EngineersRepository

Repository of notes and books for computer engineers

نگاهی به تفاوت بین داده کاوی (data mining) و انباره داده (data warehouse)

  • ۱۹:۱۵

 Data mining(داده کاوی) و Data Warehousing هردو از تکنیک های بسیار قدرتمند و مشهور آنالیز داده محسوب می شوند. کاربرانی که به آمارها علاقه دارند از data mining استفاده می کنند. در data mining تلاش بر این است که با استفاده از مدل های آماری بتوان الگوهای مخفی در داده ها را پیدا کرد. کسانی که عمل data mining انجام می دهند به دنبال یافتن ارتباطات مفید بین عناصر داده ای متفاوت می باشند. یافتن این ارتباطات در دنیای امروزه و برای تجارت ها بسیار ارزشمند است. اما از طرف دیگر کارشناسان داده ای که ابعاد مختلف یک کسب و کار را به طور مستقیم بررسی می کنند علاقه دارند که از data warehousها استفاده نمایند

تعریف Data Mining

 Data mining همچنین با نام کشف دانش (KDD) نیز شناخته می شود. همانطور که گفتیم data mining یکی از فیلد های علوم کامپیوتر است که به استخراج اطلاعات مفید از داده های خام می پردازد. این اطلاعات مفید قبل از این که عمل data mining انجام شود ناشناخته باقی می ماند. با توجه به این که امروزه حجم داده ها به صورت تصاعدی رشد می کند، data mining می تواند یک ابزار بسیار مفید برای تبدیل این انبوه داده ها به اطلاعات هوش تجاری و سایر اطلاعات مفید باشد. این درحالی است که استخراج دستی دانش مفید و الگوهای مخفی بین داده ها در چند دهه اخیر تا حدودی غیر ممکن محسوب می شد. از این تکنیک امروزه برای آنالیز شبکه های اجتماعی، تشخیص کلاهبرداری و بازاریابی و بسیاری از جاهای دیگر مورد استفاده قرار می گیرد. معمولا data mining از چهار عمل تشکیل شده است

  • Clustering

  • Classification

  • Regression

  • Association

 Clustering به تشخیص داده های شبیه به هم و گروه بندی آنها گفته می شود. به این شکل که از داده هایی که ساختاری ندارند گروه هایی تشکیل می شوند که هر کدام از اعضای این گروه ها با سایر اعضای گروه ارتباط دارندClassification به عمل پیدا کردن قوانینی که می توان بر داده های جدید اعمال نمود، گفته می شود. classification شامل این مراحل است: پیش پردازش داده ها، طراحی مدل ها، ارزیابی و اعتبارسنجی ویژگی هاRegression به پیدا کردن توابعی با کمترین مقدار خطا را برای این که مدل داده ها را تولید کنیم می گویندAssociation جستجوی ارتباط بین متغیرها را گویند. Data mining اغلب به سوالاتی مانند این سوال پاسخ می دهد که در سال آینده کدام محصول فروش بیشتری در یک فروشگاه خواهد داشت؟ 

تعریف Data Warehousing

 

همانطور که گفته شد Data warehousing نیز برای آنالیز داده ها استفاده می شود ولی کاربران و اهداف متفاوتی دارد. برای مثال اگر بخواهیم فروشندگی را مثال بزنیم کاربران Data warehousing بر روی این نکته که کدام یک از خریدها بین کاربران مشهور تر است. بنابراین نتیجه این آنالیز به کاربر امکان را می دهد که با استفاده از تجربیات مشتریان بتوان تصمیم بهتری بگیرد. اما کسانی که عمل data mining انجام می دهند ابتدا یک فرضیه را ارائه می کنند که مثلا مشتریان یک جنس خاص را می خرند و داده ها را برای تست کردن فرضیه خود مورد استفاده قرار می دهند که آیا فرضیه شان درست بوده و یا خیر. بنابراین می توان نتیجه گرفت که این دو نوع آنالیز به نظر مشابه می آید ولی این گونه نیست. هردوی این آنالیز ها به افزایش سود با استفاده از تاریخچه داده ها می پردازند. اما تفاوت های کلیدی دارند. به زبان ساده data mining و data warehousing هرکدام نوع خاصی از آنالیز و بررسی را انجام می دهند. که کاربر هرکدام از این آنالیزها جدا می باشد. به عبارت دیگر data mining به دنبال وابستگی ها و الگوهایی آماری می گردد که بتواند با استفاده از آن یک فرضیه ارائه دهد و با استفاده از داده ها آن فرضیه را تست کند. اما data warehousing سوالات گسترده مقایسه ای را پاسخ می دهد و داده ها را تجزیه می کندتا بتواند راههای بهبود آنها را در آینده تشخیص دهد.


نویسنده: مهدی عادلی فر 
منبع: انجمن تخصصی فناوری اطلاعات ایران 
ارسال نظر آزاد است، اما اگر قبلا در بیان ثبت نام کرده اید می توانید ابتدا وارد شوید.
شما میتوانید از این تگهای html استفاده کنید:
<b> یا <strong>، <em> یا <i>، <u>، <strike> یا <s>، <sup>، <sub>، <blockquote>، <code>، <pre>، <hr>، <br>، <p>، <a href="" title="">، <span style="">، <div align="">
تجدید کد امنیتی
سلام
خوش آمدید
این وبلاگ رو به خاطر تبادل جزوه هایی که بدستم میرسه با هم دانشگاهیام راه اندازی کردم امیدوارم که بدردتون بخوره.

دانشگاه آزاد اسلامی - تهران شمال
دنبال کنندگان ۱ نفر
این وبلاگ را دنبال کنید
Designed By Sayid Yarmohammadi