این مقاله را میتوانید در مدت زمان 6 دقیقه مطالعه کنید منتشر شده در تاریخ: مرداد ۱۷ام, ۱۴۰۰ آخرین بروزرسانی: آذر ۲۲ام, ۱۴۰۱
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.
آنچه در این نوشته خواهیم داشت
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.
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.
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.
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.
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.
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:
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:
از Matplotlib برای تصویر سازی داده ها استفاده می شود.
از مهم ترین ویژگی های Matplotlib می توان به موارد زیر اشاره کرد:
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:
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:
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:
نکته مهم: کراس نسبت به همتایان خود مثل Scikit-learn و PyTorch برتری دارد چرا که توسط Tensoroverflow اجرا میشود.
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.
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:
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.
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...
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...
علی سخا