داده کاوی چیست؟ آیا با Data Mining می‌توان قیمت رمزارزها را پیش بینی کرد؟

کسب‌‌‌و‌‌‌کارها می‌‌‌توانند با استفاده از نرم‌‌‌‌افزار و داده‌کاوی، جهت جستجوی الگوها در دسته‌های بزرگ داده اقدام کنند. بدین ترتیب، درباره مشتریان خود اطلاعات بیشتری کسب خواهند کرد تا استراتژی‌‌‌‌های بازاریابی مؤثرتری را توسعه دهند.

این امر باعث می‌‌‌شود تا بتوانند فروش را افزایش داده و هزینه‌‌ها را کاهش دهند.

دیتاماینینگ چیست؟

Data Mining، فرآیند تجزیه و تحلیل دسته بزرگی از اطلاعات برای تشخیص روندها و الگوها است. برنامه‌های داده کاوی، الگوها و ارتباطات در داده‌‌‌ها را بر اساس اطلاعاتی که کاربران درخواست دارند، تجزیه می‌‌‌کنند. شرکت‌‌‌های رسانه‌‌‌های اجتماعی از این تکنیک‌ها، برای بررسی رفتار کاربران خود، جهت تولید سود استفاده می‌‌‌کنند.

Data Mining چگونه کار می‌‌‌کند؟

می‌‌‌توان از آن، به روش‌‌‌های مختلفی مانند بازاریابی پایگاه داده، مدیریت ریسک اعتباری، تشخیص تقلب و فیلترکردن ایمیل‌‌‌های اسپم استفاده کرد. حتی برای تشخیص احساسات یا نظر کاربران کاربرد دارد.
فرآیند داده کاوی، شامل پنج مرحله می شود. ابتدا سازمان‌‌‌ها داده‌‌‌ها را جمع‌‌‌آوری کرده و در انبارهای داده خود بارگذاری می‌‌‌کنند. در مرحله بعد، داده‌‌‌ها را چه در سرورهای داخلی و چه در فضای ابری ذخیره و مدیریت می‌‌‌نمایند.
تحلیل‌گران کسب و کار و متخصصان فناوری اطلاعات، به داده‌‌‌ها دسترسی دارند و تعیین می‌‌‌کنند که چگونه می‌‌‌توانند آنها را سازماندهی کنند. سپس نرم‌‌‌افزار کاربردی داده‌ها را بر اساس نتایج کاربر می‌چیند. در آخر کاربر نهایی، داده‌‌‌ها را در قالبی با قابلیت اشتراک‌‌‌گذاری آسان مانند نمودار یا جدول نمایش می‌دهد.
این امر در فروش ارز دیجیتال و معاملات در این حوزه، نقش مهمی خواهد داشت. استفاده از داده‌ها در صنعت خرید و فروش ارزهای دیجیتال، گامی موثر در ایمن کردن معاملات در این بخش از صنعت است که به دلیل نوسانات بسیار شدید، نیاز به معیارهای قابل مشاهده دارد.

ارتباط داده کاوی با کریپتو

ارزش ارزهای دیجیتال مختلف مانند بیت کوین، لایت کوین، اتریوم همیشه مبهم است. از این رو، اگر مدلی بتواند ماهیت بازار ارزهای دیجیتال را برای روز بعد پیش بینی کند؛ ارزش زیادی برای سرمایه‌گذاران خواهد داشت.
با استفاده از این تکنیک‌‌‌ها می‌‌‌توان از یک مدل زمانی که دارای شبکه‌‌‌های حافظه کوتاه مدت یا بلند مدت است؛ برای تعیین ارزش ارز دیجیتال در آینده استفاده نمود.

مقایسه نتایج با استفاده از سنجش داده کاوی و جهت تفسیر حال و هوای بازار در روز آتی ارزهای مختلف انجام می‌‌‌شود. بدین ترتیب، از امتیازات به دست آمده در پردازش زبان طبیعی داده‌های متنی، به عنوان ویژگی‌‌‌هایی در پیش بینی‌‌‌های خرید ارز دیجیتال استفاده می شود.

در هنگام معاملات رمز ارزها و فروش ارز دیجیتال، میانگین خطای محاسبه شده بین مقادیر واقعی و پیش‌بینی شده، به عنوان روش کمی‌‌‌سازی منظور می‌شود. این روش‌‌‌‌های کمی‌سازی، برای تحلیل سناریوی امروزی بازار و با بهره مندی از Data Mining قابل مقایسه است.

کاربرد Data Mining در دنیای واقعی

علم داده کاوی، یکی از صنایع پرطرفدار در فناوری امروز است. این حوزه نوآوری‌‌‌های زیادی را در زیر دامنه‌های خود مانند Predictive Analytics، Diagnostic Analytics و Descriptive Analytics ایجاد می‌کند.
هدف علم داده استخراج، بینش کامل و برداشتی از داده‌ها، اعم از داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار است. حوزه این دانش روز شامل، یادگیری ماشینی، تجزیه و تحلیل داده‌ها، آمار و سایر روش‌‌‌های پیشرفته می باشد و از آن برای به دست‌‌‌آوردن درک درستی از فرآیندهای واقعی استفاده می‌‌‌شود.
غول‌‌‌های شرکتی مانند فیس بوک، گوگل، اپل و آمازون هر روز حجم زیادی از داده‌ها را استخراج می کنند. حوزه وسیع داده کاوی، توجه بیشتر دانشمندان این حوزه را برانگیخته است. آن‌ها وظیفه دارند معنا را از داده‌ها استخراج کنند و به حل مشکلات دنیای واقعی کمک نمایند.
این روش، جزء حیاتی ابتکارات تحلیلی موفق در بازار امروز است. اطلاعاتی که تولید می‌‌‌‌کند می‌تواند در هوش تجاری (BI) و برنامه‌‌‌‌های تحلیلی پیشرفته که شامل تجزیه و تحلیل داده‌‌‌‌ها است، استفاده شود. همچنین، در برنامه‌های تحلیلی که داده‌های جریانی را هنگام ایجاد یا جمع‌آوری بررسی می‌کنند، مورد استفاده قرار می‌گیرد.

Data Mining در جنبه‌‌‌های مختلف برنامه‌‌‌ریزی استراتژی‌‌‌های تجاری و مدیریت عملیات کمک می‌‌‌کند. این شامل برنامه‌‌‌های کاربردی مانند بازاریابی، تبلیغات، فروش و پشتیبانی مشتری است.

به علاوه داده کاوی، برنامه‌هایی همچون تولید، مدیریت زنجیره تامین، امور مالی، منابع انسانی و پیش بینی‌های بازارهایی با ایمنی کمتر را شامل می شود.

مقایسه بلاک‌‌‌چین و داده کاوی

در نگاهی ساده به بلاک‌‌‌چین و Data Mining، می‌‌‌توان گفت که هر دوی این فناوری‌ها، داده‌ها را در مرکز خود دارند. در حالی که بلاک چین داده‌ها را تأیید و ثبت می‌‌‌کند، دیگری بر استخراج بینش‌‌‌های معنادار از داده‌‌‌ها برای حل مسئله تمرکز می‌‌‌‌‌‌نماید.
هر دوی این فناوری‌‌‌ها از الگوریتم‌‌‌هایی برای کنترل تعاملات با بخش‌‌‌های مختلف داده استفاده می‌‌‌کنند. این می‌‌‌تواند در خرید و فروش حرفه‌‌‌ای ارز دیجیتال و پیش بینی‌‌‌های موثر این بازار، نقش داشته باشد.

نرم‌‌‌افزار ذخیره‌‌‌سازی و استخراج داده‌‌‌ها

برنامه‌‌‌های داده کاوی روابط و الگوهای موجود در داده‌ها را بر اساس درخواست کاربران تجزیه و تحلیل می‌‌‌کنند. به عنوان مثال، یک شرکت می‌‌‌تواند از نرم افزار Data Mining، برای ایجاد کلاس‌‌‌های اطلاعاتی استفاده کند.
برای نشان دادن مطلب، تصور کنید یک رستوران می‌خواهد از این تکنیک استفاده کند تا مشخص کند چه زمانی باید غذاهای ویژه ارائه دهد. به اطلاعاتی که جمع آوری کرده نگاه می‌کند و کلاس‌هایی را بر اساس زمان بازدید مشتریان و آنچه سفارش می دهند، ایجاد می‌کند.
در صنعت ارزهای دیجیتال و با توجه به نوسانات شدید رمز ارزها، تکنیک‌‌‌های داده کاوی می‌‌‌تواند دیدگاه مناسبی را به سرمایه‌‌‌گذاران ببخشد.

بنابراین، با کمک نمودارها و محاسبات کمی، به پیش‌‌‌بینی‌‌‌های قابل قبول‌‌‌تری دسترسی دارند. این می‌‌‌تواند در احساس امنیت بیشتر سرمایه‌‌‌گذاری در این صنعت، کمک موثری داشته باشد که منجر به خرید ارزهای دیجیتال در فضایی ایمن‌‌‌تر خواهد شد.

دانلود هفتمین ماهنامه دامیننس

سواد اقتصادی و ذهنیت برنده در دنیای کریپتوکارنسی

Please leave this field empty.

Δ

تکنیک‌‌‌های دیتا ماینینگ

Data Mining از الگوریتم‌‌‌ها و تکنیک‌‌‌های مختلف برای تبدیل مجموعه‌‌‌های بزرگ داده به خروجی مفید استفاده می‌‌‌کند. محبوب‌‌‌ترین انواع تکنیک‌‌‌های آن عبارتند از:

• قواعد انجمنی (Association Rules)

Association Rules که به آن تحلیل سبد بازار نیز گفته می‌‌‌شود، روابط بین متغیرها را جستجو می‌کند. این تکنیک داده کاوی، به خودی خود ارزش اضافی را در مجموعه داده ایجاد می‌‌‌نماید. به عنوان مثال، این تکنیک، تاریخچه فروش یک شرکت را جستجو می‌کند تا ببیند کدام محصولات بیشتر خریداری می‌‌‌شوند.
با این اطلاعات، فروشگاه‌ها می‌‌‌توانند بر اساس آن برنامه‌ریزی، تبلیغ و پیش بینی کنند. همین امر در خصوص ارزهای دیجیتال نیز صادق است. با بررسی تغییرات رمز ارزها در بازار و نوسانات ایجاد شده، می‌توان پیش از خرید ارزهای دیجیتال، آنها را پیش بینی نمود.

• طبقه بندی (Classification)

طبقه‌‌‌بندی از کلاس‌‌‌های از پیش تعریف شده، برای اختصاص دادن به اشیاء استفاده می‌‌‌کند. این کلاس‌ها ویژگی‌های اقلام را توصیف می‌کنند یا نشان می‌دهند که نقاط داده با کدامیک مشترک هستند. این تکنیک اجازه می‌‌‌دهد تا داده‌‌‌های زیربنایی به طور منظم‌‌‌تری دسته‌‌‌بندی و در ویژگی‌‌‌های مشابه یا خطوط تولید خلاصه شوند.

• درخت تصمیم گیری (Decision Trees)

این تکنیک برای طبقه‌‌‌بندی یا پیش‌‌‌بینی یک نتیجه بر اساس فهرستی از معیارها یا تصمیمات استفاده می‌‌‌شود. در این مرحله، برای درخواست ورودی، از یک سری سوالات استفاده می‌‌‌شود که مجموعه داده را بر اساس پاسخ‌‌‌های داده شده مرتب می‌‌‌کند.

• شبکه عصبی (Neural Networks)

این تکنیک، داده‌‌‌ها را با استفاده از گره‌‌‌ها پردازش می‌‌‌کند. این گره‌‌‌ها از ورودی‌‌‌ها، وزن‌‌‌ها و یک خروجی تشکیل شده‌‌‌اند. داده‌‌‌ها از طریق یادگیری نظارت شده ترسیم می‌‌‌شوند.

• تحلیل‌های پیش بینی کننده (Predictive Analysis)

این روش Data Mining، در تلاش است تا از اطلاعات تاریخی برای ساخت مدل‌های گرافیکی یا ریاضی جهت پیش‌بینی نتایج آینده استفاده کند. این تکنیک داده کاوی که با تجزیه و تحلیل رگرسیون همپوشانی دارد؛ با هدف حمایت از یک رقم ناشناخته در آینده، بر اساس داده‌‌‌های فعلی عمل می‌‌‌کند.

گفتار پایانی!

دیتا ماینینگ از کشف تقلب، مدیریت ریسک، برنامه‌‌‌ریزی امنیت سایبری و بسیاری دیگر از موارد استفاده حیاتی تجاری پشتیبانی می‌‌‌کند. همچنین، نقش مهمی در پیش‌‌‌بینی ارزش رمزارزها، مراقبت‌‌‌های بهداشتی و تحقیقات علمی ایفا می‌‌‌نماید.

سوالات متداول

• کاربردهای دیتا ماینینگ چیست؟

از دیتا ماینینگ در کاربردهای مختلفی همچون معاملات و خرید و فروش ارزهای دیجیتال، پژوهش و تحقیقات، بخش بانکی و مالی و حمل و نقل استفاده می‌‌‌شود.

• مزایای دیتا ماینینگ شامل چه مواردی است؟

این تکنیک در علم داده، به عنوان یک مشاور صریح و ابزار اندازه‌‌‌گیری مطمئن است و همچنین امکان پیش‌‌‌بینی بازارهایی همچون فروش ارزهای دیجیتال را فراهم می‌‌‌کند.

• نقش داده کاوی در کریپتو چیست؟

دیتا ماینینگ توانسته است تحولی سازنده در دنیای محاسبات، بازاریابی و فروش، بورس و حتی تحلیل‌‌‌های اقتصادی بازار کریپتو ایجاد نماید.