در یک مجموعه سه‌گانه قصد داریم در مورد داده‌کاوی صحبت کنیم. در مقاله اول ابتدا مقدمه ای از داده‌کاوی بیان می شود سپس انواع مسایل داده‌کاوی تعریف شده و برای هرکدام مثال هایی بیان خواهد شد. در مقاله دوم با دید عملیاتی تر به بررسی نحوه اجرای یک پروژه رفته و مراحل مختلف یک پروژه داده‌کاوی تمرکز می‌کنیم. در مقاله سوم و آخر یکسری از مهم ترین سوالاتی که قبل از شروع هر پروژه داده‌کاوی باید به آن جواب شود را بررسی می کنیم. داده‌کاوی [ ] به‌مانند ابزاری است که برای بسیاری از اهداف استفاده می‌شود. پیش از آنکه یک نفر داده‌کاوی را به‌عنوان یک راه‌حل محتمل در نظر بگیرد، باید کاربردهای معمول داده‌کاوی و همچنین شیوه توسعه مدل‌های داده‌کاوی در یک پروژه را درک کند. پس از درک ملاحظات اساسی موردنیاز برای داده‌کاوی، می‌توان ارزیابی کرد که آیا داده‌کاوی راه‌حل مناسبی برای مسیله است یا نه. برخی صرفا بر اساس موج مثبتی که نسبت به داده‌کاوی راه افتاده عجولانه تصمیم گرفته و به‌زور می‌خواهند از داده‌کاوی در کسب‌وکارشان استفاده کنند. همچنین زمان، تلاش، زیرساخت و دیگر منابع که برای توسعه مدل‌های داده‌کاوی موردنیاز است را تخمین بزند. زیرا ممکن است داده‌ها برای تحلیل مناسب باشند ولی منابع مصرفی در حین انجام پروژه داده‌کاوی بیشتر از میزان سودآوری شود. در ادامه برخی از مفاهیم ساده مربوط به داده‌کاوی شامل دسته‌بندی‌ها و برخی از کاربردهای معمول از الگوریتم‌های داده‌کاوی آمده است. ابتدا انواع مسایل مربوط به داده‌کاوی با مثال‌هایی بیان می‌شوند. هدف از این کار آشنایی بیشتر با کاربردهایی است که داده‌کاوی می‌تواند در کسب‌وکار وارد شود. دسته‌بندی [ ] : پیش‌بینی یک ویژگی گسسته وقتی هدف پیش‌بینی آینده به کمک داده‌های گذشته باشد و هدف از انجام پروژه پیش‌بینی متغیری با مقادیر محدود مثل پیش‌بینی سالم و مریضی یک فرد باشد. پیش‌بینی خرید یا عدم خرید مشتریان در آینده. پیش‌بینی بیمار یا سالم بودن یک فرد. محاسبه احتمال اینکه یک سرور در ماه آینده down شود یا خیر. الگوریتم‌های پشتیبان: درخت‌های تصمیم [ ] ، بیزین ساده [ ] ، خوشه‌بندی [ ] ، شبکه عصبی [ ]. وقتی هدف پیش‌بینی آینده به کمک داده‌های گذشته باشد و هدف از انجام پروژه پیش‌بینی متغیری با مقادیر نامحدود مثل پیش‌بینی قیمت خانه باشد. رگرسیون [ ] : پیش‌بینی یک ویژگی پیوسته پیش‌بینی فروش سال آینده. پیش‌بینی تعداد بازدیدکنندگان سایت باتوجه‌به روندهای قبلی و فصلی. پیش‌بینی قیمت خودرو، سکه، طلا. الگوریتم‌های پشتیبان: درخت‌های تصمیم [ ] ، سری‌های زمانی [ ] ، رگرسیون خطی [ ]. تحلیل توالی [ ] : پیش‌بینی یک توالی انجام تحلیل clickstream (فعالیت‌های کاربر که به‌عنوان دنباله‌ای از لینک‌هایی که بر روی آنها کلیک می‌کند) مربوط به وب‌سایت یک شرکت. تحلیل عوامل و اقداماتی که باعث شکست (توقف فعالیت) سرور می‌شود. تحلیل فعالیت‌هایی که در حین مراجعه بیماران سرپایی انجام می‌گیرد، تا فرایند درمان و رسیدگی به بیماران بهینه شود. الگوریتم‌های پشتیبان: شبکه عصبی، سری‌های زمانی. قواعد انجمنی [ ] : یافتن گروه‌هایی از موارد مشترک در تراکنش استفاده از تحلیل سبد خرید برای مشخص‌کردن چینش بهینه محصولات. پیشنهاد محصولات اضافه‌تر به یک کاربر برای خرید. الگوریتم‌های پشتیبان: درخت‌های تصمیم، اپریوری [ ]. خوشه‌بندی [ ] : یافتن گروه‌هایی از موارد مشابه تقسیم اخبار به گروه‌های متفاوت بر اساس محتوای هر خبر. تحلیل کاربران و گروه‌بندی بر اساس سوابق خریدها. خوشه‌بندی محصولات مشابه یک فروشگاه یا خدمات یک شرکت. الگوریتم‌های پشتیبان: Kmeans ، DBScan . در این مقاله ابتدا مقدمه ای از داده‌کاوی بیان شد سپس انواع مسایل داده‌کاوی تعریف شده و برای هرکدام مثال هایی بیان شد. در مقاله بعدی به سراغ بررسی اجزای یک پروژه داده‌کاوی خواهیم رفت. برای مطالعه مطالب بیشتر به کانال تلگرام ما مراجعه کنید. ( @ data _ hub _ ir ) [ ] Data mining [ ] classification [ ] Decision tree [ ] Na ve Bayes [ ] Clustering [ ] Neural Network [ ] Regression [ ] Decision tree [ ] Time Series [ ] Linear Regression Algorithm [ ] Sequence Analysis [ ] Association Rule [ ] Apriori [ ] Segmentation