لیستی از مهم‌ترین تبدیلایت روی داده در دنیای تحلیل دیتا و هوش مصنوعی

تحلیل داده چیست؟

تحلیل داده فرایند بررسی، پاک‌سازی و مدل‌سازی داده‌ها به منظور کشف اطلاعات مفید، پشتیبانی از تصمیم‌گیری و پیش‌بینی روند در یک سازمان می‌باشد. این فرایند شامل تکنیک‌های آماری و الگوریتم‌های یادگیری ماشین است که به محققان و تحلیل‌گران کمک می‌کند تا الگوها و روابط را در داده‌ها شناسایی کنند. تحلیل داده‌ها در حوزه‌های مختلفی مانند کسب‌وکار، بهداشت، علوم اجتماعی و فناوری اطلاعات کاربرد دارد و می‌تواند به بهبود عملکرد، افزایش کارایی و شناسایی فرصت‌های جدید کمک کند. با رشد روزافزون داده‌ها در عصر دیجیتال، اهمیت این تحلیل‌ها هر روز بیشتر می‌شود.

18 روش مختلف در دنیای تحلیل داده

اما تابحال ما با انواع و اقسام این‌گونه مواجه شدیم ولی فرصت تجمیع آنها را در چند خط پیدا نکرده‌ایم. در ادامه لیستی از انواع تبدیلات روی داده که مرور اونها خیلی بما کمک می‌کند با بخش مهمی از تغییراتی که روی دیتا اعمال می‌کنیم، در چند خط آشنا بشویم و آنها را راحت‌تر به ذهن بسپاریم.

1. Map:
   اعمال یک تابع به هر عنصر در یک مجموعه داده و تبدیل آن به شکل مناسب.
2. Filter:
   انتخاب عناصری از یک مجموعه داده که معیارهای خاصی را برآورده می‌کنند.
3. Reduce:
   تجمیع داده‌ها با اعمال یک تابع، مانند جمع یا میانگین.
4. Join:
   ترکیب دو مجموعه‌ی داده بر اساس یک کلید مشترک.
5. Group By:
   گروه‌بندی داده‌ها بر اساس یک یا چند کلید و اعمال یک تابع تجمیع.
6. Pivot:
   ساخت مجدد داده‌ها از فرمت بلند به فرمت عریض یا بالعکس. مثلن تبدیل داده‌های کتگوریکال در یک جدول به فیچر و شمارش تعداد آنها.
7. Normalize:
   مقیاس‌دهی داده‌ها به یک دامنه‌ی مشترک، اغلب [0,1] و یا [1,1-].
8. Standardize:
   تبدیل داده‌ها به گونه‌ای که میانگین آنها 0 و انحراف معیارشان 1 باشد.
9. One-Hot Encoding:
   تبدیل متغیرهای دسته‌ای به وکتورهای (بردارها) باینری (صفر و یک).
10. Label Encoding:
    تبدیل متغیرهای دسته‌ای (categorical) به اعداد صحیح.
11. Imputation:
    پر کردن مقادیر گمشده با استفاده از استراتژی‌های مختلف (میانگین، میانه، مد).
12. Binning:
    تقسیم داده‌های پیوسته به دسته‌ها یا بازه‌های گسسته.
13. Feature Scaling:
    تنظیم دامنه‌ی ویژگی‌ها برای بهبود عملکرد مدل.
14. Text Processing:
    شامل توکن‌سازی، ریشه‌یابی و وکتوریزه کردن برای داده‌های زبان طبیعی.
15. Dimensionality Reduction:
    تکنیک‌هایی مانند PCA (تحلیل مؤلفه‌های اصلی) برای کاهش تعداد ویژگی‌ها در حالی که اطلاعات اساسی حفظ می‌شود.
16. Data Augmentation:
    تولید نمونه‌های جدید داده با تبدیل نمونه‌های موجود (مفید در پردازش تصویر).
17. Encoding Time Series:
    تبدیل داده‌های زمان‌محور به یک فرمت مناسب برای مدل‌سازی (مانند ویژگی‌های تاخیری).
18. Feature Engineering:
    ایجاد ویژگی‌های جدید از داده‌های موجود برای بهبود عملکرد مدل.

اگر در مورد هر کدام از این تعاریف ابهام داشتید، می‌توانید به جستجوی آن بپردازید تا دید بهتری نسبت به آن بدست آورید.