طبقه‌بندی پیچیده و رگرسیون) و ggplot2 (یک بسته تجسمی محبوب که برای کاوش در کلان داده ایده آل است).

۳- RapidMiner

گنجاندن پایتون یا R در تجهیزات داده‌کاوی یک هدف عالی در طولانی‌مدت است. با این حال در کوتاه‌مدت ممکن است بخواهید برخی از ابزارهای اختصاصی داده‌کاوی را کشف کنید. یکی از محبوب‌ترین آن‌ها پلتفرم علوم داده RapidMiner است.

RapidMiner همه چیز را از دسترسی به داده‌ها تا آماده‌سازی، خوشه‌بندی، مدل‌سازی پیش‌بینی و موارد دیگر باهم متحد می‌کند. طراحی متمرکز بر فرآیند و الگوریتم‌های یادگیری ماشین داخلی، آن را به ابزاری ایده‌آل جهت داده‌کاوی برای افرادی که مهارت فنی گسترده ندارند، اما به توانایی انجام کارهای پیچیده نیاز دارند، تبدیل کرده است.

جمع‌بندی

در این مقاله، ما برخی از ابزارهای متداول داده‌کاوی را که ممکن است هنگام کار با کلان داده با آن‌ها روبرو شوید، ارائه داده‌ایم. اگرچه ما بر روی ویژگی‌های داده‌کاوی متمرکز شده‌ایم که هر یک از این ابزارها ارائه می‌دهند، بیشتر آن‌ها فرصت کافی برای بهبود تخصص گسترده‌تر در زمینه تجزیه و تحلیل داده را نیز به شما می‌دهند.

نکته اصلی که باید به خاطر بسپارید این است که اگرچه ابزارهای داده‌کاوی می‌توانند به شما در شناسایی الگوها کمک کنند، اما در نهایت توانایی شما برای تفسیر این الگوها است که از بیشترین ارزش برخوردار می‌باشد. اگرچه همه ابزارهای داده‌کاوی به یک شکل ساخته نشده‌اند، ما شما را تشویق می‌کنیم تا جایی که می‌توانید آن‌ها امتحان کنید. آزمون و خطا بهترین روش برای گسترش مهارت‌ها، یافتن ابزارها و سیستم عامل هایی است که برای شما، علایقتان و صنعتی که در آن کار می‌کنید مناسب است.


مجموعه

هوش تجاری

این پست بخشی از مجموعه هوش تجاری در کار و کسب است. ترتیب زیر را در این حوزه پیشنهاد می‌کنیم.

  1. بررسی تفاوت‌های میان داده، اطلاعات و دانش در یک نگاه
  2. وقتی از هوش تجاری صحبت می‌کنیم، از چه حرف می‌زنیم؟
  3. تبدیل داده به اطلاعات با هوش تجاری
  4. تجزیه و تحلیل داده (Data Analytics) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  5. کلان داده (Big Data) چیست؟
  6. تجزیه و تحلیل کلان داده (Big Data) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  7. مقایسه مفاهیم تحلیل داده، علوم داده و کلان داده (Big Data)
  8. حاکمیت داده (Data Governance) چیست و چه اهمیتی دارد؟
  9. هوش تجاری (BI) چیست و چه تفاوتی با آنالیز تجاری (BA) دارد؟
  10. آنچه باید درباره‌ هوش تجاری بدانیم
  11. هوش تجاری (BI) چطور می‌تواند به کسب و کار شما کمک کند؟
  12. معرفی ۵ کتاب برتر درباره هوش تجاری
  13. ۷ کلید برای یک استراتژی موفقیت آمیز در زمینه هوش تجاری
  14. ۹ راه عدم موفقیت هوش تجاری
  15. تجسم داده (Data Visualization) چیست و چرا اهمیت دارد؟
  16. تمیزسازی داده (Data cleaning) به چه معناست و چه اهمیتی دارد؟
  17. ۱۰ تکنیک اساسی تجسم داده در ایجاد گزارش‌های هوش تجاری
  18. معرفی ۱۳ روش متداول تجسم داده‌ها
  19. تفاوت داشبورد و گزارش چیست؟
  20. ۱۰ اصل طراحی داشبورد هوش تجاری
  21. ۱۳ مثال عملی از تحلیل داده با هوش تجاری
  22. کاربرد هوش تجاری در صنایع مختلف
  23. معرفی نرم افزارهای مختلف هوش تجاری
  24. پاور بی آی (Power BI) چیست و در هوش تجاری چه کاربردی دارد؟
  25. راهنمای کامل پاور بی آی (Power BI)
  26. ویژگی‌های نرم افزار Power BI
  27. تفاوت پاور بی آی و اکسل
  28. معرفی انواع نمودارها در نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  29. راهنمای کامل معماری نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  30. راهنمای انتخاب ابزار مناسب بین پاور بی آی و اکسل
  31. آموزش توابع زبان DAX در هوش تجاری با پاور بی آی (Power BI)
  32. معرفی نرم‌افزار Tableau، کاربردها و محصولات آن
  33. هر آنچه که لازم است درباره نرم‌افزار QlikView بدانید
  34. تفاوت زبان M و DAX در نرم افزار Power BI
  35. مقایسه ابزار Power BI و Tableau در هوش تجاری
  36. آموزش Power BI Report Server
  37. آموزش نصب و راه اندازی Power BI Report Server
  38. AIOps چیست و چه ساختاری دارد؟
  39. مسیر شغلی در هوش تجاری
  40. مهندسی داده چیست؟
  41. تحلیلگر داده (Data Analyst) کیست و چه کاری انجام می‌دهد؟
  42. تحلیل‌گر هوش تجاری کیست و چگونه می‌توان به یک تحلیل‌گر هوش تجاری تبدیل شد؟
  43. معرفی مهم‌ترین مدارک و گواهینامه‌های مورد نیاز تحلیل‌گر داده
  44. مهمترین تکنیک‌های هوش تجاری
  45. پیاده سازی هوش تجاری در سازمان‌ها
  46. نقشه راه پیاده سازی موفق استراتژی هوش تجاری در سازمان
  47. معرفی ۵ کاربرد ارزشمند هوش تجاری در سازمان‌ها
  48. داده کاوی چیست و چه تکنیک‌هایی دارد؟
  49. همه‌چیز درباره علم داده و نحوه استفاده از آن
  50. معرفی برترین ابزار برای داده‌کاوی
  51. دانشمند داده کیست و چه نقشی در کسب و کار دارد؟
  52. معرفی برترین زبان‌های برنامه‌نویسی علم داده
  53. تفاوت‌های اصلی در نقش‌های مهندس داده و دانشمند داده
  54. زبان برنامه‌نویسی پایتون چیست و چرا باید آن را یاد بگیرید؟
  55. یادگیری ماشین چیست؟
  56. SSRS چیست و چه کاربردی در مدیریت داده‌ها دارد؟
  57. SSAS چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  58. بهترین زبان‌ها برای یادگیری ماشین (Machine Learning) کدام هستند؟
  59. نقش‌ها و مسئولیت‌های کلیدی در یک تیم هوش تجاری چیست؟
  60. تفاوت زبان پایتون (Python) و R در چیست؟
  61. کاربرد KPI در داشبوردهای هوش تجاری
  62. زبان برنامه نویسی R چیست؟
  63. بررسی تفاوت‌های میان داده‌کاوی و یادگیری ماشین در علم داده
  64. مروری بر نحوه یادگیری زبان R
  65. چگونه می‌توان یک داشبورد فروش ایجاد کرد؟
  66. معرفی برترین ابزارهای علم داده
  67. پایگاه داده چیست و چه اجزایی دارد؟
  68. انبار داده چیست؟
  69. مفاهیم، معماری و اجزای انبار داده
  70. دانشمند داده چه تفاوتی با تحلیل‌گر داده دارد؟
  71. فرایند ETL در ایجاد انبار داده چیست؟
  72. مدل‌سازی داده چیست؟
  73. دریاچه داده (Data Lake) چیست و چه ساختاری دارد؟
  74. بهترین شیوه‌های طراحی پایگاه داده (Database design)
  75. نرمال‌سازی داده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  76. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  77. بازار داده (Data Mart) چیست و چه تفاوتی با انبار داده دارد؟
  78. تحلیل‌های پیش‌بینی کننده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  79. علم تصمیم‌گیری چیست و چگونه می‌توانیم تصمیمات داده‌محور بگیریم؟
  80. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده چیست و چه تاثیری در موفقیت کسب و کار دارد؟
  81. کاربرد تحلیل داده در بانکداری و شرکت‌های خدمات مالی

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

بستن