داده کاوی با متلب

داده کاوی با متلب یکی از راه‌های تحلیل داده است که قابلیت‌های متنوعی را در اختیار متخصصان در این حوزه قرار می‌دهد. داده کاوی فرآیند استخراج دانش، الگوها و اطلاعات مفید از حجم عظیمی از داده‌ها است. هدف نهایی داده کاوی، تبدیل این داده‌ها به دانش موثر برای حل مسائل، پیش‌بینی‌ها و تصمیم‌گیری‌های آگاهانه می‌باشد. این فرایند با نام Knowledge Discovery from Data یا به اختصار KDD شناخته می‌شود.

اهمیت یادگیری داده کاوی در متلب چیست؟

یادگیری داده کاوی در متلب، از اهمیت بالایی برخوردار است، چرا که به شما این امکان را می‌دهد تا از حجم عظیمی از داده‌ها، اطلاعات ارزشمندی را استخراج کنید. در دنیای امروز که داده ها به طور فزاینده‌ای نقش مهمی ایفا می‌کنند، این قابلیت بسیار حائز اهمیت است. اما تنها استخراج داده حائز اهمیت نیست و نتیجه گیری از مشاهدات و داده‌های جمع آوری شده نیز موضوعی مهم است. در این میان، نرم افزاری مانند MATLAB، که یکی از ابزارهای داده کاوی است به تحلیل گران کمک می‌کند تا به پردازش داده‌های بزرگ و انجام تحلیل‌های پیشرفته بپردازند. همچنین، در نرم افزار متلب امکان برنامه‌نویسی سفارشی و تنظیم الگوریتم‌ها برای نیازهای خاص کاربران فراهم شده است.

در اینجا برخی از مهمترین دلایل یادگیری داده کاوی در متلب آورده شده است:

کسب مزیت رقابتی

امروزه، شرکت هایی که می توانند داده های خود به طور موثر استفاده کنند، مزیت رقابتی قابل توجهی نسبت به رقبای خود خواهند داشت. داده کاوی در متلب به افراد این امکان را می‌دهد که از این مزیت رقابتی بهره مند شوند.

حل مسائل پیچیده

داده کاوی در متلب برای حل طیف گسترده‌ای از مسائل پیچیده که شامل حجم زیادی از داده‌ها می‌شود، موثر است. به عنوان مثال، می توان از آن برای پیش بینی تقاضا، تشخیص تقلب، شناسایی مشتریان بالقوه و بهینه سازی فرآیندها استفاده کرد.

استخراج دانش از داده‌ها

داده کاوی در متلب به کشف الگوها، روندها و بینش های پنهان در مجموعه داده‌های کلی کمک می‌کند. این اطلاعات می‌تواند برای تصمیم گیری آگاهانه تر در زمینه های مختلف مانند تجارت، انجام پروژه مالی، مراقبت‌های بهداشتی و تولید استفاده شود.

مطلب پیشنهادی: داده باز چیست؟

مراحل انجام داده کاوی در متلب

تحلیلگران داده معمولاً جریان خاصی از وظایف را در طول فرآیند داده کاوی دنبال می‌کنند که این فرآیند معمولاً به مراحل زیر تقسیم می‌شود.

درک کسب و کار

قبل از استخراج و تجزیه و تحلیل داده در متلب، باید اهداف کسب و کار به درستی مورد بررسی قرار بگیرد. در واقع، باید بررسی کنید که هدف از استخراج داده‌ها چیست؟ وضعیت فعلی کسب و کار چگونه است؟ یافته‌های تجزیه و تحلیل SWOT چیست؟

درک اطلاعات

هنگامی که مشکل کسب و کار به وضوح تعریف شد، باید به داده‌ها فکر کنید. این موضوع شامل این است که چه منابعی در دسترس هستند، چگونه ذخیره‌سازی می‌شوند، اطلاعات چگونه جمع آوری می‌شود و نتیجه یا تجزیه و تحلیل نهایی ممکن است چگونه باشد. این مرحله همچنین شامل تعیین محدودیت‌های داده، ذخیره‌سازی، امنیت و جمع‌آوری داده است و ارزیابی می‌کند که چگونه این محدودیت‌ها بر فرآیند داده‌کاوی در متلب تأثیر می‌گذارند.

آماده سازی اطلاعات

در این مرحله، داده‌ها جمع آوری، آپلود، استخراج یا محاسبه می‌شوند. سپس طبقه بندی شده و برای ارزیابی مورد بررسی قرار می‌گیرند. در طول این مرحله از داده کاوی، داده‌ها ممکن است از نظر اندازه نیز بررسی شوند زیرا مجموعه‌ای بزرگ از اطلاعات ممکن است محاسبات و تجزیه و تحلیل غیرضروری را کاهش دهد.

ساخت مدل

با در دست داشتن یک مجموعه داده تمیز، وقت آن است که اعداد را خرد کنید. در این مرحله، متخصصان از انواع داده کاوی فوق برای جستجوی روابط، روندها یا الگوهای متوالی استفاده می‌کنند.

ارزیابی نتایج

جنبه داده محوری داده کاوی با ارزیابی یافته های مدل یا مدل های داده به پایان می رسد. نتایج حاصل از تجزیه و تحلیل ممکن است تجمیع، تفسیر و به تصمیم گیرندگانی ارائه شود که تا این مرحله عمدتاً از فرآیند داده کاوی حذف شده اند. در این مرحله از داده کاوی با متلب، سازمان ها می توانند بر اساس یافته ها تصمیم گیری کنند.

اعمال تغییرات و نظارت

فرآیند داده کاوی با متلب، با اقدامات مدیریتی در پاسخ به یافته های تجزیه و تحلیل به پایان می رسد. ممکن است شرکت تصمیم بگیرد که اطلاعات به اندازه کافی قوی نبوده یا یافته ها مرتبط نیستند، یا شرکت ممکن است بر اساس یافته ها به صورت استراتژیک حرکت کند. در هر صورت، مدیریت تأثیرات نهایی کسب و کار را بررسی می‌کند و با شناسایی مشکلات یا فرصت های تجاری جدید، حلقه های داده کاوی آینده را بازآفرینی می کند.

مطلب پیشنهادی: نمودار جریان داده چیست؟

آشنایی با بخش‌های مختلف داده کاوی در متلب

Classification یا طبقه بندی: طبقه بندی یکی از قسمت‌های مهم در داده کاوی است که به دنبال پیش‌بینی کلاس یا برچسب برای داده‌های جدید بر اساس داده‌های آموزشی است که قبلاً برچسب‌گذاری شده‌اند، می‌باشد.
Clustering یا خوشه بندی: خوشه بندی یکی دیگر از قسمت‌های مهم است که در آن اشیا یا خصوصیات مشابه داده‌ها در یک خوشه قرار میگیرند. با این حالت، خوشه بندی به عنوان الگوریتم‌های بدون برچسب و طبقه بندی به عنوان الگوریتم‌های با برچسب گذاری می‌باشد.
رگرسیون: رگرسیون، اطلاعات آماری برای پیش بینی مقدار یک مقدار هدف را مشخص می‌کند.
Dependency و یا وابستگی: وابستگی یکی دیگر از قسمت‌های مهم است که در آن شناسایی وابستگی یک سری از عناصر و داده‌ها به سایر داده ها انجام می‌شود.

منتظر نظرات شما درباره این مقاله هستیم.