✳️ طبقه‌بندی تحلیل‌های پیشرفته کسب‌و‌کار
✅ تحلیل‌های پیشرفته کسب و کار، در مقالات و منابع مختلف، طبقه‌بندی‌های متفاوتی دارند. یک طبقه‌بندی عمومی که شامل انواع تحلیل‌های پیشرفته باشد را می‌توان به شرح زیر توصیف کرد:
🟩 داده‌کاوی (Data Mining):
عبارت است از فرآیند اکتشاف الگو و روندهای منظم و پنهان در داده‌های بزرگ و توزیع‌شده با استفاده از مجموعه‌ی وسیعی از الگوریتم‌های ریاضیات و آمار. این الگوریتم‌ها معمولاً روی مقادیر عددی و غیرمتنی اعمال می‌شوند. داده‌کاوی از علومی مانند هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، آمار، پژوهش عملیاتی و مدیریت پایگاه‌های داده استفاده می‌کند.
🟦 متن‌کاوی (Text Mining):
فرآیندی است که در آن، اطلاعات باکیفیت و مفید از متون علمی و تجاری استخراج می‌شوند. در متن‌کاوی، امکان طبقه‌بندی متون علمی بر اساس محتوا، تفکیک نظرات کاربران و مشتریان بر اساس نظرات درباره محصولات و خدمات، اکتشاف توالی متون علمی در بازه‌های زمانی مختلف و تحلیل روند توسعه علمی در سال‌های آتی و مشابه آن وجود خواهد داشت.
🟫 وب‌کاوی (Web Mining):
عبارت است از به‌کارگیری روش‌های داده‌کاوی و متن‌کاوی در صفحات وب که با هدف شناسایی روند استفاده از صفحات، انواع کاربران مراجعه‌کننده به وب‌سایت سازمان، تحلیل میزان استفاده از اینترنت، کاوش محتوا در صفحات وب درباره یک موضوع خاص، تحلیل ساختار وب‌سایت، تحلیل روند کلیک‌ها و ورودی‌ها به وب‌سایت‌های مختلف از طریق یک وب‌سایت، و موضوعات مشابه آن انجام می‌شود.
🟧 فرآیندکاوی (Process Mining):
مجموعه‌ای است از روش‌های مدیریت فرآیند در سازمان بر مبنای الگوریتم‌های ریاضی و آماری که بر اساس اطلاعات ذخیره شده در تاریخچه تغییرات پایگاه داده در روزهای کاری مختلف، اقدام به شناسایی گلوگاه‌های فرآیندی و نقاط دارای ارزش‌افزوده در فعالیت سازمان کرده و تلاش می‌کند تا فرآیندهای سازمان، در بهینه‌ترین وضعیت ممکن اجرا شوند.
🟨 تحلیل احساسات (Sentiment Analysis):
یا به عبارت دیگر عقیده‌کاوی، عبارت است از به‌کارگیری علم پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) و علوم زبان‌شناسی (Linguistics) برای بررسی نظرات، دیدگاه‌ها و عقاید کاربران، کارکنان و مشتریان بر مبنای داده‌هایی که در شبکه‌های اجتماعی مختلف به اشتراک می‌گذارند. در تحلیل احساسات، امکان بررسی و تحلیل دیدگاه‌های فرد، گروه یا حتی جامعه، در بازه‌های زمانی مختلف و پیش‌بینی روندهای آتی بازار و کسب‌و‌کار بر مبنای آن‌ها وجود خواهد داشت.
🟪 یادگیری عمیق (Deep Learning):
در یادگیری عمیق، هدف کاوش داده‌ها در سطوح مختلف و با عمق زیاد بر مبنای مجموعه‌ای از روش‌های یادگیری ماشینی است. در یادگیری عمیق، نرم‌افزار بدون هیچ پیش‌فرضی اقدام به یادگیری از شرایط محیطی کرده و به تدریج خود را با یافته‌ها وفق می‌دهد به‌صورتی که بدون در اختیار داشتن دانش اولیه از حوزه تحت آموزش و یادگیری، قادر به درک و پیش‌بینی روندهای آتی آن حوزه باشد.
⬛جریان‌کاوی (Stream Mining):
امروزه سرعت تولید داده‌های جدید، از روند فزاینده‌ای برخوردار است. به همین دلیل امکان توقف تولید داده‌ها و استفاده از الگوریتم‌ها برای تحلیل آن‌ها در برخی از شرایط امکان‌پذیر نیست. از این‌رو الگوریتم‌هایی برای کاوش جریان داده‌ها ابداع شده‌اند که مبتنی بر الگوریتم‌های قبلی هستند ولی برای یادگیری و پیش‌بینی در حین تولید داده، بهینه‌سازی شده‌اند. این الگوریتم‌ها ضمن دریافت داده‌هایی که به تازگی تولید شده‌اند، بخشی از داده‌های قدیمی را از مجموعه داده‌ها به تدریج حذف می‌کنند و با داده‌های جدید، فرآیند یادگیری را ادامه می‌دهند تا همواره به‌روز و موثر باشند./راهنامه مدیر
https://t.me/ExecutiveManagement
✅ تحلیل‌های پیشرفته کسب و کار، در مقالات و منابع مختلف، طبقه‌بندی‌های متفاوتی دارند. یک طبقه‌بندی عمومی که شامل انواع تحلیل‌های پیشرفته باشد را می‌توان به شرح زیر توصیف کرد:
🟩 داده‌کاوی (Data Mining):
عبارت است از فرآیند اکتشاف الگو و روندهای منظم و پنهان در داده‌های بزرگ و توزیع‌شده با استفاده از مجموعه‌ی وسیعی از الگوریتم‌های ریاضیات و آمار. این الگوریتم‌ها معمولاً روی مقادیر عددی و غیرمتنی اعمال می‌شوند. داده‌کاوی از علومی مانند هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، آمار، پژوهش عملیاتی و مدیریت پایگاه‌های داده استفاده می‌کند.
🟦 متن‌کاوی (Text Mining):
فرآیندی است که در آن، اطلاعات باکیفیت و مفید از متون علمی و تجاری استخراج می‌شوند. در متن‌کاوی، امکان طبقه‌بندی متون علمی بر اساس محتوا، تفکیک نظرات کاربران و مشتریان بر اساس نظرات درباره محصولات و خدمات، اکتشاف توالی متون علمی در بازه‌های زمانی مختلف و تحلیل روند توسعه علمی در سال‌های آتی و مشابه آن وجود خواهد داشت.
🟫 وب‌کاوی (Web Mining):
عبارت است از به‌کارگیری روش‌های داده‌کاوی و متن‌کاوی در صفحات وب که با هدف شناسایی روند استفاده از صفحات، انواع کاربران مراجعه‌کننده به وب‌سایت سازمان، تحلیل میزان استفاده از اینترنت، کاوش محتوا در صفحات وب درباره یک موضوع خاص، تحلیل ساختار وب‌سایت، تحلیل روند کلیک‌ها و ورودی‌ها به وب‌سایت‌های مختلف از طریق یک وب‌سایت، و موضوعات مشابه آن انجام می‌شود.
🟧 فرآیندکاوی (Process Mining):
مجموعه‌ای است از روش‌های مدیریت فرآیند در سازمان بر مبنای الگوریتم‌های ریاضی و آماری که بر اساس اطلاعات ذخیره شده در تاریخچه تغییرات پایگاه داده در روزهای کاری مختلف، اقدام به شناسایی گلوگاه‌های فرآیندی و نقاط دارای ارزش‌افزوده در فعالیت سازمان کرده و تلاش می‌کند تا فرآیندهای سازمان، در بهینه‌ترین وضعیت ممکن اجرا شوند.
🟨 تحلیل احساسات (Sentiment Analysis):
یا به عبارت دیگر عقیده‌کاوی، عبارت است از به‌کارگیری علم پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) و علوم زبان‌شناسی (Linguistics) برای بررسی نظرات، دیدگاه‌ها و عقاید کاربران، کارکنان و مشتریان بر مبنای داده‌هایی که در شبکه‌های اجتماعی مختلف به اشتراک می‌گذارند. در تحلیل احساسات، امکان بررسی و تحلیل دیدگاه‌های فرد، گروه یا حتی جامعه، در بازه‌های زمانی مختلف و پیش‌بینی روندهای آتی بازار و کسب‌و‌کار بر مبنای آن‌ها وجود خواهد داشت.
🟪 یادگیری عمیق (Deep Learning):
در یادگیری عمیق، هدف کاوش داده‌ها در سطوح مختلف و با عمق زیاد بر مبنای مجموعه‌ای از روش‌های یادگیری ماشینی است. در یادگیری عمیق، نرم‌افزار بدون هیچ پیش‌فرضی اقدام به یادگیری از شرایط محیطی کرده و به تدریج خود را با یافته‌ها وفق می‌دهد به‌صورتی که بدون در اختیار داشتن دانش اولیه از حوزه تحت آموزش و یادگیری، قادر به درک و پیش‌بینی روندهای آتی آن حوزه باشد.
⬛جریان‌کاوی (Stream Mining):
امروزه سرعت تولید داده‌های جدید، از روند فزاینده‌ای برخوردار است. به همین دلیل امکان توقف تولید داده‌ها و استفاده از الگوریتم‌ها برای تحلیل آن‌ها در برخی از شرایط امکان‌پذیر نیست. از این‌رو الگوریتم‌هایی برای کاوش جریان داده‌ها ابداع شده‌اند که مبتنی بر الگوریتم‌های قبلی هستند ولی برای یادگیری و پیش‌بینی در حین تولید داده، بهینه‌سازی شده‌اند. این الگوریتم‌ها ضمن دریافت داده‌هایی که به تازگی تولید شده‌اند، بخشی از داده‌های قدیمی را از مجموعه داده‌ها به تدریج حذف می‌کنند و با داده‌های جدید، فرآیند یادگیری را ادامه می‌دهند تا همواره به‌روز و موثر باشند./راهنامه مدیر
https://t.me/ExecutiveManagement
Comments
Be the first to add a comment
Log in to comment