شرکت آریاهمراه سامانه با تکیه بر سوابق درخشان کارشناسان خود، در زمینهی مشاوره، پیادهسازی و بومیسازی الگوریتمهای دادهکاوی ، فرآیند استخراج و مدیریت اطلاعات مورد نیاز کسبوکار را برای شما تسهیل مینماید. همچنین شما را قادر میسازد که با تشخیص الگوهای نهفته در مجموعهی دادهی موجود در کسبوکار خود، قادر به پیشبینی آینده باشید.
پیچیدگی ذاتی داده موجب می شود که تمام نیازهای کارشناسان سازمان مشخص نباشد و بخشی از دانش از دیدشان پنهان بماند. برای کشف دانش با ارزش و غیرمنتظره از مجموعه وسیعی از داده از داده کاوی استفاده می شود که به عنوان مکملی برای گزارش های ساده و تحلیلی پیچیده برخط سازمان محسوب می شود. هدف استفاده از داده کاوی، کشف الگوی پنهان از حجم انبوه داده می باشد. با بدست آوردن الگوهای نهفته در مجموعه داده موجود در کسب و کار خود، قادر به تصمیم گیری بهتر بر اساس پیش بینی های انجام شده می باشید.
آریاهمراه با استفاده از فرآیند "کریسپ" (Crisp-DM) و یا بومیکردن آن برای سازمان، آماده به اجرای پروژههای دادهکاوی در سازمانهای مختلف میباشد.
مراحل متدولوژی کریسپ :
شناخت کسبوکار
تمرکز مرحلهی ابتدایی بر روی درک نیازمندیها و اهداف پروژه از منظر کسبوکار میباشد. درک این نیازمندیها در ادامه تبدیل به تعریف یک مسئلهی دادهکاوی شده و یک طرح مقدماتی برای دستیابی به اهداف مورد نظر طراحی میکند.
شناخت دادگان
مرحلهی شناخت دادگان یا درک داده، با جمع آوری دادهی اولیه آغاز میشود. شناخت دادگان با فعالیتهایی در جهت تشخیص مشکلات در کیفیت داده و تعیین زیرمجموعههای جالب توجه برای تشکیل فرضیه راجع به اطلاعات پنهان، ادامه پیدا میکند.
آمادهسازی داده
مرحلهی آمادهسازی داده، شامل تمامی فرآیندهایی است که داده ی نهایی را از دادهی اولیهی خام استخراج میکنند (منظور از داده ی نهایی، داده ی ورودی به ابزار میباشد).
این فرآیندها شامل جدول، رکورد، انتخاب خصوصیت، تبدیل و پاکسازی داده برای ابزارهای مدلسازی بوده و بارها اجرا میشوند.
مدلسازی
در این مرحله، تکنیکهای متفاوت مدلسازی انتخاب شده و به کار گرفته میشوند. برای هر انواع مختلف مسایل دادهکاوی، تکنیکهای زیاد و متفاوتی برای مدلسازی موجود است. شایان ذکر است که بعضی از این تکنیکها نیازمندیهای خاصی در خصوص شاکلهی داده دارند. بنابراین، اغلب اوقات عقبگرد به مرحله آمادهسازی داده لازم است.
ارزیابی
در این مرحله از پروژه، شما مدل یا مدلهایی را ساختهاید که به نظر میرسد کیفیت بالایی از منظر تحلیل داده دارند. قبل از پیشروی به گسترش نهایی مدل، برای اطمینان از عملکرد درست مدل در جهت اهداف کسبوکار، مهم است که مدل را از جنبههای مختلف ارزیابی نموده و مسیر طیشده برای ساخت مدل را بازبینی کنیم. یک هدف کلی برای ما این است که مدل مشخص کند چه موضوعات مهمی در رابطه با کسبوکار وجود دارد که به اندازهی کافی به آنها رسیدگی نشدهاست.
ارائه و توسعه
ساخت مدل عموماً پایان پروژه نیست. حتی اگر هدف مدل افزایش دانش استخراج شده از داده باشد، دانش بدستآمده نیاز به سازماندهی دارد و باید نمایش آن، طوری باشد که مشتری بتواند از آن استفاده نماید.
قابلیتهایی که با پیادهسازی دادهکاوی میتوان به آنها دست یافت :
- قدرت تشخیص روابط بین عوامل مؤثر داخلی و خارجی محیط سازمان
- قابلیت ساخت مدلهای پیشبینیکننده براساس تعداد زیادی از متغیرها
- تصویرنمودن تمایل داده به الگو یا رفتار خاص در مجموعهی کلانداده