برنامه ریزی پروژه علم داده شما

پروژه های موثر علم داده با یک پایه قوی 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 اعمال دقیق این مراحل، شانس خود را برای تولید بینش عملی افزایش خواهید داد.

بیایید شروع کنیم.

برنامه ریزی پروژه علم داده شما
عکس توسط سون میکه. برخی از حقوق محفوظ است.

درک اطلاعات شما

اساس هر پروژه علم داده، درک کامل مجموعه داده شما است. قبل از برنامه ریزی مسیر خود، این مرحله را به عنوان شناخت زمین در نظر بگیرید. در اینجا مراحل کلیدی وجود دارد:

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(): طرح کلی مجموعه داده شما
• df.describe(): یک عکس آماری

2. مقادیر گمشده و نیازهای پاکسازی داده را شناسایی کنید: از توابعی مانند استفاده کنید df.isnull().sum() برای تشخیص مقادیر از دست رفته پرداختن به این شکاف ها مهم است – آیا آنها را پر می کنید (انتخاب) یا در اطراف آنها کار می کنید (حذف)؟ انتخاب شما در اینجا می تواند تاثیر 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 یکی ارائه نشده است، خودتان را ایجاد کنید. به یادآوری شما کمک می کند. این سرمایه گذاری است که با وضوح در کل پروژه شما نتیجه 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 انتخاب روش‌ها و مدل‌های آنالیز شما را بعداً مشخص می‌کند، دقیقاً مانند 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 ”کاوش در دیکشنری ها، طبقه بندی متغیرها، و وارد کردن داده ها در مجموعه داده Ames“.

تعریف اهداف پروژه

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

1. مشکلی را که می‌خواهید حل کنید روشن کنید: آیا می خواهید قیمت مسکن را پیش بینی کنید؟ آیا برای طبقه بندی ریزش مشتری است؟ درک هدف نهایی شما کل رویکرد شما را شکل می دهد. این تفاوت بین راه رفتن برای 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 (مثلاً قیمت خانه)
• طبقه بندی: پیش بینی یک نتیجه طبقه بندی شده (به عنوان مثال، ریزش مشتری)

این تمایز انتخاب مدل ها و معیارهای ارزیابی شما را راهنمایی می کند.

3. بین تایید یک نظریه یا کاوش بینش تصمیم بگیرید: آیا 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 گسترش 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 ویژگی ها را کاوش 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 کلیدی است.

پست های مارمزگشایی داده ها: مقدمه ای بر آمار توصیفی“،”از داده تا نقشه: تجسم قیمت خانه ایمز با پایتون“، و”ویژگی روابط 101: درس هایی از داده های مسکن ایمز” راهنمایی های عمیقی در مورد این موضوعات ارائه می دهد.

انتخاب مدل مناسب

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

1. یادگیری تحت نظارت در مقابل یادگیری بدون نظارت:

• یادگیری تحت نظارت: زمانی استفاده کنید که یک متغیر هدف برای پیش بینی دارید. مثل داشتن یک راهنما در سفرتان است. در یادگیری نظارت شده، شما 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 خانه یا طبقه بندی ایمیل ها به عنوان هرزنامه یا غیر هرزنامه مفید است.
• یادگیری بدون نظارت: از یادگیری بدون نظارت برای کشف الگوها در داده های خود استفاده کنید. این بیشتر شبیه اکتشاف بدون مقصد از پیش تعریف شده است. یادگیری بدون نظارت زمانی ارزشمند است که می‌خواهید الگوهای پنهان را پیدا کنید یا موارد 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). اینها را به عنوان ترسیم یک خط (یا منحنی) در نقاط داده خود 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 پیچیده تر و غیر خطی.
• رگرسیون جنگل تصادفی: یک روش مجموعه ای که می تواند روابط غیر خطی را ثبت کند و تعاملات بین متغیرها را مدیریت کند.
• رگرسیون تقویت 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 پیش بینی نتایج طبقه بندی شده (به عنوان مثال، هرزنامه/نه هرزنامه، ریزش مشتری/حفظ مشتری، تشخیص بیماری). این مدل ها در مورد ترسیم مرز بین دسته های مختلف هستند. مدل های طبقه بندی محبوب عبارتند از:

• رگرسیون لجستیک: علی رغم نامش، برای مسائل طبقه بندی باینری استفاده می شود.
• درختان تصمیم گیری: آنها 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 الگوهای پیچیده را مدیریت کنند، اما ممکن است به مقادیر زیادی داده نیاز داشته باشند.

4. خوشه بندی و تجزیه و تحلیل همبستگی: برای کاوش بینش ها و الگوها 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.
• آموزش قوانین انجمن: روابط جالبی را بین متغیرها کشف می کند که اغلب در تحلیل سبد بازار استفاده می شود.

به یاد داشته باشید، “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 مقایسه کنید، دقیقاً مانند امتحان کردن کفش های مختلف برای اینکه ببینید کدام یک برای سفر شما مناسب تر است. عواملی که در انتخاب مدل باید در نظر گرفته شوند عبارتند از:

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

در عمل، شروع با مدل‌های ساده‌تر (مانند رگرسیون خطی یا رگرسیون لجستیک) به‌عنوان خط پایه اغلب سودمند است و سپس در صورت نیاز به سمت مدل‌های پیچیده‌تر پیش می‌رود. 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 حیاتی در هر پروژه علم داده است. با درک کامل داده های خود، تعریف واضح اهداف خود، انجام تجزیه و تحلیل اولیه و انتخاب دقیق رویکرد مدل سازی خود، پایه ای قوی برای بقیه پروژه خود ایجاد می کنید. این مانند آماده شدن 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 یک رویکرد متفکرانه، برای مقابله با چالش ها و کشف بینش های پنهان در داده های خود به خوبی مجهز خواهید بود.