مراحل داده‌کاوی (Data Mining) — از جمع‌آوری تا تحلیل نهایی

داده‌کاوی (Data Mining) فرآیند کشف الگوها و دانش از داده‌های خام است که معمولاً در 6 مرحله اصلی انجام می‌شود:

1. جمع‌آوری داده (Data Collection)

• داده‌ها از منابع مختلف مانند پایگاه‌داده‌ها، فایل‌های اکسل، APIها، وب‌سکراپینگ، سنسورها و... جمع‌آوری می‌شوند.

• مثال: جمع‌آوری اطلاعات مشتریان از سیستم‌های فروش یک فروشگاه آنلاین.

2. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده (Data Cleaning & Preprocessing)

• حذف داده‌های تکراری، پرکردن مقادیر خالی (NaN)، اصلاح خطاها و یکسان‌سازی فرمت داده‌ها.

• تبدیل داده‌ها (مثلاً نرمال‌سازی، استانداردسازی یا کدگذاری متغیرهای).

• مثال: تبدیل جنسیت «مرد» و «زن» به مقادیر عددی ۰ و ۱.

3. اکتشاف و تحلیل داده (Exploratory Data Analysis - EDA)

• تحلیل اولیه داده‌ها با ابزارهایی مانند هیستوگرام، نمودار پراکندگی، ماتریس همبستگی و...

• شناسایی روندها، نقاط پرت (Outliers) و روابط بین متغیرها.

• مثال: بررسی رابطه بین سن و میزان خرید مشتریان با نمودار scatter plot.

4. مدل‌سازی داده (Data Modeling)

• انتخاب الگوریتم‌های داده‌کاوی مانند:

  • دسته‌بندی (Classification) → درخت تصمیم، SVM

  • خوشه‌بندی (Clustering) → K-Means

  • پیش‌بینی (Regression) → رگرسیون خطی، شبکه عصبی

  • قوانین انجمنی (Association Rules) → Apriori (برای تحلیل سبد خرید)

• آموزش مدل با داده‌های آموزشی (Train Data) و ارزیابی آن با داده‌های تست (Test Data).

5. ارزیابی مدل (Model Evaluation)

• سنجش دقت مدل با معیارهایی مانند:

  • دقت (Accuracy)، دقت (Precision)، فراخوانی (Recall)، F1-Score (برای مدل‌های طبقه‌بندی)

  • MSE, RMSE, R² (برای مدل‌های رگرسیون)

• بهینه‌سازی مدل با تنظیم پارامترها (Hyperparameter Tuning).

6. تفسیر و اجرای نتایج (Deployment & Interpretation)

• پیاده‌سازی مدل در محیط واقعی (مثلاً در یک اپلیکیشن یا سیستم پیش‌بینی).

• تفسیر نتایج برای تصمیم‌گیری کسب‌وکار (مثلاً شناسایی مشتریان پرریسک یا پیشنهاد محصولات).

• مثال: استفاده از یک مدل پیش‌بینی تقاضا برای مدیریت موجودی انبار.

نمودار فرآیند داده‌کاوی

جمع‌آوری داده → پاک‌سازی داده → EDA → مدل‌سازی → ارزیابی → اجرا

جمع‌بندی

داده‌کاوی یک فرآیند چرخه‌ای است که از داده‌های خام تا دانش عملی پیش می‌رود. موفقیت در هر مرحله، وابسته به دقت در مرحله قبل است.