Posts

Showing posts with the label پایتون

با داده ها چه می توان کرد؟ 15- پردازش لجستیک

Image
  هنگامی که پاسخ در باره متغیر مورد نظر ما که قرار است آن را تحلیل و پیش بینی کنیم، آری یا نه باشد، یعنی یک انتخاب دو گانه، از پردازش لجستیک استفاده می کنیم.

با داده‌ها چه می‌توان کرد؟ 14 - بیان و تحلیل تصویری

Image
در این قسمت به بیان و تحلیل بصری و تصویری از داده ها می پردازیم. در رشته مورد بحث ما، تجسم و روایت تصویری آنچه که داده ها می گویند  بسیار اهمیت دارند. زبان پایتون بسته های متعددی در این زمینه دارد که می تواند به تصویر سازی از داده ها و نتایج بدست آمده از آن کمک کند اما matplotlib بدون شک یکی از مهمترین آنهاست.

با داده‌ها چه می‌توان کرد؟ 13 - کار با پانداز - 4

Image
کار با نرم افزار پانداز را ادامه می دهیم. در این قسمت به یکی از مهمترین شیوه های کار با جدول داده ها می پردازیم. همانگونه که از ابتدا توضیح دادم، هدف از بررسی داده ها تحلیل آنها در پیدا کردن ارتباط میان متغیرها و در نهایت نتیجه گیری و پیش بینی آینده با توجه به آنچه که در گذشته و تاکنون دیده و ثبت شده است، می باشد.

با داده‌ها چه می‌توان کرد؟ 12 - کار با پانداز - 3 چگونه داده‌ها را وارد کنیم؟

Image
در این قسمت در ادامه موضوع کار با پانداز، به چگونگی وارد کردن داده ها به پانداز و خواندن و کار با داده های وارد شده، می پردازیم. در دنیای واقعی، داده ها تمیز و مرتب نیستند و از منابع مختلفی حاصل می شوند. مهمترین منابع داده ها که ما از آنها برای وارد کردن به پانداز استفاده می کنیم جدولها Table، داده های جدا شده توسط ویرگول csv، بانکهای اطلاعاتی database مانند sql وبسایتها html، جیسان json و غیره است. در زیر مهمترینهایی که گفته شد، به این صورت وارد پانداز می شود:

با داده‌ها چه می‌توان کرد؟ 11 - کار با پانداز - 2

Image
در ادامه قسمت گذشته، در این بخش به کار با پانداز ادامه می دهیم. نیاز به یک یادآوری کوچک ضرروی است. نرم افزار پانداز در علم داده ها تنها یک وسیله است. وسیله ای که با آن می توان داده ها را در یکجا جمع کرد، تمیز و آماده کرده و بر روی آن مدلهای آماری را اجرا نمود. پس از همه این مراحل تحلیل و بررسی و استخراج نتیجه به میان می آید. از آنجاییکه تمیز و آماده کردن داده ها 70 تا حتی 80 درصد این مراحل را در بر می گیرد، آشنایی با خم و چم پانداز اهمیت ویژه ای می یابد، اما همه کار نیست.

با داده‌ها چه می‌توان کرد؟ 10 - کار با پانداز 1

Image
این قسمت را به معرفی و کار با نرم افزار پانداز اختصاص می دهیم. در بخش سوم این سلسه از مطالب نحوه چگونی نصب و فعال کردن پانداز را نشان دادیم و در بخش چهارم  به همراه معرفی پایتون، چند عمل ساده، مانند اجرا کردن، افزودن سلول، نوشتن کد درون سلول و غیره را باختصار دیدیم. در اینجا بیشتر و دقیقتر با نحوه کارکرد پانداز آشنا می شویم.

با داده‌ها چه می‌توان کرد؟ 9 - پردازش خطی بصورت عملی

Image
در این قسمت پردازش خطی که بصورت تئوری و کلی در شماره 6 این سلسله مطالب بررسی کردیم را بصورت عملی و با استفاده از پایتون و پانداز انجام می دهیم و نتیجه نهایی را که در آن شماره صرفا نمایش داده بودیم، بدست می آوریم. در اینجا تنها به معرفی پانداز و چند عمل ساده (و البته فرمول پردازش خطی در پانداز) می پردازیم و در قسمتهای آینده کل یک شماره را برای کار با پانداز و یادگیری فرامین مربوط به آن اختصاص خواهیم داد.

با داده‌ها چه می‌توان کرد؟ 7 - استخراج داده ها با پایتون

Image
در این قسمت با استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون، به استخراج داده ها که در انگلیسی به آن scraping گفته می شود، می پردازیم. نوت بوک ژوپیتر jupyter Notbook را باز کنید. به دایرکتوری مورد نظر بروید. (شاید در دسکتاپ و پوشه پانداز که از قبل درست کرده بودید.) سپس بر روی نوتبوک در سمت راست بالا، بر روی New کلیک کنید و از کشویی که به پایین باز می شود، گزینه پایتون3 Python 3 را انتخاب کنید. یک صفحه جدید با یک سلول باز می شود که می توانید در آن کد بنویسید. پایتون ابزار و بسته های بسیاری را در اختیار دارد که از طریق آن بسهولت می توان وضایف مختلف را براحتی انجام داد. یکی از ابزارهایی که از طریق آن می توان براحتی از همین نقطه بر روی هر وبسایتی که اراده کنیم برویم و مطالبش را به اینجا وارد کنیم. این ابزار requests نام دارد. اما ابتدا باید آنرا به اینجا آورده تا بتوانیم از قابلیتهایش استفاده کنیم. این عمل را با کد انجام import requests انجام می دهیم. سپس با توسل به متد get که در این ابزار وجود دارد، آدرس وبسایتی که می خواهیم را در ادامه requests قرار می دهیم تا تمامی مطالب آن تارنما را وارد نوتبوک

با داده‌ها چه می‌توان کرد؟ 4 - Python Pandas

Image
Python Pandas در این قسمت با استفاده از پانداز به صورت فشرده به زبان پایتون می پردازیم. از این طریق می توانیم همزمان با هر دو آشنایی پیدا کنیم. توجه داشته باشیم که در اینجا قصد آموزش کامل زبان پایتون را نداریم. این تنها برای یادآوری برخی از عملکردهای این زبان جالب است که زیر بنای بسیاری از نرم افزارها و رشته های مختلف در علم داده هاست. قبل از هر چیز همانگونه که در قسمت گذشته نشان دادم، صفحه پانداز را از طریق اناکوندا بر روی مرورگرتان Browser فعال کنید. یک روش سریعتر و آسانتر دیگر در ویندوز 10 اینست که در قسمت جستجوی ویندوز (پایین/چپ) کلمه Jupyter Notbook را بنویسید. و سپس بر روی ژوپیتر کلیک کنید. صفحه مرورگر پانداز به همراه prompt ژوپیتر (سیاه رنگ که نقش سرور را بازی می کند) باز می شود. توجه داشته باشید که فایلها روی صفحه شما با آنچه که در عکس زیر می بینید، متفاوت و طولانی تر است. با کلیک روی پوشه ای که در قسمت قبل (احتمالا در Desktop تان) درست کردید، بروید. در قسمت بالا/راست، بر روی New بروید و در منو بر روی Python3 کلیک کنید. این عمل باعث می شود که یک صفحه جدید با یک Input box باز شو