چرا داده کاوی با پایتون بهترین انتخاب است؟

سؤالاتی از این دست که، محبوب‌ترین ابزار مورد استفاده در داده کاوی چیست؟ یا کدام الگوریتم برای داده‌کاوی بهتر است؟ ما را به سمت زبان برنامه‌نویسی به نام پایتون سوق می‌دهد، که به صورت خاص آن را برای تجزیه و تحلیل داده‌ها توسعه داده‌اند. قوانین تولید‌شده توسط داده‌کاوی برای یافتن نتایج منحصر‌به‌فرد هستند و زمانی که این قوانین به زبان محبوبی چون پایتون نوشته می‌شوند، لذت برنامه‌نویسی را دوچندان می‌کنند. دقیقا به‌همین‌خاطر هم هست که نصب، کاربرد و آموزش پایتون در صدر جستجوهای علاقه‌مندان به برنامه‌نویسی قرار دارد.

در این مطلب به شما می‌گوییم که چرا داده کاوی با پایتون برای کسب‌و‌کارها، جلوگیری از رشد کلاهبرداری‌‌ها و بسیاری مسائل دیگر حائز اهمیت بالایی است و چرا درمیان تمامی الگوریتم‌های برنامه‌نویسی، پایتون از همه پرطرفدارتر شده و به انتخاب درجه اول بسیاری تبدیل گردیده است.

پایتون چیست؟

اگر از یک برنامه‌نویس سؤال کنید که پایتون چیست، احتمالا این جواب را خواهید شنید که، پایتون یکی از زبان‌های برنامه‌نویسی چندمنظوره و محبوبی است که، علی‌رغم کاربردهای متعددش می‌توان آن را به آسانی فرا‌گرفت. سهولت یادگیری یکی از مزیت‌هایی است که این برنامه را برای مبتدیان و تازه‌کارها به اولین گزینه برای یادگیری زبان برنامه‌نویسی مبدل ساخته است. توسعه این برنامه به صورتی بوده که به‌عنوان یک «زبان همه‌منظوره» (General-Purpose Language) شناخته می‌گردد و اجرای آن نیز، محدود به نرم‌افزار خاصی نیست. با این اوصاف اگر به‌دنبال زبان برنامه‌نویسی مطلوبی می‌گردید که، کاربردهای آن بسیار فراتر از برنامه‌نویسی وب باشد، احتمالا پایتون همان برنامه‌ای است که به دنبال آن هستید. از‌آنجایی‌که یکی از کاربردهای کلیدی پایتون، داده‌کاوی است، در ادامه شما را با این مفهوم آشنا می‌سازیم، تا اگر زمانی خواستید آموزش داده‌کاوی با پایتون را در برنامه‌های خود بگنجانید، نسبت به آن اشراف لازم را داشته باشید.

داده‌کاوی چیست؟

داده‌کاوی به فرایند طی‌شده به‌منظور به دست‌آوردن اطلاعات اطلاق می‌شود، که از طریق نتایج حاصل از این فرایند می‌توان دست به پیش‌بینی مسائل زد. اطلاعات طلایی استخراج شده با کمک داده‌کاوی، از طریق تجزیه و تحلیل بانک‌های اطلاعاتی (Databases) جامع و بزرگ به‌دست می‌آیند و قابلیت تعمیم به مجموعه‌ای از داده‌های مشابه را دارا هستند، به همین دلیل هم هست که داده کاوی برای متخصصین علم داده عملیاتی مهم و کلیدی به شمار می‌رود.

اینکه بتوان از‌میان جریان انبوه اطلاعات خام، دست به جمع‌آوری اطلاعات مفید زد، لزوم برخورداری از دانش و مهارت‌ کافی پیرامون تکنیک‌های داده‌کاوی را، در‌نظر پر‌رنگ‌تر می‌سازد. برای آنکه به درک روشن‌تری از مفهوم داده‌کاوی برسید آن را با مثالی در‌خصوص تشخیص خودکار کلاهبرداری در بانک‌ها و موسسات اعتباری برایتان توضیح خواهیم داد، که به‌عنوان یکی از نمونه‌های‌ موفق از کاربردهای داده‌کاوی به شمار می‌رود.

براساس نتایج مطلوب حاصل از داده‌کاوی با پایتون، فعالیت‌های مشکوکی همچون برداشت مکرر پول از خودپرداز یا ثبت خریدهای بزرگی که خارج از محدوده اقامت کاربر رخ می‌دهند، برای بانک شکل یک خط‌‌مشی به‌منظور اعلام خطر را پیدا کرده است. برای اینکه دریابید کشف این فرایند دقیقا چه ‌ارتباطی با داده‌کاوی دارد، باید کمی موشکافانه‌تر آن را برایتان توضیح دهیم، متخصصین داده کاوی در وهله نخست برای آنکه دریابند تراکنش مزبور جعلی است یا خیر،الگوریتم‌هایی برای طبقه‌بندی و پیش‌بینی این موضوع ایجاد کردند. کارکرد این الگوریتم‌ها به ‌این ‌صورت است که، به ‌مقایسه تراکنش‌ها با الگو‌ تاریخی خریدهای جعلی و غیرجعلی می‌پردازد. براین‌اساس چنانچه فردی که در کالیفرنیا سکونت دارد، دست به خریدی چند هزار دلاری در اندونزی بزند، چنین خرید بزرگی در یکی از شهرهای کم جمعیت اندونزی معقول و قانونی نخواهد بود. درحقیقت این سیستم خودکار به این قبیل روال‌های کلاهبرداری آگاه است.

البته کاربرد داده‌کاوی بسیار وسیع بوده و در تجزیه و تحلیل‌های هوشمند شبکه‌های اجتماعی و تصویر‌برداری از جرم نیز کاربرد دارد، اما در این میان مهم‌ترین دستاورد داده‌کاوی در حوزه مالی عاید شرکت‌ها شده، تا از طریق این علم بتوانند سلیقه و ترجیحات مشتریانشان را برمبنای فعالیت‌ خریدشان شناسایی و طبقه‌بندی کرده و در‌نهایت دریابند که چه‌چیزی موجب جذب مشتری درآمدزا برای آنها می‌گردد. پرواضح است که چنین اطلاعاتی تا چه ‌میزان در بهبود جریان درآمدی و کاهش هزینه‌ها برای مجموعه‌ها تاثیر عمیقی خواهد گذاشت.

حال که با فرایند داده کاوی آشنا شدید، وقت آن رسیده که با مفاهیم کاربردی و اصطلاحات مهم آموزش داده‌کاوی با پایتون نیز آشنا شوید. یکی از اصطلاحات نامانوس در پایتون واژه‌ای با نام کتابخانه یا ‌ کتابخانه‌های ضروری برای داده‌کاوی در پایتون است، که احتمالا این اصطلاح شما را به یاد ساختمان‌های فیزیکی مملو از کتاب می‌اندازد، در ادامه با این مفهوم آشنا خواهیم شد.

کتابخانه‌های ضروری برای داده کاوی با پایتون

برای اینکه یک برنامه‌نویس قادر به انجام داده‌کاوی در پایتون باشد، نیاز به یک مجموعه کتابخانه دارد، تا از طریق آن بتواند کدهای خود را به مرحله اجرا درآورد. بودن این کتابخانه‌های ضروری برای داده کاوی در پایتون موجب شده، تا برنامه‌نویسان زیادی به این زبان برنامه‌نویسی روی آورند. در‌ادامه با چند نمونه از مهم‌ترین کتابخانه‌هایی که برای داده‌کاوی در‌دسترس برنامه‌نویسان پایتون قرار دارد، آشنا خواهیم شد.

۱- کتابخانه Numpy

اگر به‌دنبال یک کتابخانه پایه‌ای هستید که در اغلب محاسبات علمی در پایتون نیز کاربرد داشته باشد، Numpy دقیقا همان کتابخانه‌ای است که به دنبال آن هستید. Numpy در‌حقیقت یک ماژول توسعه‌یافته و متن‌باز است که ابزار‌هایی برای یکپارچه‌سازی c، c++ و کد‌های فرترن فراهم می‌سازد، این ماژول همچنین برای انجام محاسبات جبر خطی، تبدیل فوریه، عملیات‌ برداری یا ریاضیاتی و اعداد تصادفی نیز کاربرد دارد.

۲- کتابخانه Scipy

کار Scipy آن است که مجموعه‌ای از ابزارهای آماری را در‌اختیار توسعه‌دهندگان قرار دهد. درحقیقت می‌توان اینگونه گفت که  Scipy یک کتابخانه متن‌باز است، که برای حل مسائل علمی، ریاضی، فنی و مهندسی کاربرد دارد. کاربران با کمک این کتابخانه قدرتمند می‌توانند عملیاتی همچون، دستکاری و تصویرسازی داده‌ها را، همراه با به‌کارگیری طیف گسترده‌ای از دستورات سطح بالای پایتون انجام دهند. این کتابخانه ماژول‌هایی را شامل می‌شود که در‌حوزه بهینه‌سازی، آمار، سری فوریه، یکپارچه‌سازی، جبر خطی و همچنین در معادلات دیفرانسیل مورد استفاده قرار می‌گیرند. در آخر ذکر این نکته لازم است که Scipy کتابخانه‌ای مبتنی بر Numpy است.

۳- کتابخانه Matplotlib

Matplotlib مناسب کسانی که می‌خواهند با استفاده از کتابخانه پایتون، برای مصورسازی و ساخت نمودارهای گوناگون اقدام کنند. اگر بخواهیم از کاربردهای این کتابخانه برایتان بیشتر بگوئیم، Matplotlib در‌واقع یک ماژول است، که به شما امکان ساخت با سرعت یافته‌هایتان به صورت نمودار، گراف و حالت‌های (فیگور) حرفه‌ای را می‌دهد.  این کتابخانه را همچنین می‌توان برای نوشتن اسکریپت‌های ساده مورد‌استفاده قرار داد. کاربرد‌های دیگر این کتابخانه شامل استفاده از آن در برنامه‌های وب سرور، رابط‌های گرافیکی و Ipython است.

۴- کتابخانه Pandas

در ادامه مبحث داده‌کاوی با پایتون می‌خواهیم شما را با پانداس آشنا سازیم که از دیگر کتابخانه‌های متن باز پایتون است و از آن برای دستکاری داده‌ها و تجزیه و تحلیل آن‌ها استفاده می‌گردد. با‌استفاده از متدهای پرتعداد Pandas، فرایند تجزیه و تحلیل داده‌ها سرعت بیشتری می‌یابد. پانداس هم در ‌دسته کتابخانه‌هایی است که بر مبنای Numpy ساخته شده و به همین دلیل هم هست که اگر کسی نحوه ترکیب Numpy را آموخته باشد، مشکل خاصی در یادگیری Pandas نخواهد داشت. نکته آخر آنکه Pandas از‌جمله ابزارهای اصلی برای مهندسان یادگیری ماشین به شمار می‎‌رود، که به‌منظور ساخت گذرگاه داده از آن استفاده می‌کنند.

۵- کتابخانه Gensim

Gensim هم دیگر کتابخانه‌ متن‌باز رایگان پایتون است، که از‌آن به‌منظور نمایش اسناد به‌عنوان بردارهای معنایی استفاده می‌گردد. Gensim با الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت و به‌منظور پردازش متون دیجیتالی بدون ساختار خام و متن ساده استفاده می‌شود. این کتابخانه برای افرادی که در‌زمینه بازیابی اطلاعات فعالیت دارند، کاربردی است.

اصطلاح ناآشنای بعدی در حیطه داده‌کاوی با پایتون فراخوانی است و زمانی موضوعیت می‌یابد که می‌خواهیم کتابخانه‌های پایتون را، در داده‌کاوی مورد ‌استفاده قرار دهیم. زیرا پیش از کدنویسی کتابخانه‌ها باید آنها را فراخوانی کنیم و این فراخوانی به صورت زیر است.

فراخوانی کتابخانه در پایتون

import numpy as np

import pandas as pd

import scipy.stats as stats

import matplotlib.pyplot as plt

اولین کار در داده‌کاوی با پایتون آماده سازی داده‌هاست، که براساس روش‌های مختلف با کتابخانه‌های متفاوت صورت می‌پذیرد. یکی از ابزارهای داده‌کاوی در پایتون، machine learning (یادگیری ماشین) است که کاربردش در‌ادامه آمده.

• تحلیل داده‌ها
• مدیریت داده‌های ناکامل
• نرمال ساختن داده‌ها
• دسته‌بندی داده‌ها

چرا پایتون برای داده‌کاوی مناسب است؟

ممکن است تا اینجای مطلب این سؤال در ذهنتان ایجاد شده باشد که، چرا پایتون برای داده‌کاوی مناسب است؟، در‌جواب این سؤال باید گفت دلایل زیادی برای مطلوبیت استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون در داده‌کاوی وجود دارد. در این بخش از آموزش داده‌کاوی با پایتون به تشریح پاره‌ای از این دلایل شاخص خواهیم پرداخت.

۱- سهولت یادگیری پایتون

زبان برنامه‌نویسی پایتون نسبت به دیگر زبان‌های برنامه‌نویسی سهل‌الفهم و آسان است و شما برای یادگیری آن نیاز به زمان زیادی برای آموزش ندارید. به‌علاوه این برنامه به گونه‌ای طراحی شده که با کمترین میزان کد ممکن، امکان اجرای آن وجود دارد. سادگی پایتون به شرکت‌ها این امکان را می‌دهد که به دانشمندان و تحلیلگران داده مبتدی پر‌و‌بال داده و به‌این صورت در تربیت آنها نقش مؤثری داشته باشند، ضمن آنکه مطمئنا این موضوع در کاهش هزینه‌های این مجموعه‌ها نیز تاثیر‌گذار خواهد بود. از دیگر مزایای سهولت یادگیری پایتون آن است که به متخصصین داده امکان انجام پروژه‌های علم داده را در مدت زمانی کم، اما به صورتی سازنده می‌دهد. ضمنا به سبب وجود منابع متعدد آنلاین در‌زمینه داده‌کاوی با پایتون، اشخاص می‌توانند از این برنامه محبوب به عنوان یک زبان مناسب برای آموزش داده‌کاوی با پایتون استفاده نمایند.

۲- مقیاس‌پذیری بالای پایتون

از دیگر ویژگی‌های شاخص پایتون مقایس‌پذیری بالای آن است، که به برنامه‌نویسان این امکان را می‌دهد تا به‌صورت گروهی و  مشارکتی روی یک پروژه کار کنند. اگر بخواهید در‌زمینه علم داده به‌دنبال یک زبان برنامه‌نویسی با مقیاس‌پذیری بالا بگردید، باید بگوییم پایتون از هر زبان دیگری مقیاس‌پذیرتر است. مقیاس‌پذیری این زبان برنامه‌نویسی به‌حدی بالاست که، می‌توان گفت تقریباً کل پلتفرم قدرتمند یوتیوب با‌استفاده از کدهای آن نوشته شده است. ضمنا به‌واسطه انعطاف‌پذیری پیش‌ساخته پایتون، امکان حل مسائل مختلف نیز وجود دارد و می‌توان در تمام حوزه‌های علم کامپیوتر از آن استفاده کرد. از دیگر مواردی که مقیاس‌پذیری پایتون را در علم داده افزایش داده قابلیت اجرای آن بر روی تمامی سیستم عامل‌ها و پلتفرم‌هاست. به صورتی که می‌توان ماژول‌های نوشته‌شده به زبان برنامه‌نویسی سی (C) و سی‌پلاس‌پلاس (++C) را، به کمک پایتون گسترش داد و همچنین در آن با اکثر کتابخانه‌های شاخص و خدمات API کار کرد.

۳- امکان استفاده از کتابخانه‌های جامع پایتون

در سال‌های اخیر، کتابخانه‌های پایتون به‌منظور استفاده در علم داده به سرعت مسیر رشد را طی کرده‌اند و به‌همین‌دلیل هم محبوبیت و کاربرد پایتون به‌منظور تجزیه و تحلیل افزایش پیدا کرده است. رشد روزافزون این کتابخانه‌ها به این واقعیت صحه می‌گذارد که، هرگونه محدودیتی جزئی بوده و احتمالاً به زودی این محدودیت‌ها توسط متخصصین سخت‌کوش برطرف می‌گردند. هرچند باید این موضوع را هم در نظر داشت که، در حال حاضر تمامی کتابخانه‌های پایتون بسیار قدرتمند و گسترده‌اند و تقریباً می‌توانند تمام مفاهیم و کاربردهای ریاضیاتی را پوشش ‌دهند.

۴- نقش برجسته پایتون در علم داده و الگوریتم‌ها

گزارش‌های منتشر‌شده در  Stack Overflowحاکی از رشد بی‌نظیر و قابل توجه استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون در سال‌های اخیر است. حقیقت آن است که بسیاری از دانشمندان علم داده به برنامه‌نویسی با پایتون به‌ویژه در ‌حوزه «یادگیری ماشین» (Machine Learning) می‌پردازند. Harnham یکی از پیشروترین ارائه‌دهندگان خدمات استخدام و مشاوره در بازار تجزیه و تحلیل و داده به شمار می‌رود. مستندات این شرکت نشانگر آن است که، اخیراً میزان تقاضا برای انجام پروژه‌های «یادگیری عمیق»  (Deep Learning) مبتنی بر پایتون افزایش چشمگیری داشته است. بنابراین، آشنایی با ابزارهایی همچون تنسرفلو (Tensorflow)، پای تورچ (PyTorch) و کافه (Caffe) برای مدیران استخدام یک مزیت جذاب به شمار می‌رود. با‌کمک کتابخانه‌های مختلف پایتون می‌توان، از این زبان به‌منظور توسعه مدل‌های پیچیده و ماشین‌های پیش‌بینی استفاده کرد. به علاوه کتابخانه‌های پایتون به صورت مداوم توسعه می‌یابند و با توجه به دلایل ذکر شده می‌‌توان اینگونه جمع‌بندی کرد که، آموزش داده‌کاوی با پایتون می‌تواند به عنوان یک مهارت ویژه و کاربردی برای افراد تلقی گردد.