علم داده‌ها چیست و چرا در آینده نزدیک به آن نیاز داریم؟

دانشمند داده کیست؟

قبل از آن‌که، علم داده‌ها را به‌شکل دقیق‌تری بررسی کنیم، اجازه دهید نگاه کوتاهی به عنوان شغلی دانشمند داده (Data Scientist) داشته باشیم. با توجه به این‌که در شماره‌های گذشته مجله شبکه به تفضیل در مورد عنوان شغلی دانشمند داده صحبت کرده‌ایم، در این بخش اشاره کوتاهی به آن خواهیم داشت. دانشمند داده، با استفاده از روش‌ها، الگوریتم‌ها و ابزارهای علم داده‌ها، به تحلیل و تفسیر داده‌ها می‌پردازد تا به دانش و اطلاعات قابل استفاده برای سازمان‌ها یا صنایع برسد. دانشمند داده وظایف مختلفی دارد که برخی از آن‌ها به‌شرح زیر است: 

جمع‌آوری داده‌ها: دانشمندان داده باید داده‌های مورد نیاز را از منابع مختلف جمع‌آوری کنند که شامل داده‌های سازمانی، داده‌های عمومی، داده‌های مرتبط با حس‌گرها و سایر منابع می‌شود.

• پیش‌پردازش داده‌ها: پیش‌پردازش شامل تمیزکاری، تبدیل و آماده‌سازی داده‌ها برای مراحل بعدی تحلیل است. این فرآیند شامل حذف داده‌های ناقص، تبدیل فرمت‌ها، نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها و در نهایت حذف داده‌های تکراری است.
• تحلیل داده‌ها: در این مرحله، دانشمند داده با استفاده از روش‌ها و تکنیک‌های آماری، مدل‌سازی و الگوریتم‌های مربوطه، به تحلیل داده‌ها پرداخته و الگوها، روابط و اطلاعات مفید را استخراج می‌کند. فرآیند فوق کارهای مختلفی مثل تحلیل تجمیعی داده‌ها، تحلیل روابط، تشخیص الگوها، تحلیل خوشه‌بندی و پیش‌بینی را شامل می‌شود. 
• برنامه‌ریزی و پیاده‌سازی الگوریتم‌ها: در این مرحله، دانشمند داده الگوریتم‌های مربوطه را انتخاب کرده و آن‌ها را برای تحلیل داده‌ها پیاده‌سازی می‌کند. این‌کار عمدتا با زبان‌های برنامه‌نویسی پایتون یا آر انجام می‌شود. 
• تفسیر و ارائه نتایج: پس از انجام تحلیل‌ها، دانشمند داده نتایج را تفسیر کرده و توضیح می‌دهد و گزارش‌ها و مستندات مرتبط را تهیه می‌کند. او باید بتواند نتایج را به‌طور قابل فهم و قابل استفاده برای افرادی که مهارت تخصصی در این زمینه ندارند، شرح دهد. 
• یک دانشمند داده برای انجام هرچه بهتر وظایف خود باید مجموعه مهارت‌های مشخصی را داشته باشد. برخی از این مهارت‌های مهم به‌شرح زیر هستند: 
• مهارت‌های آماری: دانشمندان داده باید بتوانند داده‌ها را جمع‌آوری، تجزیه‌وتحلیل و تفسیر کنند. آن‌ها باید با انواع مختلف روش‌های آماری آشنا باشند تا بتوانند مشکلات را بر مبنای آن‌ها حل کنند. 
• مهارت‌های علوم کامپیوتر: دانشمندان داده باید بتوانند با نرم‌افزارهای تحلیل داده کار کنند، کدنویسی کنند و از ابزارهای مصورسازی داده‌ها استفاده کنند.
• مهارت‌های ریاضی: دانشمندان داده باید در زمینه ریاضیات دانش کافی داشته باشند و درک خوبی از مفاهیم ریاضی مانند جبر، حسابان و احتمال داشته باشند. بنابراین، اگر در این زمینه ضعیف هستید، شاید بهتر است به سراغ این عنوان شغلی نروید. 
• مهارت‌های تجاری: دانشمندان داده باید توانایی تعامل با ذی‌نفعان تجاری را داشته باشند تا بتوانند نتایج تحلیل داده‌ها را به زبانی که برای ذی‌نفعان تجاری قابل درک باشد، توضیح دهند.

علم داده‌ها چیست؟

علم داده‌ها، زمینه‌ای میان رشته‌ای است که از روش‌ها، فرآیندها، الگوریتم‌ها و سامانه‌های علمی به‌منظور استخراج دانش و بینش از داده‌ها در اشکال ساختاریافته و غیرساختاریافته استفاده می‌کند. به‌طوری‌که بسیاری بر این باور هستند که شباهت زیادی به داده‌کاوی دارد. علم داده مفهومی برای یکپارچه‌سازی آمار، تحلیل داده، یادگیری ماشین و دیگر مفاهیم مرتبط تحت یک عنوان واحد است. این فرآیند با هدف درک و تحلیل پدیده‌ها با استفاده از داده‌ها انجام می‌شود.

در این حوزه از روش‌ها و نظریه‌های علوم مختلف مثل ریاضیات، آمار، علم اطلاعات و علوم کامپیوتر استفاده می‌شود. جیم گری (Jim Gray) برنده جایزه تورینگ بر این باور است که علم داده‌ها، الگواره‌ای چهاروجهی (پژوهش‌های تجربی، بنیادی، محاسباتی و داده‌محور ) است. او اعتقاد دارد که تمامی موارد مربوط به علم، تحت تاثیر فناوری اطلاعات در حال تغییر است. مجله بررسی کسب‌و‌کار هاروارد (Harvard Business Review) علم داده‌ها را یکی از جذاب‌ترین فناوری‌های قرن 21 بر شمرده است. به‌طوری‌که به یکی از واژگان مهم دنیای فناوری تبدیل شده که بر تحلیل‌های کسب‌و‌کار، هوش تجاری، مدل‌سازی پیش‌گویانه یا هر گونه استفاده اختیاری از داده‌ها اشاره دارد. 

علم داده‌ها چه کاری با داده‌ها انجام می‌دهد؟

علم داده‌ها بر روی داده‌ها کار می‌کند و بر مبنای مجموعه فرآیندهایی، داده‌ها را به اطلاعات و دانش مفید تبدیل می‌کند. برخی از این فرآیندها و اقدامات به‌شرح زیر است: 

تهیه و جمع‌آوری داده‌ها 

جمع‌آوری داده‌ها خود شامل مراحل مختلفی به‌شرح زیر است:

• تعیین هدف: قبل از شروع فرآیند نیاز است هدف مشخصی برای استفاده از داده‌ها تعیین کنید. این هدف ممکن است تحلیل خاصی باشد، مانند پیش‌بینی رفتار مشتریان یا بهبود عملکرد سیستم‌ها.
• شناسایی منابع داده: در این مرحله، باید منابع مختلفی که داده‌های مورد نیاز را دارند، شناسایی کنید. این منابع می‌توانند دیتابیس‌های داخلی سازمان، منابع خارجی مانند داده‌های عمومی، داده‌های شبکه‌های اجتماعی و غیره باشند.
• طراحی ساختار داده: پس از شناسایی منابع داده، باید ساختار داده‌ها را طراحی کنید که شامل تعیین نوع داده‌ها (عددی، متنی، تاریخی و غیره)، تعریف متغیرها، تعیین واحدهای اندازه‌گیری و سایر جزئیات فنی است.
• جمع‌آوری داده‌ها: در این مرحله باید داده‌های مورد نیاز را از منابع شناسایی‌شده جمع‌آوری کنیم که روش‌های مختلف واسط‌های برنامه‌نویسی (API) برای این منظور در دسترس قرار دارند. 
• تمیزکاری داده‌ها: پس از جمع‌آوری داده‌ها نوبت به پالایش آن‌ها می‌رسد تا اطلاعات یک‌دست و دقیقی به‌دست آید. 
• ذخیره‌سازی داده‌ها: پس از تمیزکاری، داده‌ها باید به قالبی تبدیل شوند که امکان تحلیل و استفاده از آن‌ها به‌وجود آید. 
• حفظ حریم خصوصی و امنیت: در هنگام تهیه و جمع‌آوری داده‌ها، باید حریم خصوصی افراد رعایت شود و اطمینان حاصل شود که داده‌ها به‌طور مطمئن ذخیره‌سازی شده‌اند. از تکنیک‌های رایج مورد استفاده در این زمینه باید به رمزنگاری اطلاعات اشاره کرد. 
• مستندسازی: در این مرحله، باید فرایند تهیه و جمع‌آوری داده‌ها مستندسازی شود. به بیان دقیق‌تر، باید مشخص شود از چه منابع داده‌ای و ساختار داده‌ای استفاده شده، چگونه حریم خصوصی افراد رعایت شده و چه اقداماتی برای ناشناس ماندن هویت افراد انجام شده است.

تحلیل و استخراج الگوها

تحلیل و استخراج الگوها به مجموعه فرآیندها و تکنیک‌هایی گفته می‌شود که هدف آن‌ها شناسایی الگوها، روابط و اطلاعات مفید است. این الگوها به ما کمک می‌کنند درک بهتری از داده‌ها و واقعیت‌های موجود پیدا کنیم و از آن‌ها برای پیش‌بینی، تصمیم‌گیری و بهبود عملکرد استفاده کنیم. در این زمینه فرآیندها و تکنیک‌های مختلفی در دسترس دانشمندان داده قرار دارند که برخی از آن‌ها به‌شرح زیر هستند: 

• تجزیه‌وتحلیل توصیفی: در این روش، داده‌ها را به‌صورت توصیفی مورد بررسی قرار می‌دهیم و از معیارهای آماری مثل میانگین، واریانس، میزان تغییر و توصیف متغیرهای وابسته و مستقل استفاده می‌کنیم. این تحلیل اجازه می‌دهد به‌طور مشخص الگوها و روابط موجود در داده‌ها را توصیف کنیم.
• داده‌کاوی: داده‌کاوی به مجموعه تکنیک‌ها و الگوریتم‌هایی گفته می‌شود که به‌صورت خودکار الگوها، روابط و ساختارهای مخفی در داده‌ها را شناسایی می‌کنند و مبتنی بر الگوریتم‌های مانند خوشه‌بندی، دسته‌بندی، استخراج قوانین دسترسی و غیره است. پرونده ویژه شماره گذشته مجله شبکه به‌طور کامل به مبحث داده‌کاوی اختصاص پیدا کرد که پیشنهاد می‌کنم آن ‌را مطالعه کنید. 
• مدل‌سازی و پیش‌بینی: در این روش، با استفاده از الگوریتم‌های مدل‌سازی مثل مدل‌های آماری، رگرسیون، شبکه‌های عصبی، ماشین بردار پشتیبان و غیره، مدل‌هایی برای توصیف روابط و پیش‌بینی رویدادها ساخته می‌شود. 
• استخراج الگوهای تکراری: در این روش، الگوهای تکراری در داده‌ها مثل الگوهای زمانی، توالی، فضایی و غیره شناسایی می‌شوند. این تکنیک برای کشف الگوهای خاص در داده‌ها، مانند خریدهای تکراری مشتریان، رویدادهای مشابه در یک سیستم و غیره استفاده می‌شود.
• تحلیل شبکه‌ای: به مجموعه فرآیندها و روش‌هایی اشاره دارد که بر مبنای آن‌ها سعی می‌کنیم الگوها، روابط و ساختارهای موجود در داده‌ها را شناسایی کنیم تا به درک بهتری از داده‌ها برسیم. 
• خوشه‌بندی: در این روش، داده‌ها را بر اساس شباهت‌ها و الگوهای مشابه به خوشه‌های مختلف تقسیم می‌کنیم تا بتوانیم الگوها را به شکل دقیق‌تر شناسایی کنیم. الگوریتم‌های خوشه‌بندی مانند K-Means و خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی (Hierarchical Clustering) از گزینه‌های اصلی در این زمینه هستند. 
• دسته‌بندی: در این روش، داده‌ها را بر اساس ویژگی‌های مشخص به دسته‌های مختلف تقسیم می‌کنیم. این فرآیند بر مبنای تکنیک‌هایی مثل درخت تصمیم (Decision Tree)، ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machines) و شبکه‌های عصبی (Neural Networks) انجام می‌شود. 

تصمیم‌گیری و پیش‌بینی

تصمیم‌گیری و پیش‌بینی به استفاده از تکنیک‌ها و روش‌هایی اشاره دارد که برای استخراج اطلاعات مفید و ارائه پیش‌بینی‌های دقیق بر اساس داده‌ها اشاره دارد. این فرآیند به ما کمک می‌کند از طریق تحلیل داده‌های موجود، الگوها، روابط و تناوب‌های مختلف را شناسایی کنیم و بر اساس آن‌ها تصمیم‌های بهتری بگیریم یا پیش‌بینی‌های دقیق‌تر ارائه دهیم. از روش‌ها و تکنیک‌های پرکاربرد در این زمینه باید به تحلیل توصیفی داده‌ها (Descriptive Analytics)، تحلیل استنتاجی داده‌ها (Inferential Analytics)، یادگیری ماشین (Machine Learning)، سری‌های زمانی (Time Series)، شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks) و غیره اشاره کرد. 

ارائه دانش 

علم داده‌ها سعی می‌کند نتایج و دانش حاصل از تحلیل داده‌ها را به شکلی قابل فهم و قابل استفاده برای سایر افراد و سازمان‌ها ارائه کند. این فرآیند شامل تولید گزارشات، داشبوردها و غیره است تا همه افراد قادر به درک اطلاعات باشند. 

علم داده‌ها از چه روش‌هایی برای استخراج الگوها استفاده می‌کند؟

علم داده‌ها از الگوریتم‌ها و روش‌های مختلفی برای استخراج الگوهای داده‌ها استفاده می‌کند. البته، انتخاب روش مناسب به نوع مسئله و داده‌ها اشاره دارد. برخی از تکنیک‌های پرکاربرد در این حوزه به شرح زیر است: 

1. روش‌های آماری

• استنتاج آماری: شامل استفاده از تحلیل آماری مانند توزیع‌ها، آزمون فرضیه، رگرسیون و تحلیل واریانس برای استنتاج‌های آماری است.
• خوشه‌بندی (Clustering): همان‌گونه در پاراگراف قبل اشاره کردیم، خوشه‌بندی یکی از تکنیک‌های رایج در این زمینه است. در این روش می‌توان از الگوریتم‌های سلسله‌مراتبی، K-Means، DBSCAN و غیره استفاده کرد تا فرآیند تقسیم داده‌ها به خوشه‌های مشابه بر اساس ویژگی‌های مشترک به‌درستی انجام شود. 
• تحلیل مولفه اساسی (PCA): تحلیل مولفه اساسی (Principal Component Analysis) یک روش تبدیل خطی ساده (Linear Transformation Technique) است که در زمینه تحلیل داده‌های پیچیده استفاده می‌شود. به‌طور کلی، الگوریتم PCA برای کاهش ابعاد داده‌ها و تجزیه ماتریس داده‌ها به مولفه‌های اصلی استفاده می‌شود.

2. روش‌های یادگیری ماشین

• درخت تصمیم (Decision Tree): الگوریتم‌هایی مانند ID3، C4.5 و CART برای ساخت درخت تصمیم و تقسیم داده‌ها بر اساس ویژگی‌های مختلف استفاده می‌شوند.
• شبکه‌های عصبی (Neural Networks): شبکه‌های عصبی با ساختارهای مختلف (مانند شبکه‌های عصبی پرسپترون، شبکه‌های عصبی پیچشی و شبکه‌های عصبی بازگشتی) برای تشخیص الگوها در داده‌ها استفاده می‌شوند.
• ماشین بردار پشتیبانی (Support Vector Machines): این الگوریتم برای تقسیم داده‌ها با استفاده از هسته‌ها (Kernels) و بهینه‌سازی مسئله بر مبنای اصل حاشیه استفاده می‌شود.

3. روش‌های کاوش داده

• قواعد وابستگی (Association Rules): الگوریتم‌هایی مانند Apriori و FP-Growth برای شناسایی قواعد ارتباط بین آیتم‌ها در داده‌ها استفاده می‌شوند.
• خوشه‌بندی متن (Text Clustering): الگوریتم‌هایی مانند LDA سرنام Latent Dirichlet Allocation  برای خوشه‌بندی متن‌ها بر اساس محتوا و ویژگی‌های آن‌ها استفاده می‌شوند.
• تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection): الگوریتم‌هایی مانند Isolation Forest و Local Outlier Factor برای شناسایی الگوهای نامعمول یا ناهنجار در داده‌ها استفاده می‌شوند.

4. روش‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

الگوریتم‌های تقویتی مثل Q-Learning و DQN سرنامDeep Q-Network  برای یادگیری بر مبنای تجربه و اتخاذ تصمیم‌های بهینه بر اساس تعامل با محیط استفاده می‌شوند.

مفاهیم مرتبط با علم داده چیست؟

همان طور که اشاره شد، علم داده‌ها یک حوزه بین‌رشته‌ای است که مجموعه‌ای از مفاهیم و اصطلاحات مرتبط را شامل می‌شود. برخی از این مفاهیم به‌شرح زیر هستند: 

• داده‌ها (Data): داده‌ها نماینده اطلاعات و مشاهداتی هستند که برای تحلیل و استخراج دانش مورد استفاده قرار می‌گیرند. داده‌ها ممکن است از منابع مختلف مانند پایگاه‌های داده، فایل‌ها، وب‌سایت‌ها و غیره جمع‌آوری شوند.
• تجزیه‌وتحلیل داده‌ها (Data Analysis): تجزیه‌و‌تحلیل داده‌ها شامل فرآیندهای استخراج اطلاعات و دانش از داده‌ها است. در این فرآیند، الگوها، روابط و اطلاعات مخفی در داده‌ها کشف می‌شوند.
• مدل‌سازی داده‌ها (Data Modeling): مدل‌سازی داده‌ها به معنای ساخت مدل‌های ریاضی و آماری برای نمایش و توصیف داده‌ها است. این مدل‌ها می‌توانند به‌عنوان یک ساختار تفسیرپذیر و قابل استفاده برای تحلیل و پیش‌بینی استفاده شوند.
• یادگیری ماشین (Machine Learning): یادگیری ماشین بر روی توسعه الگوریتم‌ها و مدل‌هایی متمرکز است که به‌صورت خودکار از داده‌ها یاد می‌گیرند و توانایی پیش‌بینی و تصمیم‌گیری را دارند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند به‌صورت نظارت‌شده، بدون نظارت یا تقویتی باشند.
• داده‌کاوی (Data Mining): کاوش داده، فرآیندی است که در آن از روش‌ها و الگوریتم‌های مختلف برای کشف الگوها، روابط و اطلاعات مفید در کلان‌داده‌ها استفاده می‌شود.
• تصمیم‌گیری (Decision Making): تصمیم‌گیری در علم داده‌ها شامل استفاده از الگوریتم‌هایی است که برای انتخاب بهترین تصمیم‌ها بر اساس داده‌ها و اطلاعات موجود استفاده می‌شود.
• آماده‌سازی داده‌ها (Data Wrangling): آماده‌سازی داده‌ها فرآیند پالایش، تبدیل و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها به‌منظور بهبود کیفیت و استفاده‌پذیری آن‌ها برای تحلیل و مدل‌سازی است.
• مصورسازی داده‌ها (Data Visualization): به استفاده از روش‌ها و ابزارهای مختلف برای نمایش گرافیکی داده‌ها اشاره دارد، به‌طوری‌که فرآیند تفهیم و تفسیر داده‌ها و درک الگوها و روابط مخفی به‌شکل دقیق‌تری انجام شود. 
• حریم خصوصی و امنیت داده‌ها (Data Privacy and Security): حریم خصوصی و امنیت داده‌ها به مجموعه‌ای از مفاهیم و روش‌هایی اشاره دارد که برای ناشناس نگه داشتن اطلاعات در طول فرآیند جمع‌آوری، ذخیره‌سازی و به‌کارگیری از آن‌ها استفاده می‌شود.
• مدیریت داده‌ها (Data Management): مدیریت داده‌ها شامل مجموعه‌ روش‌ها و فرآیندهایی است که برای سازمان‌دهی، ذخیره‌سازی، بازیابی و نگه‌داری داده‌ها به‌منظور استفاده بهینه از آن‌ها و حفظ کیفیت آن‌ها استفاده می‌شود.

از چه معیارهایی برای ارزیابی مدل‌ها در علم داده‌ها استفاده می‌شود؟ 

معیارهای ارزیابی مدل‌ها در علم داده‌ها به نوع مسئله و داده‌ها بستگی دارد. برخی از معیارهای ارزیابی بر مبنای نوع مسئله به‌شرح زیر هستند: 

برای مسئله پیش‌بینی یا رگرسیون:

• میانگین خطای مطلق (Mean Absolute Error): متوسط ​​اختلاف مطلق بین پیش‌بینی و مقدار واقعی.
• میانگین خطای مربعات ​​(Mean Squared Error): متوسط ​​مربع اختلاف بین پیش‌بینی و مقدار واقعی است و متمرکز بر خطاهای بزرگ و فاحش است. 
• ریشه میانگین مربعات خطا (Root Mean Squared Error): یک معیار کلیدی در علم داده‌ها و آمار است که برای اندازه‌گیری دقت یا خطای یک مدل پیش‌بینی‌کننده استفاده می‌شود. RMSE به‌عنوان یک معیار ارزیابی استفاده می‌شود تا میزان اختلاف بین مقادیر پیش‌بینی‌شده توسط مدل و مقادیر واقعی داده‌ها را نشان دهد.
• دقت (Accuracy): نسبت تعداد نمونه‌هایی که به‌درستی طبقه‌بندی شده‌اند به تعداد کل نمونه‌ها.
• صحت (Precision): بیان‌گر تعداد نمونه‌هایی است که به طبقه‌ درست تخصیص داده شده‌اند. 
• امتیاز اف‌1 (F1 Score): معیاری است که صحت و فراخوانی را ترکیب می‌کند و میانگین هندسی آن‌ها را نشان می‌دهد. این معیار معمولا مواقعی استفاده می‌شود که صحت و بازخوانی به یک اندازه مورد توجه قرار دارند. 

برای مسئله خوشه‌بندی:

اعتبارسنجی سایه‌نما/ضریب سیلوئت (Silhouette Coefficient): معیار ارزیابی است که در مسائل خوشه‌بندی استفاده می‌شود و برای اندازه‌گیری نرخ یکپارچگی خوشه‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد. این معیار برای ارزیابی کیفیت خوشه‌بندی نیز قابل استفاده است. 

شاخص دیویس-بولدین (Davies-Bouldin Index): میزان تفاوت و تفکیک بین خوشه‌ها را نشان می‌دهد که هرچه مقدار کمتری داشته باشد، بیان‌گر تفکیک بهتر خوشه‌ها از یک‌دیگر است. 

چرا به علم داده‌ها نیاز داریم؟

همان‌گونه که ممکن است حدس زده باشید، هدف علم داده‌ها درک، تحلیل و استخراج دانش و اطلاعات از داده‌ها است. به‌طور کلی، ما از علم داده‌ها در موارد زیر استفاده می‌کنیم:

• استخراج دانش: علم داده‌ها برای استخراج دانش و اطلاعات قابل استفاده از داده‌ها استفاده می‌شود. با تحلیل داده‌ها و کشف الگوها و ارتباطات، می‌توان دانش و اطلاعات مفیدی را برای اتخاذ تصمیمات بهتر و پیش‌بینی رویدادها از داده‌ها استخراج کرد.
• پیش‌بینی و تحلیل: علم داده‌ها اجازه می‌دهد با استفاده از داده‌های گذشته و الگوریتم‌ها و مدل‌های مختلف، رویدادهای آینده را پیش‌بینی کنیم. این پیش‌بینی‌ها در زمینه‌های مختلف از جمله تجارت، بازاریابی، بهداشت، مالی و غیره استفاده می‌شوند.
• تصمیم‌گیری هوشمند: با استفاده از تحلیل داده‌ها و استنتاج‌های استخراج‌شده، تصمیمات بهتری بگیریم. به‌طوری‌که اجازه می‌دهد به‌شکل دقیق‌تر به تحلیل ریسک، بهبود فرآیندهای تجاری، بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌ها و غیره بپردازیم.
• بهبود فرآیندها: بر مبنای تحلیل داده‌ها و شناخت بهتر فرآیندها، قادر به اصطلاح و برطرف کردن مشکلات هستیم. این قابلیت در زمینه فروش و افزایش نرخ سوددهی تاثیر چشم‌گیری دارد. 
• تحلیل اطلاعات فراوان: امروزه، به‌دلیل پیشرفت فناوری و رشد انبوه داده‌ها، ما به اطلاعات بسیار زیادی دسترسی داریم. علم داده‌ها کمک می‌کند از این اطلاعات به بهترین شکل استفاده کنیم و از الگوها و دانش موجود در داده‌ها برای انجام بهتر و دقیق‌تر کارها استفاده کنیم.