تحلیل داده چیست؟

تحلیل داده ها به معنای پاکسازی ،پردازش و مدل سازی داده ها، با هدف استخراج داده ها و اطلاعات مفید برای تصمیم گیری است. در واقع تحلیل داده به معنای انکسار یک بخش کامل و تبدیل آن به جزء میباشد. در این فرایند داده های خام گرفته می شوند و داده های مفید استخراج می شوند و در تصمیم گیری از آنها بهره برداری می شود.

ریاضیدان آمریکایی، جان توکی در سال 1961 تحیلی داده را بدین صورت تعریف کرد "روش هایی که داده را تحلیل و فرایندی که نتایج این روش ها را تفسیر میکند، تکنیک هایی  برای برنامه ریزی نحوه جمع آوری داده ها، به گونه ای که برای تحلیل، آسانتر، صحیح تر باشد و علاوه بر آن ابزارها و نتایج حاصل از مباحث آماری که برای تحلیل کردن داده ها به کار میرود."

تحلیل داده ها در حوزه های مختلفی کارایی دارد که شامل علوم پایه و اجتماعی، بازاریابی، بهداشت عمومی و علوم رایانه و... میشود. در واقع این روش به محققان این امکان را میدهد که الگو و روابط پنهان در داده ها را پیدا کنند و بر اساس آنها تصمیمات مبتنی بر اطلاعات دقیق تر را بگیرند.

پردازش داده به منظور مرتب سازی داده ها انجام می شود، داده ها در ستون و طبقه بندی مناسب خود قرار میگیرند. پاکسازی داده ها در تحلیل داده ها به معنی این است که پس از سازماندهی داده ها امکان دارد داده ها تکرار یا خطایی داشته باشند که در این صورت پاکسازی داده ها انجام میشود.

روش های تحلیل داده 

• تحلیل خوشه ای: تحلیل خوشه ای روشی برای تحلیل داده میباشد، در این روش داده و اشیاء که بهم شباهت دارند در یگ خوشه گروه بندی می شوند، هدف از این نوع گروه بندی سازماندهی، دستیابی آسان، تمرکز بیشتر بر روی داده ها میباشد.
• شبکه عصبی: شبکه های عصبی شبیه به اعصاب های مغز انسان عمل میکنند و متشکل از نورون هایی می باشد که داده ها را دریافت و انتقال میدهند. شبکه های عصبی در یادگیری عمیق  الگوریتم هایی هستند که داده را دریافت کرده و آن را پردازش میکنند سرانجام داده های پردازش شده را در نورون های دیگر منتقل میکنند.
• رگرسیون: این نوع از روش تحلیل داده برای یافتن متغیرها میباشد، به این صورت که از بین داده ها با این روش میتوان داده های متکی به هم را تشخیص داده و داده های غیر مرتبط را پیدا کرد.
• کلاس بندی: در این نوع از تحلیل داده، داده ها در بین گروه ها تقسیم میشوند و هر گروه میزان تجربه و ویژگی های خود را، در رابطه با این داده با دیگران به اشتراک میگذارد. این نوع روش برای کسب و کارهای آنلاین بسیار سودمند است چرا که ارزش عمر مشتریان و تحلیل  مشتریان را به طور کامل بررسی میکند.
• تحلیل عاملی: این نوع از روش تحلیل داده برای داده هایی کارایی دارند که میخواهند روابط پنهان بین داده ها را بدست آورند.

انواع تجزیه و تحلیل داده ها

• توصیفی (Descriptive): توصیفی به معنای توضیح داده ها میباشد. در این روش، مشخصات کامل داده ها بررسی شده و اطلاعات آماری مثل کمترین و بیشترین مقدار، پراکندگی و... در بین متغیرها بررسی میشود.

• تشخیصی(Diagnostic): هدف از این نوع تجزیه و تحلیل داده ای است که با الگوریتم های مخصوص رابطه گروه بندی شده بین متغیرهای موجود در داده را شناسایی کنیم. 

• پیش‌بینی(Predictive): با استفاده از داده ها میتوان رویداد های اینده را پیش بینی کرد. از مدل های پیش بینی استفاده می شود تا با تحلیل دقیق داده ها، نتایج  پیشبینی آینده را به دست آورد.

• تجویزی (Prescriptive): در این نوع تجزیه و تحلیل، بر اساس نتایج  بدست آمده از داده ها توصیه و راهبرد هایی به صورت خلاصه ارائه  میشود. اين نوع تجزيه داده بر پایه نتايج حاصل از تحليل داده‌ ها، چارچوب عملى جامعى بدست می آورد.

کتابخانه های مورد نیاز تحلیل داده

• Numpy: این کتابخانه برای محاسبه جبر خطی و تبدیل فوریه بکار میرود و علاوه بر آن این کتابخانه از تشبیهات چند بعدی پشتیبانی کرده و برای محاسبات عددی ابزار ارائه میدهد.

• Scikit learn: این کتابخانه امکان ساخت مدل های رگرسیون، گروه بندی و خوشه ای را میدهد.

• پانداس: این کتابخانه توابعی برای مدیریت انجام عملیات ریاضی بر روی داده و یافتن داده های گم شده را برعهده دارد.

•  SciPy: این کتابخانه تابع هایی را برای جبر خطی، بهینه سازی و میانگین گیری داده ها، پردازش تصاویر و سیگنال را شامل میشود و همچنین برای محاسبات علمی نیز کاربرد دارد.

• Matplotlib: از این کتابخانه برای ترسیم نقاط داده و مصور سازی ها استفاده میشود.

• Plotly: یک کتابخانه متن باز است که برای تولید نمودارها و تجزیه و تحلیل داده ها استفاده میشود. این کتابخانه از زبان های برنامه نویسی مانند پایتون، آر، پرل و جاوا اسکریپت پشتیبانی میکند.  با استفاده از این کتابخانه نمودار های بسیاری را با کد برنامه نویسی میتوان انتقال داد.

محصول داده در تحلیل داده چیست؟

محصول داده یا (Data Product)، یک برنامه کامپیوتری می باشد که داده های ورودی را دریافت کرده و اطلاعات بهینه شده با عنوان خروجی، استخراج میکند. این برنامه بر اساس نوع مدل و الگوریتم موجود برنامه مربوط را ارائه میدهد به طور مثال داده هایی که از تاریخچه مشتری دریافت میکند باعث میشود محصولات مشابه و پیشنهادی را به مشتریان ارائه دهد.

ابزار تحلیل داده 

Hadoop: با استفاده از این ابزار قابلیت تشخیص و بازپوشانی خطا، ذخیره و پردازش داده های سطح بالا امکان پذیر است. این ابزار شامل بخش (HDFS) میباشد که برای توزیع فایل کاربرد دارد و بخش Apache Mapreduce برای پردازش فایل توزیع شده استفاده میشود.

Spark: اسپارک نسخه بهینه تر Mapreduce است که سرعت بالاتر و بهتری برای پردازش داده ها دارد، این ابزار از عملکرد هایی مانند  Join  Filter و Mapreduce پشتیبانی کرده و پردازش داده غیر ساختار یافته و نیمه ساختار یافته را انجام میدهد. اسپارک برای پردازش داده های کوچک با ساختار نامعلوم بسیار مناسب است و قابلیت پردازش تعاملی و بهره برداری از حافظه پنهان را ایجاد میکند.

نتیجه گیری 

تحلیل داده این امکان را ایجاد میکند که با استفاده از فرایند های پاکسازی، پردازش و مدل سازی داده ها، اطلاعات مفیدی را استخراج کنید که در تصمیم گیری هدفمندانه کمک بسزایی میکند. تحلیل داده های روش هایی بسیاری دارد و این را نیز باید گفت که زبان برنامه نویسی پایتون در تحلیل داده ها نقش بسیار مهمی دارد چراکه از کتابخانه های این زبان برنامه نویسی برای تحلیل داده ها استفاده میشود.