پروژه تحلیل داده های دیجیکالا از طریق بررسی تخصصی از منظر برنامه ریزی تولید و کنترل موجودی ها
در این پروژه، از زبان برنامهنویسی پایتون برای انجام چندین فعالیت مختلف استفاده شده است. در زیر به صورت خلاصه به برخی از این فعالیتها اشاره میکنم:
1. تجزیه و تحلیل دادهها:
- استفاده از کتابخانههای مربوط به تجزیه و تحلیل داده مانند Pandas برای خواندن و پردازش دادهها از فایلهای مختلف.
- تمیز کردن دادهها از دادههای نامرتبط یا ناقص.
2. پردازش متن:
- استفاده از کتابخانههای پردازش متن مانند NLTK برای پیشپردازش متنها، از جمله حذف کلمات اضافی، استخراج کلمات کلیدی و تجزیه و تحلیل موضوع.
3. مدلسازی و پیشبینی:
- استفاده از الگوریتمهای یادگیری ماشین مانند Scikit-learn برای ساخت مدلهای پیشبینی بر اساس دادههای موجود.
- آموزش مدلها بر روی دادههای آموزش و ارزیابی عملکرد آنها با استفاده از دادههای آزمایش.
4. تصویرسازی داده:
- استفاده از کتابخانههای مختلف برای تصویرسازی دادهها و نتایج، مانند Matplotlib و Seaborn.
- رسم نمودارها و نمایش دادهها به صورت گرافیکی برای تجسم بهتر نتایج و معرفی آنها.
5. تحلیل و ارزیابی نتایج:
- تحلیل نتایج حاصل از مدلهای ساخته شده و ارزیابی عملکرد آنها بر اساس معیارهای مختلف مانند دقت، صحت و فراخوانی.
- توضیح دقیق و تحلیلی از نتایج به دست آمده و مقایسه آنها با انتظارات اولیه.