המדריך לכריית נתונים מספק מושגים בסיסיים ומתקדמים של כריית נתונים. המדריך שלנו לכריית נתונים מיועד ללומדים ומומחים.

כריית נתונים היא אחת הטכניקות השימושיות ביותר שעוזרות ליזמים, חוקרים ויחידים לחלץ מידע בעל ערך מקבוצות ענק של נתונים. כריית נתונים נקראת גם גילוי ידע במסד נתונים (KDD) . תהליך גילוי הידע כולל ניקוי נתונים, שילוב נתונים, בחירת נתונים, טרנספורמציה של נתונים, כריית נתונים, הערכת דפוסים והצגת ידע.

המדריך שלנו לכריית נתונים כולל את כל הנושאים של כריית נתונים כמו יישומים, כריית נתונים לעומת למידת מכונה, כלים לכריית נתונים, כריית נתונים במדיה חברתית, טכניקות כריית נתונים, אשכולות בכריית נתונים, אתגרים בכריית נתונים וכו'.

מהי כריית נתונים?

תהליך חילוץ המידע לזיהוי דפוסים, מגמות ונתונים שימושיים שיאפשרו לעסק לקבל את ההחלטה מונעת הנתונים מקבוצות ענק של נתונים נקרא Data Mining.

במילים אחרות, אנו יכולים לומר ש-Data Mining הוא תהליך של חקירת דפוסי מידע נסתרים לפרספקטיבות שונות לצורך סיווג לנתונים שימושיים, אשר נאספים ומורכבים בתחומים מסוימים כגון מחסני נתונים, ניתוח יעיל, אלגוריתם כריית נתונים, מסייע בהחלטה. ביצוע ודרישות נתונים אחרות כדי בסופו של דבר לקצץ בעלויות וליצור הכנסות.

כריית נתונים היא הפעולה של חיפוש אוטומטי אחר מאגרי מידע גדולים כדי למצוא מגמות ודפוסים שחורגים מהליכי ניתוח פשוטים. כריית נתונים משתמשת באלגוריתמים מתמטיים מורכבים עבור מקטעי נתונים ומעריכה את ההסתברות לאירועים עתידיים. כריית נתונים נקראת גם Knowledge Discovery of Data (KDD).

כריית נתונים הוא תהליך המשמש ארגונים כדי לחלץ נתונים ספציפיים מבסיסי נתונים ענקיים כדי לפתור בעיות עסקיות. זה הופך בעיקר נתונים גולמיים למידע שימושי.

כריית נתונים דומה ל-Data Science המבוצע על ידי אדם, במצב ספציפי, על מערך נתונים מסוים, עם מטרה. תהליך זה כולל סוגים שונים של שירותים כגון כריית טקסט, כריית אינטרנט, כריית אודיו ווידאו, כריית נתונים ציוריים וכריית מדיה חברתית. זה נעשה באמצעות תוכנה פשוטה או מאוד ספציפית. על ידי מיקור חוץ של כריית נתונים, ניתן לבצע את כל העבודה מהר יותר עם עלויות תפעול נמוכות. חברות מתמחות יכולות גם להשתמש בטכנולוגיות חדשות כדי לאסוף נתונים שאי אפשר לאתר אותם באופן ידני. יש טונות של מידע זמין בפלטפורמות שונות, אבל מעט מאוד ידע נגיש. האתגר הגדול ביותר הוא לנתח את הנתונים כדי לחלץ מידע חשוב שיכול לשמש לפתרון בעיה או לפיתוח חברה. ישנם מכשירים וטכניקות רבי עוצמה זמינים לכרות נתונים ולמצוא מהם תובנה טובה יותר.

סוגי כריית נתונים

ניתן לבצע כריית נתונים על סוגי הנתונים הבאים:

מאגר נתונים יחסי:

מסד נתונים יחסי הוא אוסף של מערכי נתונים מרובים המאורגנים רשמית על ידי טבלאות, רשומות ועמודות שמהם ניתן לגשת לנתונים בדרכים שונות מבלי צורך לזהות את טבלאות מסד הנתונים. טבלאות מעבירות ומשתפות מידע, מה שמקל על חיפוש הנתונים, הדיווח והארגון.

10 חזק של 6

מחסני נתונים:

מחסן נתונים הוא הטכנולוגיה שאוספת את הנתונים ממקורות שונים בתוך הארגון כדי לספק תובנות עסקיות משמעותיות. כמות הנתונים העצומה מגיעה ממקומות רבים כמו שיווק ופיננסים. הנתונים המחולצים משמשים למטרות אנליטיות ומסייעים בקבלת החלטות עבור ארגון עסקי. מחסן הנתונים מיועד לניתוח נתונים ולא לעיבוד עסקאות.

מאגרי נתונים:

מאגר הנתונים מתייחס בדרך כלל ליעד לאחסון נתונים. עם זאת, מומחי IT רבים משתמשים במונח בצורה ברורה יותר כדי להתייחס לסוג מסוים של הגדרה בתוך מבנה IT. לדוגמה, קבוצה של מאגרי מידע, שבהם ארגון שמר סוגים שונים של מידע.

מסד נתונים יחסי אובייקט:

שילוב של מודל מסד נתונים מונחה עצמים ומודל מסד נתונים יחסי נקרא מודל יחסי אובייקט. זה תומך במחלקות, אובייקטים, ירושה וכו'.

אחת המטרות העיקריות של מודל הנתונים ביחסי אובייקטים היא לסגור את הפער בין מסד הנתונים היחסי לבין שיטות המודל מונחה העצמים המשמשות לעתים קרובות בשפות תכנות רבות, למשל, C++, Java, C# וכן הלאה.

מסד נתונים עסקאות:

מסד נתונים עסקה מתייחס למערכת ניהול מסד נתונים (DBMS) שיש לה פוטנציאל לבטל עסקת מסד נתונים אם היא לא מבוצעת כראוי. למרות שזו הייתה יכולת ייחודית לפני זמן רב מאוד, כיום, רוב מערכות מסדי הנתונים הרלוונטיים תומכות בפעילויות מסד נתונים עסקות.

היתרונות של כריית נתונים

• טכניקת ה-Data Mining מאפשרת לארגונים להשיג נתונים מבוססי ידע.
• כריית נתונים מאפשרת לארגונים לבצע שינויים משתלמים בתפעול ובייצור.
• בהשוואה ליישומי נתונים סטטיסטיים אחרים, כריית נתונים היא חסכונית.
• כריית נתונים מסייעת בתהליך קבלת ההחלטות של ארגון.
• זה מקל על גילוי אוטומטי של דפוסים נסתרים כמו גם חיזוי של מגמות והתנהגויות.
• זה יכול להיות מושרה במערכת החדשה כמו גם בפלטפורמות הקיימות.
• זהו תהליך מהיר שמקל על משתמשים חדשים לנתח כמויות אדירות של נתונים בזמן קצר.

חסרונות של כריית נתונים

• קיימת סבירות שהארגונים עשויים למכור נתונים שימושיים של לקוחות לארגונים אחרים תמורת כסף. לפי הדיווח, אמריקן אקספרס מכרה רכישות בכרטיסי אשראי של לקוחותיה לארגונים אחרים.
• תוכנות רבות לניתוח כריית נתונים קשות לתפעול וצריכות הכשרה מוקדמת לעבודה.
• מכשירי כריית נתונים שונים פועלים בדרכים שונות בשל האלגוריתמים השונים המשמשים בתכנון שלהם. לכן, בחירת הכלים הנכונים לכריית נתונים היא משימה מאתגרת מאוד.
• טכניקות כריית הנתונים אינן מדויקות, כך שהיא עלולה להוביל לתוצאות חמורות בתנאים מסוימים.

יישומי כריית נתונים

כריית נתונים משמשת בעיקר ארגונים עם דרישות צרכניות עזות - קמעונאות, תקשורת, פיננסית, חברות שיווק, קביעת מחיר, העדפות צרכנים, מיצוב המוצר והשפעה על מכירות, שביעות רצון לקוחות ורווחי החברה. כריית נתונים מאפשרת לקמעונאי להשתמש ברשומות נקודות המכירה של רכישות לקוחות כדי לפתח מוצרים ומבצעים המסייעים לארגון למשוך את הלקוח.

אלו הם התחומים הבאים שבהם נעשה שימוש נרחב בכריית נתונים:

כריית נתונים בתחום הבריאות:

לכריית נתונים בתחום הבריאות יש פוטנציאל מצוין לשפר את מערכת הבריאות. היא משתמשת בנתונים ובניתוחים לתובנות טובות יותר וכדי לזהות שיטות עבודה מומלצות שישפרו את שירותי הבריאות ויפחיתו עלויות. אנליסטים משתמשים בגישות כריית נתונים כגון למידת מכונה, מסד נתונים רב מימדי, הדמיית נתונים, מחשוב רך וסטטיסטיקה. ניתן להשתמש בכריית נתונים כדי לחזות חולים בכל קטגוריה. הנהלים מבטיחים שהמטופלים מקבלים טיפול נמרץ במקום הנכון ובזמן הנכון. כריית נתונים גם מאפשרת למבטחי בריאות לזהות הונאה וניצול לרעה.

כריית נתונים בניתוח סל שוק:

ניתוח סל שוק הוא שיטת מידול המבוססת על השערה. אם אתה קונה קבוצת מוצרים ספציפית, סביר יותר שתקנה קבוצת מוצרים אחרת. טכניקה זו עשויה לאפשר לקמעונאי להבין את התנהגות הרכישה של הקונה. נתונים אלו עשויים לסייע לקמעונאי בהבנת הדרישות של הקונה ולשנות את פריסת החנות בהתאם. ניתן לבצע השוואה אנליטית שונה של תוצאות בין חנויות שונות, בין לקוחות בקבוצות דמוגרפיות שונות.

כריית נתונים בחינוך:

כריית נתונים בחינוך היא תחום חדש שמתפתח, העוסק בפיתוח טכניקות החוקרים ידע מהנתונים שנוצרו מסביבות חינוכיות. יעדי EDM מוכרים כמאשרים את התנהגות הלמידה העתידית של התלמידים, לימוד ההשפעה של תמיכה חינוכית וקידום מדעי הלמידה. ארגון יכול להשתמש בכריית נתונים כדי לקבל החלטות מדויקות וגם כדי לחזות את התוצאות של התלמיד. עם התוצאות, המוסד יכול להתרכז במה ללמד וכיצד ללמד.

כריית נתונים בהנדסת ייצור:

ידע הוא הנכס הטוב ביותר שיש לחברה יצרנית. כלים לכריית נתונים יכולים להיות מועילים כדי למצוא דפוסים בתהליך ייצור מורכב. ניתן להשתמש בכריית נתונים בתכנון ברמת המערכת כדי להשיג את היחסים בין ארכיטקטורת המוצר, תיק המוצרים וצרכי ​​הנתונים של הלקוחות. זה יכול לשמש גם כדי לחזות את תקופת פיתוח המוצר, העלות והציפיות בין שאר המשימות.

כריית נתונים ב-CRM (ניהול קשרי לקוחות):

ניהול קשרי לקוחות (CRM) עוסק כולו בהשגה והחזקה של לקוחות, גם בשיפור נאמנות הלקוחות ויישום אסטרטגיות מוכוונות לקוח. כדי לקבל מערכת יחסים הוגנת עם הלקוח, ארגון עסקי צריך לאסוף נתונים ולנתח את הנתונים. עם טכנולוגיות כריית נתונים, ניתן להשתמש בנתונים שנאספו לניתוח.

כריית נתונים בזיהוי הונאה:

מיליארדי דולרים הולכים לאיבוד כתוצאה מפעולת הונאה. שיטות מסורתיות לגילוי הונאה גוזלות מעט זמן ומתוחכמות. כריית נתונים מספקת דפוסים משמעותיים והפיכת נתונים למידע. מערכת אידיאלית לגילוי הונאה צריכה להגן על הנתונים של כל המשתמשים. שיטות מפוקחות מורכבות מאוסף של רשומות לדוגמה, ורשומות אלו מסווגות כמרמה או לא הונאה. מודל נבנה באמצעות נתונים אלה, והטכניקה נעשית כדי לזהות אם המסמך הוא הונאה או לא.

כריית נתונים בזיהוי שקר:

sdlc

לתפוס פושע זה לא עניין גדול, אבל להוציא ממנו את האמת זו משימה מאתגרת מאוד. רשויות אכיפת החוק עשויות להשתמש בטכניקות של כריית נתונים כדי לחקור עבירות, לפקח על תקשורת חשודה לטרור וכו'. טכניקה זו כוללת גם כריית טקסטים, והיא מחפשת דפוסים משמעותיים בנתונים, שהם בדרך כלל טקסט לא מובנה. המידע שנאסף מהחקירות הקודמות מושווה, ונבנה מודל לגילוי שקר.

כריית נתונים בנקאות פיננסית:

הדיגיטליזציה של המערכת הבנקאית אמורה לייצר כמות עצומה של נתונים בכל עסקה חדשה. טכניקת כריית הנתונים יכולה לעזור לבנקאים על ידי פתרון בעיות הקשורות לעסקים בבנקאות ובפיננסים על ידי זיהוי מגמות, נפגעים ומתאמים במידע עסקי ועלויות שוק שאינן ברורות באופן מיידי למנהלים או למנהלים מכיוון שנפח הנתונים גדול מדי או מיוצרים מהר מדי על המסך על ידי מומחים. המנהל עשוי למצוא נתונים אלו לצורך מיקוד טוב יותר, רכישה, שימור, פילוח ושימור לקוח רווחי.

אתגרי היישום בכריית נתונים

למרות שכריית נתונים היא חזקה מאוד, היא מתמודדת עם אתגרים רבים במהלך הביצוע שלה. אתגרים שונים יכולים להיות קשורים לביצועים, נתונים, שיטות וטכניקות וכו'. תהליך כריית הנתונים הופך יעיל כאשר האתגרים או הבעיות מזוהים בצורה נכונה ונפתרים כראוי.

נתונים לא שלמים ורועשים:

התהליך של חילוץ נתונים שימושיים מכמויות גדולות של נתונים הוא כריית נתונים. הנתונים בעולם האמיתי הם הטרוגניים, לא שלמים ורועשים. נתונים בכמויות עצומות לרוב יהיו לא מדויקים או לא אמינים. בעיות אלו עלולות להתרחש עקב מכשיר מדידת נתונים או בגלל טעויות אנוש. נניח שרשת קמעונאית אוספת מספרי טלפון של לקוחות שמוציאים יותר מ-0, ועובדי הנהלת החשבונות מכניסים את המידע למערכת שלהם. האדם עלול לטעות בספרות בעת הזנת מספר הטלפון, מה שגורם לנתונים שגויים. אפילו לקוחות מסוימים עשויים שלא להיות מוכנים לחשוף את מספרי הטלפון שלהם, מה שגורם לנתונים חלקיים. הנתונים עשויים להשתנות עקב טעות אנושית או מערכת. כל ההשלכות הללו (נתונים רועשים ולא שלמים) הופכות את כריית הנתונים למאתגרת.

הפצת נתונים:

נתוני עולמות אמיתיים מאוחסנים בדרך כלל בפלטפורמות שונות בסביבת מחשוב מבוזרת. זה עשוי להיות במסד נתונים, מערכות בודדות, או אפילו באינטרנט. מעשית, זו משימה די קשה להעביר את כל הנתונים למאגר נתונים מרכזי בעיקר בגלל חששות ארגוניים וטכניים. לדוגמה, למשרדים אזוריים שונים עשויים להיות השרתים שלהם כדי לאחסן את הנתונים שלהם. לא ניתן לאחסן את כל הנתונים מכל המשרדים בשרת מרכזי. לכן, כריית נתונים מצריכה פיתוח של כלים ואלגוריתמים המאפשרים כרייה של נתונים מבוזרים.

נתונים מורכבים:

נתונים בעולם האמיתי הם הטרוגניים, והם יכולים להיות נתוני מולטימדיה, כולל אודיו ווידאו, תמונות, נתונים מורכבים, נתונים מרחביים, סדרות זמן וכן הלאה. ניהול סוגי הנתונים השונים והפקת מידע שימושי הוא משימה קשה. לרוב, טכנולוגיות חדשות, כלים ומתודולוגיות חדשות יצטרכו להשתכלל כדי לקבל מידע ספציפי.

ביצועים:

ביצועי מערכת כריית הנתונים מסתמכים בעיקר על יעילות האלגוריתמים והטכניקות המשמשות. אם האלגוריתם והטכניקות המתוכננים אינם עומדים במטרה, אזי היעילות של תהליך כריית הנתונים תושפע לרעה.

פרטיות ואבטחת נתונים:

כריית נתונים מובילה בדרך כלל לבעיות רציניות במונחים של אבטחת מידע, ממשל ופרטיות. לדוגמה, אם קמעונאי מנתח את הפרטים של הפריטים שנרכשו, אז הוא חושף נתונים על הרגלי הקנייה וההעדפות של הלקוחות ללא רשותם.

נתונים להדמיה:

בכריית נתונים, הדמיית נתונים היא תהליך חשוב מאוד מכיוון שזו השיטה העיקרית שמציגה את הפלט למשתמש בצורה ייצוגית. הנתונים שחולצו צריכים להעביר את המשמעות המדויקת של מה שהם מתכוונים לבטא. אבל הרבה פעמים, ייצוג המידע למשתמש הקצה בצורה מדויקת וקלה היא קשה. יש ליישם את נתוני הקלט ומידע הפלט מסובכים, יעילים מאוד ומוצלחים להדמיית נתונים כדי להצליח.

הסורק הבא

ישנם אתגרים רבים נוספים בכריית נתונים בנוסף לבעיות שהוזכרו לעיל. בעיות נוספות נחשפות עם תחילת תהליך כריית הנתונים בפועל, והצלחת כריית הנתונים מסתמכת על היפטרות מכל הקשיים הללו.

דרישות מוקדמות

לפני לימוד המושגים של כריית נתונים, עליך להיות בעל הבנה בסיסית של סטטיסטיקה, ידע במסד נתונים ושפת תכנות בסיסית.

קהל

המדריך שלנו לכריית נתונים מוכן לכל המתחילים או בוגרי מדעי המחשב כדי לעזור להם ללמוד את היסודות לטכניקות מתקדמות הקשורות לכריית נתונים.

בעיות

אנו מבטיחים לך שלא תמצא שום קושי בזמן לימוד המדריך שלנו לכריית נתונים. אבל אם יש טעות כלשהי במדריך זה, אנא פרסם את הבעיה או השגיאה בטופס יצירת הקשר כדי שנוכל לשפר אותה.