داده کاوی در کسب و کار چیست؟

افزودن به لیست علاقه‌مندی ها
داده کاوی در کسب و کار چیست؟

با وجود فضاها و ابزارهای مختلفی برای تجارت آنلاین مانند وب‌سایت‌ها‌، تلفن همراه، رسانه‌های اجتماعی و سایر کانال‌های دیجیتال، سازمان‌ها به صورت مداوم با حجم زیادی از داده‌ها روبرو هستند. اما شاید بپرسید که چگونه می‌توان از این داده‌ها استفاده کرد؟ اصلا این داده‌ها برای چه کاری مناسبند؟ پاسخ در داده کاوی در کسب و کار نهفته است.

برای مشاوره دیجیتال مارکتینگ کسب و کار خود می‌توانید با شماره‌های ما در ارتباط باشید.

داده کاوی به چه معناست؟

داده کاوی در کسب و کار فرایندی است که شرکت‌ها توسط آن داده‌های خام را به اطلاعات مفید تبدیل می‌کنند. نرم‌افزارهایی وجود دارند که با جستجو در اطلاعاتی که از کاربران به دست می‌آورند می‌توان برای ایجاد یک استراتژی بازاریابی موثرتر اقدام کرد.

برای داده کاوی نیاز است در نگه داری داده‌ها دقت شود تا در مواقع لزوم بتوان آن‌ها را با هدفی تحلیل کرد.

داده کاوی در کسب و کار چگونه کار می‌کند؟

داده کاوی مستلزم کاوش و تجزیه و تحلیل بر روی داده‌های خام است تا بتوان در نهایت از آن‌ها اطلاعات معناداری به دست آورد. از داده کاوی می‌توان برای تشخیص کلاه برداری، تشخیص احساسات و رفتار کاربران استفاده کرد. با به دست آوردن اطلاعات جدید می‌توانید بر روی کمپین‌های بازاریابی خود تجدید نظر کنید تا اطلاعات جامع‌تری به دست آورید.

به طور کلی فرآیند داده کاوی در ۵ مرحله انجام می‌شود. در مرحله اول شرکت‌ها اطلاعات را جمع‌آوری می‌کنند. بعد از جمع‌آوری داده‌ها، بر روی فضای ابری بارگذاری می‌شوند. سپس این اطلاعات بر روی سرورهای داخلی ذخیره می‌شوند و انباری از داده را تشکیل می‌دهند. بعد از این مرحله که داده‌ها در دسترس قرار می‌گیرد، مرحله مهم بررسی و تجزیه و تحلیل آن‌ها می‌رسد.

تحلیلگران کسب و کار ، تیم های مدیریتی و متخصصان فن آوری اطلاعات به داده ها دسترسی پیدا کرده و چگونگی سازماندهی آنها را تعیین می کنند. تحلیلگران در این مرحله توسط نرم‌افزار کاربردی داده‌ها را بر اساس نتایج کاربران مرتب می‌کنند. این داده‌ها در نهایت به شکل قابل ارائه و اشتراک گذاری درمی‌آید. می‌‎توانید از نمودارها یا جداول برای ارائه گزارش کمک بگیرید.

معرفی چند نرم افزار برای داده کاوی

برنامه‌ها و ابزارهایی برای استخراج داده و تبدیل آن‌ها به اطلاعات مفیدی وجود دارد که برخی از این ابزارها در سال ۲۰۱۸ به عنوان برترین ابزارهای داده کاوی انتخاب شده‌اند. در ادامه چند ابزار مفید برای داده کاوی را به شما معرفی می‌کنیم.

Rapid Miner

در این نرم‌افزار برای پروژه‌های تجاری انواع برنامه‌ها کاربردی را در دسترس دارید. تکنیک‌های متنوعی در این نورم‌افزار وجود دارد که بر اساس لزوم می‌توانید از هر یک از آن‌ها استفاده کنید.

رپید ماینر یک نرم‌افزار قدیمی است که همچنان مورد استقبال تحلیلگران شرکت‌ها برای داده کاوی قرار گرفته است.

Orange

این ابزار یکی دیگر از ابزارهای برتر است که به صورت متن باز وجود دارد. این یک امتیاز ویژه است که هر شرکت بر اساس نیاز و هدف‌های بازاریابی، سورس متناسب با اهداف خود را اجرا کند. نرم افزار Orange دارای ویژگی‌های پیشرفته و قوی جهت تجزیه و تحلیل داده‌هاست که بر اساس پردازش متن و یادگیری ماشین کار می‌کند.

با این نرم‌افزار به سادگی می‌توان کارهای زیادی انجام داد.

GraphLab Create

در این ابزار تکنیک‌های مختلفی وجود دارد که شما بتوانید برای الگوهای بیشتری از داده‌ها ایجاد کنید. با این ابزار روند توسعه پروژه‌ها سریع‌تر انجام می‌شود.

R Studio

یکی دیگر از ابزارهای داده کاوی در کسب و کار است که مزیت ویژه‌ای هم دارد؛ این ابزار به صورت رایگان در اختیارتان قرار می‌گیرد.

این برنامه از طریق زبان‌های مختلف برنامه نویسی قابل دسترسی است. با این ابزار کامل می‌توانید انواع محاسبات گرافیکی و آماری را انجام دهید. امروزه شرکت‌های زیادی برای داده کاوی از روش محاسبات گرافیکی و آماری استقبال می‌کنند.

نرم افزار R Studio برای مدل‌های خطی و غیر خطی، طبقه بندی و … مناسب است.

Weka

نرم افزار Weka از طریق روش‌های یادگیری ماشین کار می‌کند. این نرم افزار دارای ویژگی‌های مختلفی مانند طبقه بندی کردن داده‌ها، پردازش آن‌ها، انتخاب، آزمایش، رگرسیون و … است.

KNIME

در این ابزار تعداد زیادی تجزیه و تحلیل می‌توانید انجام دهید. در KNIME 3 نوع موضوع وجود دارد که بر اساس آن‌ها داده کاوی انجام می‌شود. ادغام کردن داده‌ها، تجزیه و تحلیل، در آخر هم گزارش دهی.

۵/۵ - (۱ امتیاز)
۰ ۰ votes
امتیازدهی به مقاله
5/5 - (1 امتیاز)
تاریخ انتشار: 9 دی, 1398
آخرین ویرایش: 9 دی, 1398
نظرات کاربران (0)
اشتراک
اطلاع از
guest
0 نظرات
Inline Feedbacks
View all comments
0
Would love your thoughts, please comment.x