علم داده (Data Science) چیست؟

علم داده چیست؟

علم داده، مطالعه داده‌ها برای استخراج بینش‌های معنادار برای کسب‌وکار است. این یک رویکرد چندرشته‌ای است که اصول و شیوه‌های حوزه‌های ریاضیات، آمار، هوش مصنوعی و مهندسی کامپیوتر را برای تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده‌ها ترکیب می‌کند. این تجزیه و تحلیل به دانشمندان داده کمک می‌کند تا سؤالاتی مانند چه اتفاقی افتاده است، چرا اتفاق افتاده است، چه اتفاقی خواهد افتاد و چه کاری می‌توان با نتایج انجام داد را بپرسند و پاسخ دهند.

چرا علم داده مهم است؟

علم داده مهم است زیرا ابزارها، روش‌ها و فناوری را برای ایجاد معنا از داده‌ها ترکیب می‌کند. سازمان‌های مدرن مملو از داده هستند؛ تکثیر دستگاه‌هایی وجود دارد که می‌توانند به طور خودکار اطلاعات را جمع‌آوری و ذخیره کنند. سیستم‌های آنلاین و درگاه‌های پرداخت داده‌های بیشتری را در زمینه‌های تجارت الکترونیک، پزشکی، مالی و هر جنبه دیگری از زندگی بشر ثبت می‌کنند. ما داده‌های متنی، صوتی، تصویری و تصویری را در مقادیر وسیعی در اختیار داریم.

تاریخچه علم داده

در حالی که اصطلاح علم داده جدید نیست، معانی و مفاهیم آن در طول زمان تغییر کرده است. این کلمه برای اولین بار در دهه ۱۹۶۰ به عنوان نام جایگزین برای آمار ظاهر شد. در اواخر دهه ۱۹۹۰، متخصصان علوم کامپیوتر این اصطلاح را رسمی کردند. یک تعریف پیشنهادی برای علم داده، آن را به عنوان یک حوزه جداگانه با سه جنبه در نظر گرفت: طراحی داده، جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل. با این حال، یک دهه دیگر طول کشید تا این اصطلاح در خارج از دانشگاه مورد استفاده قرار گیرد.

آینده علم داده

نوآوری‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، پردازش داده‌ها را سریع‌تر و کارآمدتر کرده است. تقاضای صنعت، اکوسیستمی از دوره‌ها، مدارک و موقعیت‌های شغلی را در حوزه علم داده ایجاد کرده است. به دلیل مهارت‌ها و تخصص چندگانه مورد نیاز، علم داده رشد قوی پیش‌بینی‌شده‌ای را در دهه‌های آینده نشان می‌دهد.

علم داده برای چه مواردی استفاده می‌شود؟

علم داده برای مطالعه داده‌ها به چهار روش اصلی استفاده می‌شود:

1. تجزیه و تحلیل توصیفیتجزیه و تحلیل توصیفی داده‌ها را برای به دست آوردن بینش در مورد آنچه اتفاق افتاده یا در محیط داده در حال وقوع است، بررسی می‌کند. این روش با تجسم داده‌ها مانند نمودارهای دایره‌ای، نمودارهای میله‌ای، نمودارهای خطی، جداول یا روایت‌های تولید شده مشخص می‌شود. برای مثال، یک سرویس رزرو پرواز ممکن است داده‌هایی مانند تعداد بلیط‌های رزرو شده در هر روز را ثبت کند. تجزیه و تحلیل توصیفی، اوج رزروها، رکود رزروها و ماه‌های پربازده را برای این سرویس نشان می‌دهد.
2. تجزیه و تحلیل تشخیصیتجزیه و تحلیل تشخیصی یک بررسی عمیق یا دقیق داده‌ها برای درک دلیل وقوع چیزی است. این روش با تکنیک‌هایی مانند کاوش جزئیات، کشف داده‌ها، داده‌کاوی و همبستگی مشخص می‌شود. چندین عملیات و تبدیل داده ممکن است بر روی یک مجموعه داده معین برای کشف الگوهای منحصر به فرد در هر یک از این تکنیک‌ها انجام شود. برای مثال، سرویس پرواز ممکن است برای درک بهتر اوج رزروها در یک ماه پربازده خاص، جزئیات را بررسی کند. این ممکن است منجر به کشف این موضوع شود که بسیاری از مشتریان برای شرکت در یک رویداد ورزشی ماهانه از شهر خاصی بازدید می‌کنند.
3. تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کنندهتجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده از داده‌های تاریخی برای پیش‌بینی دقیق الگوهای داده‌ای که ممکن است در آینده رخ دهند، استفاده می‌کند. این روش با تکنیک‌هایی مانند یادگیری ماشین، پیش‌بینی، تطبیق الگو و مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده مشخص می‌شود. در هر یک از این تکنیک‌ها، رایانه‌ها برای مهندسی معکوس ارتباطات علّی در داده‌ها آموزش داده می‌شوند. برای مثال، تیم سرویس پرواز ممکن است از علم داده برای پیش‌بینی الگوهای رزرو پرواز برای سال آینده در ابتدای هر سال استفاده کند. برنامه یا الگوریتم رایانه‌ای ممکن است به داده‌های گذشته نگاه کند و اوج رزروها را برای مقاصد خاص در ماه مه پیش‌بینی کند. با پیش‌بینی نیازهای سفر آتی مشتریان خود، این شرکت می‌تواند از ماه فوریه تبلیغات هدفمند برای آن شهرها را آغاز کند.
4. تجزیه و تحلیل تجویزیتجزیه و تحلیل تجویزی داده‌های پیش‌بینی‌کننده را به سطح بعدی می‌برد. این روش نه تنها پیش‌بینی می‌کند چه اتفاقی احتمالاً رخ می‌دهد، بلکه یک پاسخ بهینه به آن نتیجه را نیز پیشنهاد می‌کند. این روش می‌تواند پیامدهای بالقوه انتخاب‌های مختلف را تجزیه و تحلیل کرده و بهترین اقدام را توصیه کند. این روش از تجزیه و تحلیل نمودار، شبیه‌سازی، پردازش رویداد پیچیده، شبکه‌های عصبی و موتورهای توصیه از یادگیری ماشین استفاده می‌کند.بازگشت به مثال رزرو پرواز، تجزیه و تحلیل تجویزی می‌تواند کمپین‌های بازاریابی تاریخی را برای به حداکثر رساندن مزیت اوج رزروهای آتی بررسی کند. یک دانشمند داده می‌تواند نتایج رزرو را برای سطوح مختلف هزینه بازاریابی در کانال‌های مختلف بازاریابی پیش‌بینی کند. این پیش‌بینی‌های داده به شرکت رزرو پرواز اطمینان بیشتری در تصمیمات بازاریابی خود می‌دهد.

مزایای علم داده برای کسب‌وکار چیست؟

علم داده روش عملکرد شرکت‌ها را متحول می‌کند. بسیاری از کسب‌وکارها، صرف نظر از اندازه، برای پیشبرد رشد و حفظ مزیت رقابتی به یک استراتژی قوی علم داده نیاز دارند. برخی از مزایای کلیدی عبارتند از:

• کشف الگوهای تحول‌آفرین ناشناختهعلم داده به کسب‌وکارها اجازه می‌دهد تا الگوها و روابط جدیدی را کشف کنند که پتانسیل تحول سازمان را دارند. این روش می‌تواند تغییرات کم‌هزینه در مدیریت منابع را برای حداکثر تأثیر بر حاشیه سود آشکار کند. برای مثال، یک شرکت تجارت الکترونیک از علم داده برای کشف این موضوع استفاده می‌کند که تعداد زیادی از سؤالات مشتریان پس از ساعات کاری ایجاد می‌شود. تحقیقات نشان می‌دهد که مشتریان در صورت دریافت پاسخ فوری به جای پاسخ در روز کاری بعد، احتمال بیشتری برای خرید دارند. با اجرای خدمات مشتری ۲۴ ساعته، این کسب‌وکار درآمد خود را ۳۰ درصد افزایش می‌دهد.
• نوآوری در محصولات و راهکارهای جدیدعلم داده می‌تواند شکاف‌ها و مشکلاتی را آشکار کند که در غیر این صورت نادیده گرفته می‌شوند. بینش بیشتر در مورد تصمیمات خرید، بازخورد مشتری و فرآیندهای تجاری می‌تواند نوآوری را در عملیات داخلی و راهکارهای خارجی هدایت کند. برای مثال، یک راهکار پرداخت آنلاین از علم داده برای جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل نظرات مشتریان در مورد شرکت در رسانه‌های اجتماعی استفاده می‌کند. تجزیه و تحلیل نشان می‌دهد که مشتریان در دوره‌های اوج خرید رمز عبور خود را فراموش می‌کنند و از سیستم بازیابی رمز عبور فعلی ناراضی هستند. این شرکت می‌تواند یک راهکار بهتر را نوآوری کند و شاهد افزایش قابل توجهی در رضایت مشتری باشد.
• بهینه‌سازی در زمان واقعیبرای کسب‌وکارها، به ویژه شرکت‌های بزرگ، پاسخگویی به شرایط متغیر در زمان واقعی بسیار چالش‌برانگیز است. این می‌تواند منجر به خسارات یا اختلالات قابل توجهی در فعالیت‌های تجاری شود. علم داده می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا تغییرات را پیش‌بینی کرده و به طور بهینه به شرایط مختلف واکنش نشان دهند. برای مثال، یک شرکت حمل و نقل مبتنی بر کامیون از علم داده برای کاهش زمان خرابی کامیون‌ها استفاده می‌کند. آنها مسیرها و الگوهای شیفتی را که منجر به خرابی سریع‌تر می‌شوند، شناسایی کرده و برنامه‌های کامیون را تنظیم می‌کنند. آنها همچنین موجودی قطعات یدکی رایج را که نیاز به تعویض مکرر دارند، ایجاد می‌کنند تا کامیون‌ها سریع‌تر تعمیر شوند.

فرآیند علم داده چیست؟

یک مسئله تجاری معمولاً فرآیند علم داده را آغاز می‌کند. یک دانشمند داده با ذینفعان تجاری همکاری می‌کند تا نیازهای تجاری را درک کند. پس از تعریف مسئله، دانشمند داده ممکن است آن را با استفاده از فرآیند علم داده OSEMN حل کند:

• O – به دست آوردن داده‌ها (Obtain data)داده‌ها می‌توانند از قبل موجود باشند، به تازگی به دست آمده باشند یا یک مخزن داده قابل دانلود از اینترنت باشند. دانشمندان داده می‌توانند داده‌ها را از پایگاه‌های داده داخلی یا خارجی، نرم‌افزار CRM شرکت، گزارش‌های۱ سرور وب، رسانه‌های اجتماعی استخراج کنند یا از منابع شخص ثالث مورد اعتماد خریداری کنند.
• S – پاکسازی داده‌ها (Scrub data)پاکسازی داده‌ها یا تمیز کردن داده‌ها، فرآیند استانداردسازی داده‌ها مطابق با یک قالب از پیش تعیین شده است. این شامل مدیریت داده‌های از دست رفته، رفع خطاهای داده و حذف هرگونه داده پرت است. برخی از نمونه‌های پاکسازی داده‌ها عبارتند از:
  • تغییر تمام مقادیر تاریخ به یک قالب استاندارد مشترک.
  • رفع اشتباهات املایی یا فضاهای اضافی.
  • رفع اشتباهات ریاضی یا حذف کاما از اعداد بزرگ.
• E – کاوش داده‌ها (Explore data)کاوش داده‌ها، تجزیه و تحلیل مقدماتی داده‌ها است که برای برنامه‌ریزی استراتژی‌های مدل‌سازی داده‌های بیشتر استفاده می‌شود. دانشمندان داده با استفاده از آمار توصیفی و ابزارهای تجسم داده، درک اولیه‌ای از داده‌ها به دست می‌آورند. سپس داده‌ها را برای شناسایی الگوهای جالبی که می‌توانند مورد مطالعه یا اقدام قرار گیرند، کاوش می‌کنند.
• M – مدل‌سازی داده‌ها (Model data)از نرم‌افزار و الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای به دست آوردن بینش عمیق‌تر، پیش‌بینی نتایج و تجویز بهترین اقدام استفاده می‌شود. تکنیک‌های یادگیری ماشین مانند انجمن، طبقه‌بندی و خوشه‌بندی بر روی مجموعه داده آموزشی اعمال می‌شوند. ممکن است مدل در برابر داده‌های آزمایشی از پیش تعیین شده برای ارزیابی دقت نتایج آزمایش شود. مدل داده می‌تواند بارها برای بهبود نتایج نهایی تنظیم شود.
• N – تفسیر نتایج (Interpret results)دانشمندان داده با تحلیلگران و کسب‌وکارها همکاری می‌کنند تا بینش‌های داده را به عمل تبدیل کنند. آنها نمودارها و جداولی برای نشان دادن روندها و پیش‌بینی‌ها ایجاد می‌کنند. خلاصه‌سازی داده‌ها به ذینفعان کمک می‌کند تا نتایج را به طور مؤثر درک و اجرا کنند.

تکنیک‌های علم داده چیست؟

متخصصان علم داده از سیستم‌های محاسباتی برای پیروی از فرآیند علم داده استفاده می‌کنند. مهم‌ترین تکنیک‌های مورد استفاده دانشمندان داده عبارتند از:

• طبقه‌بندی (Classification)طبقه‌بندی، مرتب‌سازی داده‌ها در گروه‌ها یا دسته‌های خاص است. رایانه‌ها برای شناسایی و مرتب‌سازی داده‌ها آموزش داده می‌شوند. از مجموعه‌های داده شناخته شده برای ساخت الگوریتم‌های تصمیم‌گیری در رایانه استفاده می‌شود که به سرعت داده‌ها را پردازش و دسته‌بندی می‌کند. برای مثال:
  • مرتب‌سازی محصولات به عنوان محبوب یا غیر محبوب.
  • مرتب‌سازی درخواست‌های بیمه به عنوان پرخطر یا کم‌خطر.
  • مرتب‌سازی نظرات رسانه‌های اجتماعی به مثبت، منفی یا خنثی.
• رگرسیون (Regression)رگرسیون روش یافتن رابطه بین دو نقطه داده به ظاهر نامرتبط است. این ارتباط معمولاً حول یک فرمول ریاضی مدل‌سازی شده و به صورت نمودار یا منحنی نشان داده می‌شود. هنگامی که مقدار یک نقطه داده مشخص باشد، از رگرسیون برای پیش‌بینی نقطه داده دیگر استفاده می‌شود. برای مثال:
  • نرخ شیوع بیماری‌های منتقله از طریق هوا.
  • رابطه بین رضایت مشتری و تعداد کارمندان.
  • رابطه بین تعداد ایستگاه‌های آتش‌نشانی و تعداد مصدومان ناشی از آتش‌سوزی در یک مکان خاص.
• خوشه‌بندی (Clustering)خوشه‌بندی روش گروه‌بندی داده‌های نزدیک به هم برای جستجوی الگوها و ناهنجاری‌ها است. خوشه‌بندی با مرتب‌سازی متفاوت است زیرا داده‌ها را نمی‌توان به طور دقیق در دسته‌های ثابت طبقه‌بندی کرد. از این رو داده‌ها در محتمل‌ترین روابط گروه‌بندی می‌شوند. الگوها و روابط جدید را می‌توان با خوشه‌بندی کشف کرد.۲ برای مثال:
  • گروه‌بندی مشتریان با رفتار خرید مشابه برای بهبود خدمات مشتری.
  • گروه‌بندی ترافیک شبکه برای شناسایی الگوهای استفاده روزانه و شناسایی سریع‌تر حمله به شبکه.
  • خوشه‌بندی مقالات در دسته‌های خبری مختلف و استفاده از این اطلاعات برای یافتن محتوای جعلی.

اصل اساسی پشت تکنیک‌های علم داده

در حالی که جزئیات متفاوت است، اصول اساسی پشت این تکنیک‌ها عبارتند از:

• به یک ماشین بیاموزید که چگونه داده‌ها را بر اساس یک مجموعه داده شناخته شده مرتب کند. برای مثال، کلمات کلیدی نمونه با مقدار مرتب‌سازی آنها به رایانه داده می‌شود. “شاد” مثبت است، در حالی که “نفرت” منفی است.
• داده‌های ناشناخته را به ماشین بدهید و به دستگاه اجازه دهید مجموعه داده را به طور مستقل مرتب کند.
• اجازه دادن به عدم دقت در نتایج و مدیریت عامل احتمال نتیجه.

فناوری‌های مختلف علم داده چیست؟

متخصصان علم داده با فناوری‌های پیچیده‌ای مانند:

• هوش مصنوعی (Artificial intelligence): مدل‌های یادگیری ماشین و نرم‌افزارهای مرتبط برای تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده و تجویزی استفاده می‌شوند.
• رایانش ابری (Cloud computing): فناوری‌های ابری انعطاف‌پذیری و قدرت پردازش مورد نیاز برای تجزیه و تحلیل داده‌های پیشرفته را در اختیار دانشمندان داده قرار داده‌اند.
• اینترنت اشیا (Internet of things): IoT به دستگاه‌های مختلفی اشاره دارد که می‌توانند به طور خودکار به اینترنت متصل شوند. این دستگاه‌ها داده‌ها را برای ابتکارات علم داده جمع‌آوری می‌کنند. آنها داده‌های عظیمی تولید می‌کنند که می‌توان از آنها برای داده‌کاوی و استخراج داده استفاده کرد.
• رایانش کوانتومی (Quantum computing): رایانه‌های کوانتومی می‌توانند محاسبات پیچیده را با سرعت بالا انجام دهند. دانشمندان داده ماهر از آنها برای ساخت الگوریتم‌های کمی پیچیده استفاده می‌کنند.

علم داده در مقایسه با سایر حوزه‌های مرتبط با داده چگونه است؟

علم داده یک اصطلاح فراگیر برای سایر نقش‌ها و حوزه‌های مرتبط با داده است. در اینجا به برخی از آنها نگاهی می‌اندازیم:

تفاوت بین علم داده و تحلیل داده چیست؟

در حالی که این اصطلاحات ممکن است به جای یکدیگر استفاده شوند، تحلیل داده زیرمجموعه‌ای از علم داده است. علم داده یک اصطلاح چتری برای تمام جنبه‌های پردازش داده—از جمع‌آوری تا مدل‌سازی تا بینش—است. از سوی دیگر، تحلیل داده عمدتاً به آمار، ریاضیات و تحلیل آماری مربوط می‌شود. این روش فقط بر تجزیه و تحلیل داده‌ها تمرکز دارد، در حالی که علم داده به تصویر بزرگتر پیرامون داده‌های سازمانی مربوط می‌شود. در بیشتر محیط‌های کاری، دانشمندان داده و تحلیلگران داده برای دستیابی به اهداف تجاری مشترک با یکدیگر همکاری می‌کنند. یک تحلیلگر داده ممکن است زمان بیشتری را صرف تجزیه و تحلیل معمول و ارائه گزارش‌های منظم کند. یک دانشمند داده ممکن است روش ذخیره‌سازی، دستکاری و تجزیه و تحلیل داده‌ها را طراحی کند. به بیان ساده، یک تحلیلگر داده از داده‌های موجود معنا می‌سازد، در حالی که یک دانشمند داده روش‌ها و ابزارهای جدیدی برای پردازش داده‌ها برای استفاده تحلیلگران ایجاد می‌کند.

تفاوت بین علم داده و تحلیل کسب‌وکار چیست؟

در حالی که بین علم داده و تحلیل کسب‌وکار همپوشانی وجود دارد، تفاوت کلیدی در استفاده از فناوری در هر حوزه است. دانشمندان داده نسبت به تحلیلگران کسب‌وکار نزدیک‌تر با فناوری داده کار می‌کنند. تحلیلگران کسب‌وکار شکاف بین کسب‌وکار و فناوری اطلاعات را پر می‌کنند. آنها موارد تجاری را تعریف می‌کنند، اطلاعات را از ذینفعان جمع‌آوری می‌کنند یا راه‌حل‌ها را تأیید می‌کنند. از سوی دیگر، دانشمندان داده از فناوری برای کار با داده‌های تجاری استفاده می‌کنند. آنها ممکن است برنامه‌نویسی کنند، تکنیک‌های یادگیری ماشین را برای ایجاد مدل‌ها اعمال کنند و الگوریتم‌های جدید توسعه دهند. دانشمندان داده نه تنها مشکل را درک می‌کنند، بلکه می‌توانند ابزاری بسازند که راهکارهایی برای آن مشکل ارائه دهد. غیرمعمول نیست که تحلیلگران کسب‌وکار و دانشمندان داده در یک تیم واحد کار کنند. تحلیلگران کسب‌وکار خروجی دانشمندان داده را می‌گیرند و از آن برای گفتن داستانی استفاده می‌کنند که کسب‌وکار گسترده‌تر بتواند آن را درک کند.

تفاوت بین علم داده و مهندسی داده چیست؟

مهندسان داده سیستم‌هایی را می‌سازند و نگهداری می‌کنند که به دانشمندان داده اجازه می‌دهد به داده‌ها دسترسی پیدا کرده و آنها را تفسیر کنند. آنها نسبت به یک دانشمند داده نزدیک‌تر