کتاب Exploratory Data Analysis with Python Cookbook

کتاب Exploratory Data Analysis with Python Cookbook (تجزیه و تحلیل داده‌های اکتشافی با کتاب راهنمای پایتون: بیش از 50 دستور العمل برای تجزیه و تحلیل، تجسم، و استخراج بینش از داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار) از جدیدترین منابع آموزش تجلیل داده‌ها می‌باشد که در 10 فصل با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون، مفاهیم این علم را آموزش خواهد داد.

در ادامه مقدمه‌ای از کتاب Exploratory Data Analysis with Python Cookbook را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.

مقدمه‌ای بر کتاب Exploratory Data Analysis with Python Cookbook:

در دنیای داده محور امروزی، توانایی استخراج بینش معنادار از حجم وسیعی از داده‌ها به یک مهارت ارزشمند در صنایع تبدیل شده است. تجزیه و تحلیل داده‌های اکتشافی (EDA) در قلب این فرآیند قرار دارد و ما را قادر می‌سازد تا بینش‌های ارزشمندی را از اشکال مختلف داده‌ها درک، تجسم و استخراج کنیم.

کتاب Exploratory Data Analysis with Python Cookbook راهنمای جامع EDA با استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون است. این گام‌های عملی مورد نیاز برای کاوش، تجزیه و تحلیل و تجسم داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار را ارائه می‌کند.

این برنامه راهنمای عملی و کد برای مفاهیمی مانند تولید آمار خلاصه، تجزیه و تحلیل متغیرهای منفرد و چندگانه، تجسم داده‌ها، تجزیه و تحلیل داده‌های متنی، رسیدگی به موارد پرت، مدیریت مقادیر از دست رفته، و خودکارسازی فرآیند EDA را ارائه می‌دهد. این برای دانشمندان داده، تحلیلگران داده، محققان، یا یادگیرندگان کنجکاوی مناسب است که به دنبال کسب دانش ضروری و مراحل عملی برای تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده‌ها برای کشف بینش هستند.

پایتون یک زبان برنامه نویسی همه منظوره منبع باز است که با توجه به سادگی و تطبیق پذیری آن به طور گسترده برای علم داده و تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده می‌شود. چندین کتابخانه را ارائه می‌دهد که می‌توان از آن‌ها برای تمیز کردن، تجزیه و تحلیل و تجسم داده‌ها استفاده کرد. در کتاب Exploratory Data Analysis with Python Cookbook، کتابخانه‌های محبوب پایتون (مانند Pandas، Matplotlib و Seaborn) را بررسی می‌کنیم و کدهای کاربردی برای تجزیه و تحلیل داده‌ها در پایتون با استفاده از این کتابخانه‌ها ارائه می‌کنیم.

در پایان این کتاب، دانش جامعی در مورد EDA به دست خواهید آورد و بر مجموعه قدرتمند تکنیک‌ها و ابزارهای EDA مورد نیاز برای تجزیه و تحلیل داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار برای به دست آوردن بینش‌های ارزشمند مسلط خواهید شد.

کتاب Exploratory Data Analysis with Python Cookbook برای چه کسی است؟

چه یک دانشمند داده، تحلیلگر داده، محقق، یا یک یادگیرنده کنجکاو باشید که به دنبال تجزیه و تحلیل داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار هستید، این کتاب برای شما جذاب خواهد بود. هدف آن تقویت دانش ضروری و مهارت‌های عملی برای تجزیه و تحلیل و تجسم داده‌ها برای کشف بینش است.

چندین مفهوم EDA را پوشش می‌دهد و دستورالعمل‌های عملی در مورد نحوه استفاده از آن‌ها با استفاده از کتابخانه‌های مختلف پایتون ارائه می‌دهد. آشنایی با مفاهیم اولیه آماری و دانش پایه برنامه نویسی پایتون به شما کمک می کند تا مطالب را بهتر درک کنید و تجربه یادگیری خود را به حداکثر برسانید.

آنچه کتاب Exploratory Data Analysis with Python Cookbook پوشش می‌دهد:

فصل 1، تولید آمار خلاصه، مفاهیم آماری را بررسی می‌کند، مانند معیارهای گرایش مرکزی و تغییرپذیری، که به جمع‌بندی و تجزیه و تحلیل مؤثر داده‌ها کمک می‌کند. مثال‌های عملی و دستورالعمل‌های گام به گام در مورد نحوه استفاده از کتابخانه‌های پایتون، مانند NumPy، Pandas و SciPy برای محاسبه معیارها (مانند میانگین، میانه، حالت، انحراف استاندارد، صدک‌ها و سایر آمار خلاصه‌های مهم) ارائه می‌کند.

در پایان فصل از کتاب Exploratory Data Analysis with Python Cookbook، دانش لازم برای تولید آمار خلاصه در پایتون را به دست خواهید آورد. شما همچنین دانش اساسی مورد نیاز برای درک برخی از تکنیک‌های پیچیده تر EDA که در فصل‌های دیگر پوشش داده شده اند را به دست خواهید آورد.

فصل 2، آماده سازی داده‌ها برای EDA، بر مراحل حیاتی مورد نیاز برای آماده‌سازی داده‌ها برای تجزیه و تحلیل تمرکز دارد. داده‌های دنیای واقعی به ندرت در قالب آماده ارائه می شوند، از این رو دلیل این مرحله بسیار مهم در EDA است.

از طریق مثال‌های عملی، تکنیک‌های تجمیع مانند گروه‌بندی، الحاق، الحاق و ادغام را خواهید آموخت. همچنین تکنیک‌های پاک‌سازی داده‌ها، مانند مدیریت مقادیر از دست رفته، تغییر فرمت داده‌ها، حذف رکوردها و جایگزینی رکوردها را یاد خواهید گرفت. در نهایت، یاد خواهید گرفت که چگونه داده‌ها را با مرتب‌سازی و دسته‌بندی تبدیل کنید.

در پایان این فصل، شما بر تکنیک‌های مورد نیاز در پایتون برای آماده‌سازی داده‌ها برای EDA مسلط خواهید شد.

فصل 3، تجسم داده‌ها در پایتون، ابزارهای تجسم داده‌ها را پوشش می‌دهد که برای کشف روندها و الگوهای پنهان در داده‌ها حیاتی هستند. کتاب Exploratory Data Analysis with Python Cookbook بر روی کتابخانه‌های تجسم محبوب در پایتون، مانند Matplotlib، Seaborn، GGPLOT و Bokeh تمرکز دارد که برای ایجاد نمایش‌های قانع‌کننده از داده‌ها استفاده می‌شود. همچنین پایه و اساس مورد نیاز را برای فصل‌های بعدی که در آن برخی از کتابخانه‌ها استفاده خواهد شد، فراهم می‌کند.

با مثال‌های عملی و راهنمای گام به گام، یاد خواهید گرفت که چگونه نمودارها را رسم کنید و آن‌ها را برای ارائه موثر داده‌ها سفارشی کنید. در پایان این فصل از کتاب Exploratory Data Analysis with Python Cookbook، شما به دانش و تجربه عملی از قابلیت‌های تجسم پایتون برای کشف بینش‌های ارزشمند مجهز خواهید شد.

فصل 4، انجام تجزیه و تحلیل تک متغیره در پایتون، بر تکنیک‌های ضروری برای تجزیه و تحلیل و تجسم یک متغیر مورد علاقه برای به دست آوردن بینش در مورد توزیع و ویژگی‌های آن تمرکز دارد. از طریق مثال‌های عملی، طیف گسترده‌ای از تجسم‌سازی‌ها مانند هیستوگرام، نمودار جعبه، نمودار میله‌ای، جداول خلاصه و نمودار دایره‌ای مورد نیاز برای درک توزیع زیربنایی یک متغیر واحد و کشف الگوهای پنهان در متغیر را بررسی می‌کند. همچنین آنالیز تک متغیره را برای متغیرهای مقوله ای و عددی پوشش می‌دهد.

در پایان این فصل، شما به دانش و مهارت‌های مورد نیاز برای انجام تجزیه و تحلیل جامع تک متغیره در پایتون برای کشف بینش مجهز خواهید شد.

فصل 5، انجام تجزیه و تحلیل دو متغیره در پایتون، تکنیک‌هایی را برای تجزیه و تحلیل روابط بین دو متغیر مورد علاقه و کشف بینش‌های معنی دار موجود در آن‌ها بررسی می کند. در تکنیک‌های مختلفی مانند تحلیل همبستگی، نمودارهای پراکنده و نمودارهای جعبه‌ای مورد نیاز برای درک مؤثر روابط، روندها و الگوهایی که بین دو متغیر وجود دارد، می‌پردازد.

همچنین گزینه‌های مختلف تجزیه و تحلیل دو متغیره را برای ترکیب‌های متغیر مختلف، مانند عددی-عددی، عددی-رده‌ای و طبقه‌بندی-رده‌ای بررسی می‌کند. در پایان این فصل، دانش و تجربه عملی مورد نیاز برای انجام تجزیه و تحلیل عمیق دو متغیره در پایتون برای کشف بینش‌های معنادار را به دست خواهید آورد.

فصل 6 کتاب Exploratory Data Analysis with Python Cookbook، انجام تجزیه و تحلیل چند متغیره در پایتون، بر اساس فصل‌های قبلی است و به برخی از تکنیک‌های پیشرفته‌تر مورد نیاز برای به دست آوردن بینش و شناسایی الگوهای پیچیده در چندین متغیر مورد علاقه می‌پردازد. از طریق مثال‌های عملی، به مفاهیمی مانند تجزیه و تحلیل خوشه‌بندی، تحلیل مؤلفه‌های اصلی و تحلیل عاملی می‌پردازد که درک تعاملات بین متغیرهای متعدد مورد علاقه را امکان‌پذیر می‌سازد. در پایان این فصل، شما مهارت‌های لازم برای استفاده از تکنیک‌های تحلیل پیشرفته برای کشف الگوهای پنهان در متغیرهای متعدد را خواهید داشت.

فصل 7 کتاب Exploratory Data Analysis with Python Cookbook، تجزیه و تحلیل داده‌های سری زمانی، یک راهنمای عملی برای تجزیه و تحلیل و تجسم داده‌های سری زمانی ارائه می‌دهد. اصطلاحات و تکنیک‌های سری زمانی (مانند تجزیه و تحلیل روند، تجزیه، تشخیص فصلی، تفاوت و هموارسازی) را معرفی می کند و مثال‌ها و کدهای عملی در مورد نحوه پیاده سازی آن‌ها با استفاده از کتابخانه‌های مختلف در پایتون ارائه می‌دهد.

همچنین نحوه شناسایی الگوها در داده‌های سری زمانی برای کشف بینش‌های ارزشمند را پوشش می‌دهد. در پایان فصل، شما به مهارت‌های لازم برای کاوش، تجزیه و تحلیل و استخراج بینش از داده‌های سری زمانی مجهز خواهید شد.

فصل 8 کتاب Exploratory Data Analysis with Python Cookbook، تجزیه و تحلیل داده‌های متنی، تکنیک‌هایی را برای تجزیه و تحلیل داده‌های متنی، شکلی از داده‌های بدون ساختار، پوشش می‌دهد. این یک راهنمای جامع در مورد چگونگی تجزیه و تحلیل موثر و استخراج بینش از داده‌های متنی ارائه می‌دهد.

از طریق گام‌های عملی، مفاهیم و تکنیک‌های کلیدی برای پیش‌پردازش داده‌ها مانند حذف کلمات توقف، نشانه‌سازی، ریشه‌یابی و واژه‌سازی را پوشش می‌دهد. همچنین تکنیک‌های ضروری برای تجزیه و تحلیل متن مانند تجزیه و تحلیل احساسات، تجزیه و تحلیل n-gram، مدل سازی موضوع، و برچسب گذاری بخشی از گفتار را پوشش می‌دهد. در پایان این فصل از کتاب Exploratory Data Analysis with Python Cookbook، شما مهارت‌های لازم برای پردازش و تجزیه و تحلیل اشکال مختلف داده‌های متنی را برای بازگشایی بینش‌های ارزشمند خواهید داشت.

فصل 9، برخورد با مقادیر پرت و از دست رفته، فرآیند مدیریت موثر مقادیر پرت و مقادیر گمشده در داده‌ها را بررسی می کند. اهمیت پرداختن به مقادیر از دست رفته و موارد پرت را برجسته می کند و دستورالعمل‌های گام‌به‌گام در مورد نحوه مدیریت آن‌ها با استفاده از تکنیک‌های تجسم و روش‌های آماری در پایتون را ارائه می دهد.

همچنین به استراتژی‌های مختلف برای مدیریت مقادیر و مقادیر پرت در سناریوهای مختلف می‌پردازد. در پایان فصل از کتاب Exploratory Data Analysis with Python Cookbook، دانش اساسی در مورد ابزارها و تکنیک‌های مورد نیاز برای رسیدگی به مقادیر از دست رفته و موارد پرت در سناریوهای مختلف خواهید داشت.

فصل 10 کتاب Exploratory Data Analysis with Python Cookbook، اجرای خودکار EDA، بر سرعت بخشیدن به فرآیند EDA از طریق اتوماسیون تمرکز دارد. این کتابخانه‌های محبوب EDA خودکار در پایتون، مانند Pandas Profileng، Dtale، SweetViz و AutoViz را بررسی می‌کند.

همچنین راهنمایی عملی در مورد نحوه ساخت توابع سفارشی برای خودکارسازی فرآیند EDA ارائه می‌دهد. با دستورالعمل‌های گام به گام و مثال‌های عملی، به شما این امکان را می‌دهد که به سرعت از داده‌ها بینش عمیق به دست آورید و در زمان فرآیند EDA صرفه‌جویی کنید.

سرفصل‌های کتاب Exploratory Data Analysis with Python Cookbook:

• Exploratory Data Analysis with Python Cookbook
• Contributors
• About the author
• About the reviewers
• Preface
• Chapter 1: Generating Summary Statistics
• Chapter 2: Preparing Data for EDA
• Chapter 3: Visualizing Data in Python
• Chapter 4: Performing Univariate Analysis in Python
• Chapter 5: Performing Bivariate Analysis in Python
• Chapter 6: Performing Multivariate Analysis in Python
• Chapter 7: Analyzing Time Series Data in Python
• Chapter 8: Analysing Text Data in Python
• Chapter 9: Dealing with Outliers and Missing Values
• Chapter 10: Performing Automated Exploratory Data Analysis in Python
• Index
• Other Books You May Enjoy

جهت دانلود کتاب Exploratory Data Analysis with Python Cookbook می‌توانید پس از پرداخت، دریافت کنید.