کتاب Data Visualization Guide

کتاب Data Visualization Guide با نام کامل Data Visualization Guide Clear Introduction to Data Mining, Analysis, and Visualization، مقدمه‌ای شفاف روی داده‌کاوی، تحلیل و بررسی، و مصورسازی داده‌ها دارد. در این کتاب با زبان برنامه‌نویسی پایتون، یک راهکار عملی برای عملیاتی شدن واقعی علم داده‌کاوی نزد خواننده قرار داده است. کتاب Data Visualization Guide شامل 11 فصل بوده که محوریت اصلی کتاب بر روی داده‌کاوی و اجرای آن با زبان برنامه‌نویسی پایتون می‌باشد.

در کتاب Data Visualization Guide، شما خواهید آموخت:

• یاد بگیرید داده‌کاوی چیست و چگونه می‌توانید در زمینه‌های مختلف درخواست دهید.
• مؤلفه‌های مختلف را در معماری داده‌کاوی کشف کنید.
• ابزارهای مختلف مورد استفاده برای داده‌کاوی را بررسی کنید.
• کشف کنید که تجزیه و تحلیل داده چیست و چرا مهم است.
• نحوه آماده‌سازی برای تجزیه و تحلیل داده‌ها را بفهمید.
• داده‌ها را تجسم کنید.
• و موارد بیشتر!

مقدمه‌ای بر کتاب Data Visualization Guide:

اکثر سازمان‌ها و مشاغل، حجم زیادی از داده‌ها را از بخش‌ها و بخش‌های مختلف جمع‌آوری می‌کنند. این داده‌ها غالباً قالب‌بندی نشده‌اند، بنابراین شما باید راهی برای پردازش و تمیز کردن آن‌ها پیدا کنید. سپس مشاغل می‌توانند از این اطلاعات برای تصمیم‌گیری آگاهانه در مورد تجارت استفاده کنند.

آن‌ها از تجزیه و تحلیل و استخراج داده‌ها برای تفسیر داده‌ها و جمع‌آوری اطلاعات لازم از مجموعه داده‌ها استفاده می‌کنند. این فرآیندها در هر مشاغل نقش مهمی دارند. همچنین می‌توانید از این نوع تحلیل‌ها در زندگی شخصی خود استفاده کنید. از داده‌کاوی و تجزیه و تحلیل می‌توان برای صرفه‌جویی در هزینه استفاده کرد. تنها هنگامی که مشاغل می‌دانند چگونه با داده‌ها کار کنند، می‌توانند بدانند که در کجا باید پول را دوباره سرمایه‌گذاری کنند و درآمد خود را افزایش دهند.
اگر در دنیای داده تازه وارد هستید، کتاب Data Visualization Guide می‌تواند راهنمای شما باشد. می‌توانید از اطلاعات برای کمک به شما در یادگیری اصول داده‌کاوی و تجزیه و تحلیل استفاده کنید.

این کتاب همچنین به روشنی می‌تواند فرآیندهایی را که می‌توانید برای تمیز کردن مجموعه داده‌ها، فرآیندها و تکنیک‌های مختلفی که می‌توانید برای استخراج و تجزیه و تحلیل اطلاعات استفاده کنید، روشن کند و به شما توضیح می‌دهد که چگونه می‌توانید داده‌ها را تجسم کنید و چرا نمایش آن‌ها مهم است داده‌ها با استفاده از نمودارها و سایر تصاویر.

در این صفحات شما می‌توانید اطلاعات مربوط به تکنیک‌ها و الگوریتم‌های مختلف مورد استفاده در تجزیه و تحلیل داده‌ها را پیدا کنید و همچنین کتابخانه‌های مختلفی را در اختیار شما قرار می‌دهد که می‌توانید برای دستکاری و تمیز کردن مجموعه داده‌ها استفاده کنید.

بیشتر الگوریتم‌های تحلیل داده و استخراج با استفاده از پایتون ساخته شده‌اند، بنابراین ما از کتابخانه‌ها و توابع موجود در پایتون در کتاب استفاده خواهیم کرد. همچنین می‌توانید بخشی شامل اطلاعات مربوط به فرآیند مورد استفاده برای توسعه مدل را پیدا کنید.

بیشتر بخوانید: کتابخانه‌های مهم پایتون در علم داده

قبل از اینکه روی توسعه تکنیک‌های مختلف تجزیه و تحلیل کار کنید، باید مطمئن شوید که مشکل تجاری یا پرس و جو را در ذهن دارید. مهم است که به خاطر داشته باشید که هر تحلیلی که انجام می‌دهید باید براساس یک سوال تجاری باشد. شما باید اطمینان حاصل کنید که بنیادی وجود دارد که مدل را بر اساس آن توسعه می‌دهید. در غیر این صورت تلاشی که انجام می‌دهید غیر قابل استفاده خواهد بود. قبل از تلاش، اطمینان حاصل کنید که تمام جزئیات مربوط به این که چرا در حال ساخت یک مدل یا جمع‌آوری اطلاعات هستید را در اختیار دارید.

همچنین شما می‌توانید برای یادگیری اصولی و پیشرفته‌ی داده‌کاوی از کتاب DATA MINING Concepts, Models, Methods, and Algorithms نیز استفاده کنید.

سرفصل‌های کتاب Data Visualization Guide:

• Introduction
• Chapter One: Introduction to Data Mining
• Chapter Two: Data Mining Architecture
• Chapter Three: Data Mining Techniques
• Chapter Four: Data Mining Tools
• Chapter Five: Introduction to Data Analysis
• Chapter Six: Manipulation of Data in Python
• Chapter Seven: Exploring the Data Set
• Chapter Eight: How to Summarize Data with Python
• Chapter Nine: Steps to Build Data Analysis Models in Python
• Chapter Ten: How to Build the Model
• Chapter Eleven: Data Visualization
• Conclusion
• References

فایل کتاب Data Visualization Guide را می‌توانید پس از پرداخت، دریافت کنید.