داده کاوی

داده کاوی یا Data Mining به مفهوم استخراج الگوها، اطلاعات مفید و دانش از مجموعه داده‌های بزرگ و پیچیده است. این فرآیند تحلیل داده‌ها به منظور کشف الگوها و اطلاعات مخفی در آنها را شامل می‌شود. اهداف اصلی داده کاوی عبارتند از:

1. شناسایی الگوها: یافتن الگوها، ارتباطات، و ویژگی‌های جالب در داده‌ها که به طور طبیعی به آنها توجه نشده است.

2. پیش‌بینی: استفاده از الگوها و اطلاعات به دست آمده برای پیش‌بینی رویدادها یا مقادیر آینده.

3. تحلیل رفتار: درک رفتارها و الگوهای مختلف در داده‌ها، که می‌تواند در تصمیم‌گیری‌های تجاری یا علمی مفید باشد.

4. استخراج دانش: به دست آوردن دانش جدید و اطلاعات قابل استفاده از داده‌ها.

برخی از روش‌ها و الگوریتم‌های مورد استفاده در داده کاوی عبارتند از:

5- خوشه‌بندی (Clustering): گروه‌بندی داده‌ها به گروه‌های مشابه به لحاظ ویژگی‌های خاص.

5.1- بازنمایی داده (Data Representation): تبدیل داده‌ها به یک فرم مناسب برای اجرای الگوریتم‌های داده کاوی.

5.2- بهینه‌سازی (Optimization): بهینه‌سازی الگوریتم‌ها و مدل‌ها برای بهبود کارایی و دقت.

5.3- کاوش انجمنی (Association Mining): پیدا کردن ارتباطات و ارتباطات غیرتصادفی بین متغیرهای مختلف.

5.4- طبقه‌بندی (Classification): پیش‌بینی یا تخصیص یک نمونه به یک یا چند کلاس.

داده کاوی در حوزه‌های مختلفی مانند تجارت، علم اطلاعات، پزشکی، بانکداری، بازاریابی، و غیره، استفاده می‌شود و نقش مهمی در تصمیم‌گیری‌ها و بهبود فرآیندهای کسب و کار ایفا می‌کند.