اتفاقات و تغییرات در بازار را پیش بینی کنید، بازار و مشتریان خود را دسته بندی کنید و تحلیل پذیری داده هایتان را آزمون کنید. بنابراین شما با استفاده از این اطلاعات و داده های تحلیل شده می توانید تصمیم های بهتری برای سازمان و شرکت تان بگیرید.
شرکت داده کاوی یارگان با بهره گیری از ابزارهای مدرن آماده ارائه خدمات داده کاوی برای سازمان ها و شرکت ها می باشد. و با استفاده از تحلیل های توصیفی، تشریحی و پیش بینی به دنبال پاسخ به سوالات شما است.
خرده فروشان از داده کاوی برای شناخت بیشتر مشتریان خود استفاده می کنند. داده کاوی امکان دسته بندی بهتر گروه ها در بازار را در اختیار آنها قرار می دهد و امکان ارائه خدمات متناسب برای هر گروه از مشتری را در اختیارشان قرار می دهد.
قدم اول هدف گذاری پروژه است و اینکه چگونه داده کاوی می تواند در این زمینه کمک کننده باشد. یک برنامه و طرح در این مرحله تهیه می شود که شامل بازه ی زمانی مورد نیاز برای پروژه و تعیین ابزارهای و نقش های اصلی است.
در این مرحله داده ها را از منابع مختلف موجود در شرکت یا سازمان شما گردآوری می کنیم. ابزارهای مصورسازی برای رسم نمودار در این مرحله مورد استفاده قرار می گیرد تا از صحت انتقال داده های مرتبط به مرحله تحلیل اطمینان حاصل شود.
پیش پردازش داده ها و نحوه برخورد با داده های معیوب در این مرحله صورت می گیرد. فرایند پردازش اطلاعات ممکن است زمان بسیار زیادی را صرف کند به همین دلیل سیستم های توزیع شده برای ذخیره اطلاعات در دیتابیس های مدرن مورد استفاده قرار می گیرد.
مدل های ریاضی در این مرحله برای یافتن الگوهای داخل داده ها مورد استفاده قرار می گیرند این مدل ها به کمک کتابخانه ها و ابزارهای موجود پیاده سازی می شوند.
نتایج به دست آمده با اهداف تعیین شده برای پروژه به صورت تطبیقی مورد مقایسه قرار می گیرد و در مورد اعمال تغییرات در بخش های مختلف، مورد بررسی قرار می گیرد
در مرحله نهایی به صورت روزانه تغییرات مورد نظر در طول و عرض سازمان یا شرکت مورد استفاده قرار می گیرد و نتایج مورد نظر ارزیابی می گردد و از طرفی پلتفرم هوش تجاری شما می تواند به عنوان ابزاری برای سنجش میزان دستیابی به اهداف تعیین شده مورد استفاده قرار گیرد.
روش های داده کاوی عموما به دو دسته‌ی کلی آموزش تحت نظارت و آموزش غیر نظارتی دسته بندی می شوند. که ما در یارگان برای ارائه خدمات قادر به ارائه ی سرویس در هر دو زمینه اشاره شده هستیم.
ابزارها و کارکردهای پیش بینی و کلاس بندی تحت مجموعه یادگیری نظارت شده قرار می گیرد. بهترین روش برای ارائه ی کارکرد مفهومی این روش این است که ما به یک خروجی برای هر دسته داده احتیاج داریم. فرایند زمانی تحت نظارت محسوب می‌شود که هدف مدل پیش بینی خروجی یک مجموعه مشاهده باشد. از جمله کارکردهای این روش می توان به پیش بینی قیمت آتی سهام، پیش بینی میزان افزایش مشتریان یک فروشگاه و تخمین قیمت یک خانه بر اساس مولفه های میزان وام، سال ساخت و منطقه اشاره کرد.
یادگیری غیرنظارتی عموما برای کشف الگوهای مستتر در داده ها مورد استفاده قرار می گیرد. یارگان استفاده از این روش ها را برای مواردی مانند یافتن الگو در رفتارهای غیردسته بندی شده ی مشتریان و داده های غیرقضاوتی پیشنهاد می کند. با استفاده از این مدل ها داده های شما تحلیل خواهند شد و در نتیجه شما می توانید متناسب با ویژگی های هر دسته عکس العمل متناسب با آن را نشان دهید.
زبان برنامه نویسی اختصاصی برای کارهای آماری و داده کاوی که در یارگان برای تحلیل داده های مختلف مورد استفاده قرار می گیرد.
استفاده از جبعه ابزارهای موجود در این نرم افزار و توسعه با استفاده از زبان برنامه نویسی MATLAB Toolboxes: ANN, SVM, ANFIS, LSSVM
زبانی که به عنوان یکی از غنی ترین زبان های برنامه نویسی در حوزه ی علم داده شناخته می شود. ما در یارگان از کتابخانه های NumPy، PANDAS و PyBrain برای تحلیل داده های شما استفاده می کنیم.
