فهرست محتوا

• معرفی Big_Data در دیتا ماینینگ
• داده کاوی چیست؟
  • تاریخچه داده کاوی
  • چرا داده کاوی را یاد بگیریم؟
  • نمونه هایی از داده کاوی
  • مزایای داده کاوی
  • معایب داده کاوی
  • محدودیت های داده کاوی
  • کاربردهای داده کاوی
  • مشاغل در داده کاوی
• مروری بر زبان برنامه نویسی پایتون
  • موارد استفاده از پایتون
• داده کاوی با پایتون
  • ابزار پایتون برای داده کاوی

آموزش داده کاوی با پایتون، استخراج اطلاعات ناشناخته و مفید از عظیم داده ها با استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون است. به عبارتی دیگر دیتاماینینگ  فرآیند کشف الگوها، روندها و روابط در حجم زیادی از داده ها با استفاده از تکنیک های مختلف آماری و یادگیری ماشینی است.

آموزش داده کاوی با پایتون می تواند مجموعه مهارت های ارزشمندی را در اختیار شما قرار دهد که در صنایع و حرفه های مختلف قابل استفاده است. همچنین می تواند به شما کمک کند تفکر انتقادی و مهارت های حل مسئله را توسعه دهید، که می تواند برای بسیاری از زمینه های زندگی مفید باشد.

امروزه Datamining تقاضای زیادی دارد زیرا به کسب و کارها کمک می کند تا چگونگی افزایش فروش محصولاتشان را مطالعه کنند. برای درک بیشتر یک فروشگاه لباس را در نظر بگیرید به این صورت که اطلاعات هر یک از مشتریان خود را که کالایی را از فروشگاه خریداری می کنند، ثبت کنند.

بر اساس داده های ارائه شده توسط مشتری مانند سن، جنسیت، گروه درآمد، حرفه و … فروشنده میتواند متوجه شود که چه مشتریانی محصولات مختلف را خریداری می کنند. در اینجا می بینید که نام مشتری اطلاعات مفیدی را در اختیار ما نمی‌گذارد زیرا نمی توانید روند خرید را با نام پیش بینی کنید که آیا آن شخص محصول خاصی را خریداری می کند یا  خیر.

در این مقاله علاوه بر اینکه با اصول data mining آشنا می شوید، خواهید دید که چگونه زبان برنامه نویسی محبوب پایتون در تکنیک ها و برنامه های مختلف داده کاوی کمک می کند.

معرفی Big_Data در داده کاوی

بیایید با هم تصور کنیم انبوه داده ی ما معدن سنگ است(Big_Data). اگر دانشی که قرار است از میان انبوه داده کشف شود، رگه طلایی باشد که باید از میان آن همه سنگ کشف شود،  با داده کاوی، دانش پنهان را  از  داده های بزرگ کشف می کنیم.

برای دیتاماینینگ ما نیاز به حجم زیادی داده داریم که این داده ها، Big Data نامیده می شود. حجم زیاد یعنی آنقدر داده ها زیاد باشند که به راحتی نشود تجزیه و تحلیل کرد مگر با ابزار خاص.

از ویژگیهای مهم بیگ دیتا :

1.  ارزشمند بودن داده ها(value)
2. متنوع بودن داده ها(variety)
3. حجیم بودن داده ها(volume)
4. سرعت بالا در تغییر و تولید داده ها(Velocity)
5.  به درد بخور و صحیح بودن داده ها (veracity)

*****در کل سه ویژگی اول از همه مهمتر هستند. *****

داده کاوی چیست؟

datamining یافتن الگوها و بینش  یا دانش  مفید از حجم زیادی از مجموعه داده ها است که معمولاً از طریق تکنیک های مختلفی مانند آمار، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی صورت می گیرد. داده کاوی شامل مراحل مختلفی از جمله:

• پاکسازی داده ها
• یکپارچه سازی
• انتخاب
• تبدیل
• داده کاوی
• ارزیابی الگو
• نمایش دانش

است. این مراحل تکراری و تعاملی هستند، زیرا نتایج یک مرحله می تواند بر مراحل زیر و کل فرآیند دیتاماینینگ تأثیر بگذارد. برای مطالعه بیشتر میتوانید به مقاله داده کاوی با پایتون-روش الگوریتم CRISP  مراجعه کنید.

برخی از تکنیک‌های استاندارد مورد استفاده در دیتاماینینگ شامل :

• خوشه‌بندی
• طبقه‌بندی
• قانون‌کاوی تداعی
• تحلیل رگرسیون
• تشخیص ناهنجاری

است. این تکنیک‌ها را می‌توان برای طیف وسیعی از انواع داده‌ها، مانند

• داده‌های ساختاریافته (به عنوان مثال، پایگاه‌های داده)
• داده‌های بدون ساختار (مانند متن)
• داده‌های نیمه ساختاریافته (مانند XML)

به کار برد.

دانش به‌دست‌آمده از دیتاماینینگ را می‌توان در کاربردهای مختلفی مانند

• هوش تجاری
• کشف تقلب
• مراقبت‌های بهداشتی
• تحلیل رسانه‌های اجتماعی
• و…

استفاده کرد.

تاریخچه داده کاوی

در سالهای بین ۱۹۶۰-۱۹۷۰ بود که ریاضیدانان شروع به توسعه الگوریتم ها و تکنیک هایی برای استخراج اطلاعات مفید از مجموعه داده های بزرگ کردند. 

 در دهه ۱۹۹۰، دیتاماینینگ به عنوان یک زمینه متمایز با ایجاد رایانه های قدرتمند و رشد اینترنت ظهور کرد. در اوایل دهه ۱۹۹۰، گروهی از محققان در IBM اولین ابزار داده کاوی، استخراج کننده هوشمند را توسعه دادند که برای تجزیه و تحلیل مجموعه داده های بزرگ از صنعت مالی استفاده می شد.

در اوایل دهه ۲۰۰۰، داده کاوی شروع به ادغام با سایر زمینه های مرتبط، مانند یادگیری ماشین و هوش مصنوعی کرد که منجر به توسعه الگوریتم ها و تکنیک های پیچیده تر شد.

امروزه داده کاوی یک زمینه بالغ و به سرعت در حال رشد با کاربردهای مختلف در صنایع مختلف است. با ظهور کلان داده ها و توسعه مداوم هوش مصنوعی، داده کاوی احتمالاً یک ابزار حیاتی برای  درک مجموعه داده های بزرگ در آینده باقی خواهد ماند.

چرا داده کاوی را یاد بگیریم؟

دلایل متعددی برای یادگیری data mining وجود دارد و دلیل آن ممکن است از فردی به فرد دیگر متفاوت باشد. برخی از دلایل رایج عبارتند از:

1. برای به دست آوردن دانش یا insights از مجموعه داده های بزرگ: داده کاوی به شما امکان می دهد تا دانش ارزشمندی را از مجموعه داده های بزرگ استخراج کنید که ممکن است فوراً در دسترس نباشند. با استفاده از تکنیک های داده کاوی، می توان الگوها، روندها و روابط جدیدی را کشف کرد که می تواند به تصمیم گیری آگاهانه تر کمک کند.
2. برای بهبود تصمیم گیری: با کمک تکنیک های داده کاوی، می توان تصمیمات آگاهانه تری گرفت که به جای شهود یا حدس و گمان، پشتوانه داده ها باشد. این می تواند به شما کمک کند تا تصمیمات بهتری در مورد همه چیز از توسعه محصول گرفته تا بازاریابی و خدمات مشتری داشته باشید.
3. برای شناسایی فرصت‌ها: داده‌کاوی می‌تواند به شناسایی دانش جدید کمک کند که ممکن است در غیر این صورت در نظر گرفته نشده باشند. با تجزیه و تحلیل داده ها از منابع مختلف، می توان روندها و الگوهایی را یافت که می توانند به سرمایه گذاری در فرصت های نوظهور کمک کنند.
4. برای افزایش کارایی: داده‌کاوی می‌تواند به شناسایی ناکارآمدی‌ها  در فرآیندهای کسب‌وکار کمک کند و به آن‌ها اجازه دهد عملیات را ساده‌تر کرده و کارایی را بهبود بخشند.
5. برای رقابتی ماندن: در دنیای داده محور امروزی، شرکت ها با  استفاده نکردن  از تکنیک های داده کاوی ، در خطر عقب افتادن از رقبای خود قرار میگیرند. با یادگیری تکنیک های داده کاوی می توان از رقبا پیشی گرفت و از داده ها به نفع خود استفاده کرد.

نمونه هایی از داده کاوی

برخی از نمونه های رایج داده کاوی عبارتند از:

• خرده فروشی: خرده فروشان از دیتاماینینگ برای تجزیه و تحلیل معاملات مشتری برای کشف الگوها و روندهایی استفاده می کنند که می تواند برای بهبود وفاداری مشتری و افزایش فروش استفاده شود. به عنوان مثال، یک خرده فروش ممکن است از داده کاوی استفاده کند تا کشف کند مشتریانی که یک محصول خاص را می خرند، تمایل به خرید محصول دیگری نیز دارند و به خرده فروش اجازه می دهد تا بر اساس عادات خرید خود به مشتریان توصیه هایی ارائه دهد.
• مراقبت های بهداشتی: ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی از دیتا ماینینگ برای تجزیه و تحلیل داده های بیمار برای کشف الگوها و روابطی استفاده می کنند که می تواند به تشخیص بیماری ها و ایجاد برنامه های درمانی کمک کند. برای مثال، یک ارائه‌دهنده مراقبت‌های بهداشتی ممکن است از دیتا ماینینگ استفاده کند تا متوجه شود بیمارانی با علائم خاص احتمال بیشتری برای ابتلا به یک بیماری خاص دارند و به ارائه‌دهنده اجازه می‌دهد تا یک برنامه غربالگری برای تشخیص زودهنگام بیماری ایجاد کند.
• امور مالی: مؤسسات مالی از داده کاوی برای تجزیه و تحلیل داده های مشتری برای کشف الگوها و روندهایی استفاده می کنند که می تواند برای کشف تقلب و بهبود مدیریت ریسک استفاده شود. به عنوان مثال، یک موسسه مالی ممکن است از دیتاماینینگ استفاده کند تا بیاموزد که مشتریانی که برداشت های نقدی زیادی انجام می دهند بیشتر قربانی کلاهبرداری می شوند و به موسسه اجازه می دهد اقدامات امنیتی بیشتری را برای محافظت از این مشتریان اجرا کند.

مزایای داده کاوی

داده کاوی چندین مزیت را برای کمک به کسب و کارها و سازمان ها در تصمیم گیری بهتر و به دست آوردن بینش های ارزشمند ارائه می دهد. در اینجا برخی از مزایای اصلی داده کاوی آورده شده است:

• تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده: داده کاوی به کسب و کارها اجازه می دهد تا روندها و رفتارهای آینده را بر اساس داده های تاریخی پیش بینی کنند. این سازمان ها را قادر می سازد تا تصمیمات بهتری در مورد استراتژی ها، محصولات و خدمات آینده بگیرند.
• بازاریابی بهبود یافته: داده کاوی به کسب و کارها کمک می کند تا رفتار و الگوهای ترجیحی مشتری را شناسایی کنند. این می‌تواند به سازمان‌ها کمک کند تا کمپین‌های بازاریابی هدفمند و پیشنهادات شخصی‌سازی‌شده‌ای را ایجاد کنند که احتمالاً با مشتریان طنین‌انداز می‌شوند.
• بهبود تجربه مشتری: داده‌کاوی می‌تواند به کسب‌وکارها کمک کند ترجیحات و رفتارهای مشتری را درک کنند و سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا محصولات و خدمات را متناسب با نیازهای خود تنظیم کنند. این می تواند منجر به رضایت و وفاداری بیشتر مشتری شود.
• مزیت رقابتی: داده کاوی به کسب و کارها این امکان را می دهد تا دانشی در مورد استراتژی ها و عملکرد رقبای خود کسب کنند. این می تواند به سازمان ها کمک کند تا مناطقی را که می توانند مزیت رقابتی کسب کنند و خود را در بازار متمایز کنند، شناسایی کنند.
• تشخیص تقلب: داده کاوی می تواند به شناسایی فعالیت ها و الگوهای تقلبی در تراکنش های مالی کمک کند. این می تواند به سازمان ها کمک کند تا از زیان های مالی جلوگیری کنند و یکپارچگی عملیات خود را حفظ کنند.
• افزایش کارایی: داده کاوی می تواند به کسب و کارها کمک کند تا فرآیندها و عملیات را با شناسایی ناکارآمدی ها و تنگناها ساده کنند. این می تواند به سازمان ها در بهینه سازی گردش کار و کاهش هزینه ها کمک کند.

معایب داده کاوی

داده کاوی دارای چندین معایب است که می تواند بر اثربخشی و قابلیت اطمینان آن تاثیر بگذارد. در اینجا برخی از معایب اصلی دیتاماینینگ آورده شده است:

• هزینه: داده کاوی می تواند گران باشد، زیرا به قدرت محاسباتی و منابع قابل توجهی برای تجزیه و تحلیل مجموعه داده های بزرگ نیاز دارد. کسب و کارهای کوچک یا سازمان هایی با بودجه محدود ممکن است برای اجرای داده کاوی به کمک نیاز داشته باشند.
• پیچیدگی: داده کاوی فرآیند پیچیده ای است که نیاز به دانش و تخصص تخصصی دارد. تجزیه و تحلیل مجموعه داده های بزرگ و پیچیده می تواند چالش برانگیز باشد و ممکن است به تیمی از دانشمندان داده نیاز داشته باشد تا تکنیک های data mining موثر را توسعه و پیاده سازی کنند.
• سوگیری و عدم دقت: اگر داده‌های مورد استفاده در تحلیل مغرضانه یا ناقص باشند، داده‌کاوی می‌تواند الگوهای مغرضانه یا تبعیض‌آمیز را کشف کند. این می تواند منجر به نتیجه گیری ها و تصمیمات نادرست یا ناعادلانه شود.
• نگرانی های اخلاقی: داده کاوی نگرانی های اخلاقی را در مورد استفاده از داده های شخصی و مسائل مربوط به حریم خصوصی ایجاد می کند. سازمان‌ها باید در مورد روش‌های جمع‌آوری و استفاده از داده‌های خود شفاف باشند و اطمینان حاصل کنند که آنها با قوانین و مقررات مربوطه مطابقت دارند.
• اتکای بیش از حد به فناوری: داده کاوی می تواند منجر به اتکای بیش از حد به فناوری شود که ممکن است منجر به فقدان قضاوت و شهود انسانی شود. تفسیر و تحلیل انسانی برای اطمینان از دقیق و معنادار بودن نتایج داده کاوی ضروری است.
• کیفیت داده: داده کاوی به داده های باکیفیت برای تولید نتایج قابل اعتماد و ارزشمند نیاز دارد. اگر داده ها ناقص، ناسازگار یا با کیفیت پایین باشند، نتایج دیتاماینینگ ممکن است دقیق یا معتبر نباشند.

محدودیت های داده کاوی

داده کاوی ابزاری قدرتمند برای کشف الگوها، روندها و دانش پنهان در مجموعه داده های بزرگ است. با این حال، چندین محدودیت نیز دارد که هنگام استفاده از آن باید در نظر گرفته شود:

• محدود به داده های موجود: دیتاماینینگ بر داده های موجود متکی است. اگر داده ها ناقص، مغرضانه یا با کیفیت پایین باشند، نتایج دیتاماینینگ ممکن است دقیق یا معتبر نباشند.
• سوگیری در داده ها: اگر داده های مورد استفاده در تجزیه و تحلیل مغرضانه یا ناقص باشند، داده کاوی ممکن است الگوهای مغرضانه یا تبعیض آمیز را آشکار کند. این می تواند منجر به نتیجه گیری ها و تصمیمات نادرست یا ناعادلانه شود.
• مشکل در انتخاب الگوریتم‌های مناسب: الگوریتم‌های دیتاماینینگ زیادی در دسترس هستند و انتخاب الگوریتم مناسب برای یک مشکل خاص می‌تواند زمان و تلاش لازم را داشته باشد. الگوریتم های مختلف ممکن است نتایج متفاوتی تولید کنند. انتخاب الگوریتم مناسب می تواند به نتایج دقیق یا کامل منجر شود.
• برازش بیش از حد: دیتاماینینگ ممکن است از برازش بیش از حد رنج ببرد، که در آن الگوریتم یک مدل بسیار پیچیده متناسب با داده های آموزشی تولید می کند. این می تواند منجر به عملکرد ضعیف در هنگام اعمال بر روی داده های جدید شود.
• نگرانی های مربوط به حریم خصوصی: دیتاماینینگ شامل تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده ها، از جمله اطلاعات حساس در مورد افراد است. این نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی را افزایش می‌دهد و پیامدهای اخلاقی و قانونی برای نحوه جمع‌آوری، ذخیره و استفاده از داده‌ها وجود دارد.
• تفسیر نتایج: داده کاوی می تواند الگوها و روندها را آشکار کند، اما ممکن است برای توضیح اینکه چرا این الگوها وجود دارند به کمک نیاز داشته باشد. تفسیر دقیق نتایج و نتیجه گیری معقول ضروری است.

کاربردهای داده کاوی

داده کاوی کاربردهای گسترده ای در صنایع مختلف دارد. در اینجا برخی از رایج ترین کاربردهای داده کاوی آورده شده است:

• مدیریت ارتباط با مشتری: داده کاوی در مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) برای تجزیه و تحلیل داده های مشتری و شناسایی الگوها و روندها در رفتار مشتری استفاده می شود. این کار می تواند به کسب و کارها کمک کند تا مشتریان خود را بهتر درک کنند و استراتژی های بازاریابی و فروش موثرتری را توسعه دهند.
• تشخیص تقلب: داده کاوی در تشخیص تقلب برای شناسایی الگوهای غیرعادی و ناهنجاری در داده ها که ممکن است نشان دهنده فعالیت متقلبانه باشد استفاده می شود. این می تواند به کسب و کارها کمک کند تا تراکنش های تقلبی مانند کلاهبرداری کارت اعتباری و سرقت هویت را شناسایی و از آن جلوگیری کنند.
• حوزه سلامت : داده کاوی در زمینه های بهداشتی برای تجزیه و تحلیل داده های بیمار و شناسایی الگوها و روندها در رفتار بیمار و نتایج درمان استفاده می شود. این می‌تواند به ارائه‌دهندگان مراقبت‌های بهداشتی کمک کند تا برنامه‌های درمانی مؤثرتری را توسعه دهند و نتایج بیمار را بهبود بخشند.
• تحقیقات بازار: داده کاوی در تحقیقات بازار برای تجزیه و تحلیل داده های مشتری و شناسایی الگوها و روندها در رفتار و ترجیحات مشتری استفاده می شود. این می تواند به کسب و کارها کمک کند تا استراتژی های بازاریابی و فروش موثرتری را توسعه دهند و از رقبا جلوتر بمانند.
• تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده: داده کاوی در تجزیه و تحلیل پیش بینی برای شناسایی الگوها و روندها در داده ها استفاده می شود که می تواند برای پیش بینی رویدادها یا نتایج آینده مورد استفاده قرار گیرد. این می تواند به کسب و کارها کمک کند تا تصمیمات آگاهانه تری بگیرند و روندها و تحولات آینده را پیش بینی کنند.
• تجزیه و تحلیل مالی: داده کاوی در تجزیه و تحلیل مالی برای تجزیه و تحلیل داده های مالی و شناسایی الگوها و روندها در بازارهای مالی و عملکرد سرمایه گذاری استفاده می شود. این می تواند به سرمایه گذاران کمک کند تا تصمیمات سرمایه گذاری آگاهانه تری بگیرند و ریسک را به طور موثرتری مدیریت کنند.
• تجزیه و تحلیل ورزشی: داده کاوی در تجزیه و تحلیل ورزشی برای تجزیه و تحلیل داده های بازیکنان و تیم و شناسایی الگوها و روندها در عملکرد بازیکنان و پویایی تیم استفاده می شود. این می تواند به مربیان و مدیران کمک کند تا تصمیمات آگاهانه تری بگیرند و استراتژی های بازی موثرتری را توسعه دهند.

مشاغل در داده کاوی

داده کاوی یک زمینه گسترده است که فرصت های شغلی متعددی را در صنایع مختلف ارائه می دهد. در اینجا برخی از محبوب ترین گزینه های شغلی در داده کاوی به همراه حقوق تقریبی آنها آورده شده است:

• دانشمند داده: دانشمندان داده مقادیر زیادی از داده ها را برای شناسایی الگوها و روندها جمع آوری، تجزیه و تحلیل و تفسیر می کنند. آنها معمولاً از تجزیه و تحلیل آماری، یادگیری ماشین و ابزارهای تجسم داده ها برای استخراج بینش از داده ها و ارائه یافته های خود به ذینفعان استفاده می کنند. متوسط حقوق یک دانشمند داده در ایالات متحده حدود ۱۲۰۰۰۰ دلار در سال است.
• تحلیلگر داده: تحلیلگران داده برای شناسایی الگوها و روندها، داده ها را جمع آوری، پاکسازی و تجزیه و تحلیل می کنند. آنها از تجزیه و تحلیل آماری و ابزار تجسم داده ها برای انتقال یافته های خود به ذینفعان و کمک به تصمیم گیری استفاده می کنند. متوسط حقوق یک تحلیلگر داده در ایالات متحده حدود ۶۸۰۰۰ دلار در سال است.
• تحلیلگر هوش تجاری: تحلیلگران هوش تجاری داده ها را برای حمایت از تصمیم گیری تجاری جمع آوری و تجزیه و تحلیل می کنند. آنها معمولاً با داده های منابع مختلف مانند داده های فروش، بازاریابی و مشتری کار می کنند تا فرصت های رشد و بهبود را شناسایی کنند. متوسط حقوق یک تحلیلگر هوش تجاری در ایالات متحده حدود ۸۶۰۰۰ دلار در سال است.
• مهندس داده کاوی: مهندسین داده کاوی وظیفه طراحی و پیاده سازی الگوریتم ها و ابزارهای داده کاوی را بر عهده دارند. آنها برای توسعه و استقرار راه حل های داده کاوی که نیازهای تجاری را برآورده می کند، با دانشمندان و تحلیلگران داده همکاری نزدیک دارند. میانگین حقوق یک مهندس داده کاوی در ایالات متحده حدود ۹۵۰۰۰ دلار در سال است.
• مهندس یادگیری ماشین: مهندسین یادگیری ماشین مسئول طراحی و پیاده سازی الگوریتم ها و مدل های یادگیری ماشین هستند. آنها برای توسعه و استقرار راه حل های یادگیری ماشینی که می تواند مقادیر زیادی از داده ها را تجزیه و تحلیل کند و بر اساس آن داده ها پیش بینی کند، با دانشمندان و تحلیلگران داده همکاری نزدیک دارد. میانگین حقوق یک مهندس یادگیری ماشین در ایالات متحده حدود ۱۱۲۰۰۰ دلار در سال است.

مروری بر زبان برنامه نویسی پایتون

یکی از محبوب ترین زبان های برنامه نویسی پایتون است. Guido van Rossum آن را ایجاد کرد و در سال ۱۹۹۱ منتشر شد. پایتون یک زبان برنامه نویسی قوی و آسان برای یادگیری است. دارای ساختارهای داده سطح بالایی است که کارآمد هستند و یک تکنیک برنامه نویسی شی گرا  که ساده اما مؤثر است.

 سینتکس زیبا و تایپ پویا و همچنین ماهیت تفسیری پایتون، آن را به زبانی عالی برای اسکریپت نویسی و توسعه سریع اپلیکیشن در طیف وسیعی از پلتفرم ها تبدیل کرده است. مفسر پایتون و کتابخانه استاندارد به صورت رایگان از وب سایت پایتون برای همه پلتفرم های اصلی قابل دسترسی است.

موارد استفاده از پایتون

• ساخت برنامه های کاربردی وب روی سرور
• مدیریت حجم زیادی از داده ها و انجام محاسبات پیچیده
• استفاده در  داده کاوی 
•  قابلیت اتصال به سیستم های پایگاه داده. خواندن و تغییر فایلها
• استفاده برای نمونه سازی سریع و همچنین ایجاد نرم افزارهای آماده برای تولید

داده کاوی با پایتون

داده‌کاوی، همانطور که قبلاً گفته شد، یک تکنیک بسیار مفید و سودمند است که ممکن است به شرکت‌ها در توسعه استراتژی‌های مبتنی بر بینش داده‌های مرتبط کمک کند. داده کاوی در قلب تلاش های تحلیلی در صنایع مختلف (مانند بانکداری، آموزش، بیمه، رسانه، تولید و غیره) قرار دارد.

ابزار پایتون برای داده کاوی

بیایید نگاهی به برخی از ابزارهای Dataminig موجود python بیندازیم.

1. کتابخانه  Pandas پایتون برای داده کاوی : Pandas یک کتابخانه منبع باز Python است که برای تجزیه و تحلیل داده ها، علم داده و فعالیت های یادگیری ماشین استفاده می شود. این یک ماژول سریع و انعطاف پذیر پایتون برای کار با داده ها (به ویژه در شکل جدول) است.
2.  کتابخانه NumPy پایتون برای داده کاوی : NumPy (Numerical Python) یک ابزار عالی برای انجام محاسبات علمی و عملیات آرایه ساده و پیچیده است. این کتابخانه دارای بسیاری از ویژگی های مفید برای کار با آرایه های n و ماتریس در پایتون است. پردازش آرایه‌هایی را که مقادیری از یک نوع داده را ذخیره می‌کنند، تسهیل می‌کند و عملیات ریاضی آرایه (از جمله برداری) را ساده می‌کند.
3. کتابخانه SciKit-Learn پایتون برای داده کاوی:در پایتون، Scikit-learn (Sklearn) قابل استفاده ترین و قوی ترین کتابخانه یادگیری ماشین است. از یک رابط سازگاری پایتون برای ارائه مجموعه‌ای از ابزارهای کارآمد برای یادگیری ماشین و مدل‌سازی‌های آماری، مانند طبقه‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی و کاهش ابعاد استفاده می‌کند. NumPy، SciPy و Matplotlib پایه های این بسته است که بیشتر به زبان پایتون نوشته شده است.
4. کتابخانه Matplotlib  پایتون برای داده کاوی: این یک کتابخانه متداول برای تجسم داده است که به ایجاد نمودارها و نمودارهای دو بعدی (نمودار پراکنده، هیستوگرام، نمودار مختصات غیر دکارتی) کمک می کند. Matplotlib یک کتابخانه رسم است که به ویژه در پروژه های علم داده مفید است زیرا یک API شی گرا برای ترکیب نمودارها در برنامه ها ارائه می دهد.
5. کتابخانه Plot.ly  پایتون برای داده کاوی: Plot.ly یک ابزار تجسم داده‌های مبتنی بر وب است.
6.  کتابخانه Scrapy  پایتون برای داده کاوی:Scrapy یک کتابخانه علوم داده محبوب پایتون است که به توسعه برنامه‌های خزنده (ربات‌های عنکبوتی) کمک می‌کند که می‌توانند داده‌های ساختار یافته را از وب جمع‌آوری کنند، مانند URL یا اطلاعات تماس.
7. کتابخانه BeautifulSoup پایتون برای داده کاوی: BeautifulSoup یکی دیگر از کتابخانه های محبوب خزیدن وب و جمع آوری داده ها است. BeautifulSoup می‌تواند به شما کمک کند داده‌های وب‌سایتی را که در قالب استاندارد CSV یا API موجود نیست، جمع‌آوری کنید و آن‌ها را در قالبی که نیاز دارید سازمان‌دهی کنید.

سوالات متداول (FAQs)

۱- داده کاوی چیست؟

داده کاوی به عنوان فرآیندی برای استخراج داده های قابل استفاده از مجموعه بزرگتری از هر داده خام استفاده می شود. این به معنای تجزیه و تحلیل الگوهای داده در دسته های بزرگ داده با استفاده از یک یا چند نرم افزار است. داده کاوی در زمینه های متعددی مانند علم و تحقیق کاربرد دارد.

۲-داده کاوی چند نوع است؟

داده کاوی سه نوع است که عبارتند از داده کاوی توصیفی، تجویزی و پیش بینی.
– داده کاوی توصیفی اطلاعات توصیفی را از داده ها آماده می کند.
– داده کاوی تجویزی برای به دست آوردن مناسب ترین اقدام انجام می شود.
– داده‌کاوی پیش‌بینی‌کننده، آموخته‌های قبلی را می‌گیرد و با کمک مدل‌های یادگیری ماشین، نتایج آینده را پیش‌بینی می‌کند.

✨✨✨@pythonabb✨

---