انجام پروژه داده کاوی با پایتون (python)

مقدمه
داده کاوی در واقع کشف اطلاعات با استفاده از الگوریتم‌ها و تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ می‌باشد. از داده کاوی استفاده‌های متعدد می‌شود برای مثال در صنعت بیمه، صنعت بانکداری، در بازاریابی و فروش کاربردهایی است که می‌توان از داده کاوی نام برد. نرم افزار برنامه نویسی پایتون یکی از نرم افزارهایی است که در امر انجام پروژه داده کاوی استفاده شایانی از آن می‌شود ، زیرا که پایتون ساده و همه منظوره می‌باشد و همچنین دارای کتابخانه‌های متعدد با دسترسی آسان از جنبه‌های بسیار مفید این نرم افزار برنامه نویسی می‌باشد . در این مقاله برخی از تکنیکهای انجام پروژه داده کاوی با پایتون را توضیح خواهیم داد.

 

برای انجام پروژه داده کاوی با پایتون تماس بگیرید

 آماده سازی داده‌ها

 نخستین قدم در داده کاوی غالبا آماده سازی داده‌هاست . که روشهای متفاوتی دارد و این تفاوت به نوع داده‌ها و نتیجه‌ای که مشخصا به دنبال آن هستیم بستگی دارد ، یکی از ابزارهای داده کاوی در پایتون یادگیری ماشین می‌باشد آماده سازی داده نیز در یادگیری ماشین کاربرد دارد .

 آماده سازی داده‌ها شامل ۴ مرحله می‌باشد:

  •  تحلیل داده‌ها
  •  مدیریت داده‌های ناکامل
  •  نرمال ساختن داده‌ها
  •  دسته بندی داده‌ها به انواع آنهاانجام پروژه داده کاوی با پایتون python

 تصویر سازی

 داده‌هایی که ما به دست آورده‌ایم یا داده هایی را که در بانک‌های اطلاعاتی خود داریم و می خواهیم از  داده کاوی در این داده ها استفاده کنیم ، در واقع هدف ما به دست آوردن اطلاعات مفید از آن می‌باشد و این اطلاعات اگر به صورت گرافیکی باشد برای مثال فرض کنید بخواهیم ، مقدارهای دو داده مختلف را به صورت گرافیکی با هم مقایسه کنیم برای به دست آوردن چنین حالت‌های گرافیکی نرم افزار برنامه نویسی پایتون دارای کدهایی است که به راحتی می‌تواند این اطلاعات را به دست دهد.

خوشه بندی

خوشه بندی فرآیندی است اتوماتیک که داده‌ها را به مجموعه‌ها و دسته‌هایی که دارای اعضای مشابهی هستند تقسیم می‌کند و شباهت آنها بسته به کاربرد و نتیجه و نوع تحلیل متفاوت است در این فرآیند هدف پیدا کردن مجموعه مشابه از موارد در بین داده‌های ورودی است .تعداد خوشه‌ها و اینکه کدام یک از این خوشه‌ها دارای مطلوبیت بیشتری است بسته به الگوریتمی که استفاده می‌کنیم و یا داده‌هایی که به سیستم می‌دهیم متفاوت خواهد بود.

انجمن یا همبستگی

 در این قوانین ما به دنبال مواردی معناداری هستیم که با یکدیگر هم بستگی دارد . برای مثال ما می‌توانیم تراکنشهای خریدهای مشتری‌ها را بررسی کنیم تا ترکیبی از کالاهایی که معمولاً با همدیگر به فروش می‌روند را به دست بیاوریم ، این مورد به موارد دیگری نیز بسط پیدا می کند ، برای مثال اگر دسته‌ای از موارد در یک تراکنش باشد مورد یا مواردی در تراکنش یکسان می‌تواند کنار آنها قرار داشته باشد  را پیدا میکند . تابعی که این قانون‌ها را از داده‌ها به دست می‌آورد را تابع انجام می گویند .

اگر ساده‌تر بگوییم که برای مثال مشتری رنگی خریداری می‌کند احتمال ۲۰ درصد وجود دارد که این مشتری قلمو نیز خریداری کند و یا احتمال ۴۰ درصدی وجود دارد که تینر فوری را نیز خریداری کند . بهترین میزان سنجش همبستگی ضریب همبستگی پیرسون می‌باشد.انجام پروژه داده کاوی با پایتون

 ترتیب یا وابستگی

 این قانون در واقع توالی اتفاق‌ها ها را مورد بررسی قرار می دهد  که در واقع هر موردی چه موردی یا مواردی را در پی دارد.

 طبقه بندی

 این قاعده در واقع شاید به نسبت قاعده‌های دیگر قابل درک بیشتری باشد در این قاعده ابتدا داده‌ها را رده بندی کنیم تا مدلی را بسازیم و از این مدل برای پیش بینی رده آن‌هایی که مشخص نیست می‌توانیم استفاده کنیم ،‌ هم برای مثال اعتبار یک فرد یا اسپم بودن ایمیل‌ها و غیره

رگرسیون

 روابطی را که میان داده‌ها و مدل سازی است را بررسی می‌کند. پیش بینی مقدار یک متغیر پیوسته بر اساس مقادیر دیگر متغیرهاست. دو نوع رگرسیون وجود دارد رگرسیون خطی و رگرسیون غیر خطی

 کتابخانه‌های لازم داده کاوی با پایتون

 برای انجام پروژه‌ داده کاوی با پایتون باید شناخت خوبی از کتابخانه‌های لازم داشته باشیم تا بتوانیم با بهره‌گیری از آنها ، کدها را اجرا کنیم. در ادامه دسته‌ای از کتابخانه‌های مهم را نام می‌بریم :

Matplotlib: بیشتر برای الگوریتم‌های معروف یادگیری ماشین است.

Scipy: این امکان را به ما می‌دهد که در ارایه‌های n بعدی دست ببریم.

Pandas: دارای ساختارهای اطلاعاتی سطح بالا و ابزارهای طراحی برای عملیات ساده و سریه آنالیزی است.

Matplotlib: برای ما تصویر سازی و ترسیم و ویژوالیزیشن را ممکن می‌کند.

Numpy: ماژولی توسعه یافته و متن باز است که عملکردهای از پیش تعیین شده‌ای از روتین‌های عددی در اختیار ما قرار می‌دهد.

 

[تعداد: 1    میانگین: 5/5]
0 پیام‌ها

راجع به این مطلب دیدگاه خود را با ما به اشتراک بگذارید

👇
Feel free to contribute!

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *