تفاوت داده کاوی و تحلیل داده ــــ تحلیل داده چیست؟ داده کاوی چیست؟

مقدمه

این یک واقعیت انکارناپذیر است که داده‌ها در همه جا ما را احاطه کرده‌اند. ما واقعا خوش شانس هستیم که در این عصر زندگی می‌کنیم. عصری که در آن، شاهد رشد اینترنت هستیم و مزایای برخاسته از اشتراک اطلاعات قابل دسترس را به چشم می­بینیم. اگر بخواهیم منطقی باشیم، حضور آنلاین ما در اینترنت، تمام کلیک‌هایی که توسط ما انجام می­‌شود، وب سایت‌هایی که بازدید می‌کنیم، مدت زمانی که در هر وب سایت سپری می‌کنیم و …، همگی داده‌هایی هستند که ما تولید می‌کنیم. با استفاده از ابزارها و امکانات پردازشی مناسب، می توان داده‌های تولید شده را پاکسازی، و به یک بینش‌ مرتبط تبدیل کرد. این بینش، منجر به تصمیم گیری شرکت‌های بزرگ می­‌شود و منافع آن­ها را تامین می­‌کند. افرادی که در این حوزه‌ها فعالیت می‌کنند، به راحتی می‌توانند اصطلاحاتی‌ مانند داده کاوی و تحلیل داده‌ را متوجه شوند. با این حال، برای کسانی که در این زمینه‌ها نیستند، به دست آوردن یک درک اساسی از این اصطلاحات احتمالاً گیج کننده خواهد بود.

داده کاوی و تحلیل داده‌، گام‌های اساسی در هر پروژه داده محور هستند. داده کاوی و تحلیل داده‌ باید برای اطمینان از موفقیت پروژه، به صورت تمام و کمال انجام شوند. گسترش حجم داده‌ها به صورت نمایی، منجر به انقلاب اطلاعات و دانش شده است. این روزها، جمع آوری اطلاعات قابل توجه و کسب دانش عمیق از داده‌های موجود، یک جنبه اصلی توسعه تحقیق و استراتژی به حساب می‌آید.

تمامی این اطلاعات، در یک انبار داده نگهداری می‌شود و سپس برای اهداف هوش تجاری مورد استفاده قرار می‌گیرد. تعاریف و دیدگاه‌های بی شماری در این زمینه وجود دارد، اما همگی موافق‌اند که تحلیل داده و داده کاوی، دو زیر مجموعه هوش تجاری هستند. با توجه به نزدیک بودن این دو حوزه، یافتن تفاوت بین داده کاوی و تحلیل داده می‌تواند بسیار چالش برانگیز باشد. قبل از اینکه به مقایسه داده کاوی و تحلیل داده بپردازیم، ابتدا باید با این دو زمینه از نزدیک آشنا شویم.

1) داده کاوی چیست ؟

داده کاوی (Data mining)، فرایند استخراج داده‌های قابل استفاده از یک مجموعه بزرگتر، متشکل از داده‌های خام است. داده کاوی یک زیر مجموعه از تحلیل داده است؛ یک روش کارآمد و پیوسته برای شناخت و کشف الگوها و داده‌های پنهان در یک مجموعه داده بزرگ. علاوه بر این، داده کاوی برای ساخت مدل‌های یادگیری ماشین که بعدا در هوش مصنوعی استفاده می‌شود، مورد استفاده قرار می‌گیرد. داده کاوی، از الگوریتم‌های پیچیده ریاضی برای تقسیم بندی داده‌ها و ارزیابی احتمال وقایع آینده استفاده می‌کند. داده کاوی با عنوان کشف دانش در داده‌ها نیز شناخته می‌شود.

هم رویش منتشر کرده است:

آموزش وب اسکریپینگ با پایتون _____ بسته مقدماتی

نیاز به چارچوب ذهنی برای تشخیص الگو و توانایی کدنویسی

برای درک اینکه داده کاوی چیست، به یک چارچوب ذهنی برای تشخیص الگو و توانایی کدنویسی نیاز دارید تا بتوانید در داده کاوی به جایی برسید. متخصص داده کاوی، عموما الگوریتم‌هایی ایجاد می­‌کند تا ساختارهای مرتبط در داده‌ها را مشخص کند. یک متخصص داده کاوی هنوز یک تحلیلگر داده است که البته دانش جامعی از یادگیری استقرایی (inductive learning) و مهارت کدنویسی دارد. داده کاوی زمانی می‌تواند جای نگرانی داشته باشد که یک شرکت، برای اثبات یک فرضیه مشخص، فقط از اطلاعات انتخاب شده‌ای استفاده کند که نشان­‌دهنده کل گروه نمونه نباشد.

داده کاوی به کسب و کارها کمک می‌کند

داده کاوی به کسب و کارها کمک می‌کند تا بفهمند کدام یک از کمپین‌های تبلیغاتی بیشترین مشارکت را جلب می‌کند، تبلیغات سفارشی را نمایش می‌دهد، مشتریان را طبقه بندی می‌کند و هزینه تبلیغات را بهینه می‌کند. همچنین به کسب و کارها کمک می‌کند تا فعالیت‌های متقلبانه را کشف کرده و تقلب احتمالی را پیش بینی کنند. داده کاوی نه تنها عملکرد بازار خارجی را بهبود می­بخشد بلکه می‌تواند برای تشخیص رفتار کارمندان، پیش بینی ریزش نیروی انسانی و ارزیابی سیاست‌های منابع انسانی نیز مورد استفاده قرار بگیرد.

2) تحلیل داده چیست ؟

تحلیل داده (Data Analysis)، فرایند استخراج، پاک سازی، تغییر شکل، مدل سازی و تصویرسازی داده‌ها با هدف استخراج اطلاعات مهم و مفیدی است که می‌تواند در نتیجه گیری‌ها و تصمیم گیری‌ها مفید باشد. تحلیل داده، یک ابرمجموعه یا فوق­ مجموعه (superset) از داده کاوی است. تجزیه و تحلیل داده‌ها را می‌توان به تحلیل داده‌های اکتشافی، آمار توصیفی و تحلیل داده‌های تأییدی در برنامه‌های آماری تقسیم بندی کرد.

هم رویش منتشر کرده است:

آموزش تحلیل داده با جولیا از صفر ___ شروع سریع داده کاوی با زبان Julia

نیاز به رویکرد تحلیلی تر برای سر و کار داشتن با تحلیل داده‌ها

برای درک اینکه تحلیل داده چیست، به یک رویکرد تحلیلی تر برای سر و کار داشتن با تحلیل داده‌ها نیاز دارید. یک تحلیلگر داده معمولاً نمی‌تواند یک شخص تنها باشد. نمایه شغلی تحلیلگر داده، شامل فرمول بندی داده‌های خام، پاک سازی آن­ها، تغییر شکل و مدل سازی و نهایتا، ارائه آن به صورت تصویرهای نموداری یا بدون نمودار است. تحلیل داده‌، در کسب و کارها با هدف کمک به سازمان­‌ها برای تصمیم گیری‌های شغلی بهتر مورد استفاده قرار می‌گیرد.

این که آیا مسائلی نظیر جستجوی بازار، جستجوی محصول، موقعیت یابی، نظرات مشتری، تجزیه و تحلیل احساسات یا هر مسئله دیگری، باعث به وجود آمدن داده می­‌شود، تفاوت چندانی نمی‌کند.در هر صورت، تحلیل داده‌، بینشی را فراهم می‌کند که سازمان‌ها برای انتخاب‌های صحیح به آن نیاز دارند. تحلیل داده،‌ امروزه برای کسب و کارها مهم است زیرا انتخاب‌های مبتنی بر داده، تنها راه قابل اطمینان در تصمیم گیری‌های تجاری هستند.

3) تفاوت داده کاوی و تحلیل داده:

اگرچه داده کاوی و تحلیل داده، دو نام و فرآیند متمایز هستند، اما برخی دیدگاه‌ها نشان می­‌دهد که افراد از آن­ها به جای یکدیگر استفاده می‌کنند. کاربرد و معنای موجود در پشت این اصطلاحات، بستگی زیادی به چارچوب و زمینه مورد بحث دارد. برای شناسایی ماهیت مخصوص هر کدام، به گونه‌ای که تمایز این دو برای ما آسان تر باشد، نکات متضاد قابل توجه هر دو اصطلاح را برجسته می‌کنیم.

نکات متضاد داده کاوی و تحلیل داده

1. داده کاوی به منظور کشف الگوهای پنهان در مجموعه داده‌های خام مورد استفاده قرار می‌گیرد. در تحلیل داده، تمام عملیات‌ها، در بررسی مجموعه داده‌ها به منظور دستیابی به نتیجه گیری‌های دقیق انجام می‌­شوند.
2. مطالعات داده کاوی عمدتا بر روی داده‌های ساختاریافته انجام می‌شود، در حالی که تحلیل داده می‌تواند بر روی داده‌های ساختاریافته، غیرساختاریافته یا نیمه ساختاریافته صورت بگیرد.
3. هدف داده کاوی، کاربردی­‌تر کردن داده هاست، در حالی که تحلیل داده‌ها، به اثبات فرضیه یا تصمیم گیری در زمینه کسب و کار کمک می‌کند.
4. داده کاوی معمولاً شامل ابزارهای مصورسازی نیست. این در حالیست که تحلیل داده، به طور مداوم توسط مصورسازی نتایج پیش می‌رود.
5. خروجی یک کار داده کاوی، گرایش‌ها و الگوهای داده هاست در حالی که خروجی تحلیل داده، یک فرضیه یا نگرش تأیید شده بر روی داده‌­هاست.
6. داده کاوی، نقطه تلاقی یادگیری ماشین، آمار و پایگاه داده است. در حالی که تحلیل داده، به دانش علوم کامپیوتر، آمار، ریاضیات، دانش موضوعی و هوش مصنوعی / یادگیری ماشین نیاز دارد.
7. داده کاوی بر اساس مدل‌های ریاضی و علمی و برای شناسایی الگوها یا گرایش‌ها انجام می‌شود. از طرف دیگر، تحلیل داده از مدل‌های هوش تجاری و تجزیه و تحلیل استفاده می‌کند.
8. داده کاوی وظیفه استخراج و کشف الگوها و ساختارهای معنادار در داده‌ها را بر عهده دارد. با این حال، وظیفه تحلیل داده، توسعه مدل‌ها، توضیحات، آزمایش و پیشنهاد فرضیه‌ها با استفاده از روش‌های تحلیلی است.
9. به عنوان مثال، یکی از کاربردهای اصلی داده کاوی در بخش تجارت الکترونیک، جایی است که وب سایت‌ها، گزینه ” کسانی که این را خریداری کرده‌اند، این را نیز مشاهده کرده‌اند ” را نمایش می‌دهند. در مقابل، نمونه‌ای از کاربرد تحلیل داده، می‌تواند “مطالعه سری زمانی بیکاری در طول 10 سال گذشته” باشد.
10. داده کاوی با عنوان کشف دانش در پایگاه داده‌ها نیز شناخته می‌شود. در مقابل، تحلیل داده را می‌توان به تجزیه و تحلیل داده‌های اکتشافی، آمار توصیفی و تحلیل داده‌های تأییدی تقسیم بندی کرد.

نتیجه گیری

اصطلاح داده کاوی و تحلیل داده، از مدت‌ها قبل وجود داشته است. ضروری است که داده کاوی و تحلیل داده، هر دو به صورت کامل انجام شوند. در هر عرصه‌ و زمینه­‌ای که فعالیت کنید، نمی‌توانید اهمیت این دو را در یک حوزه مبتنی بر داده در قرن 21 انکار کنید. برخی از کاربران از این دو به جای یکدیگر استفاده کرده‌اند، در حالی که تعداد کمی از آنها تمایز آشکاری بین این دو حوزه قائل هستند.

داده کاوی به طور کلی بخشی از تحلیل داده است که هدف و قصد آن، تعیین یا کشف صرف الگو از یک مجموعه داده است. از طرف دیگر، تحلیل داده به عنوان یک بسته کامل برای ایجاد معنی از پایگاه داده انجام می شود که ممکن است شامل داده کاوی باشد یا نباشد. هر دو زمینه، نیاز به مجموعه مهارت‌ها، توانایی‌ها و تخصص مشخص و متمایزی دارند. در سال‌های آینده، هر دو حوزه، چه از نظر داده و منابع و چه از نظر مشاغل، به شدت مورد توجه و تقاضا قرار خواهند گرفت.

کلیدواژگان

تحلیل داده چیست – فرق تحلیل داده و داده کاوی چیست – تحلیل داده پایتون – تحلیل و تفسیر داده ها – تجزیه و تحلیل داده ها چیست – داده کاوی چیست – داده کاوی چیست و چه کاربردی دارد – data mining چیست – data analysis چیست – علم داده کاوی چیست – تحلیل داده ها – تجزیه و تحلیل داده ها – مفاهیم تجزیه و تحلیل داده ها – تفاوت تحلیل داده با داده کاوی – تفاوت داده کاوی با تحلیل داده – مقایسه تحلیل داده با داده کاوی – مقایسه داده کاوی با تحلیل داده – تعریف داده کاوی – مبانی داده کاوی – کاربرد داده کاوی – کاربردهای داده کاوی

منبع

data-mining-vs-data-analysis

• آموزش جولیا __ اصول زبان برنامه نویسی Julia ۸۹,۰۰۰ تومان
• آموزش پانداس PANDAS پروژه محور __ تحلیل داده با پایتون (پروژه سفر به ماه) ۹۸,۰۰۰ تومان