کتاب تحلیل داده با پایتون نشر نور علم

تحلیل داده در دنیای امروز از اهمیت بسیاری برخوردار است. تحلیل داده‌ها به افراد و سازمان‌ها کمک می‌کند تا تصمیم‌های بهتری بگیرند. در داده‌کاوی و به طور کلی در علم داده از یک متدولوژی به نام CRISP استفاده می‌شود. CRISP یک روش استاندارد برای تحلیل داده است که در فرآیند استخراج اطلاعات از داده‌ها و مدل‌سازی استفاده می‌شود. این روش از شش مرحله کلیدی تشکیل شده است که به ترتیب شامل شناخت کسب‌وکار، فهم داده‌ها، آماده‌سازی داده‌ها، مدل‌سازی، ارزیابی و نهایتاً استقرار می‌شود.

به طور کلی، روش CRISP به سازمان‌‌ها در افزایش بهره‌وری از داده‌ها، افزایش قابلیت پیش‌بینی، بهبود فرایند تصمیم‌گیری، کاهش ریسک و هزینه‌ها و افزایش رقابت‌پذیری کمک می‌کند.

با تحلیل داده‌ها و استفاده از روش CRISP می‌توان روندها و الگوهای موجود در داده‌ها را شناسایی کرده و رویدادهای آینده را پیش‌بینی کرد. این امر به سازمان‌ها کمک می‌کند تا استراتژی‌ها و تصمیمات خود را بر اساس اطلاعات قابل اعتماد و مبتنی بر داده و پیش‌بینی‌های دقیق انجام داده و تصمیم‌های بهتری درباره مسائل مختلف مانند بازاریابی، مدیریت مشتریان، بهبود عملکرد و... بگیرند.

با تحلیل داده‌ها و شناسایی الگوها، سازمان‌ها می‌توانند از تصمیماتی که ممکن است باعث خطاها و ضررهای مالی شوند، جلوگیری نموده و از این طریق ریسک‌های مرتبط با تصمیمات نادرست را کاهش داده و در طولانی‌مدت بهبود عملکرد سازمان را تضمین نمایند. تحلیل داده به سازمان‌ها کمک می‌کند تا بازار رقابتی را بهتر بشناسند و استراتژی‌هایی را برای افزایش بازدهی، بهبود رقابت‌پذیری و جایگاه خود در بازار انتخاب کنند. هم چنین به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد تا از داده‌های بزرگ و پیچیده بهره‌برداری کنند، روابط مخفی را شناسایی و اطلاعات ارزشمندی را استخراج نمایند که همین امر موجب اتخاذ تصمیمات استراتژیک و اجرای بهتر سیاست‌ها خواهد شد.

زبان برنامه‌نویسی پایتون به عنوان یکی از زبان‌های برنامه‌نویسی محبوب و قدرتمند در زمینه علوم داده شناخته می‌شود. به دلایل زیادی از جمله سادگی، فهم و خوانایی بالا، دارا بودن بستر وسیع، داشتن کتابخانه‌ها و ابزارهای قدرتمندی که به طور خاص برای تحلیل داده‌ها و علوم داده طراحی شده و توسعه یافته‌اند، جامعیت و قابل اجرا بودن بر روی اکثر سیستم‌ عامل‌ها، وجود منابع آموزشی غنی و پشتیبانی از برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگان و سازگاری و هماهنگی با سایر ابزارهای مورد استفاده در حوزه علوم داده آن را به یک ابزار بسیار مناسب برای تحلیل داده تبدیل نموده که در حال حاضر توسط افراد و سازمان‌های زیادی مورد استفاده قرار می‌گیرد.

با مطالعه این کتاب خواهید آموخت که چگونه با به‌کارگیری زبان برنامه‌نویسی قدرتمند پایتون و با استفاده از چهار کتابخانه پرکاربرد آن یعنی NumPy، Pandas، Matplotlib و Seaborn، به شناخت و فهمی از داده‌ها برسید، آن‌ها را پاک‌سازی، تبدیل، بصری‌سازی، و تحلیل نمایید.

در طول این کتاب، با مفاهیم اصلی تحلیل داده آشنا خواهید شد و با استفاده از متدها و پارامترهای موجود در این چهار کتابخانه، می‌توانید داده‌های خود را تفسیر کنید و نتایج دقیق و قابل اعتمادی را به دست آورید. هم‌چنین، نمونه‌های عملی و تمرین‌هایی ارائه شده است تا بتوانید مهارت‌های خود را تقویت نموده و در طول مسیر یادگیری، تجربه‌های جدیدی کسب نمایید.

کتاب پیش‌رو شامل مطالبی درباره متدولوژی CRISP در علم داده، کتابخانه NumPy، کتابخانه Pandas، کتابخانه Matplotlib و کتابخانه Seaborn است.

 در مقدمه گام‌های متد CRISP به تفصیل آمده است. در فصل اول کتاب، به کتابخانه NumPy پرداخته شده است که امکان انجام عملیات جبری بر روی آرایه‌ها، توابع ریاضی و عملیات ضرب ماتریس‌ها را فراهم می‌کند.

در فصل دوم، کتابخانه Pandas معرفی می‌گردد که برای شناخت داده‌ها، آماده سازی داده‌ها و عملیات مختلف بر روی داده‌ها از این کتابخانه استفاده می‌شود. شما با ساختارهای داده مانند سریز و دیتافریم در Pandas آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید چگونه داده‌ها را از منابع مختلف مانند SQL و فایل‌های اکسل بخوانید و با آن‌ها کار کنید.

 در فصل سوم، کتابخانه Matplotlib معرفی می‌شود که برای ترسیم و نمایش داده‌ها در قالب نمودارها از آن استفاده می‌شود. شما با انواع نمودارها مانند histplot، countplot و scatterplot آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید چگونه داده‌ها را در قالب پلات نشان دهید و شکل و رنگ پلات‌ها را تنظیم نمایید. در فصل چهارم، کتابخانه Seaborn معرفی می‌شود که برای ترسیم داده‌ها بر پایه کتابخانه Matplotlib است. این کتابخانه امکان ترسیم انواع نمودارها مانند rugplot، displot و heatmap را فراهم می‌کند.