داده کاوی با پایتون چیست؟ بررسی کامل داده کاوی و بهترین روش پیاده سازی آن

در دنیای امروز، در هر زمینه ای داده های مختلفی وجود دارند. از رسانه های اجتماعی گرفته تا فرایندهای علمی، داده ها به طور مداوم در حال تولید و جمع آوری هستند. با این حال، فقط جمع آوری آن ها کافی نیست و باید روی آن ها عملیات هایی انجام شود تا بتوان از آن ها استفاده کرد. داده کاوی یکی از روش های علم داده است که بر روی داده ها انجام می شود تا آن ها را تجزیه و تحلیل کند. همچنین در داده کاوی عملیات هایی نیز روی آن ها انجام خواهد شد. داده کاوی با پایتون می تواند در فرایند یادگیری ماشین بسیار مؤثر باشد.

داده کاوی بر اساس یادگیری ماشین فرایند استفاده از الگوهای کامپیوتری برای استخراج الگوها و انجام عملیات روی مجموعه داده های بزرگ است. پایتون یکی از زبان های برنامه نویسی محبوب است که کاربردهای بسیاری از جمله داده کاوی به دلیل آسان بودن به حساب می آید. چون پایتون کتابخانه های زیادی دارد، می توان با استفاده از آن ها داده کاوی با پایتون را پیاده سازی کرد.

راهنمای شروع به کار و یادگیری داده کاوی

کار کردن با داده کاوی و پیاده سازی داده کاوی با پایتون نیازمند طی کردن فرایندهایی است که در ادامه به آن ها اشاره می کنیم:

درک پروژه و نوع محیط انتخاب شده

قبل از شناسایی، استخراج، پاکسازی، تجزیه و تحلیل داده ها مهم است که موجودیت و اساس پروژه داده کاوی با پایتون را درک کنید. قبل از شناسایی و پردازش هر داده ای، فرایند داده کاوی با دانستن علت ایجاد موفقیت در پایان فرایند، آغاز می شود.

درک اطلاعات به دست آمده

هنگامی که مشکل اولیه را تعریف کردید، زمان آن می رسد که داده ها را بررسی کنید. این امر، شامل این است که چه منابعی در دسترس هستند و اطلاعات چگونه جمع آوری می شوند. در این مرحله همچنین باید محدودیت های داده ها، امنیت و ذخیره سازی آن ها را تعیین کنید.

بیشتر بخوانید: داده کاوی و کاربرد آن در دنیا مدرن امروزی

آماده سازی داده ها

داده ها جمع آوری می شوند، سپس باید آن ها را استخراج کنید و پس از پاکسازی و به قالب استاندارد درآوردن، آن ها را برای یافتن اشتباهات به طور کامل ارزیابی کنید. در طول این مرحله، داده ها ممکن است از نظر اندازه هم بررسی شوند، زیرا مجموعه ای بزرگ از اطلاعات، تجزیه و تحلیل غیر ضروری را کاهش می دهد.

ساخت مدل

با در دست داشتن داده های مرتب شده، می توانید آن ها را دسته بندی کنید. متخصصین داده از انواع تکنیک های داده کاوی برای جست و جوی روابط، الگوهای متوالی یا فرایندهای دیگر استفاده می کنند.

ارزیابی نتایج

فرایند داده کاوی با ارزیابی مدل های داده به پایان می رسد. نتایج حاصل از تجزیه و تحلیل ممکن است به سازمان ها اختصاص داده شوند تا بر اساس آن ها تصمیم گیری کنند.

پروژه داده کاوی با پایتون

آموزش جامع داده کاوی

داده کاوی یکی از مباحث گسترده علم داده و هوش مصنوعی است که به تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از اطلاعات و مجموعه داده ها، استخراج اطلاعات مفید برای کمک به سازمان ها در حل مشکلات است. این مبحث همچنین شامل ایجاد روابط و یافتن الگوها و ناهنجاری ها برای مقابله با مسائل و ایجاد اطلاعات عملی در فرایند است. داده کاوی یک فرایند گسترده است که شامل اجزای بسیار مختلفی بوده و برخی از آن ها با مباحث دیگر اشتباه گرفته می شوند.

علاوه بر این، داده کاوی و یادگیری ماشین هر دو تحت عنوان علم داده قرار می گیرند و اگر چه شباهت هایی دارند، اما هر کدام به روشی متفاوت با داده ها کار می کنند. اگر می خواهید در مورد داده کاوی با پایتون بیش تر بدانید، باید در ابتدا کل مباحث داده کاوی را درک کنید و به طور عملی آن ها را پیاده سازی کنید.

بیشتر بخوانید: بررسی مراحل دیتا ماینینگ و تأثیر آن در کسب و کارها

داده کاوی به کارگیری تکنیک های مختلف، در مورد کشف الگوها در مجموعه داده های بزرگ است. این فرایند شامل استفاده از الگوریتم های آماری و تکنیک های یادگیری ماشین خواهد بود. اولین قدم در داده کاوی، تعریف مشکلی است که قصد حل کردن آن را دارید. داده هایی که قصد جمع آوری آن ها را دارید باید شناسایی کنید.

 در مرحله بعد، باید آن را جمع آوری کنید. این امر شامل یافتن داده ها از منابع مختلف مانند پایگاه های اطلاعاتی، ابزارهای تجزیه و تحلیل و پلتفرم های رسانه های اجتماعی باشد. در آخر، بعد از پاکسازی داده ها باید آن ها را تجزیه و تحلیل کنید.

برای آموزش این حوزه، شما باید با انواع داده کاوی آشنا باشید که در مجموعه ما یعنی رایان نوین به آموزش این موضوع خواهیم پرداخت.

آموزش داده کاوی با پایتون

داده کاوی با پایتون چیست؟

داده کاوی با پایتون یکی از راه های پیاده سازی الگوریتم های مختلف داده کاوی و بررسی و ارزیابی داده ها به حساب می آید. این زبان برنامه نویسی، می تواند کار شما را بسیار آسان کند و قابلیت استفاده از آن برای حجم بزرگی از داده ها را نیز خواهید داشت.

بیشتر بخوانید: نحوه عملکرد سیستم حسابرسی کامپیوتری بر پایه فناوری اطلاعات

برای پیاده سازی داده کاوی با پایتون باید پروسه زیر را انجام دهید:

• وارد کردن کتابخانه های موردنیاز: اولین قدم در ساخت یک مدل داده کاوی، وارد کردن کتابخانه های موردنظر است. معمولا به کتابخانه پانداس برای پردازش داده ها، scikit learn برای ساخت مدل و matplotlib برای بصری سازی نیاز دارید.
• بارگذاری مجموعه داده: هنگامی که کتابخانه های لازم را وارد کردید، می توانید مجموعه داده خود را در قالب داده پانداس بارگذاری کنید.
• پیش پردازش داده ها: قبل از ساخت مدل مناسب برای مجموعه داده، باید داده های خود را از قبل پردازش کنید. این کار شامل دسته بندی و خوشه بندی خواهد بود. پس از این که داده های خود را پردازش کردید، می توانید از آن ها مدل موردنظر را بسازید.
• ساخت مدل: معمولا برای ساخت مدل مجموعه داده از الگوریتم های دسته بندی مانند درخت تصمیم استفاده می شود.
• ارزیابی مدل: در نهایت و مرحله آخر، باید مدل خود را ارزیابی کنید تا ببینید که در داده های یافت نشده چگونه عمل می کند.

کتابخانه های پایتون و داده کاوی

داده کاوی با پایتون یک راه بسیار خوب برای مدل سازی داده ها در داده کاوی با استفاده از یادگیری ماشین به حساب می آید. برای دریافت آموزش های بیش تر، از جمله آموزش داده کاوی با پایتون می توانید از طریق سایت ما اقدام کنید.