شرکت داده کاوی و تحلیل داده در کشور ایران

کشور ایران یکی از پیشرو ترین کشورها در زمینه داشتن نیروهای متخصص و حرفه ای در جهان است که بسیار نیز در زمینه علوم مختلف در حال حرکت رو به جلو می باشد و شرکت داده کاوی و تحلیل داده در کشور ایران همواره یکی از کسب و کارهایی هستند که منجر به رشد اقتصاد خواهند شد

همه روزه کسب و کارهای زیادی با ایده های فراوان در سطح کشور ما مشغول راه اندازی و توسعه می باشند که همگی با هدف رشد و افزایش قوای مالی خود در حال حرکت بوده و نقش بسیار مهمی نیز در رشد اقتصادی و فناوری کشورمان ایفا می کنند

این کسب و کارها به علت دارا بودن سطح بالای منابع اطلاعاتی و انرژی لازم در رشد همواره پیشرو بوده اما در یکی از مهمترین مباحث کسب و کار از جمله بازاریابی همواره دچار ضعف شده و دنبال راه کارهای جدید و با ثمره و نتیجه بخشی بالا هستند

علم بازاریابی یکی از علوم بسیار بسیار مهم در هر جامعه ای می باشد که هر کسب و کاری بدون شک نیازمند این دانش بوده و بدون آن حتی هیچ کسب و کاری قادر به رشد و فروش نمی باشد

نقش داده در کسب و کارها

بازاریابی در کسب و کارها و صنایع شاخه های متفاوت و بسیار گسترده ای دارد که هر کدام نیازمند استراتژی مشخص و هدفمند بوده و همچنین نیازمند داده ها و اطلاعات دقیق از هر کسب و کاری می باشد و بدون دیتا و اطلاعات عملا بحث بازاریابی بسیار ناقص و نیمه تمام خواهد ماند

[caption id="attachment_1057" align="aligncenter" width="599"] داده کاوی[/caption]

بنابرین دیتاها یا اطلاعات نقش بسیار مهمی در تعیین اینده و سرنوشت فروش هر کسب و کاری را داشته و این مساله باعث شده است بسیاری از کسب و کارها در راستای هوشمند سازی سیستم های خود اقدام کرده و نسبت به جمع آوری داده های کسب و کاری خود اهمیت بورزند اما جمع آوری تنهای داده صرفا کمک کننده به مشاغل نیست و باید نحوه استفاده درست از این داده ها را نیز فراگرفت تا به بهترین نتیجه ممکن برسند

---

جهت مطالعه بیشتر مقاله { داده کاوی چیست؟ } را حتما مطالعه کنید

---

داده کاوی در بازاریابی

بازاریابی علم استفاده از فرصت ها در جهت ترغیب مشتریان به خرید کالاها می باشد که بسیاربسیار نقش مهمی را در کسب و کارهای مختلف ایفا میکند

داده ها در کنار یکدیگر می توانند حکم یک انبار طلا را برای یک کسب و کار داشته باشند درصورتی که بتوانند به خوبی از آنها استفاده کرده و بهره لازم را ببرند. متخصصین داده کاوی با کنکاش و تحلیل داده های یک کسب و کار می توانند با توجه به اصول روز و الگوریتم های خاص میزان فروش یا مناطق و کمپین های پربازده یک کسب و کار را پیش بینی کرده و آنها را در رسیدن به اهدافشان یاری کنند که خوشبختانه استفاده از داده کاوی در این حوزه تخصصی نتایج بسیار خوبی از خود بر جای گذاشته است

---

جهت مطالعه بیشتر مقاله { داده کاوی در بازاریابی } را حتما مطالعه کنید

---

شرکت های داده کاوی در ایران

شرکت های داده کاوی یا تحلیل داده کشور عزیز ما ایران بسیار محدود بوده و تنها با کمی تجربه از نحوه انجام کار آنها می توان به درستی و تخصص آنها در داده کاوی پی برد و به شما توصیه میکنیم حتما با تحقیقات لازم در این حوزه حرکت کرده و اقدام کنید

روال کار به این صورت است که شما ابتدا باید در جستجوی این شرکت ها بوده و پس از تماس با آنها و مشاهده مجموعه فعالیت های آنها و نحوه انجام کار، کار را شروع کرده و مجموعه را در رسیدن به دیتاهای مورد نیاز خود در جهت کمک به کسب و کارشما یاری کنید

شرکت داده کاوی همت ، تخصصی ترین گروه تحلیل داده در سطح کشور است که با تجربه درخشان خود در حوزه تحلیل بازارسرمایه توانسته است به یکی از نمونه های موفق حوزه تحلیل داده تبدیل گردد

شما کاربر عزیز می توانید برای شروع ابتدا درخواست مشاوره خود را از طریق وب سایت یا تلفن گویای شرکت ثبت کرده و سپس نسبت به پیگیری و انجام خدمات تحلیل داده خود اقدام فرمایید

داده کاوی چیست ؟ و کاربردهای آن در سال ۲۰۱۹ (تاریخچه فواید و منابع)

از جمله سلسله مقالات گروه داده کاوی همت، مقالات منحصر به فرد در حوزه داده کاوی است که در این دانشنامه در حال گردآوری می باشد که برای علاقمندان ارسال و در یک مجموعه واحد آماده مطالعه عزیزان می باشد

همانطور که در سری مقالات گذشته گروه همت حتما خوانده اید، به طور مفصل داده کاوی را تشریح کرده و مفصلا به آن پرداخته ایم.

در این مقاله نیز مجددا که برای شما علاقمندان گردآوری شده است قصد داریم مجددا داده کاوی را توضیح دهیم.اگر از علاقمندان به علم داده کاوی هستید از طریق لینک های داخل مطلب یا مراجعه به بخش دانشنامه همت سایرمقالات را نیز حتما بخوانید

داده کاوی چیست

در این مقاله سعی خواهیم کرد داده کاوی و کاربرد های آنرا به بیان ساده برای شما عزیزان بنویسیم.
روند حفاری از طریق داده ها برای کشف اتصالات پنهان و پیش بینی روند آینده، تاریخچه طولانی دارد. گاهی اوقات به عنوان “کشف دانش در پایگاه های داده” نامیده می شود، اصطلاح “داده کاوی” تا دهه ۱۹۹۰ ساخته نشده بود. اما پایه آن شامل سه رشته علمی مقابل است:

• آمار (مطالعه عددی روابط داده ها)
• هوش مصنوعی (هوش انسان مانند نرم افزار و / یا ماشین)
• یادگیری ماشین (الگوریتم هایی است که می توانند از داده ها برای پیش بینی استفاده کنند).

آنچه که قدیمی بود دوباره جدید است، زیرا تکنولوژی داده کاوی در حال تکامل است تا با پتانسیل بی حد و حصر داده های بزرگ و قدرت محاسباتی مقرون به صرفه هماهنگ شود.

در دهه گذشته، پیشرفت در پردازش قدرت و سرعت، ما را قادر به فراتر رفتن از شیوه های دستی میکند، تجزیه و تحلیل داده هایی که خسته کننده و وقت گیر بود، سریع، آسان و خودکارشده است.  مجموعه داده ها پیچیده تر جمع آوری شده است، پتانسیل بیشتری برای کشف بینش مربوطه وجود دارد.

از جمله خرده فروشان، بانک ها، تولید کنندگان، ارائه دهندگان خدمات مخابراتی و بیمه گران، از استخراج داده ها برای کشف روابط بین همه چیز از جمله بهینه سازی قیمت، تبلیغات و جمعیت شناختی تا نحوه اقتصاد، خطر، رقابت و رسانه های اجتماعی بر مدل های کسب و کار، درآمد، عملیات و روابط مشتریاستفاده میکنند.

 

امروزه شرکت ها نیاز به یک روش کارآمد برای یافتن اطلاعات ارزشمند دارند تا بتوانند با سرعت بیشتری رشد اقتصادی آنها ادامه یابند. در رده داده های بزرگ، هر روز داده های توده ای را در بسیاری از زمینه ها تولید می کند.

روش های آماری سنتی برای مقابله با آن بسیار وقت گیر و ناکارآمد بود. بنابراین لازم است که یک الگوریتم هوشمند پیدا کنیم که بتواند حجم زیادی از اطلاعات را برای استخراج دانش بالقوه اداره کند. داده کاوی یک تکنولوژی مبتنی بر روش های آماری ریاضی آماری است و ترکیبی از بسیاری از الگوریتم های پردازش پیچیده داده ها است.

این توانایی برای تجزیه و تحلیل داده های مقیاس پذیر، چند بعدی، متنوع، پیچیده و دیگر انواع داده ها را دارد. به دلیل برتر بودن داده کاوی، محققان به طور گسترده ای این تکنولوژی را در بازاریابی، بیمه، بانکی و پزشکی برای یافتن دانش پنهان استفاده می کنند.

---

برای مطالعه بیشتر مقاله معرفی { داده کاوی } را حتما بخوانید

---

چرا داده کاوی مهم است؟

شما موارد زیادی را دیده اید که حجم داده های تولید شده هر دو سال دو برابر می شود. داده های بدون ساختار به تنهایی ۹۰ درصد از جهان دیجیتال را تشکیل می دهند. اما اطلاعات بیشتر لزوما به معنی دانش بیشتر نیست.
داده کاوی به شما امکان می دهد تا:

• درک آنچه مربوط است و سپس استفاده مناسب از آن اطلاعات برای ارزیابی نتایج احتمالی.
• سرعت تصمیم گیری های آگاهانه را تسریع کنید.
•  

کاربرد های داده کاوی چیست؟

داده کاوی در قلب تلاش های تحلیلی در صنایع مختلف و رشته ها قرار دارد لذا کاربرد های داده کاوی را در زیر مورد بررسی قرار داده ایم.

ارتباطات

در یک بازار پربار که رقابت تنگ است، پاسخ اغلب در اطلاعات مصرف کننده شماست. شرکت های چند رسانه ای و ارتباطات از راه دور می توانند از مدل های تحلیلی برای شناسایی کوه ها از اطلاعات مشتریان استفاده کنند، به آنها کمک می کند تا رفتار مشتری را پیش بینی کنند و کمپین های بسیار هدفمند و مناسب را ارائه دهند.

بیمه

شرکت های بیمه با استفاده از تکنیک های تحلیلی می توانند مشکلات پیچیده ای را در رابطه با تقلب، انطباق، مدیریت ریسک و سقوط مشتری حل کنند. شرکت ها از تکنیک های داده کاوی به قیمت محصولات به طور موثر در خطوط کسب و کار استفاده کرده اند و روش های جدیدی برای ارائه محصولات رقابتی به مشتریان موجود خود دارند.

تحصیلات

با یکپارچه، دیدگاه های داده شده بر پیشرفت دانش آموزان، معلمان می توانند قبل از اینکه پای درس در کلاس درس را پیش ببرند، پیش بینی می کنند و راهبردهای مداخله ای برای نگه داشتن آنها در مسیر فراهم می کنند. داده کاوی به آموزگاران کمک می کند تا داده های دانش آموزان را در دسترس داشته باشند، پیش بینی سطوح دستاورد و دانش آموزان یا گروه هایی که نیاز به توجه بیشتری دارند، به طور دقیق مشخص شود.

 

[caption id="attachment_1058" align="aligncenter" width="820"] دیتاماینینگ[/caption]

 

ساخت

هماهنگ کردن برنامه های عرضه با پیش بینی های تقاضا ضروری است، همانطور که تشخیص زودهنگام مشکلات، تضمین کیفیت و سرمایه گذاری در ارزش سهام برند است. تولید کنندگان می توانند از دارایی های تولیدی پیش بینی کنند و پیش بینی های تعمیر و نگهداری را انجام دهند، که می تواند به حداکثر رساندن زمان آماده سازی و خط تولید را به موقع حفظ کند.

بانکداری

الگوریتم های خودکار کمک به بانک ها در درک مشتریان خود و همچنین میلیاردها معاملات در قلب سیستم مالی. داده کاوی به شرکت های خدمات مالی کمک می کند تا دیدگاه های بهتر در مورد خطرات بازار، سریعتر تشخیص تقلب، مدیریت تعهدات قانونی و بازده مطلوب سرمایه گذاری های بازاریابی خود را دریافت کنند.

خرده فروشی

یکی دیگر از کاربرد های داده کاوی بانک اطلاعاتی مشتریان مشتری بینش پنهانی مشتری را که می تواند به شما در بهبود روابط، بهینه سازی کمپین های بازاریابی و پیش بینی فروش کمک کند. از طریق مدل های دقیق تر داده ها، شرکت های خرده فروشی می توانند اقدامات هدفمندتری ارائه دهند و پیشنهاداتی را که بیشترین تاثیر را بر مشتری می گذارد، پیدا کنید.

---

برای مطالعه دقیقتر پیرامون نقش داده کاوی در کسب و کارهای مختلف به شما توصیه میکنیم حتما چند مقاله زیر را مطالعه کنید..

نقش داده کاوی در صنعت

نقش داده کاوی در بازاریابی

نقش داده کاوی در پزشکی

نقش داده کاوی در بورس

---

تا این بخش مقاله امیدواریم که شما با داده کاوی و نقش داده کاوی به صورت خلاصه آشنا شدید

 

داده کاوی چه فایده ای دارد

شناخت مشتریان سودآور: می توانید مشتریانی که بیشترین سود شما از آنها حاصل شده را شناسایی کنید و برای حفظ وفاداری مشتری تلاش کنید.

بهینه سازی سبد محصول: شناخت محصولات پر فروش، محصولات سودآور محصولات زیان ده از دیگر فواید داده کاوی است. با این کار می توانید در بهتر کردن سبد محصول خود اقدام کنید.

شناخت مشتریان وفادار و قدیمی: می توانید بفهمید مشتریان قدیمی شما چه کسانی هستند و با چه برنامه ای خرید می کنند، چه کالایی را دوست دارند و چه کالایی باعث وفاداری آنها شده است.

بررسی طول عمر مشتری: با استفاده از داده کاوی می توانید طول عمر مشتری و چرخه آن، میزان سود حاصل عایده از هر مشتری در هر مرحله را بررسی کنید.

شناسایی رفتار مشتری: اگر شما بتوانید رفتار مشتریان خود را بشناسید و آن را با ویژگی های مشتری تطابق دهید می توانید در زمینه بخش بندی و قسمت بندی بازار موفق عمل کنید. اگر امروز بتوانید برای یک محصول خود به صورت مستند بخش بندی بازار انجام دهید در ادامه نیز در این امر موفق خواهید بود.

بررسی عمکلرد یک برنامه بازاریابی: اگر می خواهید بدانید یک برنامه بازاریابی و تبلیغاتی که انجام داده اید چه اثرات آشکار و پنهانی داشته و برای انتخاب آن در آینده تصمیم بگیرید بی شک داده کاوی بسیار مفید خواهد بود.

کشف الگو و روند: با استفاده از داده کاوی و بررسی میزان خرید مشتریان می توانید الگوهای فصلی خرید را استخراج کنید، روند کاهش و یا افزایش آن را تحلیل کنید و در صورت نیاز اقدام اصلاحی انجام دهید.

پیش بینی فروش: با استفاده از اطلاعات گذشته و بهره بردن از الگو و ارتباط میان داده ها و رونده می توانید فروش خود را در آینده پیش بینی کنید. روند فصلی فروش را بیابید و برای فروش یک محصول جدید برنامه ریزی کنید.

---

اگر از علاقمندان به داده کاوی هستید این مطالب را بخوانید { گروه تلگرامی داده کاوی }

---

داده کاوی در شناسایی عیوب و بهبود کیفیت

⭕️شناسایی عیوب یکی از نخستین حوزه‌هایی است که داده کاوی در آن به‌کار رفته است؛ ایده به‌کار گرفته شده در داده‌کاوی در این خصوص مطالعه‌ی رفتار گذشته سیستم و فهم فرایند و سپس پیش‌بینی و ارتقا عملکرد آینده سیستم است.

از داده‌کاوی می‌توان برای شناسایی الگوهایی که می‌توانند به خرابی منجر شوند استفاده کرد؛ چنین شیوه‌هایی نه تنها در شناسایی محصولات معیوب کمک می‌کنند بلکه به‌صورت فنی پارامترهای مهم و تاثیرگذار بر کیفیت را نیز تغیین می‌کنند.

چند نمونه از کاربردها در ادامه ذکر شده است:
۱-کنترل کیفیت
۲-تعیین طرح‌های کنترل کیفی
۳-شناسایی نوع خرابی
۴-شناسایی مکانیزم خرابی قطعات مکانیکی
۵-بهبود کیفیت
۶- مهندسی کیفیت
۷-پیش‌بینی احتمال خرابی

امیدوارم از مقاله ای که در دانشنامه همت برای شما گردآوری شده بهره کافی برده باشید

با ما همراه باشید

منابع

1. Data Mining and Knowledge Discovery
2. International Journal of Data Mining and Bioinformatics
3. EPJ Data Science
4.  Journal of Data Science
5. Big Data

 

 

 

آموزش تخصصی داده کاوی توسط گروه همت

در این مقاله قصد داریم پیرامون آموزش تخصصی داده کاوی یا تحلیل داده که توسط گروه تخصصی داده کاوی همت برگزار می گردد برای شما عزیزان بیشتر صحبت کرده و شما را با این مقوله آشنا کنیم، زیرا اگر شما عزیزان از علاقمندان به یادگیری این دانش باشید توصیه می کهنی که حتما با آموزش های دانشنامه گروه تخصصی داده کاوی همت همراه باشید

شما خواننده گرامی که در حال مطالعه این مطلب هستید حتما تا کنون کما بیش در مورد داده کاوی تحقیق کرده اید که هم اکنون به دنبال یادگیری این دانش روز هستید یا اینکه از طریق جتسجو به دنبال آموزش این دانش هستید و به همین جهت خالی از لطف نیست که با واژه داده کاوی بیشتر آشنا شوید

داده‌کاوی (به انگلیسی : Data Mining)، به مفهوم استخراج اطلاعات نهان یا الگوها و روابط مشخص در حجم زیادی از داده‌ها در یک یا چند بانک اطلاعاتی بزرگ گفته می‌شود. بسیاری از مردم داده کاوی را مترادف واژه‌های رایج کشف دانش در پایگاه‌داده‌ها (به انگلیسی: knowledge discovery in databases) (اختصاری KDD) می‌دانند. داده‌کاوی، پایگاه‌ها و مجموعه حجیم داده‌ها را در پی کشف و استخراج، مورد تحلیل قرار می‌دهد. این‌گونه مطالعات و کاوش‌ها را به واقع می‌توان همان امتداد و استمرار دانش کهن و همه جا گیر آمار دانست. تفاوت عمده در مقیاس، وسعت و گوناگونی زمینه‌ها و کاربردها، و نیز ابعاد و اندازه‌های داده‌های امروزین است که شیوه‌های ماشینی مربوط به یادگیری، مدل‌سازی، و آموزش را طلب می‌نماید.

[caption id="attachment_988" align="aligncenter" width="540"] داده کاوی در پزشکی[/caption]

به زبان رایج داده کاوی جزو علوم روزی است که در بسیاری از کسب و کارها از جمله صنعت ، پزشکی، داروسازی، بازاریابی و ... وارد عمل شده و به هوشمند شدن آن حوزه نیز کمک شایانی می کند و به همین علت است که امروز این علم اهمیت بالایی پیدا کرده است

---

اگر از علاقمندان به مبحث داده کاوی هستید توصیه می کنیم مقاله { داده کاوی } ما را به دقت مطالعه کرده و سوالات خود را از گروه تخصصی داده کاوی همت بپرسید

 

---

چرا آموزش داده کاوی ببینیم؟

شاید شما داشنجوی عزیز این سوال را از خود بپرسید که چرا باید داده کاوی بیاموزیم یا آموزش تخصصی آنرا ببینیم؟

حتما در جریان هستید که این علم یکی از علومی است که هنوز در کشور ما ایران همه گیر و رایج نشده است و به همین علت بسیاری از کسب و کارها هنگامی که این واژه را می شوند یا می بیند چرایی و سوالات زیادی در ذهن آنها شکل میگیرد و ممکن است حتی تمایلی نسبت به ورود به این حوزه نداشته باشند

پاسخ در این است که این علم یکی از به روزترین علوم دنیا هست که در بسیاری از کسب و کارهای مهم کشور نقش عمیقی را ایفا می کند و به عنوان مثال بهتر است چند نوع را برای شما عزیزان مثال بزنیم؟

داده کاوی در بازار بورس اوراق بهادار

بورس یکی از بازارهای سرمایه گذاری فوق العاده پر سود هر کشوری هست که بسیاری از ثروتمندان و سرمایه گذاران بخش های مختلف در جهت چند برابر کردن دارایی های خود به این بازار رجوع می کنند اما برای موفقیت در بازار بورس داده کاوی چه نقشی دارد؟

همانطور که خوب میدانید خرید وفروش در بازار بورس تابع یکسری تخصص ها و مهارت هایی است که نقش بسیار مهمی در معاملات بورسی را دارند که از جمله این توانمندی ها توانایی تحلیل بازار، تحلیل شاخص و تحلیل سهام های خوب بازار است که هرزمان نام تحلیل و پیش بینی می آید شاید شما بهتر بدانید که داده کاوی یا تحلیل داده ایفاگر نقش مهمی در این مقوله است

---

جهت کسب اطلاعات بیشتر در مورد {  نفش داده کاوی در بورس }  کلیک کنید

---

بنابراین داده کاوی نقش بسیاری مهمی در بازار بورس داشته و بسیاری از علاقمندان به کار در این حوزه به سمت این علم سوق داده می شوند

داده کاوی در صنعت

در بسیاری از کسب و کارها خصوصا بازاریابی و هتل داری و ... تحلیل داده کمک شایانی به این علوم می تواند بکند

همواره بسیاری از کسب و کارها در سال و روزهای متعدد اطلاعات انباشته شده و متعددی در کسب و کار خود دارند که بسیاری از آنها نیز به درستی نمیتوانند از این اطلاعات بهره لازم را ببرند. در این میان داده کاوی به کمک این صنعت ها آمده و با جمع آوری دیتا و اطلاعات لازم و آنالیز و تحلیل داده های مربوط به کسب و کار کمک کرده و قدمی در راه پیشرفت آن کسب و کار برخواهد داشت

[caption id="attachment_1018" align="aligncenter" width="720"] داده کاوی در بازاریابی[/caption]

به عنوان مثال با داده کاوی در هتل داری به راختی می توان از طریق فرم ها و پرسش نامه هایی که در معرض مسافرین قرار می گیرد به اطلاعات لازم در جهت نحوه ارائه خدمات بهتر می توان دسترسی پیدا کرده و با پیش بینی های لازم میزان بهره وری کسب و کار را افزایش داد

---

جهت مطالعه بیشتر جهت { نقش داده کاوی در صنعت } حتما این مقاله را بخوانید

---

این مساله در صنعت بازاریابی نیز بسیار مهم بوده و می توان از طریق داده های مختلف هر کسب و کار بهترین روش بازاریابی و فروش محصولات را تعیین کرده و نسبت به افزایش رشد فروش آن کسب و کار قدم مهمی برداشت

جمع  بندی :

به طور کل داده کاوی علم امروز و فرداست که با ورود آن به کسب و کارهای مختلف به راحتی قدم مهمی در راه توسعه و پیشرفت محصولات برداشته و در آینده بسیاری از جوامع و کسب و کارها به طور اجباری و لازم به سمت این دانش آمده و نسبت به فراگیری آن اقدام می  کنند

پس شما دوست عزیز اگر قصد سرمایه گذاری بر روی خود را دارید پیشنهاد می کنیم حتما نسبت به فراگیری از علم همین امروز اقدام کنید

پیشنهاد می کنیم از دپارتمان آموزش ما دیدن فرمایید.

 

---

دپارتمان آموزش گروه تخصصی داده کاوی همت

---

موفق باشید

 

نقش داده کاوی در صنعت

محدود کسب و کارهایی هستند که در طول چند ساله فعالیت مالی خود اطلاعاتی  و دیتایی از مشتریان خود بصورت انباشته نداشته باشند

این اطلاعات به نوع خود بسیار مهم هستند در صورتی که بسیاری از کسب و کارها به درستی از این اطلاعات استفاده نکرده و یا سالها آنها را صرفا انباشته کرده و استفاده محدودی از آنها دارند

اگرچه این اطلاعات به نوبه خود میتوانند در جهت تماس مجدد و همینطور پشتیبانی فروش قوی مجددا به کار گرفته شوند اما مهمترین اطلاعاتی که به کمک رشد کسب و کار شما خواهند امد مسلما همین اطلاعات خواهند بود

چند نمونه کاربرد داده کاوی

1. در زمینه صنعت

شرکت فولادسازی پوهانگ (Pohang) کره جنوبی برای صرفه‌جویی در مصرف انرژی در کوره‌های بلند خود از الگوریتم‌های داده‌کاوی استفاده و در حدود 15% از مصرف انرژی خود را کاهش داد.

این موضوع چند فایده داشت: 3/1 میلیون دلار صرفه‌جویی در هزینه‌های شرکت به ارمغان آورد، قیمت محصولات شرکت را کاهش داد، تعداد مشتریان را افزایش داد و به دنبال آن سود شرکت بیشتر شد.

2. در هتل‌داری

یکی از هتل‌های مشهور در لاس‌وگاس آمریکا، برای بالا بردن رضایت مسافران از الگوریتم‌های داده‌کاوی استفاده کرد.

به این صورت که با استفاده از اطلاعات جمع‌آوری شده از مسافران به وسیله پرسشنامه، و آنالیز آن داده‌ها توانست عواملی که باعث می‌شد مسافران دوباره به این هتل باز گردند را پیدا کرده و با طبقه‌بندی آنها، مسافران وفادار به هتل را پیدا کنند.

---

در این مطلب در مورد { داده کاوی }  بیشتر بخوانید

---

3. در مدیریت ریسک

در یکی از بانک‌های بزرگ کانادا با استفاده از الگوریتم‌های داده‌کاوی، مدلی را برای داده‌ها ارائه داده و به وسیله نتایج آنالیز آن، مسئله مهم تقلب در حساب‌ها و چگونگی و میزان برگشت وام‌های داده شده توسط بانک را حل نمودند و تصمیمی صحیح را برای مشتری‌های جدید بانک گرفتند.

 

 

4.داده کاوی در پزشکی

از جمله کاربردهای بسیار مهم داده کاوی در پزشکی می باشد که همواره در پیش بینی بسیاری از بیماری ها، رخدادها ، تشخیص بیماری های پیش رو و ... به کار می روند

استخراج دانایی از میان حجم انبوه داده های مرتبط با سوابق بیماری و پرونده های پزشکی افراد با استفاده از فرایند داده کاوی می تواند منجر به شناسایی قوانین حاکم بر ایجاد، رشد و تسری بیماری ها شده و اطلاعات ارزشمندی را به منظور شناسایی علل رخداد بیماری ها، تشخیص، پیش بینی و درمان بیماری ها با توجه به عوامل محیطی حاکم در اختیار متخصصان و دست انداران حوزه سلامت قرار دهد

داده کاوی در پزشکی

مهمترین خدمات قابل ارایه با استفاده از روش های داده کاوی

بررسی میزان تاثیر دارو بر بیماری و اثرات جانبی آن

تـشخیـص و پیـش بینـی انـواع بیمـاری هـا مانند تشخیص یا پیش بینی انواع سرطان

تعیین روش درمان بیماری ها

پیش بینی میزان موفقیت اقدامات پزشکی مانند اعمال جراحی

تـجــزیــه و تـحـلـیــل داده هــای مـوجـود در سیستم های اطلاعات سلامت (HIS)

تحلیل عکس های پزشکی

پس اگر شما هم از آن دسته کسب و کارهایی هستید که حجم انبوهی از داده ها را در اختیار دارید که ممکن است حتی استفاده ای از آنها نداشته اید توصیه میکنیم بزودی دست بکار شده و نسبت به استفاده مفید از اطلاعات خود اقدام کنید

داده کاوی علمی نوین است که در این زمینه به کمک شما آمده و کمک بسیار زیادی به رشد کسب و کار شما کرده و نتیجه بخشی بسیار بالایی در کسب و کار شما خواهند شد

---

در صورتی که هرگونه سوال در این حوزه دارید می توانید از طریق بخش {  ارتباط با ما }  در ارتباط باشید

 

---

 

کاربرد داده کاوی در بازاریابی

اغلب شرکت ها و کسب و کارهای مختلف داده ها و اطلاعات بسیار زیادی از مشتریان خود را ثبت و ضبط می کنند  که این اطلاعات می تواند شامل اسم ، جنس و سن مشتریان و ... باشد در صورتی که هیچ استفاده ای از این اطلاعات نمی کنند

داده ها و دیتاها مانند گنجینه ای پنهان در هر کسب و کاری هستند که بسیاری از مشاغل و کسب و کارها قدر این اطلاعات را به خوبی نمی دانند در صورتی که داشتن این داده ها نیز به تنهایی کاربردی ممکن است برای یک کسب وک ار نداشته باشد و تنها استفاده درست از این داده ها است که رشد کسب و کار کمک زیادی میکند

در این مقاله قصد داریم شما را با کاربرد داده کاوی در بازاریابی و صنعت های مختلف آشنا کنیم تا اگر شما از آن دسته کسب و کارهایی هستید که داده های انبار شده دارید برای آینده کسب و کارخود تصمیم درستی بگیرید

 

داده کاوی در بازاریابی

کاربردهای داده کاوی چیست؟

داده‌کاوی (Data Mining) به معنای کشف دانش درون داده‌هاست.

اصولاً هر جایی که داده وجود داشته باشد داده‌کاوی نیز معنا می‌یابد؛ از قبیل: امور تجاری و مالی، امور پزشکی، زیست پزشکی، تجزیه و تحلیل‌های مربوط به DNA، کشف ناهنجاری‌ها و اسناد جعلی، ارتباطات از راه دور، ورزش و سرگرمی، کتابداری و اطلاع‌رسانی، و خیلی حوزه‌های مختلف دیگر.

امروزه عملیات داده‌کاوی به صورت گسترده توسط تمامی شرکت‌هایی که مشتریان در کانون توجه آنها قرار دارند، استفاده می‌شود.

استفاده از داده‌کاوی به این شرکت‌ها کمک می‌کند تا ارتباط عوامل داخلی (از جمله: قیمت، محل قرارگیری محصولات و مهارت کارمندان) را با عوامل خارجی (از جمله: وضعیت اقتصادی، رقابت در بازار و محل جغرافیایی مشتریان) کشف نمایند.

 

---

می توانید در مورد {  داده کاوی  } از طریق این مقاله اطلاعات بیشتری کسب کنید

---

حال اگر بخواهیم به فواید و آثار داده کاوی- به طور خلاصه که مناسب این نوشتار کوتاه باشد– اشاره کنیم، می‌توانیم این موارد را بیاوریم:

1. شناخت مشتریان سودآور

با داده کاوی می‌توانید مشتریانی که بیشترین سود شما از آنها حاصل شده را شناسایی کنید و برای حفظ وفاداری مشتری تلاش کنید.

2. بهینه‌سازی سبد محصول

شناخت محصولات پرفروش، محصولات سودآور و محصولات زیان‌ده از دیگر فواید داده کاوی است. با این کار می‌توانید در بهتر کردن سبد محصول خود اقدام کنید.

3. شناخت مشتریان وفادار و قدیمی

می‌توانید بفهمید مشتریان قدیمی شما چه کسانی هستند و با چه برنامه‌ای خرید می‌کنند، چه کالایی را دوست دارند و چه کالایی باعث وفاداری آنها شده است.

4. بررسی طول عمر مشتری

با استفاده از داده کاوی می‌توانید طول عمر مشتری و چرخه آن، میزان سود به دست آمده از هر مشتری در هر مرحله را بررسی کنید.

5. شناسایی رفتار مشتری

اگر شما بتوانید رفتار مشتریان خود را بشناسید و آن را با ویژگی‌های مشتری تطابق دهید، قادر خواهید بود در زمینه بخش‌بندی و قسمت‌بندی بازار موفق عمل کنید.

اگر امروز بتوانید برای یک محصول خود به صورت مستند بخش‌بندی بازار انجام دهید در ادامه نیز در این امر موفق خواهید بود.

6. بررسی عمکلرد یک برنامه بازاریابی

اگر می‌خواهید بدانید یک برنامه بازاریابی و تبلیغاتی که انجام داده‌اید چه اثرات آشکار و پنهانی داشته و برای انتخاب آن در آینده تصمیم بگیرید، بی‌شک داده کاوی بسیار مفید خواهد بود.

7. کشف الگو و روند

با استفاده از داده کاوی و بررسی میزان خرید مشتریان می‌توانید الگوهای فصلی خرید را استخراج کنید، روند کاهش و یا افزایش آن را تحلیل کنید و در صورت نیاز اقدام اصلاحی انجام دهید.

8. پیش‌بینی فروش

با استفاده از اطلاعات گذشته و بهره بردن از الگو و ارتباط میان داده‌ها می‌توانید فروش خود را در آینده پیش‌بینی کنید، روند فصلی فروش را بیابید و برای فروش یک محصول جدید دست به برنامه‌ریزی بزنید.

---

مقاله نقش { داده کاوی در صنعت پزشکی } را حتما بخوانید

---

نمونه‌های اجرا شده داده‌کاوی

1. در زمینه صنعت

شرکت فولادسازی پوهانگ (Pohang) کره جنوبی برای صرفه‌جویی در مصرف انرژی در کوره‌های بلند خود از الگوریتم‌های داده‌کاوی استفاده و در حدود 15% از مصرف انرژی خود را کاهش داد.

این موضوع چند فایده داشت: 3/1 میلیون دلار صرفه‌جویی در هزینه‌های شرکت به ارمغان آورد، قیمت محصولات شرکت را کاهش داد، تعداد مشتریان را افزایش داد و به دنبال آن سود شرکت بیشتر شد.

2. در هتل‌داری

یکی از هتل‌های مشهور در لاس‌وگاس آمریکا، برای بالا بردن رضایت مسافران از الگوریتم‌های داده‌کاوی استفاده کرد.

به این صورت که با استفاده از اطلاعات جمع‌آوری شده از مسافران به وسیله پرسشنامه، و آنالیز آن داده‌ها توانست عواملی که باعث می‌شد مسافران دوباره به این هتل باز گردند را پیدا کرده و با طبقه‌بندی آنها، مسافران وفادار به هتل را پیدا کنند.

3. در مدیریت ریسک

در یکی از بانک‌های بزرگ کانادا با استفاده از الگوریتم‌های داده‌کاوی، مدلی را برای داده‌ها ارائه داده و به وسیله نتایج آنالیز آن، مسئله مهم تقلب در حساب‌ها و چگونگی و میزان برگشت وام‌های داده شده توسط بانک را حل نمودند و تصمیمی صحیح را برای مشتری‌های جدید بانک گرفتند.

داده با اطلاعات چه فرقی دارد؟

بسیاری از مردم به اشتباه می‌پندارند که داده (Data) با اطلاعات (Information) تفاوت ندارد و عموماً این دو واژه را به جای هم استفاده می‌کنند.

داده می‌تواند شامل هر نوع کاراکتر از قبیل متن، عدد، کلمه، صدا و تصویر باشد و در صورتی که توسط انسان مشاهده شود لزوماً معنای خاصی هم در بر نخواهد داشت.

داده‌ها اغلب خام، دسته‌بندی و طبقه‌بندی نشده هستند و در صورتی که بخواهیم از آنها به صورت مستقیم استفاده کنیم عموماً بی‌فایده خواهد بود.

حال آنکه پس از طبقه‌بندی، دسته‌بندی و ساختاردهی به داده‌ها، اطلاعات به وجود می‌آید.

می‌توان از داده‌ها برای تصمیم‌گیری و یا ایجاد دانش در مورد یک مقوله استفاده کرد. اطلاعات عموما برای کاربر مفهوم دارد و قابل استفاده است.

جمع‌بندی

هرچه داده‌ی بیشتری از مشتریان کسب کنید، می‌توانید ارزش بیشتری به آنها پیشنهاد کنید؛ در نتیجه درآمد بیشتری به‌ دست می‌آورید.

داده کاوی در بازاریابی همان چیزی است که می‌تواند حکم یک یاری‌کننده را برای شما داشته باشد.

پس اگر شما هم جزء آن کسب‌و‌کارهایی هستید که روی گنجی از داده نشسته‌اید و هیچ‌کاری درباره‌ی آن نمی‌کنید، پیشنهاد می‌دهیم داده‌هایتان را تقسیم‌بندی کنید؛ یا خودتان این کار را انجام دهید یا کسی را استخدام کنید که به داده کاوی در بازاریابی تسلط داشته باشد.

---

برای درخواست { خدمات داده کاوی } می توانید با شرکت ما در ارتباط باشید

گروه تلگرامی داده کاوی

در این مقاله قصد داریم شما را با گروه تلگرامی یکی از شرکت های تخصصی در حوزه داده کاوی آشنا کنیم پ ساگر از علاقمندان به مبحث داده کاوی هستید  با ما همراه باشید

اگر شما از طریق واژه داده کاوی در حال مشاهده این صفحه هستید مسلما به دنبال یک گروه تلگرامی یا کانال تلگرامی هستید تا در آن عضو شده و پاسخ سوالات خود در حوزه داده کاوی را بگیرید

شرکت تخصصی داده کاوی و نرم افزاری همت با وجود نرم افزارهای حرفه ای خود در حوزه داده کاوی که مدت ها با تلاش فرآوان طراحی کرده است مفتخر است که قوی ترین سیگنال های بورسی سطح کشور را در حوزه بورس ارائه می دهد که نمونه و نتایج این سیگنال ها نیز در کانال رسمی شرکت بصورت کامل مشهود است

داده کاوی جزو یکی از علوم برتر روز به شمار می آید که می تواند با استفاده از دیتاهای موجود به سادگی موضوع خاصی را تحلیل کرده و پیشرفت آن کسب و کار کمک کند.جامعه و جهان از لحاظ رشد تکنولوژی به سمتی حرکت می کند که تحلیل داده یکی از علومی به شمار می رود که هر کسب و کاری در این جامعه به قطع یقین به آن نیازمنذ است

گروه تلگرامی داده کاوی

تلگرام یکی از پلتفرم ها یا شبکه های پیام رسانی هست که امروزه بسیار نزد مردم جهان خصوصا ایران محبوب به شمار می رود و از همین رو گروه تخصصی داده کاوی همت بر آن شد تا بخشی از کمپین های اثر بخش خود را در این شبکه پر مخاطب تشکیل دهد که در مدت محدود فعالیت خود رضایت بسیاری از اعضا را نیز جلب کرده است

 

گروه تلگرامی داده کاوی

 

شما عزیزان می توانید با ورود به گروه تلگرامی داده کاوی همت و عضویت در آن در هر ساعتی که مد نظر دارید سوال خود را مطرح کنید تا کارشناسان همت به سوالات شما پاسخ داده و نسبت به رفع ابهام در سوالات خود اقدام فرمایید

یکی از مزایای گروه تلگرامی داده کاوی در پلتفرم تلگرام این است که شما در تمامی ساعات شبانه  روز می توانید از این امکانات بهره ببرید بنابراین برای شما دانشجو و دانش پذیر عزیز می تواند این موضوع بسیار مهم باشد که پاسخ سوالات خود را به دقت بگیرید

کانال تلگرامی داده کاوی

کانال های تلگرامی نیز یکی دیگر از امکانات خیلی خوب پلتفرم تلگرام هستند که کمک بسیار زیادی به شرکت ها و کسب و کارها در رسیدن به اهداف تبلیغاتی و اطلاع رسانی خود کرده اند و از همین رو گروه داده کاوی همت نیز اقدام به راه اندازی و تولید محتوا از طریق این بستر برای عزیزان علاقمند در سطح کشور کرده است که این نکته نیز حائز اهمیت است که شما همزمان می توانید نسبت به درج نظر خود نسبت به محتواها و پرسیدن سوالات تخصصی خود در گروه تلگرامی همت نیز اقدام فرمایید

تحلیل داده چیست؟

تحلیل داده فرایند ارزیابی داده با استفاده از ابزارهای آماری و تحلیلی به منظور تعیین اطلاعات مفید و کمک به تصمیم گیری بهتر در کسب و کار است. برای تحلیل داده چندین روش مختلف وجود دارد که شامل داده کاوی، تحلیل متن، هوش تجاری و مصورسازی داده ها است.

همواره بسیاری از کسب و کار ها به شیوه سنتی عمل کرده و مشغول به درآمدزایی در صنعت کشورمان هستن اما با هوشمند شدن کسب و کارها و پیشرفت علوم داده و تجارت الکترونیک تنها با در دست داشتن دیتا ها و  اطلاعات یک کسب و کار می توان با تکنیک ها و تحلیل های خاص اطلاعات مفیدی در جهت پیشرفت کسب و کار مربوطه ارائه داد

اگر از علاقمندان به محث داده کاوی یا تحلیل داده هستید ما لینک های گروه و کانال تلگرامی شرکت داده کاوی همت را برای شما محیا کرده ایم که از طریق این لینک ها می توانید وارد کانال و گروه شوید و از مطالب آن بهره ببرید

گروه تلگرامی همت

کانال تلگرامی همت

group : https://t.me/ihemmatgroup

channel : https://t.me/ihemmat

داده کاوی در بورس

هر سال میلیون ها نفر در بورس های کشورهای مختلف سرمایه گذاری می کنند و انتظار سود و پول از این سرمایه گذاری دارند. علم داده کاوی بر اساس رفتار گذشته یک سهام و شرکت درباره رفتار آتی او اظهار نظر می کند. روش های داده کاوی بر اساس شرایط سهام شرکت و اطلاعات مشتریان اقدام به پیش بینی قیمت آتی یک سهام خاص می کنند. اهمیت بورس به حدی است که عدم استفاده از داده کاوی در آن قابل تصور نیست. به همین دلیل امروزه شرکت های فراوانی به دنبال ایجاد دانش از اطلاعات خام تولید شده در اقتصاد برای پیش بینی سهام در بورس هستند

توسعه صنعتی و اقتصادی کشور در سالهای آینده منوط به توجه و سرمایه گذاری هر چه بیشتر به شرکتهای پذیرفته شده در بورس می باشد. دستیابی به رشد اقتصادی و ایجاد انگیزه جهت سرمایه گذاری زمانی در یک کشور تسریع می گردد که آن کشور دارای بازارهای سرمایه فعال و قابل اعتماد باشد. وجود بازارهای بورس فعال همواره سرمایه گذاران متعددی را به تکاپو واداشته و جریان سرمایه و منابع مالی را به بخش های مولد نسریع می نماید.

یکی از فرضیانی که در خصوص این بازار وجود دارد، فرضیه بازار کارا emh  است. بر اساسی فرضیه بازار کالا قیمت اوراق بهادار به ارزش ذاتی آنها نزدیک است. به عبارت دیگر، ویژگی مهم بازار کارا این است که قیمت تعیین شده در بازار، شاخص مناسبی از ارزش واقعی اوراق بهادار است. (جهانخانی، ۱۳۸۰) از مواردی که فرضیه بازار کارا را ضعیف تر می کند قابلیت پیش بینی در این بازارهاست.

برای پیش بینی قیمت سهام در بازارهای بورس دنیا از روش های مختلفی از تحلیل ها نظیر تکنیک های داده کاوی، رگرسیون ، سری فی زمانی و ... استفاده شده است. (جهانخانی، ۱۳۸۰ سفرنواده، ۱۳۸۰)

داده کاوی در بازار بورس

از روش های دقیق تری که می توان در هر نوع پیش بینی از آن استفاده گرد تکنیک های داده کاوی از جمله شبکه عصبی و درخت های تصمیم و ::. است. پیش بینی قیمت سهام شرکتهای پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران با استفاده از تکنیک های داده کاوی و با توجه به معیارهای مالی از جمله موضوع های با اهمیتی است که متأسفانه تاکنون در ارتباط با آن تحقیقات اندکی انجام شده است، تمرکز پیش بینی کنندگان بازار بورس روی شیوه های توسعه برای موفقیت پیش بینی ارزش های شاخص با قیمت سهم ، دید سود های زیاد برای استفاده خوب برای تعیین استراتژی های تجاری است.

[caption id="attachment_955" align="aligncenter" width="499"] داده کاوی[/caption]

 

ایده اصلی برای پیش بینی بازار بورسی موفق، دستیابی به نتایج بهتر با استفاده از حداقل داده های اولیه مورد نیاز و کمترین مدل بازار بورس پیچیده است، طبقه بندی ها بر حسب داده های اولیه و متدلوژی پیش بینی و ارزیابی عملکرد و استفاده از معیارهای عملکرد ساخته شده است.

که به واسطه این تحقیق نشان می دهد که تکنیک های محاسبه در بسیاری موارد برای مطالعه و ارزیابی رفتار بازار بورس مورد پذیرش می باشند. بدون شک پیش بینی قیمت ها و بازده های سهام مشکل است ، زیرا که تغییرات بازار به تصرف و تسخیر در استفاده و اجرا و تکمیل مدل ها نیاز دارد، پیشرفت های اخیر در تکنیک های داده کاوی ایجاب می کند که ابزارهای مفیدی را در پیش بینی محیط های شلوغ مانند بازارهای بورس در تسخیر رفتارهای غیر خطی مورد استفاده قرار داد.

امروزه سازمان ها قادرند با هزینه کم اطلاعات وسیعی از وضعیت کسب و کار خود جمع و نگهداری کنند و این موجب شده است که استفاده از روش های داده کاویه ارزش های قابل توجهی را برای سازمان به دست آورد.

رویکردهای موجود به مساله داده کاوی متنوع است. امروزه افزایش سریع حجم پایگاه داده ها به شکلی است که توانایی انسان برای درک این داده ها بدون ابزارهای پر قدرت میسر نمی باشد. در این وضعیت تصمیم گیری ها به جای تکیه بر اطلاعات ، پر درک مدیران و کاربران تکیه دارند، چرا که تصمیم گیرندگان ابزار قوی برای استخراج اطلاعات با ارزش را در دست ندارند.

در واقع شرایط فعلی توصیف کننده حالتی است که ما از لحاظ داده غنی، اما از خانه اطلاعات شعیف هستیم. داده کاوی کمک می کند تا سازمان ها با کاوش بر روی داده های پک سیستم ، الگوها، روندها و رفتارهای آینده را کشف و پیش بینی کرده و بهتر تصمیم بگیرند.

همچنین با استفاده از تحلیل وقایع گذشته یک تحلیل اتوماتیک و پیش بینانه ارائه می نماید و به سؤالاتی جواب می دهد که پاسخ آنها در گذشته ممکن نبوده و یا به زمان زیادی نیاز داشت. ابزارهای داده کاوی الگوهای پنهانی را کشف و پیش بینی می کند که متخصصان ممکن است به دلیل اینکه این اطلاعات و الگوها خارج از انتظار آنها باشد، آنها را مد نظر قرار ندهند و به آنها دست نیابند.

در داده کاوی مواردی که در آن ها با تعداد بسیار زیادی متغیر ، مدل و با فرضیه مواجه هستیم، فراوان است. از طرفی داده کاوی یک فرآیند اکتشافی و تکراری است به این معنی که در خلال تحلیل داده ها اطلاعات جدید کشف می شوند ، فرضیه های قبلی اصلاح و فرضیه های جدید ارائه می شوند و این کار ممکن است با داده های زیاد ، بارها تکرار شود.

لذا از دیدگاه آمار روش های با کارایی محاسباتی بالا ، تحلیل های محاسباتی و تحلیل های تقریبی ، مورد توجه خاص داده کاوی است. تأکید بیشتر داده کاوی بر بعضی روش های آماری، به معنی عدم استفاده از سایر روش های آماری نیست و در عمل از طیف گسترده ای از روش های آماری برای تحلیل داده ها استفاده می شود

. (2004 ,Berson ) با توجه به مطالعات انجام شده در این مقاله به محققین توصیه می شود که تحقیقاتی در خصوص پیش بینی بازده سهام شرکتهای موجود در بورس اوراق بهادار با استفاده از روش های داده کاوی انجام دهند.

 

داده کاوی با پایتون

امروزه دانستن علم داده کاوی و داده کاوی با پایتون به دلیل حجم بالای داده ها بسیار ضروری می باشد و دولت ها و سازمان ها برای افزایش کارایی خود نیز به اهمیت آن پی برده اند.داده کاوی از جمله علوم ضروری جامعه بشری شده است که در رشد و توسعه بسیاری از کسب و کارها نقش بسیار مهمی را ایفا می کند و به همین دلیل کشورها بر روی پرورش متخصصان این حوزه علاقمند هستند

در حال حاضر یادگیری زبان برنامه نویسی پایتون یکی از محبوب ترین و پرطرفدارترین مهارت ها در دنیا محسوب می شود و در اکثر فرصت های شغلی مربوط به علوم داده، تسلط به کتابخانه های مختلف پایتون یک امر مهم به شمار می آید.

در واقع می توان گفت که  یکی از زبان هایی می باشد که در علم داده کاوی بسیار کاربرد دارد زیرا این زبان به دلیل چند منظوره و سادگی آن مورد استفاده همه افراد قرار گرفته است و همچنین این زبان با داشتن کتابخانه های مختلف موجب شده است که اکثر برنامه نویسان از این زبان استفاده کنند. لذا در این مقاله قصد داریم به طور کامل به شرح داده کاوی با پایتون بپردازیم.

---

در این مقاله از دانشنامه گروه داده کاوی همت پیرامون زبان پایتون بیشتر بخوانید

---

لازم است بدانید که در دوره های آموزش داده کاوی با پایتون سعی می شود تمامی روش ها و مراحل داده کاوی با پایتون به صورت مرحله به مرحله برای پروژه های واقعی توضیح داده شود. همچنین برای افرادی که با پایتون آشنایی ندارند به طور مختصر این زبان آموزش داده می شود و نکات مهم برای کسب آمادگی جهت تحلیل داده با پایتون شرح داده می شود.

 

چرا داده کاوی با پایتون

متخصصان علوم داده جهت حل مسائل پیچیده خود در زمینه های مختلف نیاز دارند که با یک زبان برنامه نویسی قدرتمند آشنا باشند. از این رو زبان پایتون به دلیل داشتن کتابخانه های گسترده و به روز در زمینه علوم داده توانسته است به جایگاه خوبی بین متخصصان این حوزه دست پیدا کند. چرا پیاده سازی داده کاوی با پایتون مورد توجه قرار گرفته است:

• ساده بودن پایتون
• وجود کتابخانه های متنوع و زیاد در زبان پایتون
• پرکاربرد بودن زبان برنامه نویسی پایتون در حوزه داده کاوی
• قابلیت پیاده سازی و استفاده از آن در انواع سیستم عامل ها

مزایای داده کاوی با پایتون

از جمله مزایای داده کاوی می توان به موارد زیر نام برد:

• وارد کردن انواع داده ها با فرمت های مختلف را می توان یکی از مزایای داده کاوی با پایتون دانست.
• قابلیت پردازش داده با حجم زیاد یکی از مزایای داده کاوی با پایتون می باشد.
• یکی از مزایای داده کاوی با پایتون، تحلیل های آماری هم به صورت ساده و هم به صورت پیشرفته است.
• پیش پردازش داده از جمله مزایای داده کاوی با پایتون می باشد .
• از دیگر مزایای داده کاوی با پایتون تصویر سازی داده ها است.
• از دیگر مزایای داده کاوی با پایتون پیاده سازی الگوریتم های Machine learning می باشد.
• ماتریس Confusionو ارزیابی مدل از دیگر مزایای داده کاوی با پایتون می باشد.

 

 

شرکت کنندگان دوره داده کاوی با پایتون چه کسانی هستند؟

شرکت کنندگان دوره داده کاوی با پایتون، فارغ التحصیلان مقاطع کارشناسی ارشد و دکترا در رشته های مهندسی هسته ای، صنایع، هوش مصنوعی، کامپیوتر گرایش نرم افزار، اتوماسیون و مدیریت فناوری اطلاعات می باشد که در زمینه های مختلف از قبیل مدیریت پروژه های برنامه نویسی، داده کاوی، برنامه نویسی تحت وب، طراحی و تحلیل سیستم های بانکی، مدیریت فرایندهای کسب و کار و برنامه ریزی فعالیت می نمایند.

دوره آشنایی با داده کاوی با پایتون برای چه افرادی مناسب می باشد؟

1. افرادی که قصد دارند در مدت زمان کمی با یکی از مهمترین ابزارهای داده کاوی آشنا شوند و داده های مشتریان خود را تحلیل کنند.
2.  دوره داده کاوی با پایتون برای مدیران فروش و بازاریاب ها نیز مناسب می باشد که قصد دارند داده های مشتریان خود را تحلیل کنند.
3. افراد کارشناسی که در زمینه مدیریت ارتباط با مشتری فعالیت می کنند و قصد یادگیری روش های تحلیل داده های مشتریان را دارند.
4. دانشجویان و فارغ التحصیلانی که قصد دارند با استفاده از علم داده کاوی به عنوان بخشی از آماده کردن خود جهت پیدا کردن شغل در حوزه مدیریت ارتباط با مشتری و داده کاوی فعالیت کنند.

---

جهت ثبت نام در دوره قدرتمند برنامه نویسی پایتون گروه داده کاوی همت کلیک کنید

 

---

 

داده کاوی در پزشکی

داده کاوی ویژگی های پزشکی بیماران با هدف تشخیص خودکار

داده کاوی به معنای استخراج اطلاعات نهفته، بازشناخت روابط و الگوهای پنهان و به طور کلی کشف دانش سودمند از داده با حجم بالا است. استخراج قواعد طبقه بندی نوعی داده کاوی است که در آن دانشی به شکل چندین قانون ساده و فهم پذیر از داده کشف شده و در آینده برای تصمیم گیری و پیشگویی به کار برده می شود. از مهمترین زمینـه هـای کـاربـردی استخـراج قـواعـد طبقـه بنـدی در حیطـه علـم پـزشکی است. با به کارگیری الگوریتم های داده کاو می توان سیستم های هوشمندی ابداع کرد که به شکل خودکار و بدون نیاز به نظارت پزشک قادر به فهم و تفسیر ویژگی های پزشکی افراد باشند یا اطلاعات مفیدی را اکتشاف کنند که متخصصان را در قضاوت صحیح یاری رساند. در ادبیات داده کاوی تا کنون مجموعه بسیار متنوعی از روش ها ارائه شده است که هر یک دارای نقاط ضعف و قدرت به خصوصی بوده که عملکرد آن بسته به نوع داده و شرایط حاکم بر مساله متفاوت است، بنابر این نمی تواند به تنهایی بهترین روش تلقی شود. در این روش بررسی، پیاده سازی و استفاده ترکیبی از الگوریتم ها و راهکار های گوناگون داده کاوی و ارائه روش های جدید و کارآمد تر به منظور پیش بینی و طبقه بندی پرداخته می شود. از روش های کلاسیک شناخته شده جهت کشف قواعد طبقه بنـدی مبتنـی بـر الگـوریتـم هـای تکاملی و ابزار های جستجو قدرتمند GA، PSO و IWOاستفاده می شود که به کارگیری الگوریتم بهینه سازی علف هرز (IWO) به منظور داده کاوی برای نخستین بار نوآوری این روش محسوب می شود. همچنین یک روش جدید و ابتکاری تلفیقی جهت استخراج قواعد طبقه بندی از شبکه عصبی RBFآموزش یـافتـه بـه کمـک الگـوریتم کلنی مورچه گان پیشنهاد شده است. در اعمال به چندین مجموعه داده مرجع برتری عملکرد کلیه الگوریتم های پیشنهادی در کشف اطلاعات مفید و استخراج قواعد طبقه بندی دقیق و تفسیر پذیر، نسبت به روش های کلاسیک به اثبات رسیده است. این روش ها توانسته اند داده های Wisconsinمربوط به بیماران مبتلا به سرطان را با دقت بالای 99% به درستی طبقه بندی کنند، هرچند طبقه بندی مجموعه داده های SPECT قلبی دشوار تر بوده و دقت از حدود 80% فراتر نرفته است.

داده کاوی در بهداشت و درمان

حوزه پزشکی و سلامت از بخش های مهم در جوامع صنعتی است. استخراج دانایی از میان حجم انبوه داده های مرتبط با سوابق بیماری و پرونده های پزشکی افراد با استفاده از فرایند داده کاوی می تواند منجر به شناسایی قوانین حاکم بر ایجاد، رشد و تسری بیماری ها شده و اطلاعات ارزشمندی را به منظور شناسایی علل رخداد بیماری ها، تشخیص، پیش بینی و درمان بیماری ها با توجه به عوامل محیطی حاکم در اختیار متخصصان و دست انداران حوزه سلامت قرار دهد. نتیجه این مساله به معنای افزایش عمر و ایجاد آرامش برای افراد جامعه است.

 

[caption id="attachment_988" align="aligncenter" width="540"] داده کاوی در پزشکی[/caption]

مهمترین خدمات قابل ارایه با استفاده از روش های داده کاوی

بررسی میزان تاثیر دارو بر بیماری و اثرات جانبی آن

تـشخیـص و پیـش بینـی انـواع بیمـاری هـا مانند تشخیص یا پیش بینی انواع سرطان

تعیین روش درمان بیماری ها

پیش بینی میزان موفقیت اقدامات پزشکی مانند اعمال جراحی

تـجــزیــه و تـحـلـیــل داده هــای مـوجـود در سیستم های اطلاعات سلامت (HIS)

تحلیل عکس های پزشکی

ساخت مدلی برای تعیین نوع درمان سنگ حالب با را هکار داده کاوی

داده کاوی (Data mining) مترادف با یکی از عــبــــارت هــــای اســتــخـــراج دانـــش، بـــرداشـــت اطلاعات، وارسی داده ها و حتی لایروبی کردن داده هـا اسـت کـه در حقیقت کشف دانش در پـایگاه داد ه ها Knowledge Discovery in Databases (KDD را توصیف می کند.

به طور ساده داده کاوی شامل استخراج دانش از حـجم عظیم داده ها می شود. البته عباراتی مانند کشف دانش از داده، استخراج دانش، آنالیز الگوها و لایروبی داده را نیز می توان معادل واژه داده کاوی به کار برد.

فـرایـنـد کـشـف دانـش دارای چـندین مرحله است که دقت در انجام هر کدام از این مراحل، روی کـیـفـیـت کـل فـرایند تاثیرگذار است . این مـراحـل عـبـارتـنـد از :1- فهم و تعریف مسئله : مرحله اول فهم حوزه کاری و مسئله ای است که سعی در پیدا کردن راه حل برای آن است درک کـامـل مـسـئـله پیش نیاز ضروری برای انتخاب روش مناسب داده کاوی و کشف دانش مفید از میان داده ها است.

2- جمع آوری و پیش پردازش داده ها: پیش پردازش داده ها خود شامل مراحلی است .

ایــن مــراحـل عـبـارتـنـد از: یـکـپـارچـه سـازی، حـذف نـویزها، مقابله با مقادیر مفقوده و تغییر شـکـل داده هـا، کـاهـش تعـداد داده هـا یـا تعـداد ویژگی ها و غیره.

3- داده کـاوی: مـرحـلـه سـوم هـمـان مـرحـلـه دادهکاوی است که با انجام آن الگوها و مدل های پنهان در میان داده ها استخراج می شود. در این مرحله باید نخست وظیفه داده کاوی و سپس روش داده کاوی را انتخاب کرد.

4- تفسیر و ارزیابی نتایج : مرحله چهارم شامل تفسیر نتایج به دست آمده از مرحله سوم است. لزوما نتایج به دست آمده از مرحله سوم قابل اطمینان نیستند و ممکن است بیانگر دانش مفید و قابل استفاده

نباشند. به همین خاطر باید این نتایج را به گونه ای ارزیابی کرد . برای ارزیابی مدل به دست آمده می توان در ابتدای امر، داده ها را به دو دسته آموزش (train) و آزمایش (test) تقسیم کرد، مدل را روی داده های آموزش ساخت و سپس نتایج به دست آمده را روی داده های تست آزمایش کرد و دقت مدل را محاسبه کرد.

استفاده از دانش کشف شده: مرحله آخر استفاده از دانش استخراج شده از داده ها به صورت عملی است. در حقیقت هدف از انجام مراحل مختلف کشف دانش، دست یابی به نتایجی است که بتوان از آن ها در دنیای واقعی و برای بهبود کارایی سازمان ها استفاده کرد . این دانش استخراج شده می تواند به عنوان یک سیستم کمک تصمیم در دنیای واقعی مورد استفاده قرار گیرد . داده کاوی روی داده های پزشکی از اهمیت بالایی برخوردار است و طراحی سیستم های کمک تصمیم جهت یاری رساندن به پزشکان در زمینه تشخیص نوع بیماری یا انتخاب نوع درمان مناسب، با کمک داده کاوی می تواند کمک شایانی در زمینه نجات جان انسان ها انجام دهد . یکی از اندام هایی که در بدن نقش اساسی و کلیدی ایفا می کند، کلیه است. انجام آزمایشات مناسب و انتخاب روش های درمانی مطلوب برای افرادی که به یکی از بیماری های کلیوی مبتلا هستند، بسیار حائز اهمیـت اسـت چـرا کـه کـوتـاهـی در درمـان بیمـاری های کلیوی می تواند منجر به از کارافتادگی سایر ارگان های بدن و در برخی موارد منجر به مرگ بیمار شود . یکی از بیماری های مربوط به کلیه، تشکیل سنگ کلیه در افراد است .

امروزه روش های درمانی مختلف برای برخورد با این بیماری وجود دارد اما انتخاب روش درمانی مناسب که علاوه بر آسیب رسانی کمتر به فرد، دارای خروجی مطلوب نیـز بـاشـد، کـاری پیچیـده اسـت . معمولا روش درمانی برای این بیماری با توجه به خصوصیات سنگ، انتخاب می شود که البته در بسیاری از موارد روش درمانی مناسب توسط پزشک برای بیمار انتخاب نمی شود. بدین جهت طراحی یک سیستم تصمیم یار جهت انتخاب نوع درمان سنگ کلیه با توجه به خصوصیات سنگ و بیمار و با کمک راهکار داده کاوی، می تواند به پزشکان در انتخاب درمان یاری رسان باشد.

هـمــزمــان بــا گستـرش و رشـد داده کـاوی و کـاربـردهـای آن در دهـه اخیـر، تـوجـه پژوهشگرانی از حوزه پزشکی و سلامت را به خود جلب کرده و به کارگیری آن در تحقیقات این حوزه روندی رو به تزاید پیدا کرده است.

روش بررسی

اطـلاعـات مربوط به بیماران از بیمارستان شهید هاشمی نژاد جمع آوری شده و کارهای مربوط به ساخت مدل (ورود داده ها، پیـش پـردازش و سـاخـت مـدل) در آزمـایشگـاه فناوری اطلاعات دانشگاه تربیت مدرسانجام شده است.

درخـت تصمیم (Decision Tree): یکی از روشهـای داده کـاوی روی پایگاه های داده، ساخت درخت تصمیم مربوط به داده ها است. درخت تصمیم یک ساختار درخت مانند دارد، در حـالـی کـه هر گره ورودی نشان دهنده یک امتحان روی یک ویژگی، هر شاخه خارج شده از آن گـره بـیـان کننده یکی از مقادیر ممکن برای همان ویژگی و برگ ها نشان دهنده کلاس ها هـسـتند. فرایند دسته بندی هر نمونه با امتحان ویـژگـی بـیـان شـده در گره ریشه شروع شده و سپس از شاخه های درخت با توجه به مقدار آن ویژگی پایین می آییم . سپس این فرایند با امتحان گره بعدی که در انتهای شاخه انتخاب شده قرار دارد، ادامه می یابد تا نهایتا به یک برگ برسیم . تـاکنون از درخت تصمیم به عنوان روش داده کـاوی جـهـت استخراج الگوهای نهان در داده های پزشکی، استفاده های زیادی شده است.

از آنجا که عملکرد این مدل، بهتر از عملکرد الـگـوریـتـم بـیـمـارسـتـانـی و مدل ذهنی پزشکان اسـت، از آن مـی تـوان بـه عـنـوان سیستم کمک تـصـمـیـم جـهـت تـعـیـیـن نوع درمان سنگ های حالب در بیمارستان استفاده کرد . با کمک این مـدل و بـا توجه به ویژگی های بیمار، پنج نوع درمــان مــوجـود در نـظـر گـرفـتـه شـده و درصـد موفقیت هر کدام از این درمان ها پیش بینی می شود. پزشک می تواند با توجه به میزان موفقیت هرکدام از درما ن ها، درمان مناسب را برای بیمار انـتـخـاب کنـد . در الگـوریتـم بیمـارستـان، بـرای انتخاب نوع درمان فقط دو ویژگی اندازه و مکان سنگ مهم است ، ولی در مدل ساخته شده سن بیمار نیز در تصمیم گیری موثر است. همچنین در الگوریتم بیمارستان برای سنگ های زیر 10 و بالای 10 میلی متر دو روش درمانی در نظر گرفته می شود، در صورتی که با توجه به مدل ساخته شده باید برای انتخاب نوع درمان، سنگ های بیشتر و کمتر از هفت میلی متر، بیشتر و کمتر از 11 میلی متر، بیشتر و کمتر از 13 میلی متر، بیشتر و کمتر از 20 و بیشتر و کمتر از 28 میلی متر را در نظر گرفت و با توجه به این اندازه نوع درمان را تعیین کرد.

تحقیق ها در زمینه داده کاوی

 

1-کـاربـرد داده کاوی در روش های ART درمان ناباروری

افـــزایـــش روزافـــزون پــیــشـــرفـــت در زمــیـنــه تــکــنـــولـــوژی اطـــلاعــات، بــاعــث ایـجــاد رشــد چـشـمگـیـری در عـلـوم شده است. یکی از این رشــتـــه هـــا، عــلــم پــزشـکــی اســت. اسـتـفــاده از تـکـنـیـکهـای دادهکـاوی در ایـن شـاخه از علم موجب شده که در کلیه مباحث، به خصوص بـحـث نـابـاروری بـتـوان سـیـسـتم های پزشکیار طـراحـی کـرد. عـوامـل مـخـتـلـفـی مـوجـب بـروز نـاباروری میشود که میتوان آنها را به طور کلـی بـه دو دستـه تقسیـم کـرد: عوامل مردانه و عوامل زنانه که هر کدام فاکتور های زیادی را شامل میشوند و درمان خاص خود را دارند. روشهای درمانی از جمله IUI، IVF و غیره در این حوزه استفاده میشود. در این تحقیق سعی بر این است تا با استفاده از تحلیلهای دادهکاوی روشهای غیرنظارتی، به تحلیل دادههای این حــوزه پــرداخـتــه شـود تـا بتـوان بـه پـزشکـان در تصمیمگیری جهت درمان بیماران کمک کرد.

2-کاربرد داده کاوی در بیماریهای قلبی و عروقی

رشد چشمگیر بیماریهای قلبی و عروقی و اثرات و عوارض آن ها و هزینههای بالایی که بر جامعه وارد میکند، باعث شده که جامعه پزشکی به دنبال برنامه هایی جهت بررسی بیشتر، پیشگیری، شناسایی زود هنگام و درمان موثر آن باشد. از اینرو با استفاده از دادهکاوی و کشف دانش در سیستم مراکز قلب و عروق میتوان دانش ارزشمند را ایجاد کرد که این دانش کشف شده میتواند باعث بهبود کیفیت سرویس به وسیله مدیران مرکز شود و همچنین میتواند به وسیله پزشکان استفاده شود تا رفتار آینده بیماران قلبی و عروقی از روی سابقه داده شده پیش بینی کنند و نیز تشخیص بیماری قلبی از روی ویژگیهای گوناگون و نشانهها، ارزیابی فاکتورهای ریسکی که باعث افزایش حمله قلبی می شود از مهمترین کاربردهای داده کاوی و کشف دانش در سیستم بیماران قلبی و عروقی است

منابع

1-سیـد علیـرضـا کاج آبادی ؛ محمد حسین سرایی ؛ صدیقه عسگری، داده کاوی پزشکی :راهکاری جهت کشف روابط بین عوامل خطرزای قلبی، .artificial.ir

2- علی اکبر خاصه، داده کاوی، متن کاوی، و وب کاوی :تعاریف و کاربردها

3-نازلی خیرابی، حمید ، داده کاوی ویژگی های پزشکی بیماران به هدف تشخیص خودکار با استفاده از الگوریتم های هوشمند

4sites.google.com/site/daychegroup-

5- محمدمهدی سپهری، پریسا رهنما، پژمان شادپور، بابک تیمورپور، ساخت مدلی بـرای تعیین نوع درمان سنگ حالب با را هکار داده کاوی، مجله دانشکده پزشکی، دانشگاه علوم پزشکی تهران، دوره 67 ،شماره 6، شهریور 1388