تجزیه و تحلیل داده‌ها به فرآیند بررسی و تفسیر داده ها برای استخراج بینش‌ها، الگوها و روندها اشاره دارد. که شامل استفاده از تکنیک‌های مختلف، مانند روش‌های آماری، الگوریتم‌های یادگیری ماشین، و ابزارهای تجسم داده‌ها، برای شناسایی اطلاعات معنادار از مجموعه‌های داده بزرگ است.

در تجزیه و تحلیل داده ها موضوعاتی مانند تمیز کردن داده‌ها، فیلتر کردن، گروه‌بندی و تجسم، تحت پوشش قرار می‌گیرد. تجزیه و تحلیل داده‌ها تکنیک‌های مختلفی از جمله رگرسیون، خوشه‌بندی و درخت‌های تصمیم را در بر می‌گیرد. تأکید بر اهمیت درک داده‌ها و زمینه آن قبل از انجام تحلیل است [1].

استفاده از کتابخانه پانداس در پایتون برای تجزیه و تحلیل داده‌ها موضوعاتی مانند دستکاری داده‌ها، فیلتر کردن و گروه‌بندی را پوشش می‌دهد و در واقع مورد استفاده برای تحلیل داده‌ها می‌باشد.

کیفیت داده‌ها و پیش پردازش در تجزیه و تحلیل داده‌ها به طور کلی از اهمیت زیادی برخوردار است [9 و 11]. تکنیک‌های مختلف تجسم داده‌ها با استفاده از کتابخانه‌های مت پلات لیب و سیبورن[1] مورد بحث قرار می‌گیرند [2].

در استنتاج آماری و تجزیه و تحلیل داده‌ها موضوعاتی مانند آزمون فرضیه‌ها و فواصل اطمینان تحت پوشش قرار می‌گیرد. این تکنیک‌های مختلف تجسم داده‌ها را می‌توان با استفاده از R و Python مورد بحث قرار داد. که در اینجا اهمیت بر درک مفروضات نهفته در آزمون‌های آماری و تفسیر نتایج در این زمینه است [3].

در راستای تجزیه و تحلیل داده‌ها، پیشرفت‌های اخیر در یادگیری عمیق مورد بررسی قرار گرفته و موضوعاتی مانند شبکه‌های عصبی، رمزگذارهای خودکار و مدل‌های تولیدی نیز مورد بحث قرار گرفته است. نیز در این زمینه‌ها تکنیک‌هایی برای تفسیر مدل‌های یادگیری ماشین بیان می‌شود [6، 7 و 10].

کاربردهای یادگیری عمیق در حوزه‌های مختلف، از جمله بینایی کامپیوتر[2]، پردازش زبان طبیعی، و سیستم‌های توصیه‌گر نیز مورد بررسی قرار می‌گیرند. همین امر پتانسیل یادگیری عمیق را برای مدیریت مجموعه داده‌های پیچیده و استخراج بینش برجسته می‌کند [4] و [8].

از روش‌های یادگیری ماشینی قابل تفسیر نیز در تجزیه و تحلیل داده‌ها، با تمرکز بر تکنیک‌هایی که بینش‌هایی را در مورد فرآیند تصمیم‌گیری ارائه می‌کنند، استفاده می‌شود. در الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین قابل تفسیر، مدل‌های خطی، درخت‌های تصمیم‌گیری و شبکه‌های عصبی بکار می‎روند. تفسیرپذیری در یادگیری ماشین برای قابلیت اعتماد و مسئولیت پذیری مورد اهمیت قرار می‌گیرد [5].

منابع:

[1] “Data Analysis with Python”, .McKinney.W (2022), Data Analysis with Python. O’Reilly Media, Inc.

[2] “Hands-On Data Analysis with Pandas. van den Bossche, J (2022). Packt Publishing.

[3] “Data Analysis: A Modern Approach”, Johnson, C. (2020). Springer.

[4] Wang, J., Zhang, Y., & Li, M. (2022). A Survey on Deep Learning for Data Analysis. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 34(5), 1031-1043.

[5] Wachter, L., & Mannhold, C. (2022). An Introduction to Interpretable Machine Learning. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology, 13(2), 1-24.

[6] “A Survey on Explainable AI for Data Analysis” by J. Kim et al. (2023), Journal of Large-Scale Data and Information Processing, Volume 5, Issue 2.

[7] “Deep Learning for Data Analysis: A Review”, Y. Li et al. (2024), IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Volume 35, Issue 2.

[8] “Interpretable Machine Learning for Data Analysis”, S. Khan et al. (2024), Journal of Parallel and Distributed Computing, Volume 137.

[9] Jha, S. (2023). The Importance of Data Quality and Preprocessing in Data Analysis. Journal of Data Science, 33(2), 123-135.

[10] Importance of explaining machine learning models for trustworthiness (Kim et al., 2023; Khan et al., 2024).

[11] Patel, T. (2024). Data Quality and Preprocessing Techniques for Accurate Data Analysis. International Journal of Data Analysis and Mining, 15(1), 45-62.