آموزش تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی (EDA): یادگیری از طریق 500+ MCQ [2023]

به تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی (EDA) خوش آمدید: با بیش از 500 MCQ بیاموزید | به روز شد [سپتامبر 2023]

سفر کامل برای درک دنیای تجزیه و تحلیل داده ها و انتقال به یک استاد EDA. این دوره برای پوشش تمام جنبه های اساسی EDA، از مفاهیم اولیه گرفته تا کاربرد آنها تا یادگیری ماشین طراحی شده است.

بخش 1 به عنوان یک مسیر مقدماتی به قلمرو شگفت انگیز EDA عمل می کند. یاد بگیرید که EDA در اینجا چیست، اهمیت آن در تصمیم گیری مبتنی بر داده، و تفاوت آن با تجزیه و تحلیل داده های تاییدی (CDA) و مدل سازی پیش بینی شده است. بیایید نگاهی دقیق‌تر به انواع داده‌ها و نحوه درک فرآیند EDA بیندازیم.

بخش 2 تکنیک‌های خلاصه‌سازی داده‌ها را معرفی می‌کند که گرایش مرکزی، واریانس، و توضیحات شکل داده‌ها را در بر می‌گیرد. این بخش درک عمیقی از مفاهیم آماری مانند میانگین، میانه، حالت، محدوده، IQR، واریانس، انحراف معیار، چولگی و کشیدگی ارائه می‌کند و توزیع‌های مختلف داده را بررسی می‌کند.

بخش 3 تجسم داده ها را پوشش می دهد که یک عنصر کلیدی EDA است. با اصول اولیه شروع کنید و به سمت تکنیک های ترسیم خاص برای داده های تک متغیره، دو متغیره و چند متغیره بروید. همچنین به کتابخانه های تجسم قدرتمندتر پایتون، از جمله Matplotlib، Seaborn و Plotly نگاه خواهیم کرد.

بخش 4 بر مدیریت مقادیر از دست رفته تمرکز دارد، یک جنبه اغلب نادیده گرفته شده در تجزیه و تحلیل داده ها. با استفاده از تکنیک‌های مختلف، از روش‌های حذف و جایگزینی ساده تا استراتژی‌های پیشرفته، تشخیص، طبقه‌بندی و مدیریت داده‌های از دست رفته را بیاموزید. این بخش همچنین تأثیر سوء استفاده از داده های از دست رفته بر عملکرد مدل را نشان می دهد.

بخش 5 نگاه دقیق تری به موضوع مهم تشخیص نقاط پرت دارد. ما از درک اینکه چه چیزهای پرت هستند، علل و اثرات آنها، به روش های آماری و تجسمی برای تشخیص آنها حرکت می کنیم. همچنین در مورد استراتژی‌های مختلف برای مدیریت مؤثر این موارد پرت بحث خواهیم کرد.

در نهایت، بخش 6 شکاف بین EDA و یادگیری ماشین را پر می کند. اهمیت انتخاب ویژگی را بیاموزید، معیارهای مختلف همبستگی را درک کنید و از VIF برای تشخیص چند خطی بودن استفاده کنید. این بخش با یادگیری در مورد عادی سازی و مقیاس بندی داده ها، که مراحل پیش پردازش ضروری برای بسیاری از الگوریتم های یادگیری ماشین هستند، به پایان می رسد.

در زیر چند نمونه نماینده از سوالات EDA وجود دارد که در طول این دوره با آنها مواجه خواهید شد:

1. تفاوت اصلی بین EDA و تجزیه و تحلیل داده های تاییدی (CDA) چیست؟

   • a. EDA برای آزمایش فرضیه استفاده می شود در حالی که CDA برای ایجاد فرضیه است.

   • b. EDA گرافیکی تر است در حالی که CDA بیشتر ریاضی است.

   • ج. EDA برای ایجاد فرضیه استفاده می شود در حالی که CDA برای آزمایش فرضیه استفاده می شود.

   • d. هیچ تفاوتی وجود ندارد.

   پاسخ صحیح: ج. EDA برای ایجاد فرضیه استفاده می شود در حالی که CDA برای آزمایش فرضیه استفاده می شود.

   توضیح: EDA (تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی) راهی برای درک مجموعه داده ها با خلاصه کردن ویژگی های اصلی آنها اغلب با استفاده از روش های بصری است. این به شما امکان می دهد با کمک آمار خلاصه و نمایش های گرافیکی الگوها را کشف کنید، ناهنجاری ها را شناسایی کنید یا فرضیات را بررسی کنید. برای ایجاد فرضیه استفاده می شود. از سوی دیگر، CDA (تحلیل داده‌های تاییدی) یک رویکرد دقیق‌تر و سیستماتیک است که برای آزمایش فرضیه‌های ایجاد شده در مرحله EDA استفاده می‌شود.

2. کدام یک از موارد زیر معیار گرایش مرکزی نیست؟

   • a. میانگین

   • b. میانه

   • ج. حالت

   • d. واریانس

   پاسخ صحیح: د. واریانس

   توضیح: معیارهای گرایش مرکزی شامل میانگین، میانه و حالت است. اینها معیارهای آماری هستند که نقطه مرکزی یا مقدار معمولی یک مجموعه داده را تعریف می کنند. واریانس، از سوی دیگر، معیاری برای پراکندگی است. این پراکندگی نقاط داده در اطراف میانگین را کمی می کند، و بینشی را در مورد اینکه مجموعه داده تا چه حد از مقدار متوسط ​​متمایز می شود، ارائه می دهد.

3. معمولاً از کدام کتابخانه پایتون برای ایجاد یک ماتریس همبستگی استفاده می کنید؟

   • a. Numpy

   • b. Matplotlib

   • ج. Seaborn

   • d. Pygame

   پاسخ صحیح: ج. Seaborn

   توضیح: در حالی که تمام گزینه های لیست شده در واقع کتابخانه های پایتون هستند، Seaborn بیشتر برای ایجاد یک ماتریس همبستگی استفاده می شود. Seaborn یک کتابخانه تجسم داده پایتون مبتنی بر Matplotlib است که یک رابط سطح بالا برای ایجاد گرافیک های آماری آموزنده و جذاب، از جمله نقشه های حرارتی که می تواند برای تجسم ماتریس های همبستگی استفاده شود، ارائه می دهد. اگرچه می توانید از Matplotlib برای ایجاد دستی یک ماتریس همبستگی استفاده کنید، Seaborn این فرآیند را ساده می کند.

4. چولگی مثبت در توزیع داده نشان دهنده چیست؟

   • a. میانگین بیشتر از میانه است.

   • b. میانگین برابر با میانه است.

   • ج. میانگین کمتر از میانه است.

   • d. میانگین، میانه و حالت همه با هم برابرند.

   پاسخ صحیح: الف. میانگین بیشتر از میانه است.

   توضیح: در توزیع دارای اریب مثبت، میانگین معمولاً بیشتر از میانه است. این به این دلیل است که دم بلند توزیع، میانگین را به سمت راست می کشد. میانه، که یک معیار موقعیتی است، چندان تحت تأثیر مقادیر شدید قرار نمی گیرد و به مرکز داده ها نزدیک تر می ماند.

قالب دوره (MCQ)

این دوره از رویکردی نوآورانه و تعاملی برای یادگیری استفاده می‌کند و از سؤالات چند گزینه‌ای (MCQ) به عنوان روش اصلی آموزش استفاده می‌کند. این قالب دوره با آزمایش دانش، تقویت مفاهیم و تسهیل یادآوری فعال، مشارکت دانش‌آموز را افزایش می‌دهد. هر بخش از دوره مملو از MCQهایی است که با دقت انتخاب شده اند تا درک شما از موضوع را گسترش دهند و تجربه عملی و عملی را با مفاهیم و مهارت های EDA ارائه دهند.

چه کسی باید این دوره را بگذراند؟

تحلیل داده های اکتشافی (EDA): آموزش با بیش از 500 MCQ یک دوره جامع است که برای طیف وسیعی از دانش آموزان مناسب است. چه دانش آموزی باشید که به دنیای تجزیه و تحلیل داده ها می پردازد، چه علاقه مندان به داده ها که به دنبال تسلط بر EDA هستید یا یک حرفه ای که به دنبال بهبود مهارت های تحلیلی خود هستید، این دوره برای شما ساخته شده است. هیچ تجربه قبلی با EDA لازم نیست، اما درک اولیه از آمار و پایتون ممکن است مفید باشد. این دوره به گونه ای طراحی شده است که دانش را به تدریج ایجاد کند، و آن را به یک انتخاب ایده آل برای دانش آموزان در تمام سطوح تبدیل می کند.

چرا باید این دوره را انتخاب کنم؟

با انتخاب دوره "تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی (EDA): یادگیری با 500+ MCQ"، مسیری را برای تسلط بر تجزیه و تحلیل داده ها انتخاب می کنید. قالب منحصر به فرد MCQ یک تجربه یادگیری جذاب و فعال را ترویج می کند و دانش نظری را از طریق مثال های عملی تقویت می کند. این دوره که تمام جنبه های اساسی EDA را به طور گسترده پوشش می دهد، درک کاملی از EDA و کاربرد آن در یادگیری ماشین به شما می دهد. نه تنها به شما کمک می کند تا با سرعت خودتان یاد بگیرید، بلکه تضمین می کند که آنچه یاد می گیرید می تواند در سناریوهای دنیای واقعی اعمال شود.

سوالات به طور مرتب به روز می شوند

ما متعهد هستیم که این دوره را با اطلاعات مرتبط و ارزشمند برای دانش آموزان به روز نگه داریم. برای اطمینان از این امر، ما به طور مرتب بانک سؤال خود را با سؤالات جدیدی که منعکس کننده روندها و تحولات فعلی در EDA است، به روز می کنیم. این تکامل مداوم به شما کمک می‌کند تا با آخرین شیوه‌ها و تکنیک‌ها در این زمینه همراه باشید و این دوره را به منبعی مداوم برای سفر یادگیری شما تبدیل می‌کند.

سوالات متداول در مورد تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی (EDA)

1. تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی (EDA) چیست؟

   • EDA رویکردی برای تجزیه و تحلیل مجموعه داده ها برای خلاصه کردن ویژگی های اصلی آنها، اغلب با روش های بصری است. این شامل نگاه کردن و توصیف داده ها از زوایای مختلف و خلاصه کردن آنها بدون انجام هیچ گونه فرض اولیه است.

2. چرا EDA مهم است؟

   • EDA مهم است زیرا به شما امکان می‌دهد داده‌هایی را که با آنها کار می‌کنید درک کنید، موارد پرت و ناهنجاری را شناسایی کنید، الگوهای زیربنایی را کشف کنید و فرضیات آزمایشی را کشف کنید. این یک پایه اساسی برای طراحی مدل داده شما فراهم می کند.

3. چگونه EDA با تجزیه و تحلیل داده های تاییدی (CDA) متفاوت است؟

   • در حالی که EDA بر کاوش داده‌ها برای یافتن روابطی که قبل از جمع‌آوری داده‌ها فرض نشده بودند تمرکز می‌کند، CDA آزمایش می‌کند که آیا داده‌ها با روابط فرضی مطابقت دارند یا خیر. EDA بازتر و انعطاف پذیرتر است، در حالی که CDA سخت تر و ساختارمندتر است.

4. فرآیند درگیر در EDA چیست؟

   • EDA معمولاً شامل فرآیندهایی مانند طرح سؤال، بحث و جدل و تمیز کردن داده‌ها، کاوش در داده‌ها با استفاده از تکنیک‌های آماری و تجسمی مختلف، نتیجه‌گیری و انتقال یافته‌ها است.

5. EDA با چه نوع داده هایی می تواند مقابله کند؟

   • EDA می‌تواند با داده‌های کیفی (رده‌ای) و کمی (عددی) و همچنین انواع داده‌های گسسته و پیوسته سروکار داشته باشد.

6. تجسم داده ها چه نقشی در EDA بازی می کند؟

   • تجسم داده ها جزء کلیدی EDA است. این امکان را برای درک و تفسیر آسان‌تر داده‌ها، شناسایی الگوها و موارد پرت، و راهی مؤثر برای ارائه یافته‌های شما فراهم می‌کند.

7. چند تکنیک رایج مورد استفاده در EDA چیست؟

   • EDA شامل تکنیک‌های مختلفی مانند معیارهای تمایل مرکزی (میانگین، میانه، حالت)، اندازه‌گیری‌های پراکندگی (واریانس، انحراف استاندارد، محدوده)، تجسم داده‌ها، رسیدگی به مقادیر گمشده، و تشخیص نقاط پرت و غیره است.

     >

8. چگونه از EDA در یادگیری ماشین استفاده می شود؟

   • EDA در یادگیری ماشین برای درک داده ها، ایجاد فرضیات مناسب، انتخاب مدل مناسب و تفسیر صحیح نتایج استفاده می شود. این یک مرحله ضروری قبل از پیش پردازش و ساخت مدل است.

9. نقاط پرت در EDA چیست؟

   • پرت مقادیر شدیدی هستند که از سایر مشاهدات در داده ها منحرف می شوند. آنها می توانند تغییرپذیری در داده ها یا خطاهای آزمایشی بالقوه را نشان دهند. تکنیک‌های EDA می‌توانند به شناسایی و مدیریت این موارد پرت کمک کنند.

10. نقش مدیریت مقادیر از دست رفته در EDA چیست؟

    • رسیدگی به مقادیر از دست رفته بسیار مهم است زیرا اگر به درستی با آنها برخورد نشود، می توانند منجر به نتایج مغرضانه یا نادرست شوند. EDA به شناسایی، تجزیه و تحلیل و مدیریت این مقادیر از دست رفته کمک می کند.

سوالات متداول در دوره

1. چه کسی باید این دوره را بگذراند؟

   • این دوره برای دانش‌آموزان، علاقه‌مندان به داده‌ها و حرفه‌ای‌هایی که علاقه‌مند به تسلط بر تجزیه و تحلیل داده‌های اکتشافی هستند ایده‌آل است. تجربه قبلی در EDA لازم نیست.

2. چرا باید این دوره را انتخاب کنم؟

   • این دوره پوشش جامعی از جنبه های اساسی EDA ارائه می دهد. از یک رویکرد منحصر به فرد مبتنی بر MCQ استفاده می کند که یادگیری را تقویت می کند و تجربه ای جذاب ارائه می دهد.

3. این دوره چه موضوعاتی را پوشش می دهد؟

   • این دوره تمام جنبه‌های اساسی EDA را پوشش می‌دهد، از جمله تکنیک‌های خلاصه‌سازی داده‌ها، تجسم داده‌ها، مدیریت مقادیر از دست رفته، تشخیص نقاط پرت، و EDA برای یادگیری ماشین.

4. آیا دوره به روز رسانی منظم دارد؟

   • بله، بانک سؤال به طور مرتب با سؤالات جدیدی به روز می شود که منعکس کننده جدیدترین پیشرفت ها و روندها در EDA است.

5. چه روش های آموزشی در این دوره استفاده می شود؟

   • این دوره از سؤالات چند گزینه ای (MCQs) به عنوان یک روش آموزشی اصلی استفاده می کند که یک تجربه یادگیری تعاملی و فعال را ترویج می کند.

6. آیا به نرم افزار خاصی برای این دوره نیاز دارم؟

   • این دوره شامل استفاده از پایتون و کتابخانه های آن مانند Matplotlib، Seaborn و Plotly خواهد بود. راه اندازی این موارد در سیستم شما مفید خواهد بود.

7. ساختار دوره چگونه است؟

   • این دوره به بخش هایی تقسیم می شود که هر کدام به جنبه خاصی از EDA اختصاص دارد. هر بخش حاوی MCQهای مرتبط است تا درک شما از موضوع را تقویت کند.

8. آیا برای شرکت در این دوره پیش نیازی وجود دارد؟

   • هیچ تجربه قبلی در EDA لازم نیست، اما داشتن درک اساسی از آمار و پایتون می‌تواند مفید باشد.

9. اگر چیزی در دوره متوجه نشدم می‌توانم سؤال بپرسم یا کمک بخواهم؟

   • بله، می توانید سوالات خود را در بخش Q A دوره ارسال کنید. تیم ما متعهد به کمک به شما است و به سوالات شما پاسخ خواهد داد.

10. آیا برنامه های کاربردی یا نمونه های واقعی در این دوره وجود دارد؟

    • بله، این دوره از مثال‌های عملی برای نشان دادن نحوه استفاده از مفاهیم و تکنیک‌های EDA در سناریوهای دنیای واقعی استفاده می‌کند.

این دوره برای هر کسی که علاقه مند به تجزیه و تحلیل داده ها است مناسب است: دانش آموزان، علاقه مندان به داده ها، یا حرفه ای که به دنبال ارتقای مهارت های تحلیلی خود هستند. با بیش از 500 MCQ که در طول دوره گنجانده شده است، می توانید دانش خود را آزمایش کنید، مفاهیم را تقویت کنید و اطمینان حاصل کنید که آماده اعمال EDA در پروژه های خود هستید. تجربه قبلی با EDA لازم نیست، اما درک اولیه از آمار و Python ممکن است مفید باشد.

به این سفر آموزشی بپیوندید تا بینش های پنهان را کشف کنید و خود را با هنر گفتن داستان های جذاب با داده ها مسلح کنید. شروع به تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی (EDA): امروز با بیش از 500 MCQ یاد بگیرید!