داده کاوی در پایتون، سفر به اعماق داده ها

در مقاله الگوریتم های داده کاوی با انواع آنها آشنا شدیم. در این مقاله می خواهیم شما عزیزان و همراهان را با موضوع داده کاوی و کاربرد داده کاوی در پایتون آشنا کنیم.

امروزه دانستن علم داده کاوی و کاربرد آن در پایتون به دلیل حجم بالای داده ای که وجود دارد، ضروری است و سازمان ها و دولت برای بهبود و افزایش کارایی خود به اهمیت این علم پی برده اند. بریم که بررسی کنیم داده کاوی در پایتون چیست و چه کاربردی برای همه ما دارد.

داده کاوی (Data Mining) چیست؟

علم داده ها در سال های اخیر بسیار محبوب شده است و بسیاری از کمپانی ها از این علم برای پیشرفت کار های خود استفاده می کنند. داده کاوی به معنای استخراج داده از میان حجم عظیمی از داده های خام می باشد. در واقع یک فرآیند محاسباتی است که الگو و یا الگوهایی را در مجموعه ای بزرگ کشف می کند. داده کاوی شاخه ای از علوم کامپیوتر است که ترکیبی از هوش مصنوعی، مدیریت پایگاه داده، یادگیری ماشین، الگوریتم ریاضی و آمار می باشد.

 Your browser does not support the video tag.

کاربرد های داده کاوی چیست؟

کاربرد های زیادی در داده کاوی وجود دارد برای مثال چند نمونه از آن را شرح می دهیم:

1. سیستم های مدیریتی: مدیریت ارتباط با مشتریان

2. نرم افزار های امنیتی: مثل نرم افزار ویروس کش

3. سیستم های بانکی: تخصیص دادن اعتبار به مشتریان

4. اقتصادی و مالی: پیش بینی قیمت سهام

5. مکان یابی و برنامه ریزی

6. علوم پزشکی

7. علوم سیاسی و اجتماعی

داده کاوی در پایتون

برنامه نویسی پایتون، یکی از نرم افزارهایی است که در داده کاوی کاربرد دارد. زبان پایتون به دلیل همه منظوره و سادگی آن مورد استفاده همه قرار گرفته است. همچنین پایتون با داشتن کتابخانه‌های مختلف باعث شده است که برنامه نویسان زیادی به این زبان روی آورند.

کتابخانه های ضرروی برای داده کاوی در پایتون

برای انجام داده کاوی در پایتون ما به یک مجموعه کتابخانه نیاز داریم که با استفاده از آنها بتوانیم کدها را اجرا کنیم. چند نمونه از این کتابخانه ها به صورت زیر می باشد.

بیشتر بخوانید:

کامل ترین آموزش وب اسکرپینگ با پایتون

• Numpy: کتابخانه پایه ای که در بیشتر محاسبات علمی در پایتون کاربرد دارد.

در واقع یک ماژول متن باز و توسعه یافته است و ابزار هایی برای یکپارچه سازی c، c++ و کد های فرترن را فراهم می سازد و همچنین در انجام  محاسبات جبر خطی، تبدیل فوریه و اعداد تصادفی کاربرد دارد.

•  Scipy: یک کتابخانه متن باز است و در زمینه ریاضیات، مهندسی و علمی کاربرد دارد.

این کتابخانه شامل ماژول هایی است که در حوزه بهینه سازی، آمار، یکپارچه سازی، جبر خطی و سری فوریه همچنین در معادلات دیفرانسیل استفاده می شود.

• Matplotlib: یک کتابخانه دو بعدی است و برای رسم نمودار در پایتون استفاده می شود.

در واقع ماژولی است که در تصویرسازی استفاده می شود و این امکان را به شما می دهد که به سرعت یافته های خود را به صورت نمودار و گراف درآورده و حالت های (فیگور) حرفه ای بسازید. از این کتابخانه می توان برای نوشتن اسکریپت های ساده استفاده کرد. کاربرد های دیگر این کتابخانه شامل استفاده کردن در برنامه های وب سرور، رابط های گرافیکی و Ipython می باشد.

• Gensim: یکی دیگر از کتابخانه های پایتون می باشد و کاربردش در مدل سازی موضوعی، شاخص گذاری مستندات و بازیابی مشابهات در اسناد بزرگ می باشد.

این کتابخانه برای افرادی که در زمینه بازیابی اطلاعات فعالیت دارند، کاربردی است.

• Pandas: 
  ماژولی است برای پایتون که دارای ساختار های سطح بالا و ابزارهای طراحی برای عملیات ساده و سریع آنالیزی می باشد.

حال اگر بخواهیم از کتابخانه های پایتون در داده کاوی استفاده کنیم، قبل از کدنویسی باید آنها را فراخوانی کنیم و این فراخوانی به صورت زیر می باشد.

فراخوانی کتابخانه در پایتون

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import scipy.stats as stats

در داده کاوی اولین کار آماده سازی داده ها است که دارای روش های مختلف با کتابخانه های متفاوت است. یکی از ابزارهای داده کاوی در پایتون، machine learning(یادگیری ماشین) می باشد و کاربردش به صورت زیر است.

• تحلیل داده‌ها

• مدیریت داده‌های ناکامل

• نرمال ساختن داده‌ها

• دسته‌بندی داده‌ها

ما بعد از اینکه داده ها را آماده سازی کردیم، می خواهیم به دنبال اهدافمان برویم.

بیشتر بخوانید:

0 تا 100 تنسورفلو در پایتون، برای سفر به اعماق داده آماده ای؟

اهداف داده کاوی:

 در داده کاوی اهداف به شرح زیر است.

1. خوشه بندی داده ها:

خوشه بندی فرایند اتوماتیکی است و داده ها را به دسته هایی که اعضای مشترک و مشابه دارند، تقسیم می کند.

1. طبقه بندی داده ها:

هدف از طبقه بندی داده ها این است که با استفاده از داده های موجود یک مدل بسازیم.

1. رگرسیون روی داده ها:

رگرسیون یک الگوریتم است که روابط میان داده ها و مدل سازی را بررسی میکند و شامل دو نوع است.

• رگرسیون خطی

• رگرسیون غیر خطی

امیدوارم از این مقاله نهایت استفاده را برده باشید. اگر علاقه مند به یادگیری زبان پایتون هستید، می توانید از دوره آموزش پایتون که به صورت رایگان و به روزترین مطالب در سایت قرار داده شده، استفاده کنید.