در این مقاله با استفاده از رهنمودهایی که در اختیارتان قرار می دهیم، شما را با مفهوم تجزیه و تحلیل داده با پایتون و همچنین تبدیل داده های ذهنی خود به ایده های عملی هنگام انجام پروژه پایتون آشنا می کنیم. به طور کلی شما می توانید شرایطی را تصور کنید که اطلاعات بسیاری را در اختیار دارید اما نمی توانید این اطلاعات را به شکل ساده و قابل فهمی تبدیل کنید. در نتیجه هیچ گونه سودی برایتان نخواهد داشت. ممکن است شما بارها و بارها در ذهن خود این مسئله را مرور کرده باشید که چگونه می توان اعداد و ارقام خام را به داده ها و اطلاعات کاربردی و عملی تبدیل نمود؟ جهت تحقق این قبیل ساخته های ذهنی می توان از پایتون استفاده نمود.
مهمترین نقش پایتون، در تجزیه و تحلیل داده های مختلف است که با استفاده از ابزارهای قدرتمندی که در اختیارتان قرار می دهد، می توانید داده های مهم و کلیدی را از داده های خام استخراج کنید. در نتیجه دیگر نقش یک ناظر منفعل را بازی نمی کنید، بلکه به عنوان یک شخص تصمیم گیرنده و مسلط بر امور در کسب و کار خود عمل می کنید. بدین شکل به سطوح بالاتری دست پیدا می کنید.
تمامی اطلاعاتی که طی این مقاله در اختیارتان قرار داده می شود، مختص افراد مبتدی است. ما تلاش کردهایم کلیه نقاط قوت پایتون را همراه با ذکر جزئیات در اختیارتان قرار دهیم تا شما در زمینه تجزیه و تحلیل داده ها با پایتون، با مشکل خاصی مواجه نشوید و در مسیر همواری قدم بگذارید. پس تا انتهای این مقاله با ما همراه باشید.
فهرست مطالب
تجزیه و تحلیل داده ها چیست؟
در این بخش قصد داریم پیش از آنکه به شرح جزئیات پایتون بپردازیم، خود به رمزگشایی و تجزیه و تحلیل داده ها اقدام کنیم. ممکن است این مسئله کمی پیچیده و سخت به نظر برسد. اما جای هیچگونه ترسی نیست چرا که منظور از تجزیه و تحلیل داده ها در واقع تبدیل داده های پیچیده به داده های ساده و قابل فهم است. به عبارت دیگر اینگونه می توان گفت که صندوقچه ای از داده ها و اطلاعات را در اختیار دارید و تجزیه و تحلیل اطلاعات به معنای باز کردن اسرار آن صندوقچه است.
نقش تجزیه و تحلیل داده ها برای کسب و کارها
تجزیه و تحلیل داده ها در یک کسب و کار به معنای تشخیص الگو، کشف جزئیات پروسه های کاری، انجام پیش بینی های لازم و … می باشد. اینکار به مدیران و صاحبان مشاغل این امکان را می دهد تا بر اساس شواهد موجود انتخاب های آگاهانه ای داشته باشند. به طور کلی در در هر نوع کسب و کاری داده ها نقش مهمی را دارند. تسلط بر نحوه تغییر و دستکاری داده ها از پایه نیز بسیار مهم و ضروری است.
نخستین مرحله در تجزیه و تحلیل داده ها در واقع کاوش و دستکاری داده ها می باشد. کلیه تکنیک های تجزیه و تحلیل داده ها این امکان را به شما می دهند تا تمامی الگوها و پروسه های کاری که ممکن است برای شما قابل فهم نباشند را به آسانی درک کنید. منظور از الگو در مشاغل مختلف این است که ایده های بسیار با ارزشی را درباره طریقه رفتار با مشتری، نوسانات نرخ در بازار کار یا حتی ریسک های پنهان در اختیارتان قرار می دهد.
تجزیه و تحلیل داده ها این امکان را به افراد می دهد که بتوانند تصمیمات آگاهانه تری را درباره کلیه ایده ها و بینش ها اتخاذ کنند. به جای آنکه بر اساس احساسات و آگاهی های فردی تصمیم گیری کنند. شایان ذکر است بگوییم تجزیه و تحلیل داده ها در واقع دیدگاهی به سمت آینده است نه به گذشته. افراد می توانند با استفاده از تجزیه و تحلیل داده های متنوع و تشخیص کلیه الگوها، تمامی پروسه های کاری را پیش بینی کنند. این قابلیت به کسب و کارها اجازه می دهد تا جلوتر از زمان پیش بروند و تصمیمات آگاهانه و استراتژیک بگیرند.
چرا تجزیه و تحلیل داده ها با پایتون از اهمیت زیادی برخوردار است؟
به طور تقریبی از اوایل دهه ۱۹۹۰ استفاده از پایتون به عنوان یک برنامه رمزگشا شروع شد. پایتون به عنوان یک زبان برنامه نویسی محبوب میان مردم مطرح است، چرا که از سادگی و تطبیق پذیری بسیار بالایی برخوردار است. به همین دلیل به عنوان یک گزینه معتبر در میان تمامی مشاغل محسوب می شود.
زبان برنامه نویسی پایتون از خصوصیات بسیار منحصر به فردی برخوردار است که یکی از آنها خوانایی بالا می باشد. کلیه افراد مبتدی که قصد استفاده از این برنامه را دارند، باید بدانند که روند یادگیری پایتون بسیار ساده است. همین مسئله به مبتدیان این اجازه را می دهد تا مفاهیم ابتدایی و اساسی پایتون را در برهه زمانی کوتاه یاد بگیرند.
پایتون یک برنامه هوشمند و پرکاربرد است که این امکان را به کاربران می دهد در مدت زمان کوتاهی به تجزیه و تحلیل داده ها بپردازند. لذا آن دسته از افرادی که قصد دارند از یک زبان برنامه نویسی خوانا و قابل فهم استفاده کنند تا نتایج مثبتی را با خود به همراه داشته باشند، زبان برنامه پایتون بهترین گزینه است.
برای انجام تجزیه و تحلیل داده ها با پایتون به کمک نیاز دارید؟
کتابخانه های ضروری پایتون جهت تجزیه و تحلیل داده ها
یکی از ابزارهای مهمی که موجب شده است قدرت پایتون در تجزیه و تحلیل داده ها بالا برود، برخورداری از اکوسیستم غنی کتابخانه ای است. پایتون نسبت به دیگر زبان های برنامه نویسی برتری محسوسی در تجزیه و تحلیل داده ها دارد. یکی از کتابخانه های پایتون، Pandas است که به راحتی می توانند کلیه منابع داده را مدیریت کنند. از طریق پانداهای پایتون می توان به راحتی کلیه فایل های اکسل را به صورت دقیق تجزیه و تحلیل نمود و از میان آنها داده های معنادار و پرکاربرد را استخراج کرد.
یکی دیگر از کتابخانه های پایتون NUMPY می باشد که به کاربر در ایجاد تجسمات از تجزیه و تحلیل دادهها کمک زیادی می کند. دیگر ابزارهای پایتون SEABORN و MATPLOTLIB می باشند که موجب می شوند کاربران بتوانند داده های پیچیده را در قالب اشکال و نمودارهای ساده و قابل فهم پیاده سازی کنند.
یکی دیگر از قابلیت های مهم زبان برنامه نویسی پایتون مدل سازی آماری است که از طریق کتابخانه STATSMODELS اجرا می شود. مدل سازی آماری در مشاغل مختلف از اهمیت بسیار زیادی برخوردار است. این ابزار به افراد این قابلیت را می دهد که نهایت استفاده را از داده های موجود ببرند و آمار و ارقام دقیقی را به دست آورند.
برای مطالعه بیشتر در این زمینه مقاله 8 کتابخانه برتر پایتون برای تحلیل داده را مطالعه کنید.
مراحل تجزیه و تحلیل داده ها با پایتون
شما می توانید شرایطی را تصور کنید که با یک پروژه عظیم اطلاعاتی مواجه شده اید که نیازمند تجزیه و تحلیل داده ها، سازماندهی هر یک از داده ها و تبدیل آنها به ایده های عملی می باشد. شاید کمی سخت به نظر برسد اما با استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون به راحتی می توان عمل ساده سازی و تجزیه و تحلیل داده ها و اطلاعات را انجام داد. پایتون به عنوان یک منبع قدرتمند و یکپارچه اطلاعاتی در اختیار تمامی کاربران است. اما طریقه کار با این برنامه دارای یک سری مراحل خاص می باشد که برای تجزیه و تحلیل داده ها با پایتون، این مراحل را به طور دقیق شرح می دهیم.
1- نظم دهی سریع داده ها
اغلب داده هایی که در اختیار پایتون قرار داده می شوند، به صورت به هم ریخته و سرشار از ناسازگاری مقادیر از دست رفته می باشند. یکی از کتابخانه های قدرتمند پایتون مانند Pandas این امکان را در اختیار کاربران قرار می دهند تا داده ها را از منابع مختلف خارج کنند. آنها را به صورت سازمان یافته مرتب کنند و در قالب یک ساختار هوشمندی تجزیه و تحلیل کنند.
2- تجزیه و تحلیل عمیق داده ها
زمانی که داده ها به صورت منظم و سازمان یافته استخراج می شوند، نوبت به تجزیه و تحلیل داده ها می رسد. زبان برنامه نویسی پایتون این امکان را به شما می دهد که از طریق بکارگیری ابزارهای seaborn و Matplotlip به راحتی به کار تجزیه و تحلیل دادهها بپردازید. همچنین پایتون کتابخانه های دیگری نیز مانند EDA دارد که جهت تجسم و شبیه سازی داده ها به کار گرفته می شوند. کاربران می توانند برای ساده سازی داده ها از نمودارهای مختلفی که این ابزار در اختیارشان قرار می دهد، استفاده کنند.
3- جستجوی عمیق داده ها
علاوه بر تجزیه و تحلیل داده ها، نیاز به جستجوی عمیق در میان داده ها می باشد. پایتون شرایطی را برای کاربران فراهم نموده است که بتوانند فرضیه های مختلف را آزمایش کنند. کلیه روابطی که میان متغیرها وجود دارد را کشف کنند. مدلسازی آماری را انجام دهند تا بتوانند نتایج آینده را پیش بینی کنند.
4- پیاده سازی ایده های ذهنی
پس از مراحل مختلف نظم دهی، تجزیه و تحلیل و جستجوی عمیق داده ها، نوبت به مرحله تبدیل تجسمات ذهنی به ایده های عملی می رسد. کاربران می توانند یافته های ذهنی خود را در قالب بینش های عملی پیاده سازی کنند. در ادامه با استفاده از گزارشات متنوع، یافته های خود را برای دیگران قابل فهم کنند.
پایتون یک ابزار مهم و ضروری برای تجزیه و تحلیل داده ها است که مجموعه ای جامع از ابزارهای ضروری را ارائه می کند تا کاربر بتواند در هر مرحله از فرایند تحلیلی، راهنمایی های لازم را دریافت کند. همچنین با استفاده از این زبان برنامه نویسی می توان داده های خام را به صورت یکپارچه مدیریت نمود. همچنین می توان ایدههای مهم را استخراج کرد و با اطمینان خاطر به مشکلات عدیده موجود رسیدگی کرد. با استفاده از برنامه پایتون شما به خوبی می توانید چالش های موجود در کسب و کار خود را به فرصت های مهم تبدیل کنید.
ویژگی های تجزیه و تحلیل داده ها با پایتون
با توجه به توضیحات ارائه شده اینگونه می توان گفت که پایتون در حوزه تجزیه و تحلیل داده ها به خوبی عمل می کند. اما قابلیت های این زبان برنامه نویسی بسیار فراتر است. پایتون می تواند به عنوان یک سکوی پرتاب قوی برای شما به دنیای علم داده ها عمل کند. در ادامه این مقاله، ویژگی های تجزیه و تحلیل داده ها با پایتون را توضیح می دهیم.
1- ماشین یادگیری قابل دسترس
شما می توانید تصور کنید که یک برنامه کامپیوتری را طراحی و اجرا کرده اید که می تواند بدون هیچگونه برنامه نویسی، عملیات یادگیری و پیش بینی را انجام دهد که خود یک قابلیت اعجاب انگیز به حساب می آید. پایتون دارای قابلیتی به نام scikit_learn میباشد که برای یادگیری سریع مورد استفاده قرار می گیرد. همچنین برنامه پایتون از یک سری کتابخانه های قدرتمندی برخوردار است. این کتابخانه ها ابزارهای لازم را جهت طراحی و ساخت مدل های مختلف در اختیار کاربر قرار می دهد. این مدل ها می توانند داده ها را به کاربر آموزش دهند. بدین شکل از آن علم داده در جهت شناسایی الگوها، پیش بینی و یا حتی انجام خودکار تمامی کارها استفاده کنند.
2- مدیریت داده های کلان
امروزه عصر تکنولوژی دائماً در حال پیشرفت و ترقی است. حجم بسیاری از داده ها و اطلاعات تولید و منتشر می شوند. لذا استفاده از ابزارهای سنتی جهت تجزیه و تحلیل داده ها بسیار سخت و زمانبر است و چالش های خاص خود را به همراه دارد. از آنجایی که مشاغل و کسب و کارهای مختلف به سرعت و کارایی بسیاری در زمینه تجزیه و تحلیل داده ها نیاز دارند، به سراغ برنامه پایتون می روند. برنامه پایتون دارای دو قابلیت Dask و Pyspark می باشد. این دو قابلیت این اختیار را به کاربر می دهد حجیم ترین مجموعه داده ها و اطلاعات را به آسانی مدیریت کند. به همین دلیل است که چندین تیم از تحلیلگران داده می توانند به صورت همزمان از این برنامه برای مدیریت داده ها استفاده کنند.
3- طراحی و اجرا
قابلیت های پایتون تنها در ساخت مدل خلاصه نمی شود، بلکه قابلیت طراحی و ادغام چندین مدل را نیز با خود به همراه دارد. بدین شکل که می توان مدل های مختلف یادگیری را در برنامه های کاربردی ادغام نمود. به عنوان مثال امکان طراحی یک وب سایت تجارت الکترونیک و یا یک سیستم تشخیص کلاهبرداری برای بانک از طریق زبان برنامه نویسی پایتون فراهم است.
4- تجزیه و تحلیل پیشگویانه
با استفاده از مدل های یادگیری پایتون به راحتی می توان روندهای آینده، شناسایی ریسک های مختلف، تصمیم گیری های مبتنی بر داده را پیشگویی کرد. این امر به نوعی موجب جلو رفتن کسب و کار می شود. برنامه پایتون این قدرت را به شما می دهد تا دانش و بینشی را استخراج کنید. در نتیجه می توان از آن برای ساخت برنامه های کاربردی در جهت حل مشکلات مختلف مشاغل استفاده نمود. با تسلط بر ابزارهای مختلف پایتون این شانس را دارید که صنایع مختلف را متحول کنید، اکتشافات پیشگامانه ای داشته باشید و به رکوردهای مختلفی دست پیدا کنید.
کلام پایانی
آیا اکنون زمان مناسبی برای یادگیری تجزیه و تحلیل داده ها با پایتون است؟ در پاسخ به این سوال باید بگوییم بله. با افزایش تقاضای متخصصین در صنایع مختلف، تسلط بر پایتون دنیایی از فرصت های شغلی را با خود به همراه دارد. در واقع می توان گفت، یادگیری پایتون سرمایه گذاری برای آینده به حساب می آید.
امیدواریم با فراگیری رهنمودهای قید شده در این مقاله به خوبی در مسیر تسلط بر پایتون جهت تجزیه و تحلیل دادهها قرار گرفته باشید. چنانچه این مقاله برای شما مفید بود، خوشحال می شویم آن را با دوستان خود به اشتراک بگذارید و نظرات و تجربیات خود را پیرامون این موضوع، با ما در میان بگذارید. همچنین چنانچه زمان یا تخصص کافی برای انجام تجزیه و تحلیل داده ها با پایتون را ندارید، اصلا نگران نباشید. همین حالا با ما تماس بگیرید و سفارش خود را در پایتون یار ثبت کنید. مجموعه پایتون یار از فارغ التحصیلان دانشگاه های برتر ایران تشکیل شده است. تیم ما بیش از 6 سال است که در زمینه انجام انواع پروژه های پایتون فعالیت دارد. با سفارش شما را با بهترین کیفیت و مناسب ترین هزینه انجام خواهیم داد.
انجام پروژه تجزیه و تحلیل داده ها با پایتون توسط تیم پایتون یار
منبع
تیم تحریریه پایتون یار از برترین متخصصان پایتون تشکیل شده است و بیش از 6 سال است که در زمینه آموزش، مشاوره و انجام انواع پروژه های پایتون فعالیت دارد.