علم داده های مکانی چیست؟

در دنیایی که تصمیم‌گیری به طور فزاینده‌ای تحت تأثیر داده‌ها قرار می‌گیرد، مهم است که بدانیم علم داده‌های مکانی چگونه می‌تواند کمک کند.

علم داده های مکانی زیر مجموعه ای از علم داده است. این جایی است که علم داده با GIS با تمرکز کلیدی بر داده‌های مکانی و تکنیک‌های محاسباتی جدید تلاقی می‌کند. مکان در علم داده با استفاده از محاسبات آماری برای دسترسی، دستکاری، کاوش و تجسم داده ها اهمیت دارد.

داشتن مختصات طول و عرض جغرافیایی در داده ها به معنای علم داده های مکانی نیست. در عوض، علم داده‌های مکانی مکان‌های فیزیکی آنها را اعمال می‌کند و روابط فضایی آنها را درک می‌کند.

امروز، بیایید علم داده های مکانی را بررسی کنیم؟ چه تفاوتی با تحلیل فضایی دارد؟ و چند نمونه از علم داده چیست؟

علم داده چیست؟ (بدون فضایی)

علم داده مطالعه اطلاعات و منبع، جمع آوری، سازماندهی، پردازش و ارائه آن است. علم داده یک حوزه بین رشته ای است که عناصر آمار، علوم کامپیوتر، تحقیق در عملیات، ریاضیات و برنامه نویسی را در بر می گیرد.

دانشمندان داده از ابزارهایی مانند R و Python برای پاکسازی، جمع آوری و دستکاری داده ها برای ایجاد مدل های پیش بینی و تجزیه و تحلیل استفاده می کنند. وظیفه اصلی یک دانشمند داده این است که داده های خام را با استفاده از تکنیک های پیشرفته به بینش های عملی تبدیل کند .

بینش عملی می تواند از هر تکنیکی مانند یادگیری ماشینی، تجزیه و تحلیل داده های بزرگ و تجسم داده ها باشد. اما تفاوت علم داده های مکانی در این است که شما عنصر تحلیل فضایی را اضافه می کنید و در نقطه کانونی تحلیل آن قرار دارد.

تجزیه و تحلیل فضایی در مقابل علم داده های مکانی

قبل از اینکه به جزئیات دقیق علم داده های مکانی بپردازیم، چه تفاوتی با تجزیه و تحلیل مکانی دارد؟ از آنجایی که همیشه نمی‌توانید مرز مشخصی بین این دو ترسیم کنید، بیایید بررسی کنیم علم داده‌های مکانی چیست.

به یاد داشته باشید که تمرکز علم داده استخراج اطلاعات معنی دار از داده های محاسباتی و اکتشافات علمی است. در اینجا برخی از کلمات کلیدی تحلیل مکانی و علم داده های مکانی و اینکه در کدام دسته قرار می گیرند آورده شده است.

هم تجزیه و تحلیل مکانی و هم علم داده های مکانی با داده های مکانی خام شروع می شوند، تجزیه و تحلیل می کنند و آن را به بینش تبدیل می کنند. اما ایده اصلی این است که علم داده های مکانی از تکنیک ها و اتوماسیون جدید و تخصصی استفاده می کند. اگر می‌خواهید در مورد تجزیه و تحلیل فضایی اطلاعات بیشتری کسب کنید، حتماً جدول تناوبی ما را برای تحلیل فضایی بررسی کنید.

مهندسی داده

مهندسی داده شاخه ای از علوم کامپیوتر است که با مدیریت ایجاد، ذخیره سازی، نگهداری، استفاده و انتشار داده ها سروکار دارد. از ابزارهای برنامه نویسی مانند Python، SQL و R استفاده می کند که به دستکاری داده های بزرگ کمک می کند .

این احتمالاً زمان‌برترین جنبه علم داده است. اما مهندسی داده نیز بخش مهمی از تجزیه و تحلیل است زیرا فقط به اندازه داده هایی است که ما در آن قرار می دهیم.

دانشمندان داده داده ها را برای تجزیه و تحلیل آماده می کنند. به عنوان مثال، آنها مقادیر از دست رفته را پر می کنند، فیلدها را اضافه می کنند، غنی سازی جغرافیایی می کنند و مقادیر را پاک می کنند. به طور معمول، گردش کار علم داده با مهندسی داده و گردش کار ضروری ETL شروع می شود.

بیشتر بخوانید: 10 دوره مهندسی داده برای یادگیری آنلاین

کاوش و تجسم داده ها

کاوش و تجسم داده یکی از مهمترین جنبه های علم داده است. این بدان معنی است که ابتدا داده های خام را به روشی سیستماتیک بررسی کنید تا بهتر آن را درک کنید تا تصمیمات بهتری بگیرید.

تجسم بخشی ضروری از فرآیند درک داده ها است. این به ما کمک می کند تا الگوها و روابط را به سرعت تشخیص دهیم ، که می تواند به ما در استخراج اطلاعات از داده های بزرگ کمک کند. شما همچنین می توانید از تکنیک های تجسم برای تأیید اعتبار و اطمینان از منطقی بودن آن استفاده کنید.

فرآیند تجسم داده ها از ابتدا تا انتها ادامه دارد. در ابتدا می توانید اطلاعات خود را بهتر درک کنید. سپس در وسط، می توانید پاسخ دهید که چه مشکلاتی را می توانید حل کنید. در نهایت، در پایان، می توانید داستانی از داده های خود بگویید تا با مخاطبان به اشتراک بگذارید.

بیشتر بخوانید: 10 گواهینامه تجسم داده ها و دوره ها

تحلیل فضایی

تجزیه و تحلیل فضایی چیزی است که GIS در مورد آن است. از انتخاب سایت گرفته تا فضا-زمان یا مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده، تحلیل فضایی به شما می‌گوید که اشیا کجا هستند، چگونه با یکدیگر ارتباط دارند و چگونه به هم متصل می‌شوند.

تحلیل فضایی ابزاری است که برای تجزیه و تحلیل توزیع افراد یا هر نوع ویژگی در یک فضای جغرافیایی استفاده می شود . شما می توانید مسائل مبتنی بر مکان را با اندازه گیری، کمی کردن و درک دنیای ما حل کنید.

این فقط مکان های نقطه ای را شامل نمی شود. اما آنها همچنین شامل خطوط، چند ضلعی ها، شطرنجی ها و اطلاعات غیر مکانی به عنوان ویژگی هستند. چه بخواهید نشان دهید افراد چگونه حرکت می کنند یا الگوهایی مانند نقاط داغ را پیدا می کنند ، در این صورت این ابزار تجزیه و تحلیل فضایی است.

یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی

یادگیری ماشینی فرآیند آموزش کامپیوتر برای یادگیری بدون برنامه‌ریزی صریح است. مفهوم هوش مصنوعی و یادگیری ماشین تنها ابزار دیگری در تحلیل فضایی است.

ایده اساسی یادگیری ماشینی این است که با تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده ها بدون ورودی انسان ، به سرعت بخشیدن به هر فرآیندی کمک می کند . به عنوان مثال، می‌توانید با استفاده از طبقه‌بندی‌کننده یادگیری ماشینی، تنها با آموزش نمونه‌ها، یک پوشش زمین دقیق ایجاد کنید.

از تجزیه و تحلیل کلان داده تا خوشه‌بندی، یادگیری ماشین راهی برای خودکار کردن فرآیند دریافت اطلاعات از داده‌های شما است . با افزایش حجم داده‌هایی که سازمان‌ها جمع‌آوری، ذخیره و تجزیه و تحلیل می‌کنند، یادگیری ماشینی به بخش مهمی از هر گردش کاری تبدیل می‌شود.

بیشتر بخوانید: 10 دوره صدور گواهینامه یادگیری ماشین: شغل خود را در هوش مصنوعی شروع کنید

تجزیه و تحلیل داده های بزرگ

تجزیه و تحلیل داده ها فرآیندی است که در آن داده ها برای به دست آوردن بینش و تصمیم گیری در مورد وضعیت آینده تجزیه و تحلیل می شوند. می توان از آن در هر صنعت یا زمینه کاری مانند حمل و نقل، بازاریابی و خرده فروشی استفاده کرد. تجزیه و تحلیل داده های بزرگ مانند هیچ صنعت دیگری انقلابی در بسیاری از صنایع ایجاد کرده است.

دنیای فناوری سال هاست که از تجزیه و تحلیل داده های بزرگ استفاده می کند. اما با دیجیتالی شدن جهان، این موضوع در حال تبدیل شدن به اهمیت بیشتری است. تجزیه و تحلیل داده های بزرگ به تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده ها اشاره دارد.

اگرچه کلان داده در دسته تحلیل فضایی قرار می گیرد، ایده اصلی این است که شما آن را در مقیاس تجزیه و تحلیل کنید. مهم نیست که داده های مکانی شما از چه چیزی تشکیل شده است (نقاط، خطوط، چند ضلعی یا شطرنجی)، می تواند ابزار بسیار مفیدی در علم داده باشد.

مدل سازی و اسکریپت نویسی

اتوماسیون برای مدت طولانی به عنوان راهی برای کاهش کار دستی وجود داشته است. این به ما اجازه می دهد تا با تلاش کمتر بر روی کارهای مهم تر تمرکز کنیم، در زمان ما صرفه جویی می کنیم و یک گردش کار قابل تکرار ایجاد می کنیم .

در یک گردش کار معمولی علم داده، شما همه چیز را از مهندسی داده گرفته تا تجزیه و تحلیل می‌گیرید و آن‌ها را به روشی خودکار در کنار هم قرار می‌دهید. این به شما امکان می دهد یک سیستم خود کارآمد را تولید و توسعه دهید.

وقتی قابلیت های تجزیه و تحلیل را عملیاتی می کنید، این بخش بزرگی از ETL است که مخفف Extract، Load و Transform است. اما لزوماً به این معنی نیست که شما آن را روزانه اجرا می کنید، زیرا می تواند یک فرآیند تجاری هفتگی، ماهانه یا سالانه باشد.

بیشتر بخوانید: 10 دوره پایتون و برنامه های گواهی

تکه های پازل علم داده های مکانی

علم داده‌های مکانی به شرکت‌ها کمک می‌کند تا با داده‌های مکان‌یابی به عنوان نقطه کانونی برای هدایت استراتژی‌های تجاری، تصمیم‌های بهتری بگیرند .

علاوه بر این، می تواند پیش بینی های دقیق تری را در زمینه های مختلف مانند اقتصاد، علوم اجتماعی، مهندسی و محیط زیست نیز امکان پذیر کند.

قدرت علم داده شروع به نفوذ به تمام جنبه های زندگی روزمره ما کرده است.

علم داده‌های مکانی می‌تواند الگوهایی را از طریق تکنیک‌های محاسباتی پیشرفته مانند یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ آشکار کند که ممکن است در غیر این صورت پنهان شده باشند.