کلان داده چیست؟ (به همراه معرفی کتابخانه های کاربردی تحلیل داده)

تجزیه و تحلیل داده ها خرد و کلان توسط متخصصان، پیشینه ای فرای آنچه که اغلب مردم تصور می‌کنند دارد. در دهه ۱۹۵۰، چندین دهه قبل از آنکه کسی واژه «big data» را بکار ببرد، شرکت ها از تجزیه و تحلیل اطلاعات برای کشف اطلاعات بیشتر و پیش بینی رفتار کاربران استفاده می کردند.
با وجود این، بزرگترین مزیت تجزیه و تحلیل داده ها، اطلاعات ارزشمندی است که آن ها به ما می‌دهند و سرعت و کارایی سازمان را در برنامه ریزی و اجرا به شکل قابل توجهی افزایش می‌دهند.
برخلاف بیست سال پیش، در دهه گذشته کسب و کارها قادرند با تحلیل کلان داده ها، جدا از موارد فوق، تصمیمات لحظه ای خود را با دقت و صحت بیشتری اتخاذ کنند و در نتیجه خطای اجرایی خود را به شکل قابل توجهی کاهش دهند.

کلان داده چیست؟

کلان داده، داده‌ای با ظرفیت پردازشی بیشتر از ظرفیت پردازشی سیستم‌های پایگاه داده متعارف است. داده ای که بیش از حد بزرگ است، خیلی سریع رشد می‌کند، یا در محدودیت‌های طراحی پایگاه داده نمی‌گنجد.
حالا ما برای استفاده درست از این داده ها باید چه روشی را در پیش بگیریم؟
داده ی کلان یا big data، حاوی الگوها و اطلاعات ارزشمندی است که در اواخر قرن ۲۰ به دلیل حجم کار بالا و عدم توانایی ما برای مهار و تحلیل آن همیشه به حاشیه میرفت و یا با نرمال سازی تعداد زیادی از آن ها به اجبار حذف می‌شد.
با ظهور غول های تکنولوژی مثل Walmart و Google توانایی تحلیل داده با هزینه بسیار بالا تا حدودی میسر گشت، اما در دهه گذشته با پیشرفت تجهیزات سخت افزاری، معماری فضای ابری، بهبود کتابخانه ها و نرم افزارهای منبع باز، پردازش کلان داده و تحلیل دقیق آن ها‌ بسیار سریع تر، راحت تر و با ضریب خطای کمتری انجام شد.

اهمیت کلان داده برای شرکت ها

ارزش کلان داده برای یک سازمان دو نوع است: استفاده تحلیلی و ارائه محصولات جدید.
تحلیل داده‌های بزرگ، بینش‌های پنهان موجود در داده (از جمله تأثیر نظیر به نظیر بر مشتریان، تحلیل تراکنش‌های خریداران و داده‌های اجتماعی و جغرافیایی) که پردازش آن‌ها بسیار هزینه بر بود را آشکار می‌کند. علی رغم ماهیت نسبتا ایستای گزارش‌های از پیش تعیین شده، این که بتوانیم هر قلم داده را در یک زمان معقول پردازش کنیم، نیاز مبرم به نمونه برداری را حذف و یک رویکرد تحقیقاتی برای داده‌ها باز می‌کند.

راه اندازی‌های موفق وب در دهه گذشته، نمونه‌های بزرگی از کلان داده به کار رفته به عنوان یک فعال ساز برای محصولات و دستگاه‌های جدید است. به عنوان مثال، فیس بوک با ترکیب سیگنال‌های بسیاری از واکنش‌های کاربران و دوستان‌شان، توانست تجربیات بسیار شخصی کاربر را کشف و نوع جدیدی از تبلیغات را ایجاد کند. این که بخش زیادی از ایده‌ها و ابزارهای پایه کلان داده از گوگل، یاهو، آمازون و فیس بوک پدید آمده است، به هیچ وجه تصادفی نیست.

از طرف دیگر ظهور کلان داده در شرکت‌ها یک همتای ضروری را برای آن ارمغان آورده است: چابکی.
بهره‌برداری موفق از مقادیر در داده‌های بزرگ نیازمند آزمایش و اکتشاف است. چه محصولات جدیدی ایجاد کنیم یا به دنبال روش‌هایی برای دستیابی به مزیت رقابتی باشیم.

تحلیل کلان داده

داده های کلان در درجه اول با حجم داده ها اندازه گیری شده و به سه دسته اصلی تقسیم می‌شود:
داده های ساختار یافته: داده هایی که می‌تواند در یک ستون و تحت یک متغیر دسته بندی شوند.
داده های نیمه ساختار یافته: که شامل هر دو نوع داده های ساختار یافته و بدون ساختار هستند.
داده های بدون ساختار: داده هایی که قابلیت ذخیره سازی در یک صفحه گسترده را دارا نیست.

تجزیه و تحلیل داده ها به مجموعه اقداماتی اشاره دارد که ما می توانیم از آن برای استخراج اطلاعات کمی و یا کیفی از کلان داده ها استفاده کنیم.
در حال حاضر می‌توان گفت کسب و کارهای متوسط و بزرگ خود را به یک سازمان داده محور تبدیل کرده اند و برای جمع آوری داده های بیشتر رویکردهای داده محور را در دستور کار قرار می‌دهند.
شما با استفاده از تجزیه و تحلیل داده ها می‌توانید چالش ها و گپ هایی که در فضای مدیریت، اجرا و مارکتینگ با آن مواجه هستید را به راحتی پیدا کرده و برای آن پاسخ مناسبی پیدا کنید.
گرچه بحث تجزیه و تحلیل داد ها ممکن است ساده به نظر برسد اما کلان داده ها به صورت ذاتی دارای حجم، سرعت و تنوع بسیار بالایی هستند. همین موضوع، انتخاب ابزارهای تحلیل داده را برای کارشناس تحلیل داده به چند مورد خاص محدود کرده و برخی از آن ها را با توجه به حوزه فعالیت به حاشیه رانده است.

چرا پایتون بهترین ابزار کلان داده است؟

مهم ترین ابزارها برای بحث آنالیز و تحلیل big data؛ زبان های برنامه نویسی R، پایتون و جاوا می‌باشند که هرکدام دارای مزایا و معایبی هستند اما چرا پایتون توانسته خود را به عنوان بهترین ابزار تحلیل داده مطرح کند؟ در ادامه من قصد دارم به این موضوع بپردازم.

Python vs R

• یادگیری زبان برنامه نویسی پایتون بسیار ساده از زبان R است.
• پایتون به شما این امکان را می‌دهد تا کدهای بزرگ گسترش پذیر، قابل نگه داری و قدرتمند تر از زبان R بنویسید.
• پایتون نسبت به R بسته های کمتری برای تحلیل آماری در اختیار دارد اما از طرفی از کتابخانه های قدرتمندی نظیر pandas، numpy، scikit-learn، seaborn و… پشتیبانی می‌کند.
• کامینویتی برنامه نویسان و متخصصان داده که از پایتون استفاده می‌کنند بسیار قوی تر از زبان R است.
• بازارکار برنامه نویسی پایتون بیشتر از R بوده و خیلی از شرکت ها و سازمان ها چه در داخل چه در خارج کشور از این زبان استفاده می‌کنند.

Python vs Java

• کتابخانه ها و بسته های برنامه نویسی پایتون در حوزه های: پردازش، ذخیره سازی، نمایش، شکل دادن، مصورسازی، دسته بندی و… بسیار قدرتمندتر از جاوا می باشد.
• نصب، اجرا و پیاده سازی جاوا نسبت به پایتون سخت تر است.
• در جاوا نیاز است تا کدها ابتدا کامپایل شده و سپس اجرا شوند در حالی که پایتون نیاز به طی این مسیر ندارد.
• تعدادخط های لازم برای نوشتن یک برنامه خاص در زبان پایتون به شکل مشهودی بیشتر از زبان برنامه نویسی پایتون است.

ابزارهای پایتون برای تحلیل داده و کلان داده

همانطورکه در این مقاله به این موضوع اشاره شد، پایتون دارای کتابخانه ها، ابزارها و بسته های برنامه نویسی و تحلیل داده قدرتمندی است که از آن برای تحلیل و مصور سازی داده ها می‌توان استفاده کرد. در ادامه به بررسی مهم ترین این ابزار اشاره خواهم نمود.

۱) NumPy

NumPy قدرتمندترین بسته در پایتون برای محاسبات عددی است که شامل یک شی آرایه ای n بعدی است. همچنین این بسته بحث کند بودن برخی محاسبات را نیز به شکل قابل توجهی مرتفع کرده است.
از مهم ترین ویژگی های NumPy می توان به موارد زیر اشاره کرد:

• محاسبات آرایه ای
• پشتیبانی از رویکرد شی گرا
• محاسبات سریع و فشرده
• توایع از پیش تعیین شده که سرعت کار را افزایش داده و کدنویسی شما را کاهش می‌دهد.

۲) Pandas

Pandas محبوب ترین و پرکاربرد ترین کتابخانه پایتون در علم داده می باشد که برای تجزیه، تحلیل و پالایش داده ها از آن استفاده می‌شود.
از مهم ترین ویژگی های Pandas می توان به موارد زیر اشاره کرد:

• شامل ساختارهای داده ای سطح بالا است.
• دستورات برنامه نویسی آن گویا است و برای مبتدیان ساده است.
• در حوزه های متنوع از جمله آمار، امور مالی و علوم اعصاب کاربرد دارد.

۳) Matplotlib

از Matplotlib برای تصویر سازی داده ها استفاده می شود.
از مهم ترین ویژگی های Matplotlib می توان به موارد زیر اشاره کرد:

• بهترین جایگزین MATLAB برای تصویر سازی است.
• از ده ها مدل پس زمینه برای خروجی پشتیبانی می‌کند.
• میزان استفاده از حافظه کم است و رفتار بهتری در زمان اجرا دارد.
• داده های پرت را با استفاده از نمودار پراکندگی برای شما مشخص می کند.

۴) Scikit-Learn

Scikit-Learn در اصل یک کتابخانه ضروری برای ماشین لرنینگ می ‌باشد و تقریبا تمانی الگوریتم های ماشین لرنینگ را پشتیبانی می‌کند.
از مهم ترین ویژگی های Scikit-Learn می توان به موارد زیر اشاره کرد:

• خوشه بندی داده ها
• طبقه بندی داده ها
• انتخاب مدل
• کاهش ابعاد
• رسم رگرسیون خطی

۵) Tensorflow

Tensorflow کتابخانه ای برای انجام محاسبات عددی با کارایی بالاست که بر اساس کلاس های خود امکان ایجاد اشیا محاسباتی را برای شما ممکن می‌سازد.
از مهم ترین ویژگی های Tensorflow می توان به موارد زیر اشاره کرد:

• مصور سازی گراف های محاسباتی
• کاهش درصدخطای در الگوریتم ها و پیش بینی های یادگیری ماشین
• انجام محاسبات برای اجرای مدل های پیشرفته
• مدیریت یکپارچه کتابخانه ها
• به روزرسانی سریع
• بازشناسی گفتار و تصویر
• تجزیه و تحلیل سری های زمانی

۶) Keras

Keras یک کتابخانه برای پشتیبانی از ماشین لرنینگ و یادگیری عمیق در تحلیل داده می باشد. کراس در اصل یک API شبکه اصلی سطح بالاست و می‌تواند بدون هیچ مشکلی روی CPU و GPU کار کند.
کراس ساخت، طراحی و ایجاد یک شبکه عصبی را برای مبتدیان ماشین لرنینگ ممکن می‌سازد و در سطح بالا نیز به خوبی می‌تواند نیاز متخصصان را برطرف کند.
از مهم ترین ویژگی های Keras می توان به موارد زیر اشاره کرد:

• کراس دارای مجموعه گسترده ای از برچسب هاست که می‌تواند به صورت مستقیم برای بارگیری مورد استفاده قرار بگیرد.
• این الگوریتم شامل لایه‌ها و پارامترهایی است که می‌تواند برای ساخت، پیکر بندی، آموزش و ارزیابی شبکه عصبی مورد استفاده قرار می‌گیرد.

نکته مهم: کراس نسبت به همتایان خود مثل Scikit-learn و PyTorch برتری دارد چرا که توسط Tensoroverflow اجرا می‌شود.

۷) Seaborn

Seaborn یک کتابخانه مصورسازی داده هاست که توسط Matplotlib ساخته شده است. این کتابخانه به شما این امکان را می‌دهد تا تصویرهای آموزنده و آماری را همراه نمودار برای شما رسم کند.
از طرفی دیگر این مدل تصویر سازی برای بررسی روابط بین متغیرها به صورت رنگی بسیار مناسب است.

• از مهم ترین ویژگی های Seaborn می توان به موارد زیر اشاره کرد:
• قابلیت تصویر سازی داده های تک متغیره و چندمتغیره
• برازش و تصویرسازی مدل های رگرسیون خطی
• ترسیم داده های سری زمانی آماری
• هماهنگی با ساختار داده NumPy و Pandas

۸) Scipy

Scipy یکی از بهترین کتابخانه های پایتون است که از تعداد زیادی ماژول برای ادغام، جبرخطی، محاسبات ریاضی، بهینه سازی، آمار و… است. این کتابخانه به دانشمندان علم داده این امکان را می‌دهد تا بدون هیچ محدودیتی مسائل پردازش سیگنالو تصویرسازی و … را به خوبی حل کنند.
از مهم ترین ویژگی های Scipy می توان به موارد زیر اشاره کرد:

• دستورهای سطح بالا برای دستکاری داده ها و تصویرسازی
• پردازش تصاویر چند بعدی با ماژول SciPy ndimage
• دارای توابع داخلی برای حل معادلات دیفرانسیل و تبدیل های فوریه
• دارای الگوریتم های بهینه سازی

جمع بندی

بحث علم داده و کلان داده به جرات ترندترین موضوع تحقیقاتی در حال حاضر است و از آن جهت مطلوب است که بسیاری از سازمان ها و کسب های امروزی به دنبال متخصص داده، مهندس داده، تحلیلگر داده، مهندس امنیت، مدیر پایگاه داده و معمار داده می‌باشند.
اگر شما هم قصد دارید برای انجام پروژه های دانشگاهی یا اخذ موقعیت شغلی وارد حوزه تحلیل داده یا کلان داده شوید باید در ابتدا آموزش زبان برنامه نویسی پایتون را در دستورکار قرار دهید و سپس وارد حوزه ماشین لرنینگ و تحلیل داده شوید.

نویسنده

علی سخا

علی سخا هستم مدیر واحد خلاقیت آکادمی آمانج
علاقه‌مند به دیجیتال مارکتینگ، ماشین لرنینگ و فلسفه
اینجا مطالعات و تجربیات خودم در حوزه سئو، مارکتینگ و مدیریت با شما به اشتراک میگذارم.

مشاهده سایر نوشته های من

دوره تخصصی یادگیری ماشین

در یک دوره آموزشی متخصص یادگیری ماشین شوید.

از یادگیری ماشین می توان در صنایع مختلف با اهداف مختلف استفاده کرد. ماشین لرنینگ باعث افزایش بهره وری در صنایع می شود، به بازاریابی محصول کمک کرده و پیش بینی دقیق فروش را ساده تر می کند. پیش بینی های دقیق پزشکی و تشخیص ها را تسهیل می کند. دقت در قوانین و مدل های مالی را بهبود می بخشد. به سیستم های توصیه گر، الگوریتم های فرا ابتکاری و حرکت ربات ها کمک خواهد کرد. در بحث فروش میتواند محصولات مناسب تری را به مشتری پیشنهاد دهد( با کمک به تقسیم بندی بهتر و پیش بینی دقیق طول عمر محصولات ) و ...
استفاده از سیستم های ماشین لرنینگ می تواند تا حد زیادی حجم کاری ما را کاهش دهد. به خصوص کارهایی که نیاز به آنالیز حجم عظیمی از داده و تصمیم گیری بر اساس این داده ها را دارد بسیار تسهیل می کند. سیستم های مبتنی بر ماشین لرنینگ ظرفیت انجام کار صد نفر را همزمان دارد و تنها به کمک ماشین ها می توان بدون صرف وقت و انرژی زیاد، کارهای سنگین را انجام داده و در عین حال پول و درآمد بیشتری کسب کرد. ماشین لرنینگ با خودکارسازی فرایندها و صرفه جویی در زمان، به ما کمک می کند تا بتوانیم زمان و انرژی خود را بر تصمیم گیری های پیچیده تری متمرکز کنیم.
ادامه...