کاربرد داده کاوی یا Data Mining

داده کاوی یا Data Mining اصطلاحی است که اغلب در دنیای فناوری و کسب و کار، اما دقیقا به چه معناست؟ به زبان ساده، داده کاوی به فرآیند استخراج اطلاعات مفید از مجموعه های بزرگ داده اشاره دارد.

این شامل تجزیه و تحلیل داده ها از منابع مختلف برای کشف الگوها، روابط و روندهایی است که می تواند برای تصمیم گیری آگاهانه استفاده شود.

مفهوم داده کاوی ده ها سال است که وجود داشته است، اما در سال های اخیر به دلیل رشد تصاعدی داده ها مورد توجه قرار گرفته است.

با ظهور اینترنت و گسترش دستگاه های دیجیتال، ما هر روز حجم عظیمی از داده ها را تولید می کنیم.

این داده‌ها می‌توانند از منابع مختلفی مانند رسانه‌های اجتماعی، تراکنش‌های آنلاین، حسگرها و غیره به دست آیند.

چرا داده کاوی یا Data Mining مهم است؟

خوب، حجم انبوه داده ای که تولید می شود می تواند بسیار زیاد باشد.

بدون تجزیه و تحلیل مناسب، این داده ها اساسا بی فایده هستند.

داده کاوی به ما این امکان را می دهد که این حجم عظیم اطلاعات را غربال کنیم و بینش های ارزشمندی را استخراج کنیم که می تواند استراتژی های تجاری را هدایت کند، تصمیم گیری را بهبود بخشد و حتی روندهای آینده را پیش بینی کند.

یکی از تکنیک های کلیدی مورد استفاده در داده کاوی، یادگیری ماشینی است.

الگوریتم‌های یادگیری ماشینی طراحی شده‌اند تا به‌طور خودکار از تجربه یاد بگیرند و بدون برنامه‌ریزی صریح، بهبود یابند.

این الگوریتم‌ها می‌توانند مجموعه داده‌های بزرگ را تجزیه و تحلیل کنند و الگوها و روابطی را شناسایی کنند که ممکن است انسان قادر به تشخیص آنها نباشد.

این به ویژه در هنگام برخورد با داده های پیچیده و بدون ساختار مفید است.

یکی دیگر از جنبه های مهم داده کاوی استفاده از تجزیه و تحلیل آماری است.

از تکنیک های آماری برای شناسایی همبستگی ها، آزمون فرضیه ها و پیش بینی بر اساس داده ها استفاده می شود.

با استفاده از مدل‌های آماری برای داده‌ها، می‌توانیم درک عمیق‌تری از الگوها و روندهای اساسی به دست آوریم.

داده کاوی کاربردهای گسترده ای در صنایع

در دنیای تجارت، می توان از آن برای تجزیه و تحلیل رفتار مشتری، شناسایی روندهای بازار و بهبود استراتژی های بازاریابی استفاده کرد.

برای مثال، یک شرکت خرده‌فروشی می‌تواند از تکنیک‌های داده کاوی برای تجزیه و تحلیل تاریخچه خرید مشتری و شناسایی الگوهایی استفاده کند که می‌تواند به آنها کمک کند تا بخش‌های خاص مشتری را با پیشنهادات شخصی‌سازی شده هدف قرار دهند.

در صنعت مراقبت های بهداشتی، داده کاوی را می توان برای تجزیه و تحلیل سوابق بیماران و شناسایی عوامل خطر بیماری های خاص مورد استفاده قرار داد.

این می تواند به ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی کمک کند تا برنامه های درمانی مؤثرتری را توسعه دهند و نتایج بیمار را بهبود بخشند.

داده کاوی همچنین می تواند در کشف تقلب، امتیازدهی اعتباری و حتی در زمینه تحقیقات علمی استفاده شود.

با این حال، توجه به این نکته مهم است که داده کاوی نگرانی های اخلاقی را نیز ایجاد می کند.

حجم وسیعی از داده‌هایی که جمع‌آوری می‌شوند، سؤالاتی را در مورد حریم خصوصی و امنیت ایجاد می‌کنند.

بسیار مهم است که اطمینان حاصل شود که داده کاوی به شیوه ای مسئولانه و اخلاقی انجام می شود و تدابیر لازم برای محافظت از حریم خصوصی افراد وجود دارد.

در نتیجه، داده کاوی ابزار قدرتمندی است که به ما امکان می دهد بینش های ارزشمندی را از مجموعه های بزرگ داده استخراج کنیم.

این شامل تجزیه و تحلیل داده ها با استفاده از یادگیری ماشینی و تکنیک های آماری برای کشف الگوها، روابط و روندها است.

داده کاوی طیف گسترده ای از کاربردها در صنایع مختلف دارد، اما نگرانی های اخلاقی را نیز ایجاد می کند که باید به آنها توجه شود.

با ادامه تولید داده های بیشتر و بیشتر، اهمیت داده کاوی همچنان رو به افزایش است.

تکنیک های کلیدی و الگوریتم های مورد استفاده در داده کاوی

داده کاوی ابزار قدرتمندی است که به سازمان ها اجازه می دهد تا بینش ها و الگوهای ارزشمندی را از مجموعه های بزرگ داده استخراج کنند.

این شامل استفاده از تکنیک ها و الگوریتم های مختلف برای کشف اطلاعات پنهان است که می تواند برای تصمیم گیری و حل مسئله استفاده شود.

در این بخش، برخی از تکنیک ها و الگوریتم های کلیدی مورد استفاده در داده کاوی را بررسی خواهیم کرد.

طبقه بندی

یکی از رایج ترین تکنیک های مورد استفاده در داده کاوی، طبقه بندی است.

طبقه بندی شامل دسته بندی داده ها به کلاس ها یا گروه های از پیش تعریف شده بر اساس ویژگی ها یا ویژگی های خاص است.

این تکنیک به طور گسترده در زمینه های مختلف مانند بازاریابی، مالی و مراقبت های بهداشتی به ترتیب برای پیش بینی رفتار مشتری، کشف تقلب و تشخیص بیماری ها استفاده می شود.

درختان تصمیم یک الگوریتم محبوب هستند که برای طبقه بندی در داده کاوی استفاده می شود.

درخت تصمیم یک نمایش گرافیکی از مجموعه ای از قوانین است که می تواند برای طبقه بندی داده ها استفاده شود.

این شامل گره‌هایی است که ویژگی‌ها یا ویژگی‌ها را نشان می‌دهند و شاخه‌هایی که نتایج یا کلاس‌های ممکن را نشان می‌دهند.

با دنبال کردن شاخه های درخت تصمیم، داده ها را می توان به دسته های مختلف طبقه بندی کرد.

یکی دیگر از تکنیک های مهم در داده کاوی، خوشه بندی است.

خوشه بندی

خوشه بندی شامل گروه بندی نقاط داده مشابه با هم بر اساس شباهت ها یا عدم شباهت های آنهاست.

این تکنیک برای شناسایی الگوها و روابط در داده ها بدون کلاس یا گروه از پیش تعریف شده مفید است.

خوشه بندی معمولاً در بخش بندی بازار، تشخیص تصویر و تشخیص ناهنجاری استفاده می شود.

خوشه بندی K-means یک الگوریتم پرکاربرد برای خوشه بندی در داده کاوی است.

با پارتیشن بندی داده ها به k خوشه ها کار می کند، جایی که k یک عدد از پیش تعریف شده است.

الگوریتم به طور مکرر نقاط داده را به نزدیکترین مرکز خوشه ای اختصاص می دهد و مرکزها را تا زمانی که همگرایی حاصل شود به روز می کند.

خوشه بندی K-means کارآمد و مقیاس پذیر است و برای مجموعه داده های بزرگ مناسب است.

روش کاوی قواعد انجمنی تکنیک دیگری است که در داده کاوی استفاده می شود.

این شامل کشف روابط یا ارتباطات جالب بین موارد در یک مجموعه داده است.

این تکنیک معمولاً در تحلیل سبد بازار استفاده می شود، جایی که هدف شناسایی اقلامی است که اغلب با هم خریداری می شوند.

استخراج قوانین انجمن می تواند به کسب و کارها کمک کند رفتار مشتری را درک کنند و توصیه های هدفمند ارائه دهند.

الگوریتم Apriori یک الگوریتم محبوب است که برای استخراج قوانین مرتبط استفاده می شود.

با ایجاد مجموعه آیتم های مکرر، که مجموعه ای از اقلام هستند که با هم در درصد معینی از تراکنش ها ظاهر می شوند، کار می کند.

سپس الگوریتم قوانین ارتباطی را بر اساس این مجموعه آیتم های مکرر ایجاد می کند.

الگوریتم Apriori کارآمد و مقیاس پذیر است و برای مجموعه داده های بزرگ مناسب است.

علاوه بر طبقه بندی، خوشه بندی و قانون کاوی تداعی، چندین تکنیک و الگوریتم دیگر در داده کاوی استفاده می شود.

اینها شامل تجزیه و تحلیل رگرسیون، تشخیص ناهنجاری، و شبکه های عصبی و غیره است.

هر تکنیک و الگوریتم نقاط قوت و ضعف خاص خود را دارد و انتخاب تکنیک به مسئله و مجموعه داده خاص بستگی دارد.

در نتیجه، داده کاوی ابزار قدرتمندی است که به سازمان ها اجازه می دهد تا بینش ها و الگوهای ارزشمندی را از مجموعه های بزرگ داده استخراج کنند.

طبقه‌بندی، خوشه‌بندی و قانون‌کاوی تداعی برخی از تکنیک‌های کلیدی مورد استفاده در داده‌کاوی هستند.

درختان تصمیم، خوشه بندی k-means و الگوریتم Apriori الگوریتم های محبوب مورد استفاده در این تکنیک ها هستند.

با به کارگیری این تکنیک ها و الگوریتم ها، سازمان ها می توانند درک عمیق تری از داده های خود به دست آورند و تصمیمات آگاهانه ای اتخاذ کنند.

کاربردهای داده کاوی در صنایع مختلف

داده کاوی ابزار قدرتمندی است که شیوه فعالیت کسب و کارها را در صنایع مختلف متحول کرده است.

این شامل استخراج اطلاعات و الگوهای ارزشمند از مجموعه داده های بزرگ برای تصمیم گیری آگاهانه و کسب مزیت رقابتی است.

در این مقاله، کاربردهای داده کاوی در بخش‌های مختلف و اینکه چگونه روش کار کسب‌وکارها را متحول کرده است را بررسی خواهیم کرد.

یکی از صنایعی که از داده کاوی سود زیادی برده است، بخش خرده فروشی است.

خرده فروشان از تکنیک های داده کاوی برای تجزیه و تحلیل رفتار مشتری، ترجیحات و الگوهای خرید استفاده می کنند.

با درک این الگوها، خرده‌فروشان می‌توانند استراتژی‌های بازاریابی خود را شخصی‌سازی کنند و تبلیغات هدفمند را به بخش‌های خاص مشتری ارائه دهند.

این نه تنها رضایت مشتری را بهبود می بخشد، بلکه فروش و وفاداری مشتری را نیز افزایش می دهد.

صنعت دیگری که داده کاوی را پذیرفته است، مراقبت های بهداشتی است.

با حجم وسیعی از داده های بیمار در دسترس، ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی می توانند از تکنیک های داده کاوی برای شناسایی الگوها و روندها در پرونده بیماران استفاده کنند.

این می‌تواند به تشخیص زودهنگام بیماری‌ها، پیش‌بینی نتایج بیمار و بهبود کلی ارائه مراقبت‌های بهداشتی کمک کند.

داده کاوی همچنین نقش مهمی در کشف و توسعه دارو ایفا می کند، زیرا به شناسایی اهداف بالقوه دارو و پیش بینی اثربخشی دارو کمک می کند.

صنعت مالی بخش دیگری است که به شدت به داده کاوی متکی است.

بانک ها و مؤسسات مالی از تکنیک های داده کاوی برای شناسایی فعالیت های متقلبانه مانند کلاهبرداری کارت اعتباری و پولشویی استفاده می کنند.

با تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده های تراکنش، الگوریتم های داده کاوی می توانند الگوهای مشکوک را شناسایی کرده و آنها را برای بررسی بیشتر علامت گذاری کنند.

این نه تنها به کاهش ضررهای مالی کمک می کند، بلکه امنیت و اعتماد مشتریان را نیز افزایش می دهد.

داده کاوی در صنعت مخابرات نیز کاربردهایی پیدا کرده است.

شرکت های مخابراتی از تکنیک های داده کاوی برای تجزیه و تحلیل سوابق تماس مشتری، داده های شبکه و بازخورد مشتری برای بهبود کیفیت خدمات و رضایت مشتری استفاده می کنند.

با شناسایی الگوهای شکایات مشتریان و عملکرد شبکه، شرکت‌های مخابراتی می‌توانند به طور فعال به مشکلات رسیدگی کنند و خدمات بهتری را به مشتریان خود ارائه دهند.

در بخش تولید، داده کاوی برای بهینه سازی فرآیندهای تولید و بهبود کیفیت محصول استفاده می شود.

با تجزیه و تحلیل داده های تولید، تولیدکنندگان می توانند گلوگاه ها را شناسایی کنند، برنامه های تولید را بهینه کنند و ضایعات را کاهش دهند.

تکنیک‌های داده‌کاوی همچنین به نگهداری پیش‌بینی‌کننده کمک می‌کنند، جایی که ماشین‌ها در زمان واقعی نظارت می‌شوند تا هرگونه ناهنجاری یا خرابی احتمالی را شناسایی کنند.

این به سازندگان اجازه می دهد تا فعالیت های تعمیر و نگهداری را به طور فعال برنامه ریزی کنند، زمان خرابی را به حداقل برسانند و بهره وری کلی را بهبود بخشند.

داده کاوی نیز سهم قابل توجهی در صنعت حمل و نقل داشته است.

شرکت های حمل و نقل از تکنیک های داده کاوی برای تجزیه و تحلیل الگوهای ترافیک، بهینه سازی مسیرها و بهبود عملیات لجستیکی استفاده می کنند.

با تجزیه و تحلیل داده های تاریخی، شرکت های حمل و نقل می توانند تقاضا را پیش بینی کنند، استفاده از ناوگان را بهینه کنند و هزینه های حمل و نقل را کاهش دهند.

داده کاوی همچنین نقش مهمی در پیش بینی نیازهای تعمیر و نگهداری وسایل نقلیه، اطمینان از تعمیرات به موقع و به حداقل رساندن خرابی ها ایفا می کند.

در نتیجه، داده کاوی به ابزاری ضروری در صنایع مختلف تبدیل شده است.

کاربردهای آن از بازاریابی شخصی در خرده فروشی تا نگهداری پیش بینی شده در تولید را شامل می شود.

با استفاده از قدرت داده کاوی، کسب‌وکارها می‌توانند بینش ارزشمندی به دست آورند، تصمیمات آگاهانه بگیرند و از رقبا جلوتر بمانند.

همانطور که فناوری به پیشرفت خود ادامه می دهد، انتظار می رود که کاربردهای داده کاوی رشد کنند و انقلابی در نحوه عملکرد کسب و کارها در آینده ایجاد کند.

ملاحظات اخلاقی در داده کاوی و حفاظت از حریم خصوصی

داده کاوی ابزار قدرتمندی است که به سازمان ها اجازه می دهد تا بینش های ارزشمند را از مجموعه های بزرگ داده استخراج کنند.

این شامل فرآیند کشف الگوها، روابط و روندها در داده ها برای تصمیم گیری آگاهانه است.

با این حال، مانند هر ابزار قدرتمند دیگری، ملاحظات اخلاقی وجود دارد که باید در مورد داده کاوی و حفاظت از حریم خصوصی در نظر گرفته شود.

یکی از نگرانی های اخلاقی اصلی در داده کاوی، موضوع حفظ حریم خصوصی است.

با حجم گسترده داده هایی که جمع آوری و تجزیه و تحلیل می شود، خطر افشای اطلاعات شخصی افراد وجود دارد.

این می تواند شامل اطلاعات حساس مانند سوابق پزشکی، داده های مالی و حتی ترجیحات شخصی باشد.

برای سازمان ها بسیار مهم است که اطمینان حاصل کنند که تدابیر امنیتی مناسبی برای محافظت از این اطلاعات در برابر دسترسی غیرمجاز دارند.

یکی دیگر از ملاحظات اخلاقی، پتانسیل تبعیض و سوگیری در داده کاوی است.

هنگام تجزیه و تحلیل مجموعه داده های بزرگ، خطر نتیجه گیری وجود دارد که ممکن است تعصبات یا کلیشه های موجود را تداوم بخشد.

برای مثال، اگر یک مجموعه داده عمدتاً از یک گروه جمعیتی خاص تشکیل شده باشد، بینش‌های حاصل از آن داده‌ها ممکن است نماینده کل جمعیت نباشد.

این می تواند منجر به رفتار ناعادلانه یا تبعیض بر اساس فرضیات نادرست شود.

شفافیت نیز یک ملاحظات اخلاقی مهم در داده کاوی است.

افراد باید از نحوه جمع آوری، ذخیره و استفاده از داده هایشان آگاه باشند.

سازمان ها باید در مورد شیوه های داده کاوی خود شفاف باشند و در صورت عدم تمایل به تجزیه و تحلیل داده های خود، گزینه انصراف را در اختیار افراد قرار دهند.

علاوه بر این، سازمان ها باید در مورد هدف داده کاوی و نحوه استفاده از بینش های حاصل از آن شفاف باشند.

رضایت آگاهانه یکی دیگر از جنبه های حیاتی داده کاوی اخلاقی است.

افراد باید این حق را داشته باشند که قبل از جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده هایشان رضایت خود را اعلام کنند.

این بدان معناست که سازمان ها باید رضایت صریح افراد را قبل از استفاده از داده های آنها برای اهداف داده کاوی دریافت کنند.

رضایت آگاهانه تضمین می کند که افراد بر اطلاعات شخصی خود کنترل دارند و می توانند درباره نحوه استفاده از آن تصمیمات آگاهانه بگیرند.

ناشناس سازی داده ها تکنیکی است که می تواند به رفع برخی از نگرانی های اخلاقی در داده کاوی کمک کند.

با حذف اطلاعات قابل شناسایی شخصی از مجموعه داده، سازمان ها می توانند از حریم خصوصی افراد محافظت کنند و در عین حال بتوانند بینش های ارزشمندی را استخراج کنند.

با این حال، توجه به این نکته مهم است که دستیابی به ناشناس سازی کامل اغلب دشوار است و هنوز خطر شناسایی مجدد وجود دارد.

در نهایت، پاسخگویی یک ملاحظات اخلاقی کلیدی در داده کاوی است.

سازمان ها باید در مورد نحوه مدیریت و استفاده از داده های افراد پاسخگو باشند.

این شامل داشتن خط‌مشی‌های مناسب حاکمیت داده، انجام ممیزی‌های منظم برای اطمینان از انطباق، و انجام اقدامات مناسب در صورت کشف هرگونه تخلف یا اقدامات غیراخلاقی است.

در نتیجه، در حالی که داده کاوی مزایای متعددی را ارائه می دهد، ضروری است که پیامدهای اخلاقی را در نظر بگیریم و اقداماتی را برای محافظت از حریم خصوصی افراد انجام دهیم.

سازمان ها باید حفاظت از حریم خصوصی، شفافیت، رضایت آگاهانه و پاسخگویی را در شیوه های داده کاوی خود در اولویت قرار دهند.

با انجام این کار، آنها می توانند اطمینان حاصل کنند که داده کاوی به شیوه ای اخلاقی انجام می شود که به حقوق افراد احترام می گذارد و تصمیم گیری منصفانه و بی طرفانه را ترویج می کند.

روندها و پیشرفت های آینده در فناوری داده کاوی

داده کاوی اصطلاحی است که در سال های اخیر محبوبیت قابل توجهی به ویژه در حوزه فناوری پیدا کرده است.

اما دقیقاً داده کاوی چیست؟ به زبان ساده، داده کاوی به فرآیند استخراج اطلاعات یا الگوهای مفید از مجموعه های بزرگ داده اشاره دارد.

این شامل تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده ها برای کشف الگوها، همبستگی ها و روندهای پنهان است که می تواند برای تصمیم گیری آگاهانه استفاده شود.

عمل داده کاوی ده ها سال است که وجود داشته است، اما در سال های اخیر به دلیل پیشرفت در فناوری و افزایش در دسترس بودن مجموعه داده های بزرگ، توجه بیشتری را به خود جلب کرده است.

با ظهور اینترنت و گسترش دستگاه های دیجیتال، حجم داده های تولید شده به طور تصاعدی افزایش یافته است.

این امر نیاز به ابزارها و تکنیک هایی را ایجاد کرده است که می تواند به سازمان ها کمک کند تا این حجم عظیم اطلاعات را درک کنند.

یکی از اهداف کلیدی داده کاوی، کشف الگوها و روابطی است که بلافاصله آشکار نمی شوند.

این را می توان از طریق تکنیک های مختلف، مانند خوشه بندی، طبقه بندی، رگرسیون، و استخراج قوانین انجمن انجام داد.

این تکنیک ها به تحلیلگران اجازه می دهد تا گروه ها یا خوشه هایی از نقاط داده مشابه را شناسایی کنند، داده ها را به دسته های از پیش تعریف شده طبقه بندی کنند، نتایج آینده را بر اساس داده های تاریخی پیش بینی کنند و ارتباط بین متغیرهای مختلف را کشف کنند.

کاربردهای داده کاوی گسترده و متنوع است.

در دنیای تجارت، داده کاوی برای به دست آوردن بینش در مورد رفتار مشتری، بهبود استراتژی های بازاریابی، کشف تقلب و بهینه سازی فرآیندهای تجاری استفاده می شود.

به عنوان مثال، خرده فروشان می توانند از تکنیک های داده کاوی برای تجزیه و تحلیل تاریخچه خرید و ترجیحات مشتری برای شخصی سازی کمپین های بازاریابی خود و بهبود رضایت مشتری استفاده کنند.

به طور مشابه، بانک ها می توانند با شناسایی الگوهایی که از رفتار عادی منحرف می شوند، از داده کاوی برای شناسایی تراکنش های تقلبی استفاده کنند.

در صنعت مراقبت های بهداشتی، داده کاوی را می توان برای تجزیه و تحلیل سوابق بیماران و شناسایی عوامل خطر بیماری های خاص، پیش بینی نتایج بیمار و بهبود برنامه های درمانی استفاده کرد.

با تجزیه و تحلیل مجموعه داده های بزرگ از اطلاعات بیمار، ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی می توانند بینش های ارزشمندی را به دست آورند که می تواند منجر به مراقبت بهتر از بیمار و نتایج بهتر شود.

آینده داده کاوی با پیشرفت فناوری و افزایش دسترسی به داده ها امیدوارکننده به نظر می رسد.

یکی از روندهای کلیدی در داده کاوی، ادغام تکنیک های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است.

این فناوری‌ها می‌توانند به خودکارسازی فرآیند داده‌کاوی و کارآمدتر و دقیق‌تر کردن آن کمک کنند.

الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند از داده‌های گذشته بیاموزند و بدون برنامه‌ریزی صریح، پیش‌بینی‌ها یا تصمیم‌گیری کنند، که آنها را برای وظایف داده‌کاوی ایده‌آل می‌کند.

گرایش دیگر در داده کاوی، استفاده از تجزیه و تحلیل داده های بزرگ است.

با افزایش در دسترس بودن مجموعه داده های بزرگ، سازمان ها اکنون قادر به تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده ها در زمان واقعی هستند.

این امکان بینش به موقع و دقیق تر را فراهم می کند و سازمان ها را قادر می سازد تا تصمیمات سریع تر و آگاهانه تری بگیرند.

در نتیجه، داده کاوی ابزار قدرتمندی است که به سازمان ها اجازه می دهد تا بینش های ارزشمندی را از مجموعه داده های بزرگ استخراج کنند.

این شامل تجزیه و تحلیل داده ها برای کشف الگوهای پنهان، همبستگی ها و روندهایی است که می تواند برای تصمیم گیری آگاهانه استفاده شود.

کاربردهای داده کاوی گسترده و متنوع است، از بهبود استراتژی های بازاریابی تا کشف تقلب و بهبود مراقبت از بیمار را شامل می شود.

با پیشرفت فناوری و افزایش دسترسی به داده ها، آینده داده کاوی با ادغام تکنیک های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین و استفاده از تجزیه و تحلیل داده های بزرگ امیدوارکننده به نظر می رسد.

منبع » آکادمی اشکان مستوفی