پایتون و فرآیند های داده کاوی
داده کاوی فرآیند کشف الگوها و بینش ها از مقادیر زیادی داده است. با افزایش حجم داده های تولید شده، داده کاوی به بخش مهمی از بسیاری از مشاغل و صنایع تبدیل شده است. پایتون به دلیل سهولت استفاده، کتابخانه های گسترده و پشتیبانی از تجزیه و تحلیل داده ها، یک زبان برنامه نویسی محبوب برای داده کاوی است و جامعه گسترده ای از برنامه نویسان برای داده کاوی از آن استفاده می کنند.
داده کاوی دقیقاً چیست؟
قبل از آشنایی با پایتون و کتابخانه های آن در حوزه داده کاوی لازم است تا با مفهوم Data mining بصورت دقیق و جامع آشنا باشیم.تعریف داده کاوی به زبان ساده فرآیند کشف الگوها، روابط و بینش های معنادار از مقادیر زیادی داده است. هدف داده کاوی استخراج اطلاعات از داده ها و تبدیل آن به یک ساختار قابل درک برای استفاده بیشتر است که برای تحقق این هدف از تکنیک ها و روش های مختلفی مانند تجزیه و تحلیل آماری، یادگیری ماشین و سیستم های پایگاه داده استفاده می کند.
داده کاوی به سازمان ها اجازه می دهد تا تصمیمات آگاهانه ای را بر اساس بینش های مبتنی بر داده اتخاذ کنند. به عنوان مثال، داده کاوی می تواند برای شناسایی الگوهای رفتاری مشتری، روند بازار و کشف تقلب مورد استفاده قرار گیرد.داده‌کاوی همچنین می‌تواند به سازمان‌ها در بهبود عملیات خود مانند افزایش کارایی، کاهش هزینه‌ها و بهبود رضایت مشتری کمک کند. علاوه بر این، داده‌کاوی می‌تواند به سازمان‌ها در پیش‌بینی‌هایی مانند فروش آینده، رفتار مشتری و روند بازار کمک کند.
داده کاوی فرآیندی حیاتی است که به سازمان ها اجازه می دهد تا بینش های معناداری را از مقادیر زیادی داده استخراج کنند. با افزایش حجم داده های تولید شده، داده کاوی همچنان نقشی حیاتی در فرآیند تصمیم گیری برای سازمان ها ایفا خواهد کرد.
پایتون و فرآیند های داده کاوی
پایتون ابزار قدرتمندی برای داده کاوی است که می تواند بینش ها و الگوهای ارزشمندی را از مقادیر زیادی داده ارائه دهد. پایتون با سهولت استفاده، کتابخانه ها و پشتیبانی از تجزیه و تحلیل داده ها، یک انتخاب خوب برای اجرای فرآیند های داده کاوی است که در ادامه به تشریح این فرآیند ها و کتابخانه های کاربردی پایتون خواهیم پرداخت.
- جمع آوری و آماده سازی داده ها:
اولین گام در داده کاوی، جمع آوری و آماده‌سازی داده‌ها است. پایتون کتابخانه‌هایی مانند pandas، Numpy و matplotlib را برای کمک به این فرآیند فراهم می‌کند.
- کاوش و تجسم داده ها:
کاوش و تجسم داده‌ها به درک ساختار و روابط درون داده‌ها کمک می‌کند. از کتابخانه‌های پایتون مانند seaborn، matplotlib و plotly می‌توان برای ایجاد تجسم استفاده کرد.
- پاکسازی و پیش پردازش داده ها:
پاکسازی و پیش پردازش داده‌ها گامی مهم در داده کاوی است. پایتون کتابخانه‌هایی مانند scikit-learn را برای کمک به این فرآیند فراهم می‌کند.
الگوریتم‌های زیادی در داده کاوی مورد استفاده قرار می‌گیرند، از جمله درخت‌های تصمیم گیری، خوشه‌بندی و یادگیری قوانین تداعی. پایتون کتابخانه‌هایی مانند scikit-learn و unbalanced-learn را برای پیاده‌سازی این الگوریتم‌ها فراهم می‌کند.
- ارزیابی نتایج:
ارزیابی نتایج برای تعیین دقت و اثربخشی الگوریتم‌های مورد استفاده مهم است. پایتون کتابخانه‌هایی مانند scikit-learn را برای ارزیابی نتایج داده کاوی فراهم می‌کند.
معرفی کتابخانه های داده کاوی در پایتون
کتابخانه نامپای Numpy
نامپای در سال ۲۰۰۵ توسط تراویس الیفانت (Travis Oliphant) و به صورت یک پروژه متن باز ایجادشد عبارت Numpy به نوعی مخفف کلمات Numerical Python به معنای پایتون عددی یا پایتون محاسباتی است. Numpy به طور گسترده در محاسبات علمی، یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می شود و ابزاری است که باید در جعبه ابزار دانشمند داده پایتون وجود داشته باشد. با سهولت استفاده و الگوریتم‌های کارآمد، می‌تواند به سرعت بخشیدن به کارهای محاسباتی فشرده کمک کند و تحلیل داده‌ها را ساده‌تر کند.
کتابخانه پانداس Pandas
Pandas یک کتابخانه متن باز پایتون است که برای دستکاری داده‌ها و تجزیه و تحلیل آن‌ها طراحی شده است. به دلیل داشتن قابلیت های قدرتمند و آسان در زمینه های مختلف از جمله زمینه های مالی، اقتصاد و علوم داده به طور گسترده استفاده می شود. در این کتابخانه با استفاده از توابع و متدهای متعدد سرعت فرآیند تجزیه و تحلیل داده‌ها افزایش می‌یابد پانداس روی نامپای ساخته شده است و به همین دلیل بسیاری از مبانی آن از نامپای الهام گرفته شده است.
- ساختارهای داده: پانداها دو ساختار داده اصلی، سری و DataFrame را ارائه می‌دهند که به شما امکان می‌دهد داده‌ها را به روشی که به راحتی قابل درک است ذخیره و دستکاری کنید.
- ورودی و خروجی داده: پانداها عملکردهای مختلفی را برای خواندن و نوشتن داده ها از و به فرمت های مختلف فایل مانند CSV، Excel و SQL ارائه می دهند.
- پاکسازی و پیش پردازش داده ها: عملکردهایی را برای تمیز کردن و پیش پردازش داده ها، مانند حذف مقادیر از دست رفته، مدیریت موارد تکراری و تبدیل انواع داده ها ارائه می دهد.
- کاوش و تجسم داده ها: پانداها عملکردهایی را برای کاوش و تجسم داده ها، مانند آمار توصیفی، تجمیع و ترسیم ارائه می دهند.
- تبدیل داده ها: پانداها عملکردهایی را برای تبدیل داده ها، مانند ادغام، پیوستن و چرخش ارائه می دهند.
کتابخانه مت‌پلات Matplotlib
Matplotlib یک کتابخانه قدرتمند و همه کاره برای تجسم داده ها در پایتون است. طیف گسترده ای از انواع نمودار، گزینه های سفارشی سازی و ادغام با کتابخانه های دیگر مانند Numpy و Pandas آن را به ابزاری ضروری برای هر پروژه تجزیه و تحلیل داده تبدیل می کند ذخیره و صادر کردن نمودارها را در فرمت های مختلف از جمله PNG، SVG، PDF و غیره آسان می کند. این امکان اشتراک گذاری و همکاری آسان با دیگران و همچنین ادغام در گزارش ها و ارائه ها را فراهم می کند.
کتابخانه Plotly
Plotly یک کتابخانه پایتون برای تجسم داده‌ها و نمودارهای تعاملی است. این به دلیل رابط کاربر پسند و طیف گسترده‌ای از گزینه‌های سفارشی‌سازی شناخته شده است. با Plotly، می‌توانید نمودارهای مختلفی از جمله نمودارهای میله ای، نمودارهای خطی، نمودارهای پراکنده و غیره ایجاد کنید. Plotly از چندین زبان برنامه‌نویسی از جمله پایتون، R و جاوا اسکریپت پشتیبانی می‌کند. این یک کتابخانه منبع باز است و نسخه پایتون کاملا رایگان است. با کتابخانه Plotly Python، می‌توانید نمودارهای متحرک و تعاملی ایجاد کنید، که راهی عالی برای تعامل با مخاطبان و درک آسان‌تر داده‌هایتان است. یکی از ویژگی‌های برجسته Plotly توانایی آن در مدیریت حجم زیادی از داده‌ها به راحتی است. می‌تواند به سرعت مجموعه داده‌های بزرگ را پردازش کند و داده‌ها را به شیوه‌ای جذاب نمایش دهد. علاوه بر این، Plotly طیف گسترده‌ای از گزینه‌های سفارشی‌سازی را نیز ارائه می‌کند تا نمودارهای شما دقیقاً همان طور که می‌خواهید به نظر برسند.
کتابخانه سایکیت-لرن scikit-learn
Scikit-learn یک کتابخانهٔ متن‌باز برای داده‌کاوی با پایتون است. این برنامه دارای الگوریتم‌های مختلف طبقه‌بندی، رگرسیون و خوشه‌بندی از جمله ماشین‌های بردار پشتیبانی، جنگل‌های تصادفی، تقویت گرادیان، k-means و DBSCAN است و برای تعامل با کتابخانه‌های عددی و علمی پایتون NumPy و SciPy طراحی شده‌است.
