داده یا دتنا (Data) چیست و چه انواعی دارد؟ در عصر دیجیتال امروزی داده‌ها نقش مهمی در جنبه‌های مختلف زندگی ما دارند. از تجزیه‌وتحلیل تجاری گرفته تا تحقیقات علمی و تعاملات شخصی، داده‌ها به‌عنوان پایه‌ای برای بینش و تصمیم‌گیری عمل می‌کنند. بااین‌حال همه داده‌ها یکسان نیستند. در این پست وبلاگ، مفهوم داده را بررسی خواهیم کرد و انواع مختلف داده‌های موجود، از داده‌های متنی گرفته تا داده‌های تصویری و فراتر از آن را بررسی خواهیم کرد.
داده یا دیتا (Data) چیست؟
داده یا دیتا (Data) یا دیتا به هر مجموعه‌ای از حقایق، آمار یا اطلاعاتی اطلاق می‌شود که ذخیره می‌شود و برای تجزیه‌وتحلیل یا به‌عنوان مرجع استفاده می‌شود. داده می‌تواند شکل‌های مختلفی داشته باشد و معمولاً به‌صورت ساختاریافته یا بدون ساختار سازماندهی می‌شود. داده‌ها مبنایی را برای درک الگوها، روندها و روابط فراهم می‌کنند و ما را قادر می‌کند تا بینش‌های ارزشمندی به دست آوریم و تصمیم‌های آگاهانه بگیریم.
تجزیه‌وتحلیل داده چیست؟
تجزیه‌وتحلیل داده‌ها (Data Analysis) فرایند سیستمیک بازرسی، پاک‌سازی، تبدیل و مدل‌سازی داده‌ها برای کشف الگوهای معنادار، استخراج بینش‌های ارزشمند و تصمیم‌گیری آگاهانه است. این شامل به‌کارگیری تکنیک‌های مختلف آماری و محاسباتی برای کشف رابطه‌ها، شناسایی روندها و کشف الگوهای پنهان در مجموعه داده‌هاست. تجزیه‌وتحلیل داده‌ها شامل فعالیت‌هایی مانند پیش‌پردازش داده‌ها، آمار توصیفی، آمار استنباطی، تجسم داده‌ها و مدل‌سازی پیش‌بینی می‌شود. با انجام تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، سازمان‌ها و افراد می‌توانند بینش‌های ارزشمندی به دست آورند فرایندها را بهینه کنند، ناهنجاری‌ها را شناسایی کنند، و تصمیم‌گیری مبتنی بر شواهد را در حوزه‌های مختلف هدایت کنند.
انواع داده یا دیتا (Data)
داده‌ها از جنبه‌های مختلفی به انواع متفاتی تقسیم می‌شوند. در این بخش سعی کردیم برخی از دسته‌بندی‌های کاربردی و مهم داره را به ساده‌ترین شکل توضیح دهیم.
داده‌های متنی
داده‌های متنی اطلاعات نوشته‌شده یا تایپ‌شده، از پیام‌های کوتاه تا اسناد طولانی، را شامل است. این نوع دیتا شامل ایمیل‌ها، پست‌های رسانه‌های اجتماعی، مقالات، کتاب‌ها و موارد دیگر است. تحلیل داده‌های متنی شامل تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) برای استخراج معنا، تحلیل احساسات، مدل‌سازی موضوع، بازیابی اطلاعات و طبقه‌بندی متن است. درک داده‌های متنی برای کارهایی مانند تجزیه‌وتحلیل احساسات مشتری، توصیه‌ی محتوا، تشخیص اسپم و ترجمه زبان ضروری است.
برای مطالعه درباره‌ی پردازش زبان طبیعی کلیک کنید:
داده‌های ویدئویی
داده‌های ویدیویی شامل توالی‌هایی از تصاویر و صداهای همراه آن است. به‌طور گسترده ای در نظارت، سرگرمی، آموزش و پژوهش استفاده می‌شود. تجزیه‌وتحلیل داده‌های ویدئویی شامل تکنیک‌هایی مانند پردازش ویدئو، تشخیص و ردیابی اشیا، تشخیص فعالیت (Action Recognition) و خلاصه‌سازی ویدئو است. برنامه‌های کاربردی این نوع داده یا دیتا (Data) شامل سیستم‌های نظارت، ویرایش ویدیو، توصیه‌ی محتوا و تشخیص حرکات است. مدل‌های یادگیری عمیق، مانند شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) و شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)، اغلب برای کارهای تجزیه‌وتحلیل ویدئویی استفاده می‌شوند.
برای مطالعه درباره شبکه‌ی عصبی بازگشتی و کانولوشنی کلیک کنید:
داده‌های صوتی یا گفتاری
داده‌های صوتی یا گفتاری (Speech) شامل ضبط صدا، از جمله گفتار، موسیقی یا سایر سیگنال‌های صوتی است. تجزیه‌وتحلیل داده‌های صوتی شامل تشخیص گفتار (Speech Recognition)، شناسایی گوینده، طبقه‌بندی ژانر موسیقی و تشخیص احساسات است. تکنیک‌هایی مانند تبدیل فوریه و مدل‌های مبتنی بر یادگیری عمیق مانند شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای پردازش و استخراج اطلاعات معنی‌دار از سیگنال‌های صوتی استفاده می‌شوند.
داده‌های سری زمانی
داده‌های سری زمانی (Time Series) مجموعه‌ای از نقاط داده است که در فواصل زمانی منظم در طول زمان جمع‌آوری می‌شوند. در زمینه‌هایی مانند امور مالی، پیش‌بینی آب‌وهوا، تجزیه‌وتحلیل بازار سهام و تجزیه‌وتحلیل داده‌های حسگر رایج است. تجزیه‌وتحلیل داده‌های سری زمانی شامل تشخیص روندها، الگوها و ناهنجاری‌ها است. تکنیک‌های پیش‌بینی سری‌های زمانی، مانند میانگین متحرک یکپارچه اتورگرسیو (ARIMA)، هموارسازی نمایی، و شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)، معمولاً برای پیش‌بینی بر اساس الگوهای تاریخی استفاده می‌شوند.
داده‌های تصویر
داده‌های تصویری اطلاعات بصری گرفته‌شده ازطریق عکس‌ها، گرافیک‌ها یا اسکن‌ها را نشان می‌دهد. در حوزه‌های مختلفی از جمله بینایی کامپیوتر، تصویربرداری پزشکی و تجزیه‌وتحلیل تصویرهای ماهواره‌ای استفاده می‌شود. تجزیه‌وتحلیل داده‌های تصویر شامل وظایفی مانند طبقه‌بندی تصویر، تشخیص اشیا، بخشبندی تصویر (Image Segmentation) و تولید تصویر است. مدل‌های یادگیری عمیق، مانند شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN)، با دست‌یابی به عملکرد قابل‌توجهی در کارهایی مانند تشخیص تصویر، شرح تصویرها و انتقال سبک، تجزیه‌وتحلیل تصویر را متحول کرده‌اند.
برای مطالعه درباره‌ی بینایی کامپیوتر کلیک کنید:
بینایی کامپیوتری یا Computer Vision چیست؟
داده‌های Numerical و Categorical
داده‌های Numerical
داده‌های Numerical مقادیر کمّی را دربرمی‌گیرند که به‌صورت اعداد بیان می‌شوند. این شامل اندازه‌گیری‌ها، آمار و نمایش‌های عددی ویژگی‌ها یا پدیده‌های مختلف است. نمونه‌هایی از داده‌های عددی از قیمت سهام، خوانش حسگرها، و تراکنش‌های مالی گرفته تا پاسخ‌های نظرسنجی و اطلاعات جمعیت‌شناختی متغیر است. تجزیه‌وتحلیل داده‌های عددی شامل تکنیک‌های آماری مانند تجزیه‌وتحلیل رگرسیون، تجسم داده‌ها و آزمون فرضیه است.
داده‌های Categorical
داده‌های Categorical، اطلاعات را به دسته‌ها یا گروه‌های خاصی طبقه‌بندی می‌کنند. به جای مقادیر عددی، ویژگی‌های کیفی را نشان می‌دهد. نمونه‌هایی از داده‌های Categorical شامل جنسیت، رنگ، دسته‌بندی محصول و رتبه‌بندی مشتریان است. تجزیه‌وتحلیل داده‌های طبقه‌بندی شامل تکنیک‌هایی مانند توزیع فراوانی، آزمون‌های مجذور کای و نمودار میله‌ای است.
داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار
داده‌های ساختاریافته (Structured Data)
داده‌های ساختاریافته به اطلاعاتی اطلاق می‌شود که در قالبی از پیش‌تعریف‌شده با طرح‌واره‌ای کاملاً تعریف شده سازماندهی شده‌اند. معمولاً در پایگاه داده‌های رابطه‌ای یا صفحات گسترده ذخیره می‌شود، جایی که عناصر داده در ردیف‌ها و ستون‌ها سازماندهی می‌شوند. داده‌های ساختاریافته از یک الگوی ثابت پیروی می‌کنند و جست‌وجو، تجزیه‌وتحلیل و دستکاری آن را آسان می‌کند. تجزیه‌وتحلیل داده‌های ساختاریافته شامل استفاده از زبان پرس‌وجوی ساخت‌یافته (SQL)، تکنیک‌های آماری و ابزارهای تجسم داده‌ها برای استخراج بینش و شناسایی روندهاست. داده‌های ساختاریافته در زمینه‌هایی مانند هوش تجاری، تحلیل مالی و گزارش عملیاتی نقش حیاتی ایفا می‌کنند.
داده‌های بدون ساختار (Unstructured Data)
داده‌های بدون ساختار به اطلاعاتی اطلاق می‌شود که فاقد قالب از پیش‌تعریف‌شده هستند. اغلب به شکل متن، تصویر، صدا، ویدئو، پست‌های رسانه‌های اجتماعی، ایمیل‌ها و اسناد است. داده‌های بدون ساختار به دلیل پیچیدگی، فرمت‌های متنوع و نیاز به تفسیر زمینه، چالش‌هایی را برای تکنیک‌های تحلیل داده‌های سنتی ایجاد می‌کند. تجزیه‌وتحلیل داده‌های بدون ساختار نیاز به تکنیک‌های پیشرفته‌ای مانند پردازش زبان طبیعی، تشخیص تصویر، تجزیه‌وتحلیل احساسات و الگوریتم‌های یادگیری ماشین دارد. با استفاده از این روش‌ها، داده‌های بدون ساختار را می‌توان پردازش، تبدیل و تجزیه‌وتحلیل کرد تا بینش‌های ارزشمندی به دست آورد، الگوها را شناسایی کرد و روندها را کشف کرد. تجزیه‌وتحلیل داده‌های بدون ساختار در زمینه‌هایی مانند تجزیه‌وتحلیل رسانه‌های اجتماعی، تجزیه‌وتحلیل بازخورد مشتری، متن کاوی و طبقه‌بندی تصویر بسیار مهم است و سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا درک عمیق‌تری از احساسات مشتری، روندهای نوظهور و پویایی بازار به دست آورند.
نکته‌ی پایانی
درک انواع مختلف داده‌ها، مانند متن، ویدئو، صدا یا گفتار، سری زمانی و تصویر، برای تجزیه‌وتحلیل و تفسیر موثر آن‌ها ضروری است. هر نوع دیتا چالش‌های منحصر به فردی را ارائه می‌دهد و به روش‌ها و الگوریتم‌های خاصی نیاز دارد. با استفاده از تکنیک‌های مناسب، می‌توانیم بینش‌های ارزشمندی به دست آوریم، تصمیم‌های آگاهانه بگیریم و نوآوری را در حوزه‌های مختلف هدایت کنیم. با پیشرفت فناوری، اهمیت درک و بهره‌برداری از پتانسیل انواع داده‌های مختلف همچنان در حال رشد است و نحوه تعامل ما و کسب دانش از دنیای دیجیتال خود را شکل می‌دهد.