چقدر با کاربرد آمار در علم داده آشنا هستید؟ بیش از 9 میلیون نفر از کل 16 میلیون نفری که به ویروس کرونا مبتلا شده بودند، بهبود پیدا کردند. این آمار به چه معناست؟ هر کسی به سادگی می فهمد که بیشتر افرادی که به ویروس کرونا مبتلا شدند، بهبود پیدا کردند.
آمار، نتیجه‌گیری از حجم عظیمی از داده‌ها را آسان‌تر می‌کند. پس کاربرد آمار در علم داده چیست؟ خب، در یک نگاه کلی، کاملا واضح است. از آن جایی که موضوع علم آمار، تماما درباره‌ی ذخیره‌سازی، پویایی، تحلیل و کاربرد عملی داده‌هاست، پس در علم داده، نقش بسیار حیاتی خواهد داشت. آمار در ساخت داده‌های خام و تعیین مقدار عدم قطعیت در آن، نقش حیاتی دارد.
این موضوع مبرهن است که باید از مهارت کدنویسی و برنامه‌نویسی زیادی برخوردار باشید، اما مهارت و دانش شما در آمار چقدر باید قوی باشد؟ اگر آمار را به خوبی فرا بگیرید، چه گزینه‌هایی در علم داده پیش رویتان قرار خواهد گرفت؟ در این مطلب به جواب این سوال خواهید رسید.
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.
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.
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 ضروری است. علاوه‌بر این، دسته‌بندی و ساختاربندی داده‌ها به شرکت‌ها کمک می‌کند تا محصولات و خدمات خود را به روش متمرکز بهبود ببخشند. داده‌های سازمان‌نیافته در تحلیل داده بی‌استفاده‌اند و موجب هدررفت زمان و سرمایه می‌شوند.
2- کمک به شناسایی روندها
یکی دیگر از کاربردهای آمار در علم داده کمک به شناسایی روندهاست. فرآیند جمع‌آوری داده‌ها از لحاظ روانی، جسمی و اقتصادی، فرآیند هزینه‌بری است. پژوهش متمرکز در صرفه‌جویی زمان و پول شما کمک کند. آمار به دانشمندان علم داده کمک می‌کند تا روندها را در اوایل پژوهش خود شناسایی کنند و بر حوزه پژوهشی خود به خوبی تمرکز کنند.
3- کمک به تخمین و توزیع احتمال
تحلیل داده و یادگیری ماشین بر پایه دانشی از رگرسیون لجستیک، ارزیابی متقابل و سایر الگوریتم‌هایی از این دست برقرار هستند که به ماشین در پیش‌بینی حرکت بعدی شما کمک می‌کنند.
موزیک‌هایی که هنگام گوش دادن به یک موزیک روی یوتیوب پیشنهاد می‌شود را به یاد آورید؛ هنگام گوش دادن به آن‌ها متوجه می‌شوید که ممکن است از آن‌ها خوشتان بیاید، در صورتی که پیش از این به گوش‌هایتان نخورده بودند!
4- بصری‌سازی، داده‌ها را آسان‌تر می‌کند
فنون بصری‌سازی داده‌ها مانند نمودارهای هیستوگرام، دایره‌ای و میله‌ای در تحقیقات کلان داده‌ها کمک می‌کنند تا داده‌ها بسیار تعاملی‌تر و واضح‌تر شوند. این فنون یک راه تعاملی‌تر و قابل‌درک‌تری را برای تفسیر داده‌های پیچیده فراهم می‌کنند. این ابزار آماری به تشخیص زودتر روندها کمک می‌کنند و آن‌ها را حتی برای افراد عادی نیز قابل فهم می‌کنند. بنابراین، نتیجه‌گیری و تدوین برنامه عملیاتی را ساده‌تر می‌کنند.
5- کاهش مفروضات
مبانی هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و تحلیل داده برمبنای دانش ریاضیِ تحلیل مشتق‌گیری و پیوستگی است. این عوامل به پیش‌بینی نتایج براساس استنتاج‌های دقیق به جای فرضیات، کمک می‌کنند. آمار، فرضیات را کاهش می‌دهد و در نتیجه، توان پیش‌بینی مدل را افزایش می‌دهد. این که به چنین نقطه‌ای رسیدیم که بسیاری از چیزهایی که می‌بینیم، با چیزهایی که احتمالا دوست داریم ببینیم مرتبط هستند، سحر و جادو نیست!
6- به محاسبه تغییرپذیری داده‌ها کمک می‌کند
آمار می‌تواند چندین متغیر در تجزیه و تحلیل‌های مدل محور داده‌ها مانند خوشه‌ها، زمان، مکان و غیره را محاسبه کند. عدم به کارگیری روش‌های آماری می‌تواند تحلیل‌هایی از داده‌ها را به دست دهد که تغییرپذیری را مورد محاسبه قرار نداده‌اند و نتیجتا به پیش‌بینی‌های نادرست منجر شوند.
فهم روش‌های توزیع، به فهم بهتر عوامل متغیر منجر می‌شود. منطقی است که ابزار توزیع جدا از بصری‌سازی، هم در تحلیل داده‌ها و هم آمار نقش مهمی دارد.
حال آیا علم داده، تماما به آمار مربوط است؟
آمار در علم داده نقش مهمی دارد، با این حال تنها چیزی نیست که باید فرا بگیرید. علم داده نیاز به دانش مناسبی از چندین زمینه علمی مانند دانش ریاضی در علم داده، احتمالات، برنامه‌نویسی و آمار دارد.
سطحی از تخصصی که در زمینه‌های مختلف باید داشته باشید، به نوع نقشی که می‌خواهید بر عهده بگیرید، وابسته است. اما دانش ابتدایی یا متوسط در همه‌ی این زمینه‌ها برای پیشرفت در هر کدام از نقش‌ها ضروری به نظر می‌رسد.
سپس به بخش تخصص می‌رسیم. برای این که بتوانید شغلی در یادگیری ماشین یا به عنوان آمارشناس پیدا کنید، باید در آمار متخصص شوید.
نتیجه‌گیری
آمار نقش مهمی در پیشرفت علم داده داشته است تا به سطح کنونی برسد. هر الگوریتم، تحلیل کلان‌داده‌ها یا تحقیقات بازار متمرکز، به دانش سطح متوسطی از آمار نیازمند است.
شاید آمار ابزاری برای فهم، تفسیر و نتیجه‌گیری از داده‌ها باشد. اگر شما به تازگی دوره برنامه‌نویسی خود را به پایان رسانده‌اید و قصد دارید که شغلی مرتبط با تحلیل داده بدست آورید، باید تبحر خود را در آمار افزایش دهید.
هر چند که علم موشکی هم نیست؛ شما نیاز ندارید که یک برنامه تحصیلی سه ساله‌ی دیگری را پشت سر بگذارید تا به سطحی از آمار برسید که در تحلیل داده نیاز است. در عوض می‌توانید در دوره های آموزشی سایت دیتایاد شرکت کنید تا پیشرفت خود را شدت ببخشید. از اینجا شروع کنید:
