پروژه علم داده خود را برنامه ریزی کنید

پروژه های موثر علم داده با یک پایه محکم شروع می شوند. این راهنما شما را در مراحل اولیه ضروری راهنمایی می کند: درک داده های خود، تعریف اهداف پروژه، انجام تجزیه و تحلیل اولیه و انتخاب مدل های مناسب. با اجرای دقیق این مراحل، شانس خود را برای تولید بینش عملی افزایش خواهید داد.

بیایید شروع کنیم.

پروژه علم داده خود را برنامه ریزی کنید
عکس توسط سون میکه. برخی از حقوق محفوظ است.

درک داده های شما

اساس هر پروژه علم داده، درک کامل مجموعه داده های شماست. این مرحله را قبل از برنامه ریزی مسیر خود به عنوان آشنایی با زمین در نظر بگیرید. در اینجا مراحل کلیدی برای دنبال کردن آمده است:

1. مجموعه داده را کاوش کنید: پروژه خود را با بررسی ساختار و محتوای داده های خود شروع کنید. ابزارهایی مانند پانداها در پایتون می توانند به شما کمک کنند تا یک نمای کلی سریع داشته باشید. مثل این است که از منظره خود یک نمای هوایی بگیرید:

• df.head(): اولین نگاه شما به داده ها
• df.info(): طرحی برای مجموعه داده شما
• df.describe(): مروری بر آماری

2. مقادیر گمشده و نیازهای پاکسازی داده را شناسایی کنید: از توابعی مانند استفاده کنید df.isnull().sum() برای شناسایی مقادیر گمشده پر کردن این شکاف ها مهم است: آیا آنها را پر می کنید (انتخاب) یا آنها را دور می زنید (حذف)؟ انتخاب شما در اینجا می تواند تأثیر قابل توجهی بر نتایج شما داشته باشد.

3. از دیکشنری های داده استفاده کنید: دیکشنری داده مانند یک افسانه روی نقشه است. این ابرداده در مورد مجموعه داده شما ارائه می دهد و توضیح می دهد که هر متغیر چه چیزی را نشان می دهد. اگر هیچ کدام ارائه نشده است، خود را ایجاد کنید. به یادآوری شما کمک می کند. این سرمایه گذاری است که از نظر شفافیت در کل پروژه شما جواب می دهد.

4. دسته بندی متغیرها: تعیین کنید که کدام متغیرها مقوله ای (اسمی یا ترتیبی) و کدام عددی (فاصله یا نسبت) هستند. این طبقه‌بندی بعداً به انتخاب روش‌ها و مدل‌های آنالیز شما اطلاع می‌دهد، همانطور که دانستن نوع زمین بر انتخاب وسیله نقلیه شما تأثیر می‌گذارد.

برای کمی رنگ بیشتر در مورد این موضوعات، پست های قبلی ما را بررسی کنید »افشای نامرئی: تجسم ارزش های گمشده در مسکن ایمز“و”لغت نامه ها را کاوش کنید، متغیرها را طبقه بندی کنید، و داده ها را در مجموعه داده های Ames قرار دهید“.

اهداف پروژه را تعریف کنید

اهداف واضح پروژه ستاره شمالی شما هستند که تجزیه و تحلیل شما را از طریق پیچیدگی داده های شما هدایت می کنند. موارد زیر را در نظر بگیرید:

1. مشکلی را که سعی در حل آن دارید روشن کنید: آیا می خواهید قیمت املاک و مستغلات را پیش بینی کنید؟ آیا برای رتبه بندی ریزش مشتریان است؟ درک هدف نهایی شما کل رویکرد شما را شکل می دهد. این تفاوت بین بالا رفتن از کوه یا کاوش در غار است.

2. تعیین کنید که آیا مشکل طبقه بندی یا رگرسیون است:

• رگرسیون: پیش بینی یک مقدار پیوسته (به عنوان مثال قیمت خانه)
• طبقه بندی: پیش بینی یک نتیجه طبقه بندی شده (به عنوان مثال ریزش مشتری)

این تمایز، انتخاب مدل‌ها و معیارهای ارزیابی شما را راهنمایی می‌کند.

3. بین تایید یک نظریه یا بررسی ایده ها یکی را انتخاب کنید: آیا شما فرضیه خاصی را آزمایش می کنید یا به دنبال الگوها و روابط در داده ها هستید؟ این تصمیم بر رویکرد تحلیلی شما و نحوه تفسیر نتایج تأثیر می گذارد.

تجزیه و تحلیل داده های اولیه

قبل از فرو رفتن در مدل های پیچیده، ضروری است که داده های خود را از طریق تجزیه و تحلیل اولیه درک کنید. این مانند بررسی زمین قبل از ساخت است:

1. آمار توصیفی: از معیارهایی مانند میانگین، میانه، انحراف معیار و صدک ها برای درک تمایل مرکزی و توزیع متغیرهای عددی خود استفاده کنید. اینها خلاصه کمی از ویژگی های داده های شما را ارائه می دهند.

2. تکنیک های تجسم داده ها: برای تجسم توزیع ها و روابط بین متغیرها، هیستوگرام، نمودار جعبه، و نمودار پراکنده ایجاد کنید. تجسم می تواند الگوهایی را نشان دهد که اعداد به تنهایی ممکن است از دست بدهند.

3. روابط بین ویژگی ها را بررسی کنید: به دنبال همبستگی بین متغیرها باشید. این می تواند به شناسایی پیش بینی کننده های بالقوه و مسائل چند خطی کمک کند. درک این روابط برای انتخاب ویژگی و تفسیر مدل ضروری است.

انتشارات ما «رمزگشایی داده ها: مقدمه ای بر آمار توصیفی“،”از داده تا نقشه: تجسم قیمت خانه در ایمز با پایتون“، و”ویژگی روابط 101: درس هایی از داده های مسکن ایمز» مشاوره عمیق در مورد این موضوعات ارائه دهید.

مدل مناسب را انتخاب کنید

انتخاب مدل شما به انتخاب ابزار مناسب برای کار بستگی دارد. این بستگی به اهداف پروژه شما و ماهیت داده های شما دارد. بیایید دسته بندی های اصلی قالب و زمان استفاده از آنها را بررسی کنیم:

1. یادگیری تحت نظارت یا بدون نظارت:

• یادگیری تحت نظارت: زمانی استفاده کنید که یک متغیر هدف برای پیش بینی دارید. مثل داشتن یک راهنما در طول سفر است. در یادگیری نظارت شده، مدل را بر روی داده های برچسب دار آموزش می دهید، جایی که پاسخ های صحیح را می دانید. این برای کارهایی مانند پیش بینی قیمت املاک و یا طبقه بندی ایمیل ها به عنوان هرزنامه یا غیر مفید است.
• یادگیری بدون نظارت: از یادگیری بدون نظارت برای کشف الگوها در داده های خود استفاده کنید. بلکه یک اکتشاف بدون مقصد از پیش تعریف شده است. یادگیری بدون نظارت زمانی مفید است که می‌خواهید الگوهای پنهان را پیدا کنید یا چیزهای مشابه را با هم گروه‌بندی کنید، مانند تقسیم‌بندی مشتری یا تشخیص ناهنجاری.

2. مدل های رگرسیون: برای پیش بینی متغیرهای پیوسته (مانند قیمت خانه، دما، ارقام فروش). آنها را به عنوان ترسیم یک خط (یا منحنی) در نقاط داده شما برای پیش بینی در نظر بگیرید. برخی از مدل های رگرسیون رایج عبارتند از:

• رگرسیون خطی: ساده ترین شکل، با فرض رابطه خطی بین متغیرها.
• رگرسیون چند جمله ای: برای روابط غیرخطی پیچیده تر.
• رگرسیون تصادفی جنگل: یک روش مجموعه ای که می تواند روابط غیرخطی را ثبت کند و تعاملات بین متغیرها را مدیریت کند.
• رگرسیون افزایش گرادیان: یکی دیگر از روش‌های قدرتمند مجموعه، که به دلیل عملکرد بالا در بسیاری از سناریوها شناخته شده است.

3. مدل های طبقه بندی: برای پیش‌بینی نتایج طبقه‌بندی شده (مانند هرزنامه/غیر هرزنامه، انصراف/حفظ مشتری، تشخیص بیماری). هدف این مدل ها ترسیم مرز بین دسته های مختلف است. مدل های طبقه بندی محبوب عبارتند از:

• رگرسیون لجستیک: علی رغم نامش، برای مسائل طبقه بندی باینری استفاده می شود.
• درختان تصمیم: با پیروی از یک سری قوانین if-then پیش بینی می کنند.
• ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM): برای طبقه‌بندی خطی و غیرخطی مؤثر است.
• K-Nearest Neighbors (KNN): پیش‌بینی‌هایی را بر اساس کلاس اکثر نقاط داده نزدیک انجام می‌دهد.
• شبکه‌های عصبی: می‌توانند مدل‌های پیچیده را مدیریت کنند اما می‌توانند به مقادیر زیادی داده نیاز داشته باشند.

4. خوشه بندی و تجزیه و تحلیل همبستگی: برای کشف اطلاعات و الگوهای موجود در داده ها. این تکنیک ها می توانند گروه بندی ها یا روابط طبیعی را در داده های شما آشکار کنند:

• خوشه بندی: نقاط داده مشابه را با هم گروه بندی می کند. الگوریتم های رایج عبارتند از K-means، خوشه بندی سلسله مراتبی و DBSCAN.
• تجزیه و تحلیل اجزای اصلی (PCA): ابعاد داده های شما را کاهش می دهد و در عین حال بیشتر اطلاعات را حفظ می کند.
• قوانین ارتباط یادگیری: روابط جالبی را بین متغیرها کشف می کند که اغلب در تحلیل سبد بازار استفاده می شود.

به یاد داشته باشید که “بهترین” مدل اغلب به مجموعه داده ها و اهداف خاص شما بستگی دارد. معمول است که چندین مدل را امتحان کنید و عملکرد آنها را با هم مقایسه کنید، درست مانند امتحان کردن کفش های مختلف تا ببینید کدام یک برای سفر شما بهترین است. عواملی که در انتخاب مدل باید در نظر گرفته شوند عبارتند از:

• اندازه و کیفیت مجموعه داده شما
• الزامات تفسیرپذیری پروژه شما
• منابع IT موجود
• مبادله بین پیچیدگی مدل و عملکرد

در عمل، اغلب سودمند است که با مدل‌های ساده‌تر (مانند رگرسیون خطی یا رگرسیون لجستیک) شروع کنیم و در صورت لزوم به سمت مدل‌های پیچیده‌تر برویم. این رویکرد به شما کمک می کند تا داده های خود را بهتر درک کنید و معیاری برای ارزیابی عملکرد مدل های پیچیده تر ارائه می دهد.

نتیجه گیری

برنامه ریزی اولین قدم ضروری در هر پروژه علم داده است. با درک کامل داده های خود، تعریف واضح اهداف خود، انجام یک تحلیل اولیه و انتخاب دقیق رویکرد مدل سازی خود، پایه ای محکم برای بقیه پروژه خود ایجاد می کنید. این مانند برنامه ریزی برای یک سفر طولانی است: هر چه بهتر برنامه ریزی کنید، سفرتان راحت تر خواهد بود.

هر پروژه علم داده یک ماجراجویی منحصر به فرد است. مراحل ذکر شده در اینجا نقطه شروع شما هستند، اما از سازگاری و کاوش در حین حرکت نترسید. با برنامه ریزی دقیق و رویکردی متفکرانه، به خوبی برای مقابله با چالش ها و کشف بینش های پنهان در داده های خود مجهز خواهید شد.