11 الگوریتم پرکاربرد مورد استفاده توسط دانشمندان داده

علم داده‌ها چیست؟

علم داده‌ها (Data Science) به مطالعه و تحلیل داده‌ها با استفاده از روش‌های آماری، کامپیوتری و ریاضی برای به دست آوردن دانش و اطلاعات جدید از داده‌ها گفته می‌شود. این علم شامل فرآیندهایی مانند جمع‌آوری، ذخیره، پردازش و تحلیل داده‌ها با استفاده از ابزارهای مختلفی است. علم داده‌ها شامل ترکیبی از ریاضیات، آمار، مهندسی کامپیوتر، هوش مصنوعی و موضوعات مرتبط با آن‌ها است. با استفاده از این روش‌ها، می‌توان به دنبال الگوها، روابط و معنا در داده‌ها بود و به دنبال بهبود تصمیمات و پیش‌بینی‌های بهتر در زمینه‌های مختلفی مانند علوم اجتماعی، علوم زیستی، مالی و غیره بود.

علم داده‌ها تاثیر بسیاری بر روی جوامع مختلف داشته است و در حال حاضر در بسیاری از زمینه‌های صنعتی و غیرصنعتی مورد استفاده قرار می‌گیرد. به عنوان مثال، در علوم پزشکی، علم داده‌ها می‌تواند برای تحلیل داده‌های پزشکی و بهبود تشخیص و درمان بیماری‌ها استفاده شود. همچنین، در صنعت، علم داده‌ها می‌تواند برای بهبود عملکرد فرایندهای تولید، بازاریابی و مدیریت منابع انسانی مورد استفاده قرار گیرد. در کل، علم داده‌ها به ما این امکان را می‌دهد که از داده‌های موجود در جوامع و صنایع استفاده کنیم و برای بهبود عملکرد و افزایش کارایی در زمینه‌های مختلفی از آن‌ها بهره ببریم.

مطلب پیشنهادی

آشنایی با رشته داده‌محور علم داده‌ها

علم داده‌ها چیست، چه کاری انجام می‌دهد و چرا مورد توجه شرکت‌ها قرار دارد؟

تحلیل توصیفی

تحلیل توصیفی (Descriptive Analysis) یک روش آماری است که در آن داده‌های جمع‌آوری شده از یک نمونه، به منظور توصیف و خلاصه‌سازی آن داده‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد. در این روش، داده‌ها به صورت عددی یا غیرعددی مورد بررسی قرار می‌گیرند و می‌توان میانگین، میانه، پراکندگی و فراوانی مقادیر مختلف را محاسبه کرد.

با استفاده از تحلیل توصیفی، می‌توانیم اطلاعات مهمی را از داده‌ها استخراج کنیم و نتایج را به صورت گرافیکی یا جدولی نمایش دهیم تا درک بهتری از داده‌ها به دست آید. این روش می‌تواند در بسیاری از زمینه‌های مختلف از جمله علوم اجتماعی، اقتصاد، آمار، پزشکی، روان‌شناسی و غیره مورد استفاده قرار بگیرد.

به طور کلی، تحلیل توصیفی بینشی در ارتباط با گذشته در اختیارتان قرار می‌دهد، این تکنیک آماری همان‌گونه که از نامش پیدا است توصیف کننده است. به بیان دقیق‌تر به داده‌ها نگاه می‌کند و رویدادها و موقعیت‌های گذشته را تجزیه و تحلیل می‌کند تا ایده‌ای کلی در ارتباط با آینده در اختیارتان قرار دهد. به بیان ساده‌تر، به عملکرد گذشته/تاریخی نگاه می‌کند تا دلایل شکست یا موفقیت گذشته را نشان دهد. رویکرد فوق به ما امکان می‌دهد از رفتارهای گذشته درس بگیریم و دریابیم که چگونه ممکن است بر عملکرد آینده تاثیرگذار باشند.

تجزیه‌و‌تحلیل رگرسیون

تجزیه و تحلیل رگرسیون (Regression Analysis) یک روش آماری است که امکان مدل‌سازی رابطه بین یک متغیر وابسته و یک یا چند متغیر مستقل را فراهم می‌کند. در این روش، با استفاده از داده‌های جمع‌آوری شده، مدلی برای پیش‌بینی یک متغیر پاسخ با استفاده از یک یا چند متغیر توصیفی ساخته می‌شود.

مدل رگرسیون ممکن است در قالب یک رابطه ریاضی یا یک نمودار گرافیکی نشان داده شود. در مدل‌های رگرسیون، معمولاً از یکی از دو نوع رگرسیون خطی یا رگرسیون غیرخطی استفاده می‌شود. در رگرسیون خطی، متغیرهای توصیفی با استفاده از یک خط راست به متغیر پاسخ مرتبط می‌شوند، در حالی که در رگرسیون غیرخطی، رابطه بین متغیرهای توصیفی و متغیر پاسخ به صورت غیرخطی است.

تجزیه و تحلیل رگرسیون می‌تواند در بسیاری از زمینه‌های مختلف از جمله علوم اجتماعی، اقتصاد، علوم پزشکی، مهندسی و غیره مورد استفاده قرار بگیرد. در داده کاوی، این تکنیک برای پیش‌بینی مقادیر با توجه به یک مجموعه داده خاص استفاده می‌شود. به عنوان مثال، رگرسیون ممکن است برای پیش‌بینی قیمت یک محصول با در نظر گرفتن سایر متغیرها استفاده شود. رگرسیون یکی از محبوب‌ترین روش‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها است که در تجارت، بازاریابی داده‌محور، پیش‌بینی مالی و غیره استفاده می‌شود.

مطلب پیشنهادی

مهارت‌های موردنیاز دانشمند داده

نقشه راهی که شما را به یک دانشمند داده خبره تبدیل می‌کند

تحلیل عاملی

تحلیل عاملی (Factor Analysis) یک روش آماری است که برای کاهش تعداد متغیرهای وابسته (متغیرهای پاسخ) در یک مجموعه داده استفاده می‌شود. در این روش، چندین متغیر وابسته را با هدف کاهش تعداد متغیرها به چندین عامل کلیدی تبدیل می‌کنیم.  عامل‌ها به صورت خطی با متغیرهای وابسته مرتبط هستند و هر عامل معمولاً بیانگر یک ویژگی کلیدی از داده‌ها است. در این روش، با استفاده از ماتریس کوواریانس یا ماتریس همبستگی داده‌ها، عامل‌های کلیدی را به دست می‌آوریم و می‌توانیم از آن‌ها برای تحلیل داده‌های پیچیده استفاده کنیم.

با استفاده از تحلیل عاملی، می‌توانیم به دنبال الگوهای مخفی در داده‌ها بگردیم و با تحلیل رفتار و رابطه بین متغیرها، به دست آوردن الگوهایی که ممکن است به سادگی قابل مشاهده و توضیح نباشند، اما می‌توانند توضیحاتی برای تفسیر داده‌ها ارائه کنند. تحلیل عاملی معمولاً در زمینه‌های مختلفی مانند روان‌شناسی، علوم اجتماعی، علوم پزشکی و غیره مورد استفاده قرار می‌گیرد.

به بیان دقیق‌تر، تحلیل عاملی یک تکنیک تحلیل داده‌های منشعب از رگرسیون است که برای یافتن ساختار زیربنایی در مجموعه‌ای از متغیرها استفاده می‌شود. تکنیک فوق بر یافتن عامل‌های مستقل جدید (متغیرهایی) که الگوها و روابط بین متغیرهای وابسته اصلی را توصیف می‌کنند، تاکید دارد. تحلیل عاملی راه‌حلی بسیار محبوب برای تحقیق در مورد روابط متغیرها است و عمدتا در ارتباط با موضوعات پیچیده‌ای مثل مقیاس‌های روان‌شناختی و وضعیت اجتماعی-اقتصادی مورد استفاده قرار می‌گیرد. تحلیل عاملی یک گام اساسی برای رسیدن به روش‌های خوشه‌بندی و طبقه‌بندی به شیوه‌ای کارآمد است.

تجزیه‌وتحلیل پراکندگی

تجزیه و تحلیل پراکندگی (Dispersion Analysis) به معنی بررسی پراکندگی داده‌ها و میزان اختلاف بین داده‌ها است. در این روش، می‌توانیم از معیارهای آماری مختلفی مانند واریانس، انحراف معیار و پوشش برای بررسی پراکندگی داده‌ها استفاده کنیم. واریانس نشان دهنده میزان پراکندگی داده‌ها است، به طوری که هر چقدر مقدار واریانس بیشتر باشد، داده‌ها بیشتر پراکنده هستند. انحراف معیار نیز میزان پراکندگی داده‌ها را نشان می‌دهد، به طوری که هر چقدر انحراف معیار بیشتر باشد، داده‌ها بیشتر پراکنده هستند. پوشش نیز نشان می‌دهد که چه میزان از داده‌ها در یک بازه مشخصی قرار دارند.

با استفاده از تجزیه و تحلیل پراکندگی، می‌توانیم از یک مجموعه داده بیشتر بفهمیم و به دنبال الگوهای مخفی در داده‌ها بگردیم. این روش می‌تواند در بسیاری از زمینه‌های مختلف از جمله علوم اجتماعی، علوم پزشکی، اقتصاد و غیره مورد استفاده قرار بگیرد. به طور کلی، تجزیه و تحلیل پراکندگی برای درک بهتر داده‌ها و پیدا کردن الگوهای نهفته در داده‌ها بسیار مفید است.

تجزیه و تحلیل پراکندگی روش چندان رایجی نیست، اما در داده کاوی استفاده می‌شود و برخی از متخصصان داده کاوی از آن استفاده می‌کنند. تکنیک فوق برای توصیف میزان گسترش مجموعه‌ای از داده‌ها استفاده می‌شود. اندازه‌‌گیری پراکندگی به دانشمندان داده کمک می‌کند تا تنوع موضوعات را مطالعه و درک کنند. به طور کلی، پراکندگی دارای دو موضوع مهم است. اول این‌که تغییرات میان عناصر را نشان می‌دهد و دوم این‌که نشان‌دهنده تغییرات حول مقدار متوسط است. اگر تفاوت بین مقدار و میانگین قابل توجه باشد، پراکندگی زیاد است، در غیر این صورت کم است.

تجزیه‌وتحلیل تشخیصی

تجزیه و تحلیل تشخیصی (Diagnostic Analysis) یک روش آماری است که برای بررسی علل مشکلات و اختلالات در داده‌ها استفاده می‌شود. در این روش، با استفاده از داده‌های جمع‌آوری شده، به دنبال پیدا کردن ریشه‌های مشکلات در داده‌ها و روش‌های برطرف کردن آن‌ها هستیم.

به عبارت دیگر، تجزیه و تحلیل تشخیصی به ما کمک می‌کند تا مشکلات و نواقص در داده‌ها را شناسایی کنیم و راه‌های برطرف کردن آن‌ها را پیدا کنیم. در این روش، از معیارهای آماری مختلفی مانند میانگین، واریانس، انحراف معیار و ضریب همبستگی استفاده می‌شود. تجزیه و تحلیل تشخیصی معمولاً در زمینه‌های مختلفی مانند علوم پزشکی، روان‌شناسی، اقتصاد و غیره مورد استفاده قرار می‌گیرد. با استفاده از این روش، می‌توانیم به دنبال راه‌حل‌هایی برای رفع مشکلات و بهبود داده‌ها باشیم و در نتیجه به تحلیل و تفسیر دقیق‌تر داده‌ها برسیم.

تجزیه و تحلیل تشخیصی یکی از قدرتمندترین تکنیک‌های طبقه‌بندی در داده کاوی است. تجزیه و تحلیل تشخیصی از رویکرد اندازه‌گیری‌ متغیر روی گروه‌های مختلف عناصر برای خط‌کشی یا به عبارت دقیق‌تر، مرزبندی نقاطی که گروه‌ها را متمایز از یکدیگر می‌کند، استفاده می‌کند.

تجزیه‌وتحلیل سری زمانی

تجزیه و تحلیل سری زمانی (Time Series Analysis) به معنی بررسی تغییرات و الگوهای زمانی در داده‌ها است. در این روش، داده‌ها در طول زمان به صورت متوالی جمع‌آوری شده و بررسی می‌شوند.

تجزیه و تحلیل سری زمانی شامل بسیاری از روش‌های آماری مختلف مانند مدل‌سازی ARIMA، تحلیل طیفی، مدل‌سازی گرافیکی و غیره است. با استفاده از این روش، می‌توانیم الگوهای مختلف زمانی را در داده‌ها شناسایی کنیم و به دنبال پیش‌بینی تحولات آینده باشیم.

تجزیه و تحلیل سری زمانی معمولاً در زمینه‌های مختلفی مانند مدیریت مالی، اقتصاد، علوم اجتماعی و غیره مورد استفاده قرار می‌گیرد. به عنوان مثال، در علوم اقتصادی، می‌توان از تجزیه و تحلیل سری زمانی برای پیش‌بینی روند رشد یا رکود در اقتصاد استفاده کرد. در کل، تجزیه و تحلیل سری زمانی می‌تواند به ما کمک کند تا الگوهای موجود در داده‌های زمانی را شناسایی کرده و به دنبال راه‌حل‌هایی برای بهبود آن‌ها باشیم.

تقریبا در بیشتر حوزه‌های علمی، اندازه‌گیری‌ها در طول زمان انجام می‌شود. این بررسی‌ها منجر به تولید مجموعه‌ای از داده‌های سازمان یافته می‌شوند که سری‌های زمانی نام دارند. شاخص‌ترین مثال در این زمینه ارزش روزانه شاخص بورس است. در ساده‌ترین تعریف، تجزیه و تحلیل داده‌های سری زمانی فرآیند مدل‌سازی و توضیح سری‌های وابسته به زمان نقاط داده‌ای است. هدف استخراج اطلاعات معنادار از داده‌ها است.

شبکه‌های عصبی مصنوعی

محبوب‌ترین و جدیدترین روش تجزیه و تحلیل داده‌ها است. این شبکه‌ها با الهام از نمونه‌های زیستی کامپیوترها را قادر می‌سازند عملکردی شبیه به مغز انسان‌ها یا سایر موجودات داشته باشند. شبکه‌های عصبی مصنوعی که اغلب شبکه عصبی نامیده می‌شوند، استعاره‌ای از مغز برای پردازش اطلاعات هستند. این مدل‌های محاسباتی وام گرفته نمونه‌های زیستی هستند. آن‌ها از یک گروه به هم پیوسته از سلول‌های مصنوعی تشکیل شده‌اند و اطلاعات را با استفاده از یک رویکرد محاسباتی پردازش می‌کنند.

شبکه‌های عصبی به شکل گسترده در داده کاوی استفاده می‌شوند. آن‌ها به خوبی قادر به پذیرش و پردازش داده‌های دارای نویز را دارند و خروجی آن‌ها دقت زیادی دارد. شبکه‌های عصبی در بسیاری از برنامه‌های پیش‌بینی و طبقه‌بندی تجاری استفاده می‌شوند.

برنامه‌نویسی تکاملی

برنامه‌نویسی تکاملی انواع مختلفی از تجزیه و تحلیل داده‌ها را با استفاده از الگوریتم‌های تکاملی ترکیب می‌کند و محبوبیت زیادی در دنیای داده کاوی دارد. از نمونه‌های پر کاربرد در این زمینه باید به الگوریتم‌های ژنتیک، برنامه‌ریزی ژنتیک و الگوریتم‌های تکاملی اشاره کرد. امروزه، آژانس‌های مدیریت داده از الگوریتم‌های تکاملی برای غلبه بر چالش‌های مربتط با کلان داده‌ها استفاده می‌کنند. آن‌ها توانایی کشف فضاهای جست‌وجوی بزرگ و کشف راه حل‌های کارآمد را دارند، تقریبا نسبت به نویز حساس نیستند (مشکلی که متخصصان یادگیری ماشین با آن روبرو هستند) و می‌توانند تعامل بین ویژگی‌ها را به روشی عالی مدیریت کنند.

درخت تصمیم

از الگوریتم‌های طبقه‌بندی محبوب و مدرن در داده‌کاوی و یادگیری ماشین است. درخت تصمیم یک نمودار درختی شکل است که یک مدل طبقه‌بندی یا رگرسیون را نشان می‌دهد. درخت تصمیم یک مجموعه داده را به زیر مجموعه‌های کوچک‌تر و کوچک‌تر تقسیم می‌کند که شامل نمونه‌هایی با مقادیر مشابه هستند، در حالی که در همان زمان یک درخت تصمیم مرتبط به طور مداوم توسعه می‌یابد. این درخت برای نشان دادن این‌که چگونه و چرا یک انتخاب ممکن است به انتخاب بعدی منجر شود، با کمک شاخه‌ها ساخته می‌شود. عملکرد درختان تصمیم به سادگی درک می‌شود و مراحل طبقه‌بندی را ساده و سریع می‌کنند.

جنگل تصادفی

خوب چونکه تصویر بالا جنگل‌های ابر است، پس بد نیست توضیح بیشتری در ارتباط با درختان تصمیم بدهیم!! درختان تصمیم با یک پرسش اساسی کار خود را آغاز می‌کنند. آیا باید موج‌سواری کنم؟ داستان از این نقطه آغاز می‌شود که پشت سر آن پرسش‌های دیگر می‌آیند که هدفشان دستیابی به پاسخی برای پرسش اصلی است. آیا موج‌ها برای مدت طولانی باقی خواهند ماند؟ آیا باد در ساحل می‌وزد؟ این پرسش‌ها گره‌های تصمیم‌گیری در درخت را شکل می‌دهند و راهکاری برای تقسیم داده‌ها هستند. هر سوال به متخصص کمک می‌کند تا به یک تصمیم نهایی برسد که با گره برگ مشخص می‌شود. مشاهداتی که با معیارها مطابقت داشته باشند از شاخه "بله" و مشاهداتی که مطابق با معیارها نیستند مسیر جایگزین را دنبال می‌کنند. درخت‌های تصمیم به دنبال یافتن بهترین تقسیم برای زیر مجموعه داده‌ها هستند و معمولا از طریق الگوریتم طبقه‌بندی و درخت رگرسیون آموزش داده می‌شوند. معیارهایی مانند ناخالصی جینی، افزایش اطلاعات، یا میانگین مربعات خطا می‌توانند برای ارزیابی کیفیت تقسیم استفاده شوند.

منطق فازی

منطق فازی (Fuzzy Logic) یک روش ریاضی است که برای مدل‌سازی سیستم‌های پیچیده و تصمیم‌گیری در شرایط عدم قطعیت و ابهام استفاده می‌شود. در این روش، به جای استفاده از مقادیر دقیق و باینری (0 و 1)، از مقادیر فازی و ابهام‌دار (بین 0 و 1) استفاده می‌شود.

منطق فازی به ما این امکان را می‌دهد که با استفاده از مفاهیمی مانند "بلند"، "کم"، "متوسط" و غیره، به دنبال روش‌های بهتری برای تصمیم‌گیری در شرایطی که داده‌ها دارای ابهام و عدم قطعیت هستند، باشیم. در این روش، تصمیمات بر اساس احتمالات فازی و مقادیر فازی اتخاذ می‌شوند. منطق فازی معمولاً در زمینه‌های مختلفی مانند رباتیک، کنترل صنعتی، هوش مصنوعی، سیستم‌های تصمیم‌گیری و غیره مورد استفاده قرار می‌گیرد. به عنوان مثال، در رباتیک، منطق فازی می‌تواند برای تصمیم‌گیری درباره جهت حرکت ربات و سرعت آن استفاده شود. در کل، منطق فازی به ما این امکان را می‌دهد که با توجه به شرایط پیچیده و عدم قطعیت، تصمیمات بهتری بگیریم و بهبود عملکرد سیستم‌ها را داشته باشیم.

منطق فازی برای مقابله با عدم قطعیت در مسائل حوزه داده‌کاوی استفاده می‌شود. مدل‌سازی منطق فازی یکی از روش‌ها و تکنیک‌های تحلیل داده‌های مبتنی بر احتمال است، نسبتا جدید است، اما ظرفیت زیادی برای استخراج اطلاعات ارزشمند از مجموعه داده‌های مختلف دارد.