وبلاگ

ای بر داده‌کاوی

در دو دهه قبل توانایی های فنی بشر در تولید و جمع آوری داده ها به سرعت افزایش یافته است . عواملی نظیر به خدمت­گرفتن کامپیوتر در کسب و کار، علوم ، خدمات دولتی و پیشرفت در وسائل جمع­آوری داده، از اسکن کردن متون و تصاویر تا سیستمهای سنجش از دور ماهواره ای، در این تغییرات نقش مهمی دارند. بطور کلی استفاده همگانی از وب و اینترنت به عنوان یک سیستم اطلاع رسانی جهانی ما را با حجم وحشتناکی ازداده و اطلاعات مواجه می‌کند. این رشد انفجاری در داده های ذخیره شده، نیاز مبرمی برای تکنولوژی های جدید و ابزارهای خودکاری ایجاد کرده که به صورت هوشمند به انسان یاری رسانند تا این حجم زیاد داده را به اطلاعات و دانش تبدیل کند.

داده کاوی به عنوان یک راه حل برای این مسائل مطرح می باشد. در یک تعریف غیر رسمی داده کاوی فرایندی است، خودکار برای استخراج الگوهایی که دانش را بازنمایی می کنند، که این دانش به صورت ضمنی در پایگاه داده های عظیم، انباره داده و دیگر مخازن بزرگ اطلاعات، ذخیره شده است.

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 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.

دانش کاوی” به عنوان یک عبارت کوتاهتر به عنوان جایگزین، نمی تواند بیانگر تاکید واهمیت بر معدن کاری مقدار زیاد داده باشد. معدن کاری عبارتی است که بلافاصله انسان را به یاد فرایندی می اندازد که به دنبال یافتن مجموعه کوچکی از قطعات ارزشمند از حجم بسیار زیادی از مواد خام هستیم، با توجه به مطالب عنوان شده، با اینکه این فرایند تا حدی دارای نامگذاری ناقص است ولی این نامگذاری یعنی داده‌کاوی بسیار عمومیت پیدا کرده است. البته اسامی دیگری نیز برای این فرایند پیشنهاد شده که بعضا بسیاری متفاوت با واژه داده‌کاوی است، نظیر: استخراج دانش از پایگاه داده، استخراج دانش ، آنالیز داده / الگو، باستان شناسی داده ، و لایروبی داده ها. بسیاری از مردم داده کاوی را هم ارز با واژگانی نظیر کشف دانش در پایگاه داده می دانند[5].

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)

که بر طبق این دیدگاه داده کاوی تنها یک مرحله از کل فرایند است، البته به عنوان یک مرحله اساسی که الگوهای مخفی را آشکار می سازد[5].