داده کاوی چیست ؟ دانشی که دنیا را متحول می‌کند

زمان مطالعه: 4 دقیقه

داده‌ کاوی چیست ؟ داده کاوی یکی از مهم‌ترین ترندهای فناوری در سال‌های اخیر است. فرآیندی که هم اکنون کمک‌های بسیار زیادی را به صنایع می‌کند و پیشرفت‌های هوش مصنوعی خبر خوبی برای داده کاوی است.

داده کاوی چیست ؟

داده کاوی فرآیند استخراج الگوها یا اطلاعات مفید و مرتبط از مجموعه داده های بزرگ یا بیگ‌دیتاهاست. این فرآیند شامل چندین تکنیک، مانند تجزیه و تحلیل آماری، هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی، و تجسم داده ها برای شناسایی الگوها، روندها و همبستگی ها در داده ها است.

برای مثال، شما یک کسب و کار مرتبط با خرید و فروش مواد غذایی دارید و بیگ‌دیتاهایی مانند پرفروش‌ترین محصولات، آمار خرید‌های فصلی و سالانه و.. قطعا در فرآیندهای تولید و طراحی محصول شما موثر است.

 هدف داده کاوی کشف دانش یا اطلاعات جدیدی است که بتواند برای تصمیم گیری بهتر، بهینه سازی فرآیندها یا بهبود کارایی مورد استفاده قرار گیرد. داده کاوی به طور گسترده در زمینه های مختلف از جمله مالی، مراقبت های بهداشتی، بازاریابی و تحقیقات علمی استفاده می شود.

در این مطلب به کاربردهای عمومی داده‌کاوی می‌پردازیم و پس از آن به این سوال پاسخ می‌دهیم که داده کاوی چگونه می‌تواند بانکداری را در دنیای امروز متحول کند.

با مهم‌ترین کاربردهای داده کاوی آشنا شوید

داده کاوی را می توان برای اهداف مختلف در زمینه های مختلف مورد استفاده قرار داد.

1. تحلیل رفتارهای مشتری در کسب و کارها

داده کاوی می تواند به کسب و کارها در تجزیه و تحلیل داده های مشتری، شناسایی الگوهای خرید و تصمیم گیری آگاهانه در مورد بازاریابی و توسعه محصول کمک کند.

2. مراقبت‌های درمانی و بهداشتی

 داده کاوی می تواند به ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی کمک کند تا داده های بیمار را تجزیه و تحلیل کنند و عوامل خطر بیماری ها را شناسایی کنند، که می تواند به تشخیص و پیشگیری زودهنگام کمک کند.

3. فناوری‌های مالی و ارائه کنندگان خدمات مالی

 داده کاوی می تواند به مؤسسات مالی در کشف تقلب، تجزیه و تحلیل اطلاعات مشتری و ارزیابی ریسک کمک کند.

4. کمک به حوزه آموزش و بالا بردن کیفیت تدریس

 داده کاوی می تواند به مربیان کمک کند تا داده های دانش آموزان را تجزیه و تحلیل کنند و عواملی را که ممکن است در عملکرد تحصیلی ضعیف نقش دارند، شناسایی کنند.

5. بالا بردن میزان راندمان تولید در صنایع

داده کاوی می تواند به تولیدکنندگان در شناسایی ناکارآمدی های تولید، ردیابی موجودی و بهبود مدیریت زنجیره تامین کمک کند.

داده کاوی چیست

با رایج‌ترین و مهم‌ترین ابزارهای داده کاوی آشنا شوید

1. RapidMiner: ابزاری کاربرپسند با برنامه کشیدن و رها کردن برای داده کاوی آسان.

2. KNIME: یک ابزار منبع باز قدرتمند با تمرکز بر پردازش داده ها و یادگیری ماشین.

3. WEKA: یک ابزار منبع باز قدرتمند با رابط کاربر پسند که امکان یادگیری ماشینی و داده کاوی آسان را فراهم می کند.

4. Tableau: ابزاری محبوب برای تجسم داده ها و هوش تجاری که به کاربران کمک می کند تا بینش های ارزشمند در داده ها را کشف کرده و با آنها ارتباط برقرار کنند.

5. SAS Enterprise Miner: ابزار سنتی داده کاوی با طیف گسترده ای از قابلیت ها، از جمله مدل سازی پیش بینی و تجسم داده ها.

6. IBM SPSS Modeler: ابزاری برای داده کاوی و یادگیری ماشینی که قابلیت های قدرتمند تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده را فراهم می کند.

7. Python: یک زبان برنامه نویسی منبع باز محبوب که طیف وسیعی از کتابخانه ها و چارچوب ها را برای یادگیری ماشین و داده کاوی ارائه می دهد.

داده کاوی چیست

===

===

داده‌کاوی چگونه می‌تواند بانکداری را متحول کند؟

۱. داده‌کاوی به بانک‌ها در فرآیند‌های کشف تقلب کمک بزرگی می‌کند

یکی از مهم‌ترین چالش‌های بانک‌های در دهه‌های قبل، ایجاد سازوکارهایی برای کشف تقلب و یا کاهش ضریب خطاهای سیستمی بود. داده‌کاوی با تجزیه و تحلیل داده های تراکنش‌های مشتری، و الگوریتم های طراحی داده می تواند الگوها یا رفتارهای غیرعادی را که ممکن است نشان دهنده فعالیت متقلبانه باشد، شناسایی کنند. در موارد پیش‌رفته تر حتی با کمک هوش مصنوعی امکان مسدود کردن آنها نیز وجود دارد.

۲. داده‌کاوی مشتریان را طبقه بندی می‌کند

این بخش از کارکرد داده‌کاوی در بانک‌ها در حال حاضر در حال اجراست و  داده کاوی می تواند به بانک ها کمک کند تا پایگاه مشتریان خود را بر اساس ویژگی های مشترک، مانند سن، درآمد یا عادات خرج کردن، به بخش هایی تقسیم کنند. از این اطلاعات می توان برای هدف قرار دادن کمپین های بازاریابی و پیشنهادات شخصی به مشتریان خاص استفاده کرد.

۳. ارتقای کیفیت رابطه کاربری بانک با مشتری

داده‌کاوی می‌تواند رفتارهای مشتریان در زمان حضور در شعب و انجام فعالیت‌های بانکی در پلتفرم‌های آنلاین را شناسایی و طبقه بندی کند. براساس این کاربرد بانک‌ها می‌تواند در کیفیت رابطه کاربری خود با مشتری تجدید نظر کنند و آن‌را ارتقا دهند.

۴. پیش‌بینی رفتار مشتریان

یکی از کاربردهای این دانش در بانکداری، پیش‌بینی و شناخت بیشتر رفتار مشتریان، چالش‌های آنها، تراکنش‌های فصلی آنها  و البته پیش‌بینی رفتار مشتریان براساس الگورتیم‌های پیش‌بینی شده است.

۵. بازاریابی دقیق و فرصت‌های فروش حساب‌شده

 داده کاوی می تواند به بانک ها کمک کند تا محصولات یا خدماتی را که احتمالاً برای مشتریان خاص مورد علاقه هستند شناسایی کنند. از این اطلاعات می توان برای ارائه تبلیغات هدفمند و فرصت های فروش متقابل به مشتریان استفاده کرد.

یک پاسخ

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *