علم داده کاوی (Data Mining) روشی برای تجزیه و تحلیل داده ها و تبدیل آن ها به اطلاعاتی مفید برای تصمیم گیری های تجاری می باشد. معمولاً کمپانی های مشتری-محوری که در زمینه های خرده فروشی، مالی، ارتباطاتی و بازاریابی فعالیت دارند از روش داده کاوی برای تحلیل داده های خود استفاده می کنند.
بیشتر بخوانید: کلان داده چیست؟
شاید از خود سوال کنید که با وجود روش های قدیمی تر برای تحلیل داده های امروزی، لزوم استفاده از داده کاوی چیست؟ پاسخ به این سوال واضح است. روش های قدیمی قادر به تحلیل چنین داده هایی نیستند. داده کاوی این امکان را به سازمان ها می دهد تا بتوانند روابط میان قیمت، محصول، شاخص های اقتصادی، خصوصیات جمعیتی مشتریان و … را شناسایی کنند و با استفاده از این اطلاعات بهترین عملکرد را داشته باشند.
کاربردهای داده کاوی
از جمله رایج ترین کاربردهای علم داده کاوی می توان به موارد زیر اشاره کرد:
1- پیش بینی فروش با استفاده از داده کاوی
2- بازاریابی پایگاه داده
3- تجزیه و تحلیل اطلاعات تماس با استفاده از داده کاوی
4- تحلیل وفاداری مشتریان
5- بخش بندی بازار
6- تحلیل تولید محصول
7- تعیین خدمات پس از فروش
سازمان هایی که مشتری-محور یا بهتر بگوییم مشتری-مدار هستند، همواره در تلاش برای به دست آوردن اطلاعاتی در مورد مشتریان خود و کشف ارتباط میان فروش، خصوصیات و سلایق مشتریان و دیگر متغیرها هستند تا بتوانند سود خود را افزایش دهند. به همین دلیل است که بسیاری از آن ها از روش داده کاوی برای این کار استفاده می کنند.
بیشتر بخوانید: متن کاوی چیست؟
البته علم داده کاوی کاربردهای بسیار بیشتری دارد که در این جا تنها به بخشی از آن ها اشاره شد. اگر شما قصد استفاده از روش داده کاوی را دارید باید داده های خوبی را جمع آوری کنید و سپس با استفاده از نرم افزارهای داده کاوی مانند R، متلب یا ریپیدماینر این داده ها را تحلیل کرده تا نتایج مورد نظر را از آن ها استخراج کنید.
بیشتر بخوانید: سری زمانی چیست؟
حتماً بخوانید:
- پاورپوینت آشنایی با آمار ناپارامتری
- پاورپوینت آماره های رکورد و کاربردهای آن
- گرایش های آمار در دکتری
- 5 رشته دانشگاهی برتر در جهان
- پاورپوینت آشنایی با ریاضیات مالی و کاربردها
- پاورپوینت تحلیل سری های زمانی مالی
- دانلود رایگان پروژه آماری تحلیل کواریانس
- شبیه سازی MCMC با نرم افزار R
- 5 روش موثر برای یادگیری R
