احتمالا بعضی از شما با داده کاوی آشنایی دارید. حیطه ای بسیار جذاب و البته تخصصی که برای بسیاری از کسب وکارها مفید است و فرصت‌های شغلی آن در جهان و در کشور ما به شدت رو به افزایش می‌رود. داده کاوی از الگوریتم‌های متنوعی برای تحلیل داده‌ها استفاده می‌کند که در این مطلب قصد داریم به معرفی بهترین الگوریتم‌های داده کاوی بپردازیم.

داده کاوی چیست؟

ابتدا تعریفی ساده از داده کاوی (Data Mining) ارائه می‌دهیم. داده کاوی دانشی در زمینه تحلیل و آنالیز داده‌ها و اطلاعات ورودی یک سیستم است. این دانش با تکیه بر الگوریتم‌ها و ابزارهایی که دارد آمارهای مفیدی را در اختیار کسب و کارها قرار داده و به شما این امکان را می‌دهد که بتوانید بعضی زمینه‌های رقابتی را برای فعالیت‌های بعدی شرکت پیش بینی کنید. دیتا ماینینگ علمی قوی است که می‌تواند در همه چیز سرک بکشد و از دل ندانسته‌ها بسیاری از سوالات ما را جواب دهد. امروزه اهمیت این علم در شرکت‌های بزرگ به قدری شناخته شده است که قبل از تصمیم گیری و برنامه ریزی برای انجام کمپین‌های تخصصی و یا طراحی محصولات پر هزینه، ابتدا برای به دست آوردن داده‌های عمومی اقدام می‎کنند.

پیشنهاد : برای اطلاعات بیشتر درباره علم داده می‌توانید به مقاله دیتا ساینس چیست سر بزنید.

معرفی بهترین الگوریتم‌های داده کاوی

کلاس بندی (Classification) و خوشه بندی (Clustering) روش هایی هستند که برای تحلیل داده‌ها به کار می‌روند. در این روش‌ها از الگوریتم هایی که در ادامه معرفی می‌کنیم، استفاده می‌شود.

 K-means یکی از بهترین الگوریتم‌های داده کاوی

یکی از محبوب‌ترین و بهترین الگوریتم‌های داده کاوی و یادگیری ماشین، الگوریتم کامینز است. در این روش ابتدا تعداد دلخواه K نقطه را به طور تصادفی از میان نقاط موجود انتخاب کرده و به عنوان مرکز خوشه‌ها (Centroid) در نظر می‌گیریم. در واقع k تعداد خوشه‌ها نیز محسوب می‌شود. سپس فاصله هر نقطه را تا سنتروید به دست می‌آوریم. نقاط نزدیک به هر سنتروید، متعلق به آن خوشه هستند و بنابراین نوع خوشه بندی و موقعیت هر نقطه تغییر می‌کند.

در مراحل بعدی میانگین نقاط به عنوان مرکز خوشه در نظر گرفته شده و این روند آنقدر تکرار می‌شود تا موقعیت نقاط ثابت شود و خوشه‌ها تغییری نکنند. هر خوشه در داده کاوی، مجموعه ای از نقاطی است که بیشترین ویژگی‌های مشابه را در مجموعه داده‌های ورودی (DataSet) دارند. K-means برای خوشه بندی داده‌ها استفاده شده و یکی از اصلی‌ترین الگوریتم‌های داده کاوی محسوب می‌شود.

الگوریتم C4.5 در داده کاوی

این الگوریتم، که مدلی توسعه یافته از الگوریتم ID3 است، به عنوان یکی از روش‌های مورد استفاده در ایجاد درخت تصمیم (Decision Tree) شناخته می‌شود. با استفاده از این الگوریتم می‌توان از داده‌ها برای ایجاد یک درخت تصمیم استفاده کرد و از این درخت، به عنوان شاخصی برای کلاس بندی استفاده کرد.

هر گره (Node) در این درخت صفاتی (attribute) دارد که با معیار جمع آوری اطلاعات (gain of information) سنجیده شده و به عنوان شاخص تفکیک کلاس‌ها انتخاب می‌شود.

الگوریتم ماشین بردار پشتیبان در داده کاوی

الگوریتم ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machines) کاربردهای زیادی درحوزه یادگیری ماشین دارد و کاربرد آن در تحلیل داده هایی است که برای روش‌های کلاس بندی و رگرسیون (Regression) مورد استفاده قرار می‌گیرند. مجموعه ای از نقاط در فضای داده ای موجود، مسئول مرزبندی و دسته بندی داده‌ها هستند. هر ماشین بردار پشتیبان، با استفاده از معیار خود که بردارهای پشتیبان هستند، دسته بندی نقاط را انجام می‌دهد.این الگوریتم برای توصیف کلاس بندی داده‌ها به کار می‌رود.

الگوریتم Naive Bayes در داده کاوی

الگوریتم نیو بیز، از جمله الگوریتم‌های کلاس بندی است که بر مبنای تکنیک‌های دسته بندی احتمالی است. این الگوریتم آماری از قاعده بیز در ریاضیات استفاده کرده و با تعیین متغیرهای مستقلی اقدام به مشخص کردن احتمال وقوع و دسته بندی داده‌ها می‌کند. این تنها یکی از الگوریتم‌های خانواده بیز است که درتحلیل داده‌ها به کار می‌رود. این الگوریتم در کلاس بندی و بازیابی متن کاربرد زیادی دارد و قابلیت پیش بینی رفتار کاربران را برای کسب و کارها فراهم می‌کند.

الگوریتم آپریوری در داده کاوی

آپریوری (Apriori) الگوریتم محبوبی است که می‌تواند داده‌های مرتبط با هم را پیدا کرده و میزان وابستگی را در هر دسته مشخص کند. این الگوریتم کلاسیک با استفاده از قوانین وابستگی (Association Rules) آیتم‌های ورودی را دریافت کرده که به عنوان مثال در یک پایگاه داده این آیتم‌ها ممکن است تراکنش‌های مشتریان باشد، سپس دسته بندی را انجام می‌دهد. این الگوریتم تا جایی ادامه پیدا می‌کند که بین دسته بندی‌های مختلف، آیتم مشابه دیگری وجود نداشته باشد.

الگوریتم رتبه بندی صفحه در داده کاوی

این الگوریتم (PageRank) همان طور که از اسمش پیدا است، برای رتبه بندی صفحات وب سایت‌ها به کار می‌رود. موتورهای جستجوی گوگل از این الگوریتم برای شناسایی میزان اهمیت صفحات وب و رتبه بندی آن‌ها در نمایش به کاربران استفاده می‌کنند. بنابراین یکی دیگر از کاربردهای این الگوریتم را می‌توان در حوزه سئو دانست. Page Rank با استفاده از آمار تعداد لینک‌های ورودی به یک سایت و میزان کیفیت آن ها، به بررسی و مقایسه وب سایت‌ها می‌پردازد.

الگوریتم رگرسیون در داده کاوی

این الگوریتم (Regression) از جمله روش‌های آماری برای تعیینن روابط میان داده‌ها است که با استفاده از داده‌های پیشین، مدل‌های ریاضیاتی را استخراج کرده و برای پیش بینی ارزش داده هایی که در آینده تولید می‌شوند، به کار می‌برد. این دسته از الگوریتم‌ها انواع مختلفی مانند خطی، چندگانه و غیره دارند و با تکیه بر منطق ریاضیاتی، در بررسی و مدل سازی متغیرهایی برای تحلیل داده‌ها بسیار کاربردی هستند. این دسته از الگوریتم‌ها برای کلاس بندی داده‌ها به کار می‌روند.

شبکه‌های عصبی، از بهترین الگوریتم‌های داده کاوی و یادگیری ماشین

یکی از بهترین الگوریتم‌های دداده کاوی در در حل مسائل پیچیده، الگوریتم شبکه‌های عصبی (Neural Network) است که علاوه بر داده کاوی در حوزه هایی مانند یادگیری ماشین و یادگیری عمیق نیز بسیار مورد بحث است. این الگوریتم نیز با یافتن شباهت‌های بین داده‌ها اقدام بر برچسب گذاری و کلاس بندی آن‌ها کرده و مدل‌های مختلفی را جهت تحلیل داده‌ها ارائه می‌دهد. الگوریتم‌های شبکه عصبی علاوه بر حوزه کسب و کار در پیش بینی نرخ بازار سهام و مسائل اقتصادی نیز مورد توجه هستند.

الگوریتم KNN در داده کاوی

الگوریتم نزدیک‌ترین همسایه (K-Nearest Neighbors) با گرفتن هر داده جدید، آن را با داده‌های قبلی مقایسه کرده و آن را در دسته ای قرار می‌دهد که داده‌های جدید و قدیم بیشترین شباهت را داشته باشند. در واقع در دسته ای قرار می‌گیرد شباهت بیشتری با داده‌های اطراف و به عبارتی همسایگان نزدیکش داشته باشد. این الگوریتم غیر پارامتری است و فرضیات تحلیلی خود را بر مبنای مدل قبلی توزیع داده‌ها قرار نمی‌دهد. این الگوریتم از جمله روش‌های کلاس بندی داده‌ها است.

الگوریتم EM در داده کاوی

الگوریتم بیشینه انتظار (Expectation-Maximization) با تکیه بر مدل‌های آماری پارامترهایی را برای تعریف متغیرهای نهان ارائه می‌دهد. این الگوریتم تعامل زیادی با مدل‌های توزیع گوسی دارد و بر اساس آن میزان شباهت و عضویت یک نقطه را در مجموعه‌های مختلف بررسی می‌کند.  دو بخش مختلف این الگوریتم یعنی Expectation و Maximization به طور جداگانه قابل بحث هستند. این الگوریتم با تفکیک پارامترها سعی در ایجاد تابعی برای یافتن بیشتذین میزان شباهت بین داده‌ها را دارد.

جمع بندی

تنوع کاربردها و مزایای داده کاوی باعث شده بسیاری از کسب و کارها تمایل به استفاده از آن داشته باشند. مواردی که در بالا ذکر شد 10 مورد از بهترین الگوریتم‌های داده کاوی هستند اما الگوریتم‌های فراوان دیگری نیز در این حوزه وجود دارند و متخصصان تحلیل داده از آن‌ها برای آنالیز داده‌ها داستفاده می‌کنند. هرچند ورود به این حوزه و یادگیری الگوریتم‌های آن به صورت کاربردی، نیازمند زمان و انرژی است اما این قابلیت را به شما می‌دهد که کسب و کارتان را از سایر رقبا جدا کرده و پیشتاز بازار باشید. برای آشنایی بیشتر با کاربرد داده کاوی در دیجیتال مارکتینگ می‌توانید این مقاله از سون لرن را بخوانید.