ای بر داده‌کاوی

 

داده‌کاوی، پایگاه‌ها و مجموعه‌های حجیم داده‌ها را در پی کشف واستخراج دانش، مورد تحلیل و کند و کاوهای ماشینی (و نیمه‌ماشینی) قرار می‌دهد. این گونه 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 می کند. [4]

اصلی ترین دلیلی که باعث شد داده کاوی کانون توجهات در صنعت اطلاعات قرار بگیرد، مساله در دسترس بودن حجم وسیعی از داده ها و نیاز شدید به اینکه از این داده ها اطلاعات و دانش سودمند استخراج کنیم. اطلاعات و دانش بدست آمده در کاربردهای وسیعی از مدیریت کسب و کار وکنترل تولید و تحلیل بازار تا طراحی مهندسی و تحقیقات علمی مورد استفاده قرار می گیرد.

داده کاوی را می توان حاصل سیر تکاملی طبیعی تکنولوژی اطلاعات دانست، که این سیر تکاملی ناشی از یک سیر تکاملی در صنعت پایگاه داده می باشد، نظیر عملیات: جمع آوری داده ها وایجاد پایگاه داده، مدیریت داده و تحلیل و فهم داده ها. تکامل تکنولوژی پایگاه داده و استفاده فراوان آن در کاربردهای مختلف سبب جمع آوری حجم داده فراوان شده است .این داده های فراوان باعث ایجاد نیاز برای ابزارهای قدرتمند برای تحلیل داده ها گشته، زیرا در حال حاضر به لحاظ داده ثروتمند هستیم ولی دچار کمبود اطلاعات می باشیم .شکاف موجود بین داده ها و اطلاعات سبب ایجاد نیاز برای ابزارهای داده کاوی شده است تا داده های بی ارزش را به دانشی ارزشمند تبدیل

خرید اینترنتی فایل متن کامل :

 

 

 کنیم.

به طور ساده داده کاوی به معنای استخراج یا “معدن کاری ” دانش از مقدار زیادی داده خام است. البته این نامگذاری برای این فرایند تا حدی نامناسب است، زیرا به طور مثال عملیات معدن کاری برای استخراج طلا از صخره و ماسه را طلا کاوی می نامیم، نه ماسه کاوی یا صخره کاوی، بنابراین بهتر بود به این فرایند نامی شبیه به “استخراج دانش از داده” می دادیم که متاسفانه بسیارطولانی است.

کشف دانش دارای مراحل تکراری زیر است:

۱‐ پاکسازی داده ها (از بین بردن نویز و ناسازگاری داده ها)

۲‐ یکپارچه سازی داده ها (چندین منبع داده ترکیب می شوند)

۳‐ انتخاب داده ها (داده های مرتبط با آنالیز از پایگاه داده بازیابی می شوند)

۴‐ تبدیل کردن داده ها(تبدیل داده ها به فرمی که مناسب برای داده کاوی باشد مثل خلاصه سازی و همسانسازی)

۵ ‐داده کاوی (فرایند اصلی که روالهای هوشمند برای استخراج الگوها از داده ها به کار گرفته می شوند)

۶ ‐ارزیابی الگو (برای مشخص کردن الگوهای صحیح و مورد نظر به وسیله معیارهای اندازه گیری)

۷ ‐ارائه دانش (یعنی نمایش بصری، تکنیکهای بازنمایی دانش برای ارائه دانش کشف شده به کاربر استفاده می شود)