آشنایی با کاربرد آمار در علم داده و رابطه بین شان
فهرست مطالب
چقدر با کاربرد آمار و کاربرد داده کاوی در علم داده آشنا هستید؟ بیش از 9 میلیون نفر از مجموع 16 میلیون نفری که به ویروس کرونا مبتلا شده بودند، بهبود پیدا کردند. این آمار چه چیزی را نشان می‌دهد؟ خیلی ساده است: بیشتر افرادی که به ویروس کرونا مبتلا شدند، سلامتی خود را بازیافتند. این همان قدرت آمار است؛ یعنی توانایی نتیجه‌گیری از حجم عظیمی از داده‌ها به زبانی ساده و قابل فهم.
کاربرد آمار در علم داده نیز دقیقا به همین شکل است. از آنجا که موضوع اصلی علم آمار ذخیره‌سازی، تحلیل و کاربرد عملی داده‌هاست، طبیعی است که در علم داده نقشی حیاتی داشته باشد. آمار به ما کمک می‌کند داده‌های خام را به داده‌های ساخت یافته و قابل تحلیل تبدیل کنیم، میزان عدم قطعیت موجود در داده‌ها را بسنجیم و دقت مدل های یادگیری ماشین و الگوریتم‌های پیش‌بینی را افزایش دهیم. بدون آمار، علم داده چیزی جز مجموعه‌ای از داده‌های بی‌ساختار نخواهد بود.
البته داشتن مهارت در برنامه‌نویسی و ابزارهای تحلیل داده ضروری است، اما دانش عمیق در آمار همان چیزی است که یک فرد را از کاربر ساده ابزارها به یک دانشمند داده واقعی تبدیل می‌کند. اگر آمار را به‌خوبی فرا بگیرید، می‌توانید وارد حوزه‌هایی مانند تحلیل داده، یادگیری ماشین، تحلیل پیش‌بینانه و حتی تحقیقات علمی و تجاری مبتنی بر داده شوید و فرصت‌های شغلی ارزشمندی را تجربه کنید.
تعریف علم داده و آمار
علم داده چیست و آمار چه نقشی در آن دارد؟ علم داده یک حوزه میان رشته‌ای است که با استفاده از روش‌ها، ابزارها و الگوریتم‌های مختلف به استخراج دانش و تحلیل داده‌ها می‌پردازد. این حوزه نوین ترکیبی از مهارت‌های برنامه‌نویسی، ریاضیات و آمار است تا بتواند الگوها، روندها و ارتباطات پنهان در داده‌ها را شناسایی کند. علم داده در صنایع مختلفی مانند مالی، سلامت، بازاریابی و فناوری کاربرد دارد و به تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده کمک می‌کند. فرآیندهای اصلی این حوزه شامل جمع‌آوری داده‌ها، پاک‌سازی، تحلیل، مدل‌سازی و ارائه نتایج به شکلی قابل فهم برای تصمیم‌گیرندگان است.
در مقابل، آمار شاخه‌ای از ریاضیات است که وظیفه آن جمع‌آوری، تحلیل، تفسیر و ارائه داده‌هاست. آمار به ما این امکان را می‌دهد تا داده‌ها را به‌طور سیستماتیک بررسی کرده و نتایج معتبر و علمی از آنها به دست آوریم. این دانش به دو بخش اصلی تقسیم می‌شود: آمار توصیفی و آمار استنباطی. آمار توصیفی برای خلاصه‌سازی و نمایش داده‌ها به کار می‌رود، در حالی که آمار استنباطی از داده‌های نمونه برای پیش‌بینی یا نتیجه‌گیری درباره جامعه بزرگ‌تر استفاده می‌کند.
آمار پایه‌ای نقش اساسی در بسیاری از تحلیل‌های داده‌محور ایفا می‌کند و در حوزه‌هایی مانند علوم اجتماعی، پزشکی، اقتصاد و سایر صنایع کاربرد گسترده‌ای دارد. برای درک بهتر این مفاهیم و پیشبرد مسیر یادگیری علم داده از سطح پایه تا پیشرفته، می‌توانید در دوره جامع دیتا ساینس شرکت کنید.
مزایای آمار در تحلیل داده و تصمیم گیری
آمار یکی از پایه‌های اصلی علم داده و یادگیری ماشین است و مزایای فراوانی در تحلیل داده‌ها و تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه دارد:
کمک به تصمیم‌گیری بهتر: با تحلیل‌های دقیق و مبتنی بر داده، آمار امکان تصمیم‌گیری‌های آگاهانه و کارآمد را فراهم می‌کند.
شناخت الگوها و روندها: آمار به شما کمک می‌کند الگوها، روندها و ارتباطات پنهان در داده‌ها را شناسایی کنید و تحلیل‌های خود را هدفمندتر انجام دهید.
پیش‌بینی آینده: با استفاده از روش‌های آماری می‌توان روندهای آینده را پیش‌بینی و برنامه‌ریزی کرد.
کاهش عدم قطعیت: تحلیل آماری موجب کاهش خطا و عدم قطعیت در تصمیم‌گیری‌ها و مدل‌های یادگیری ماشین می‌شود.
ارزیابی عملکرد: با آمار می‌توان عملکرد سازمان‌ها، پروژه‌ها و فرآیندها را بررسی و بهبود بخشید.
پشتیبانی از تحقیقات علمی: آمار ابزاری ضروری برای تحلیل داده‌ها در تحقیقات علمی و آزمایش‌ها است.
بهینه‌سازی فرآیندها: تحلیل آماری نقاط ضعف و قوت فرآیندها را مشخص کرده و امکان بهینه‌سازی آنها را فراهم می‌کند.
ارائه گزارش‌های دقیق: آمار امکان ارائه گزارش‌های معتبر و قابل اعتماد از داده‌ها را فراهم می‌کند. برای درک عملی، می‌توانید در آموزش رایگان شبکه عصبی شرکت کنید.
شناخت جامعه و پدیده‌ها: آمار به درک رفتارها، ویژگی‌ها و پدیده‌های مختلف در جامعه کمک می‌کند.
پشتیبانی از یادگیری ماشین و علم داده: آمار پایه‌ای اساسی برای توسعه مدل‌های یادگیری ماشین و تحلیل‌های پیشرفته داده است. برای شروع می‌توانید از آموزش رایگان یادگیری ماشین استفاده کنید.
کاهش هزینه‌ها: با تحلیل‌های آماری می‌توان منابع هدررفته را شناسایی و هزینه‌ها را کاهش داد.
ارزیابی ریسک: آمار به مدیریت و ارزیابی ریسک در حوزه‌های مالی، بیمه و پروژه‌ها کمک می‌کند.
با تسلط بر آمار و کاربردهای آن در علم داده و یادگیری ماشین، مسیر حرفه‌ای شما برای تبدیل شدن به یک متخصص داده محور هموارتر می‌شود و فرصت‌های شغلی متنوعی پیش روی شما قرار می‌گیرد.
رابطه میان آمار و علم داده چیست؟
آمار در علم داده، ابتدا به ساکن به دنبال آن است تا یک ساختار و روابط میان داده‌ها را پیدا کند. ساختمان داده کمک می‌کند تا بینش ارزشمندی که در پس داده‌های جمع‌آوری‌شده‌ی شما پنهان است را پیدا کند.
برای مثال در یک بحران پزشکی، دانستن میزان درصد مبتلایان، در تدبیر روش‌هایی برای مقابله با مشکل کمک می‌کند. به همین شکل، ساخت داده‌های مربوط به مشتریان بر اساس گروه‌های سنی مختلف، به شما در شناخت بهتر گروه هدفتان کمک می‌نماید.
اما شما تنها با جمع‌آوری اطلاعات فردی غیرمرتبط، نمی‌توانید به چنین حقایقی دست یابید. با آمار، می‌توان این داده‌ها را در قالب‌های ساختارمندی مانند نمودارهای دایره‌ای و نمودارهای میله‌ای و… ارائه نمود.برای درک بهتر خواندن یادگیری عمیق با پایتون خالی از لطف نیست.
چند مورد از موارد مهم کاربرد آمار در علم داده
رگرسیون لجستیک، یکی از پرکاربردترین روش‌های طبقه‌بندی است که به پیش‌بینی پاسخ‌های کیفی براساس الگوهای قابل مشاهده کمک می‌کند. این روش، ارزش متغیری را که در حال حاضر ناشناخته است را با استفاده از رابطه‌اش با سایر متغیرها در نمودار، پیش بینی می‌کند.
تحلیل داده و یادگیری ماشین براساس درک رگرسیون لجستیک، ارزیابی متقابل و سایر فنونی که به ماشین در پیش‌بینی حرکت بعدی شما می‌کنند، قرار دارد. یکی از این نمونه‌ها، زمانی است که در حال گوش دادن به یک موسیقی در یوتیوب هستید؛ به شما چندین موسیقی که ممکن است تابحال نشنیده باشید و دوست داشته باشید، پیشنهاد می‌شود. چیزی که باعث پیشنهاد این موسیقی‌ها می‌شود، علم آمار است.
یک نمونه عالی دیگر، خوشه‌بندی است. برای مثال، در صورت بروز یک بحران پزشکی، دانستن درصد افرادی که تحت تاثیر قرار گرفته‌اند، به شما در تدبیر راه‌حل‌ها کمک می‌کند. در تحلیل داده، از تفکیک مشتریان به گروه‌های سنی مختلف، به عنوان خوشه‌بندی یاد می‌شود. این کار به شما کمک می‌کند تا تبلیغات مناسبی ارائه کنید و درباره‌ی گروه هدف مخاطبان خود بیشتر بدانید. اگر می‌خواهید به طور کامل با این مفاهیم آشنا شوید، حتما مهم ترین کاربرد های پایتون را نیز مطالعه کنید.
اهمیت علم آمار در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
تحلیلگران داده، باید پیش از جمع‌آوری داده‌ها، درک و یک تصویر جامع و کلی از آنها، برای تحلیل‌های بیشتر مانند تجزیه و تحلیل دو متغیره، تک متغیره، چندمتغیره و تحلیل مولفه‌های اصلی، ایجاد کنند.
بسیاری از اندازه‌گیری‌های عملکردی یادگیری ماشین مانند صحت، دقت، فراخوانی، خطای جذر میانگین مربعات، نمره f و… براساس آمار هستند.
کاوش داده‌ها، اولین و مهم‌ترین مرحله در پردازش تحلیل داده است. تحلیلگران داده، از بصری‌سازی داده‌ها و روش‌های آماری بهره می‌برند تا ویژگی‌های مجموعه داده‌ها مانند بزرگی، کمیت و دقت را توصیف کنند تا به درک بهتری از ماهیت داده‌ها برسند.
بصری‌سازی و کاوش داده‌ها کشف بینش‌های تازه و غیرمنتظره از داده‌ها را تقویت می‌کند. با وجود این اطلاعات، آمار کمک می‌کند تا تایید کنیم که آیا چیزی که قبلا می‌دانستیم، از ارزش افتاده است یا نه و به کشفیات جدید در شاخه‌های مختلف هوش مصنوعی انگیزه می‌بخشد.
مزیت‌های یادگیری آمار برای علم داده
اکنون می خواهیم چند مورد از مزایایی که با یادگیری آمار برای علم داده بدست می آوریم را با هم بررسی کنیم:
1- کمک به سازماندهی داده‌ها
طبقه‌بندی دقیق داده‌ها برای شرکت‌ها در طراحی برنامه‌های بازاریابی و تصمیم‌گیری‌های کلان ضروری است.آمار به ما کمک می‌کند داده‌های خام را دسته‌بندی و ساختاربندی کنیم تا از هدررفت زمان و سرمایه جلوگیری شود. داده‌های سازمان نیافته عملاً در تحلیل بی‌فایده‌اند و نتیجه‌ای به همراه ندارند.
2- شناسایی روندها
یکی از بزرگ‌ترین کاربردهای آمار در علم داده، تشخیص روندها و الگوهاست. با توجه به اینکه جمع‌آوری داده‌ها فرآیندی زمان‌بر و پرهزینه است، تحلیل آماری به دانشمندان داده کمک می‌کند تا سریع‌تر روندها را شناسایی کنند و تمرکز خود را بر حوزه‌های ارزشمندتر قرار دهند.
3- تخمین و توزیع احتمال
بسیاری از الگوریتم‌های یادگیری ماشین مانند رگرسیون لجستیک، ارزیابی متقابل و مدل‌های پیش‌بینی، بر پایه احتمال و آمار طراحی شده‌اند. همین مفاهیم هستند که سیستم‌های هوشمندی مانند پیشنهاد موزیک در یوتیوب یا فیلم در نتفلیکس را ممکن می‌سازند.
4- ساده‌سازی با بصری‌سازی داده‌ها
فنون بصری‌سازی داده‌ها مانند نمودارهای هیستوگرام، دایره‌ای یا میله‌ای باعث می‌شوند داده‌های پیچیده ساده‌تر و قابل درک تر شوند. این روش‌ها علاوه بر کمک به متخصصان داده، حتی برای افراد غیر متخصص هم امکان درک روندها و تصمیم گیری را فراهم می‌کنند.
5- کاهش مفروضات
آمار به ما کمک می‌کند که به جای تکیه بر فرضیات، از تحلیل‌های دقیق برای پیش‌بینی نتایج استفاده کنیم. این موضوع توان مدل‌های یادگیری ماشین را افزایش می‌دهد و باعث می‌شود پیش‌بینی‌ها واقع‌بینانه‌تر باشند.
6- محاسبه تغییرپذیری داده‌ها
یکی دیگر از مزایای یادگیری آمار، توانایی تحلیل تغییرپذیری داده‌هاست. با استفاده از ابزارهای آماری می‌توانیم میزان پراکندگی داده‌ها را بسنجیم و متوجه شویم داده‌ها چقدر از میانگین فاصله دارند. این موضوع برای شناسایی ناهنجاری‌ها و ساخت مدل‌های دقیق‌تر اهمیت ویژه‌ای دارد.
آیا علم داده فقط به آمار مربوط است؟
آمار در علم داده جایگاه بسیار مهمی دارد، اما تنها مهارت موردنیاز شما نیست. برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده موفق، باید ترکیبی از چند حوزه‌ی علمی را بیاموزید:
ریاضی در علم داده برای درک عمیق مدل‌ها و الگوریتم‌ها
احتمالات برای تحلیل عدم قطعیت و پیش‌بینی
برنامه‌نویسی برای پیاده‌سازی و کار با داده‌ها
و در نهایت آمار برای تفسیر و نتیجه‌گیری صحیح از داده‌ها
میزان تخصص موردنیاز در هر یک از این زمینه‌ها، به نقش شغلی شما بستگی دارد. به عنوان مثال، اگر قصد دارید وارد مسیر یادگیری ماشین شوید، نیاز به دانش قوی‌تر در ریاضیات و الگوریتم‌ها دارید. اما اگر هدفتان فعالیت به عنوان یک آمارشناس باشد، باید در آمار به سطح بالایی از مهارت برسید.
در هر صورت، داشتن دانش پایه یا متوسط در تمام این حوزه‌ها برای ورود به مسیر علم داده ضروری است و سپس می‌توانید با انتخاب مسیر تخصصی، مهارت‌های خود را عمیق‌تر کنید.
نتیجه‌گیری
آمار نقش کلیدی در پیشرفت علم داده داشته و بدون آن این حوزه به سطح کنونی خود نمی‌رسید. هر الگوریتم یادگیری ماشین، تحلیل کلان‌داده یا حتی تحقیقات بازار، بر پایه‌ی دانش آماری بنا شده است.
می‌توان گفت آمار ابزاری قدرتمند برای فهم، تفسیر و نتیجه‌گیری از داده‌ها است. اگر شما به تازگی یک دوره برنامه‌نویسی را به پایان رسانده‌اید و قصد دارید شغلی در حوزه تحلیل داده پیدا کنید، لازم است مهارت‌های آماری خود را ارتقا دهید.
برای این کار نیازی به گذراندن یک برنامه‌ی تحصیلی چندساله ندارید؛ در عوض می‌توانید با شرکت در دوره علم داده سایت دیتایاد مسیر یادگیری خود را هدفمندتر کنید و سرعت پیشرفت‌تان را افزایش دهید.
سوالات متداول
1-چرا آمار در علم داده اهمیت دارد؟
آمار در علم داده اهمیت زیادی دارد، زیرا پایه‌ای اساسی برای تحلیل، تفسیر و استخراج بینش از داده‌ها است. روش‌های آماری به شناسایی الگوها، ارتباطات و روندها در داده‌ها کمک کرده و امکان ساخت مدل‌های پیش‌بینی دقیق‌تر را فراهم می‌کنند. بدون آمار، تحلیل داده‌ها فاقد اعتبار و دقت لازم خواهد بود.
2-کدام مفاهیم آماری در تجزیه و تحلیل داده‌ها بیشتر استفاده می‌شوند؟
مفاهیمی مثل میانگین، میانه و مد، پراکندگی (واریانس و انحراف معیار)، همبستگی و رگرسیون و توزیع‌های احتمال و آزمون‌های فرضیه به وفور در تجزیه و تحلیل داده‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند.
3-چه تفاوتی بین آمار توصیفی و آمار استنباطی در علم داده وجود دارد؟
آمار توصیفی به خلاصه‌سازی و نمایش داده‌ها پرداخته و شامل روش‌هایی مانند محاسبه میانگین، میانه، مد و رسم نمودارها می‌شود. در مقابل آمار استنباطی از داده‌های نمونه برای نتیجه‌گیری درباره جامعه بزرگ‌تر استفاده می‌کند. این شاخه شامل روش‌هایی مانند آزمون فرضیه، بازه اطمینان و رگرسیون است. هدف آمار استنباطی، تعمیم نتایج به دست آمده از نمونه به کل جامعه و پیش‌بینی رفتار آینده بر اساس داده‌های موجود می‌باشد. مهم‌ترین فرق بین آمار توصیفی و استنباطی در این است که آمار توصیفی فقط بر روی به توصیف و نمایش داده‌ها تمرکز دارد، در حالی که آمار استنباطی فراتر از داده‌های موجود رفته و بیشتر بر روی تحلیل‌های پیشرفته‌تر مانند پیش‌بینی و نتیجه‌گیری درباره جامعه بزرگ‌تر تمرکز دارد. در علم داده، آمار توصیفی برای درک اولیه داده‌ها و آمار استنباطی برای پیش‌بینی و تعمیم نتایج به کار می‌رود.
4-چگونه می‌توان از آزمون‌های آماری برای ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین استفاده کرد؟
آزمون‌های آماری در ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین برای بررسی دقت، اعتبار و قابلیت تعمیم مدل‌ها کاربرد دارند. برای مثال از آزمون‌هایی مانند t-test یا ANOVA برای مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف یا ارزیابی تفاوت بین خطاهای پیش‌بینی استفاده می‌شود. آزمون‌های فرضیه نیز به تعیین معناداری آماری نتایج مدل کمک می‌کنند. این روش‌ها اطمینان می‌دهند که مدل‌ها به‌طور تصادفی عملکرد خوبی نداشته‌اند و نتایج آنها قابل اعتماد است.
دوره های پایتون
