ما با تجربه بیش از ده سال در انجام پروژه و داشتن متخصصینی از بهترین دانشگاه های کشور یک گزینه مطمئن برای انجام پروژه های داده کاوی شما عزیزان می باشیم. شما می‌توانید سفارش‌های خود را از طریق طریق واتساب با شماره همراه ۰۹۱۳۶۳۰۸۸۰۷ و یا از طریق ایمیل a.f.statistician@gmail.com ارسال نمایید.
با گسترش کاربرد علم داده کاوی در زمینه بازاریابی و تحلیل رفتار مشتریان، باعث شده که سازمان ها توجه ویژه ای به علم داده کاوی داشته باشند به دلیل اینکه علم داده کاوی استخراج اطلاعات ارزشمند در یک معدن منابع گرانبها است. با استفاده از داده کاوی می توان رفتار مشتریان را تحلیل نمود و الگوهای پنهان رفتار مشتریان را از میان انبوهی از اطلاعات استخراج کرد و برای پیش بینی برای اینده بکار گرفت.
تفاوت داده کاوی و علم آمار، روش مدلسازی داده ها، استفاده از هوش مصنوعی و حجم داده های مورد تحلیل است. می توان داده کاوی را شاخه توسعه یافته و پیچیده ی علم آمار دانست. مدلسازی داده های ورودی و دستیابی به اطلاعات پنهان و ارزشمند موجود در این حجم عظیم از داده، با کمک هوش مصنوعی و شیوه های خودکار یادگیری انجام می شود که در علم آمار وجود ندارد.
وظیفه اصلی داده کاوی استخراج دانش از منابع عظیم داده است تا اطلاعات گرانبهایی که در حجم انبوهی از اطلاعات پنهان شده است را آشکار سازد.
دلایل سودآوری داده کاوی
- داده کاوی باعث تکرار شدن تصمیمات سودآوری در گذشته رخ داده می گردد.
- داده کاوی منجر به تصمیمات واقع بینانه می شود.
- داده کاوی باعث تصمیم گیری بر اساس واقعیت و حذف تصمیمات احساسی می گردد.
- داده کاوی با بازبینی سال های گذشته ی شرکت نشان می دهد کدام تصمیمات منجر به سود شده است. این در حالی است که شما از آن ها بی خبر هستید. به این معنی که داده کاوی فضای سال های گذشته ی کسب و کار شما را بازخوانی می کند و به شما می گوید کدام تصمیمات منجر به سود شده است و کدام تصمیمات منجر به زیان کسب و کار شده است.
- داده کاوی فضای حاکم بر کسب و کار شما را شفاف می‌کند و شما را مجبور می‌کند که واقع بینانه تصمیم بگیرید.
فرایند حل مسئله با داده کاوی
مرحله اول: درک کسب و کار
کارفرما با یافتن مشکل در کسب و کار خود با متخصص داده کاوی مطرح می کند. حالت دیگر طرح مسئله را بر عهده متخصص داده کاوی می گذارد.
مرحله دوم: بررسی و درک داده ها
متخصص داده کاوی، داده های ثبت شده در کسب و کار کارفرما را از او درخواست می کند. متخصص داده کاوی با توجه به حجم و کیفیت داده ها مسئله ی طرح شده در مرحله ی قبل را تعدیل می کند تا نتیجه ی پروسه ی داده کاوی واقع بینانه تر بشود.
مرحله سوم: آماده سازی داده هایکی کردن
انبارهای متفاوت داده در کسب و کار کارفرما
شناسایی و حذف داده های پرت و اشتباه
تغییر فرمت داده ها متناسب با مسئله ی تعدیل شده در مرحله ی دوم
مرحله چهارم: مدل سازی
قدم چهارم مدلسازی داده های آماده سازی شده و مدل های متفاوتی ساخته می شود سپس بهترین مدل انتخاب می گردد.
مرحله پنجم: تست و ارزیابی مدل
مدل های ساخته شده تست و ارزیابی می شوند سپس در تبادل نظر با کارفرما، موثر بودن مدل انتخاب شده بررسی می‌گردد. در صورتی که مدل انتخاب شده در حل مسئله کمک نکند کل فرایند دوباره از مرحله اول انجام می گردد.
مرحله ششم: توسعه مدل نهایی
در صورتی که ارزیابی ها رضایت بخش باشند راه حل هایی در قالب توسعه مدل نهایی ارائه می شوند که مشکلات مطرح شده در مرحله اول را برطرف می کنند. مدل نهایی نشان می دهد که رفتار مجموعه کسب و کار کارفرما در مورد مشکلات مطرح شده در مرحله اول به چه صورت است.
برای سادگی تعامل کارفرما با مدل نهایی، یک برنامه شبیه سازی کامپیوتری نوشته می شود. بطوریکه کارفرما می تواند با وارد کردن برخی پارامترهای کنونی از کسب و کار خود، رفتار سود آوری سیستم کسب و کار خود را در آینده پیش بینی کند.
مطالب مرتبط
نمونه گیری طبقه ای و خوشه ای
برای دانلود نرم افزار نمونه گیری اینجا کلیلک کنید. نمونه گیری طبقه ای در نمونه گیری تصادفی ساده ...
امار و چگونه با آمار دروغ بگوییم!
امار و چگونه با آمار دروغ بگوییم. آمار دروغ نمی‌گوید اما می‌شود در قالب زبان آمار دروغ گفت. البته به ...
انواع متغیرها در آمار
به طور کلی متغیرها در آمار از نظر سنجش یا طبقه بندی به چهار دسته تقسیم می شوند. مقیاس‌های اسمی ...
پروژه های MATLAB
برای بهره برداری بهتر در ادارات و مراکز دولتي و بخش‌هاي عمومي لازم است اين مراکز، ...
چرا آمار؟
چرا از آمار استفاده می‌کنید؟. آمار یک اصطلاح عمومی است. هر بار که میانگین، میانه و یا انحراف معیار داده‌های ...
