کشف راهکار های هوشمند با علم داده

آنچه در این مقاله خواهید خواند:

• معرفی
• علم داده برای حل مسائل واقعی
• مدل سازی تمایل
• تجزیه و تحلیل متن
• موتور توصیه
• چت بات ها
• نتیجه گیری

معرفی

علم داده یک حوزه مطالعاتی است که با پیدا کردن الگوها در میان حجم وسیعی از داده ها، اطلاعات معناداری را از آن ها استخراج می کند و بهینه ترین تصمیم گیری های تجاری را ممکن می سازد. علم داده از الگوریتم های پیچیده یادگیری ماشین برای ساخت مدل های پیش بینی استفاده می کند. این علم، از ترکیب دانش ریاضیات، آمار و علوم کامپیوتر برای حل مسائل در زمینه های مختلف کمک می گیرد. علم داده، اطلاعات مفهومی و مفیدی را از داده ها استخراج می کند و با استفاده از این اطلاعات، راهکار های هوشمند زیادی را در صنایع مختلف ایجاد کرده است. صنایع و کسب و کارهای گوناگون می توانند با استفاده از این راهکارها به آسانی به توسعه و پیشرفت بپردازند. استفاده از این راهکارهای هوشمند در صنایع مختلف، به پیش بینی های دقیق، بهینه سازی فرآیندها و تصمیم گیری های هوشمندانه کمک می کند. در دنیای امروز، استفاده از این تکنیک ها برای پیروز شدن در بازارهای رقابتی، صرفه جویی در زمان و هزینه و استفاده بهینه از موقعیت ها ضروری است. در این وبلاگ به بررسی بعضی از راهکارهای هوشمند علم داده در کسب و کارها و صنایع خواهیم پرداخت.

علم داده برای حل مسائل واقعی

برای استفاده از علم داده جهت حل مشکلات و مسائل دنیای واقعی، باید مراحل زیر طی شوند:

• تعریف مشکل:

در این مرحله باید مسئله را تعریف کنیم و مشکلی که به دنبال حل آن هستیم را با دقت مشخص کنیم. این مرحله به تمام اقدامات بعدی جهت می دهد. با تعیین کردن هدف واضح و روشن، می توانیم تمرکز کافی را برای رسیدن به نتیجه به دست بیاوریم.

• جمع آوری داده ها:

پس از تعریف مشکل، باید داده ها را از منابع معتبر و مناسب جمع آوری کنیم. برای جمع آوری داده ها ممکن است از یک یا چند منبع استفاده شود. داده های جمع آوری شده باید قبل از استفاده فیلتر و پاکسازی شوند.

• تحلیل داده ها:

در این مرحله داده های جمع آوری شده را مورد تجزیه و تحلیل قرار می دهیم تا الگو ها و ارتباطات آن ها را شناسایی کنیم. در این مرحله تصویر سازی داده ها دارای اهمیت است. چرا که تجسم داده ها، به درک الگو ها و روابط بین آن ها کمک بسیاری می کند. کیفیت عملکرد مدل ها، باید قبل از استفاده ارزیابی شود.

• مدل سازی:

در این مرحله، به کمک داده ها، مدل های آماری ایجاد می شوند. از این مدل ها می توان جهت پیش بینی، دسته بندی یا گرفتن تصمیم مناسب استفاده کرد.

علم داده در زمینه‌های مختلفی مانند علوم اجتماعی، بهداشت، مهندسی و تجارت کاربرد دارد. این علم، در سال های گذشته تغییرات زیادی در کسب و کارها و صنایع ایجاد کرده است. در ادامه به چند نمونه از کاربردهای مهم این حوزه در سال های اخیر اشاره خواهیم کرد.

مدل سازی تمایل

در علم داده معمولا جهت پیش بینی اقدامات کاربران یا مشتریان وبسایت های فروشگاهی، از این مدل سازی استفاده می شود. این دسته از مدل ها با انجام مطالعات آماری و با توجه به فاکتورهای تاثیرگذار بر رفتار مشتریان، احتمال انجام یک کار خاص توسط آن ها را بررسی می کنند. به عنوان مثال، یک مدل تمایل می تواند برای تعیین احتمال تبدیل شدن یک فرد به مشتری یا احتمال خروج مشتریان فعلی از پلتفرم استفاده شود. بنابراین، این مدل ها می توانند برای کسب نتایج بهتر به کسب و کارها کمک کنند. برای ساخت مدل تمایل، ابتدا باید داده های مربوط به رویدادها و واکنش های مورد نظر جمع آوری شوند. سپس باید از الگوریتم های مختلف مانند درخت تصمیم گیری، رگرسیون منطقی یا شبکه های عصبی برای ساخت مدل ها استفاده کرد. مدل های تمایل در موارد زیادی مورد استفاده قرار می گیرند. بازاریابی، آنالیز مشتریان و خدمات مشتری در کسب و کارها از جمله این موارد هستند.

تجزیه و تحلیل متن

امروزه با توجه به پیشرفت تکنولوژی، داده ها و اطلاعات زیادی در دسترس قرار گرفته است. بسیاری از این داده ها، داده های متنی هستند. شرکت ها معمولا برای تحلیل نظرات کاربران، از داده های متنی که توسط مشتریان ثبت شده است استفاده می کنند و با تحلیل نظرات به درک درستی از احساسات کاربران دست می یابند. دانستن نظر کاربران تاثیر بسیار زیادی بر گرفتن تصمیمات مهم توسط سازمان ها دارد. بنابراین تجزیه و تحلیل داده های متنی برای شرکت ها بسیار مهم است. یکی از راه های تجزیه و تحلیل متن، پردازش زبان های طبیعی ( NLP) است. NLP، داده های متنی را به زبان قابل خواندن برای ماشین، تبدیل می کند و معنی و بینش مورد نظر را از آن ها استخراج می کند. سرویس هایی مانند الکسا و سیری از NLP برای تحلیل زبان های طبیعی استفاده می کنند. بیشتر شرکت ها امروزه از تجزیه و تحلیل متن و پردازش زبان طبیعی برای درک نیازهای مشتریان استفاده می کنند. از جمله شرکت های معروفی که در این زمینه فعالیت زیادی دارند، می توان به Meta و Facebook اشاره کرد. این شرکت ها از داده های متنی برای دسته بندی خودکار پست ها استفاده می کنند و پست های توهین آمیز را به طور خودکار حذف می کنند. بنابراین، تجزیه و تحلیل متن و پردازش زبان طبیعی، یکی از اقدامات مهم برای توسعه شرکت ها با توجه به نظرات مشتریان است و این کار، با وجود استفاده گسترده کاربران از شبکه های اجتماعی، دارای اهمیت بسیار زیادی می باشد.

موتور توصیه

موتورهای توصیه، یک دسته از برنامه های کاربردی وب هستند که سعی می کنند پاسخ کاربر را بر اساس داده های تاریخی کاربر پیش بینی کنند و محصولات جدید مورد علاقه کاربر را به او پیشنهاد دهند. موتورهای توصیه به دو دسته زیر تقسیم می شوند:

• فیلتر مشارکتی:

فیلتر مشارکتی، با تجزیه و تحلیل شباهت های رفتار و فعالیت های یک کاربر با سایر کاربران، محتوای مورد علاقه یک کاربر را پیش بینی می کند. مزیت فیلتر مشارکتی این است که نیازی به تجزیه و تحلیل محتوا ندارد. این امر باعث ساده تر شدن فرآیند پیش بینی توسط موتور توصیه می شود.

• فیلتر با توجه به محتوا:

این نوع از فیلترینگ، محتوا را که ممکن است متن، تصویر، فیلم، محصول و غیره باشد تجزیه و تحلیل می کند و محتواهای مشابه آن را (که در ژانر، نوع، محصول، رنگ و سایر ویژگی ها با محتوای دیده شده توسط کاربر مشترک هستند. ) به کاربر پیشنهاد می دهد.

بسیاری از شبکه های اجتماعی برای ایجاد جذابیت و سرگرمی های موردعلاقه هر کاربر، از موتور های توصیه استفاده می کنند. بنابراین موتورهای توصیه، از راهکارهای جدید و مهم علم داده هستند که برای جذب کاربران در شبکه های اجتماعی و مشتریان وب سایت های فروشگاهی، کاربرد زیادی دارند.

چت بات ها

برنامه های نرم افزاری معروف به چت بات، که به آن ها ربات سخنگو هم گفته می شود، در بسیاری از موارد  به جای نیروی انسانی برای کمک به مشتریان استفاده می شوند. بیشتر وب سایت های خدماتی، یک چت بات برای راهنمایی مشتریان دارند که می توانید با آن گفت و گو کنید. امروزه چت بات ها در بیشتر مواقع به عنوان نمایندگان خدمات مشتریان یا نمایندگان پشتیبانی به کار گرفته می شوند. این ربات ها چت های متنی مشتری را با استفاده از NLP تجزیه و تحلیل می کنند، معنی جمله را از محتوای متنی استخراج می کنند و در آخر به تولید پاسخ به زبان طبیعی می پردازند. با توجه به توسعه ابزارهای AI و افزایش علاقمندی مشتریان به استفاده از این ابزارها، استفاده از چت بات ها یکی از اقدامات موثری است که کسب و کار ها می توانند برای جلب رضایت مشتریان انجام دهند.

نتیجه گیری

استفاده از علم داده، یکی از بهترین راهکارها جهت پیشرفت صنایع و کسب و کارها است. با بهره گیری از این علم، زمان و هزینه مورد نیاز برای توسعه صنایع و کسب و کارها، به حداقل مقدار ممکن کاهش می یابد. در این وبلاگ، به بررسی برخی از موارد کاربردی راهکارهای هوشمند علم داده در حوزه های مختلف پرداختیم. همچنین، توضیح دادیم که چرا استفاده از علم داده به عنوان یک ابزار قدرتمند تجزیه و تحلیل و تصمیم‌گیری، برای توسعه راهکارهای هوشمند در دنیای امروز بسیار مهم است.