علم داده (Data Science) چیست و چه کاربردی دارد؟

علم داده (Data Science) از روش‌های علمی، الگوریتم‌ها و سیستم‌ها برای استخراج دانش و بینش‌های ارزشمند از داده‌های خام استفاده می‌کند. این حوزه، دانش آماری و درک تجاری (کسب‌وکار) را با یکدیگر تلفیق می‌کند تا به سازمان‌ها در حل مسائل پیچیده و هدایت تصمیم‌گیری‌ها کمک کند.

چرخه حیات علم داده (Data Science Lifecycle) فرآیندی ساختاریافته شامل پنج مرحله کلیدی است که مواردی مثل جمع‌آوری، تحلیل و انتقال نتایج داده‌ها را در بر می‌گیرد. هر مرحله وظایف مشخصی دارد که برای حل موثر مسئله کاملاً حیاتی هستند.

حوزه علم داده (Data Science) در اقتصاد دیجیتال امروز با سرعت بالایی در حال رشد است. این رشته با تکیه بر ادغام با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، همچنان یکی از مسیرهای شغلی پرتقاضا برای متخصصان این حوزه به شمار می‌رود.

چرا علم داده (Data Science) مهم است؟

علم داده (Data Science) از این رو اهمیت دارد که ابزارها، روش‌ها و فناوری‌ها را با یکدیگر ترکیب می‌کند تا از دل داده‌ها معنا و مفهوم استخراج کند. سازمان‌های امروزی غرق در حجم عظیمی از داده‌ها هستند؛ دستگاه‌هایی که می‌توانند اطلاعات را به‌صورت خودکار جمع‌آوری و ذخیره کنند، روزبه‌روز بیشتر می‌شوند. سیستم‌های آنلاین و درگاه‌های پرداخت در حوزه‌های تجارت الکترونیک، پزشکی، مالی و تمام جنبه‌های دیگر زندگی بشر، داده‌های بیشتری را ثبت و ذخیره می‌کنند. امروزه داده‌های متنی، صوتی، ویدئویی و تصویری در مقادیر بسیار وسیع در دسترس ما قرار دارند.

تاریخچه علم داده (Data Science)

هرچند اصطلاح علم داده (Data Science) جدید نیست، اما معانی و مفاهیم ضمنی آن در طول زمان تغییر کرده است. این عبارت نخستین بار در دهه ۶۰ میلادی به‌عنوان نامی جایگزین برای علم آمار مطرح شد. در اواخر دهه ۹۰، متخصصان علوم کامپیوتر این اصطلاح را رسمیت بخشیدند. در تعریفی که برای علم داده (Data Science) پیشنهاد شد، آن را رشته‌ای مستقل با سه جنبه اصلی در نظر گرفتند: طراحی، جمع‌آوری و تحلیل داده‌ها. با این حال، یک دهه دیگر طول کشید تا این اصطلاح به خارج از محیط‌های دانشگاهی و آکادمیک راه پیدا کند و کاربردی شود.

علم داده (Data Science) چه کاربردی دارد؟

علم داده (Data Science) برای مطالعه و بررسی داده‌ها از چند روش اصلی استفاده می‌کند:

تحلیل توصیفی (Descriptive Analysis)

تحلیل توصیفی، داده‌ها را بررسی می‌کند تا بفهمد چه اتفاقی در گذشته رخ داده یا در حال حاضر چه اتفاقی در جریان است. ویژگی اصلی این روش، استفاده از مصورسازی داده‌ها (Data Visualizations) مانند نمودارهای دایره‌ای، نمودارهای میله‌ای، نمودارهای خطی، جدول‌ها یا گزارش‌های متنی توضیحی است.

• به عنوان مثال، یک سامانه رزرو پرواز داده‌هایی مثل تعداد بلیت‌های رزروشده در هر روز را ثبت می‌کند. تحلیل توصیفی مواردی مثل جهش‌های ناگهانی در خرید بلیت، افت تعداد رزروها و پردرآمدترین ماه‌های سال را برای این سامانه مشخص می‌کند.

عیب‌یابی(Diagnostic Analysis)

تحلیل تشخیصی، یک بررسی دقیق و عمیق روی داده‌هاست تا دلیل وقوع یک اتفاق مشخص شود. ویژگی اصلی این روش استفاده از تکنیک‌هایی مثل واکاوی جزئیات (Drill-down)، کشف داده (Data Discovery)، داده‌کاوی (Data Mining) و بررسی همبستگی‌ها (Correlations) است. در هر یک از این تکنیک‌ها، ممکن است عملیات‌ها و تبدیلات متعددی روی یک مجموعه داده انجام شود تا الگوهای منحصربه‌فرد کشف شوند.

• به عنوان مثال، سامانه خدمات پرواز ممکن است جزئیات داده‌های یک ماه بسیار پرفروش را به دقت واکاوی کند تا دلیل جهش ناگهانی رزروها را بهتر بفهمد. این بررسی ممکن است به این نتیجه برسد که بسیاری از مسافران برای شرکت در یک رویداد ورزشی ماهانه، به شهری خاص سفر کرده‌اند.

تحلیل پیش‌گویانه (Predictive Analysis)

تحلیل پیش‌بینانه از داده‌های گذشته (تاریخی) استفاده می‌کند تا الگوهای داده‌ای که ممکن است در آینده رخ دهند را به‌طور دقیق پیش‌بینی کند. ویژگی شاخص این روش استفاده از تکنیک‌هایی مثل یادگیری ماشین، پیش‌بینی آماری (Forecasting)، تطبیق الگو (Pattern Matching) و مدل‌سازی پیش‌بینانه است. در تمام این تکنیک‌ها، کامپیوترها آموزش می‌بینند تا روابط علت و معلولی نهفته در داده‌ها را مهندسی معکوس و شناسایی کنند.

• به عنوان مثال، تیم خدمات پرواز ممکن است در ابتدای هر سال از علم داده (Data Science) استفاده کند تا الگوی رزرو پروازها را برای سال پیش‌رو تخمین بزند. برنامه کامپیوتری یا الگوریتم می‌تواند با بررسی داده‌های گذشته، جهش ناگهانی رزرو برای برخی مقاصد خاص در ماه مه (اردیبهشت) را پیش‌بینی کند. شرکت نیز با پیش‌بینی نیازهای سفر آینده مشتریان، می‌تواند تبلیغات هدفمند برای آن شهرها را از ماه فوریه (بهمن) آغاز کند.

تجزیه و تحلیل تجویزی (Prescriptive Analysis)

تحلیل تجویزی داده‌های پیش‌بینی‌شده را یک سطح ارتقا می‌دهد؛ این روش نه‌تنها احتمال وقوع رویدادهای آینده را پیش‌بینی می‌کند، بلکه بهترین واکنش و راهکار را برای آن نتیجه پیشنهاد می‌دهد. تحلیل تجویزی می‌تواند پیامدهای بالقوه انتخاب‌های گوناگون را بررسی کرده و مناسب‌ترین اقدام را توصیه کند. این شیوه از تحلیل گراف، شبیه‌سازی، پردازش رویدادهای پیچیده، شبکه‌های عصبی و موتورهای پیشنهاددهنده یادگیری ماشین بهره می‌گیرد.

• برای نمونه، با بازگشت به مثال رزرو بلیت هواپیما، تحلیل تجویزی می‌تواند کمپین‌های بازاریابی گذشته را ارزیابی کند تا بیشترین بهره از جهش آتی تقاضای رزرو به دست آید. یک دانشمند داده می‌تواند نتایج رزرو بلیت را بر اساس مقادیر مختلف بودجه بازاریابی در کانال‌های تبلیغاتی گوناگون پیش‌بینی کند. این پیش‌بینی‌های داده‌محور، اطمینان و دقت شرکت رزرو پرواز را در تصمیم‌گیری‌های بازاریابی خود افزایش می‌دهد.

فرایند علم داده (Data Science) چیست؟

معمولاً یک مسئله تجاری نقطه آغاز فرایند علم داده (Data Science) است. دانشمند داده با ذی‌نفعان کسب‌وکار همکاری می‌کند تا نیازهای سازمان را به‌درستی درک کند. پس از تعریف دقیق مسئله، دانشمند داده می‌تواند آن را با استفاده از فرایند OSEMN حل کند:

حرف O – دریافت داده (Obtain data)

داده‌ها می‌توانند از قبل موجود باشند، به‌تازگی جمع‌آوری شده باشند یا از یک مخزن داده در اینترنت دانلود شوند. دانشمندان داده می‌توانند داده‌ها را از پایگاه‌های داده داخلی یا خارجی، نرم‌افزارهای مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) سازمان، لاگ‌های سرور وب، شبکه‌های اجتماعی استخراج کنند یا آن‌ها را از منابع معتبر شخص ثالث بخرند.

حرف S – پاک‌سازی داده (Scrub data)

پاک‌سازی داده (Data scrubbing یا Data cleaning)، فرایند استانداردسازی داده‌ها بر اساس یک فرمت از پیش‌تعیین‌شده است. این فرایند مواردی مانند مدیریت داده‌های ناقص یا گم‌شده، اصلاح خطاهای داده‌ای و حذف داده‌های پرت (Outliers) را شامل می‌شود. چند نمونه از پاک‌سازی داده عبارتند از:

• تغییر فرمت تمام تاریخ‌ها به یک قالب استاندارد و یکپارچه.
• اصلاح غلط‌های املایی یا فاصله‌های اضافی.
• اصلاح خطاهای محاسباتی یا حذف کاما (ویرگول) از اعداد بزرگ.

حرف E – کاوش داده (Explore data)

کاوش داده‌ها نوعی تحلیل مقدماتی است که برای برنامه‌ریزی استراتژی‌های بعدی مدل‌سازی به کار می‌رود. دانشمندان داده با استفاده از آمار توصیفی و ابزارهای بصری‌سازی، شناختی اولیه از داده‌ها به دست می‌آورند. سپس درون داده‌ها کاوش می‌کنند تا الگوهای جذاب و معناداری را که قابل بررسی یا اقدام هستند، شناسایی کنند.

حرف M – مدل‌سازی داده (Model data)

در این بخش از نرم‌افزارها و الگوریتم‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شود تا بینش‌های عمیق‌تری استخراج شود، نتایج پیش‌بینی گردند و بهترین اقدام ممکن تجویز شود. تکنیک‌های یادگیری ماشین مانند قواعد وابستگی (Association)، دسته‌بندی (Classification) و خوشه‌بندی (Clustering) روی مجموعه داده آموزشی (Train Dataset) اعمال می‌شوند. همچنین مدل ممکن است با داده‌های آزمایشی مشخص (Test Dataset) سنجیده شود تا دقت نتایج آن ارزیابی گردد. این مدل داده‌ای را می‌توان چندین بار تنظیم دقیق (Fine-tune) کرد تا خروجی نتایج بهبود یابد.

حرف N – تفسیر نتایج (Interpret results)

دانشمندان داده در کنار تحلیل‌گران و بخش‌های تجاری کار می‌کنند تا بینش‌های حاصل از داده‌ها را به اقدامات عملی تبدیل کنند. آن‌ها برای نمایش روندها و پیش‌بینی‌ها، نمودارها و دیاگرام‌های مختلفی رسم می‌کنند. خلاصه‌سازی و ارائه شفاف داده‌ها به ذی‌نفعان کمک می‌کند تا نتایج را به شکلی مؤثر درک و پیاده‌سازی کنند.

آینده علم داده (Data Science)

نوآوری‌های صورت‌گرفته در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، پردازش داده‌ها را سریع‌تر و کارآمدتر کرده‌اند. تقاضای صنایع مختلف، اکوسیستمی گسترده از دوره‌های آموزشی، مدارک دانشگاهی و موقعیت‌های شغلی را درون حوزه علم داده (Data Science) ایجاد کرده است. با توجه به مجموعه مهارت‌های چندرشته‌ای و تخصص‌های مورد نیاز در این رشته، پیش‌بینی می‌شود که علم داده (Data Science) طی دهه‌های آینده رشد پرقدرتی را تجربه کند.

جمع‌بندی

در مجموع، علم داده (Data Science) با ترکیب آمار، برنامه‌نویسی، یادگیری ماشین و دانش کسب‌وکار، داده‌های خام را به اطلاعات و بینش‌های قابل استفاده تبدیل می‌کند. این حوزه با استفاده از مراحلی مانند جمع‌آوری، پاک‌سازی، کاوش، مدل‌سازی و تفسیر داده‌ها، به سازمان‌ها کمک می‌کند مسائل پیچیده را بهتر تحلیل کرده و تصمیم‌های دقیق‌تری بگیرند. با توجه به رشد روزافزون داده‌ها و پیشرفت هوش مصنوعی، انتظار می‌رود نقش علم داده در کسب‌وکارها و صنایع مختلف در سال‌های آینده پررنگ‌تر شود.

منابع

?What is Data Science

?What is Data Science