👉 ETL vs REVERSE ETL vs ELT

#DATA
#dataanalysis
#saas
#databases
#dataintegration
https://t.iss.one/toobabigdatascience

Process of Data Analysis...

#data
#dataanalysis

Bayesian Data Analysis...
#data
#dataanalysis
#datascientist
#BDA

⚠️Excel VS. Power BI

#Visualization
#dataanalysis

📈Power BI vs. Tableau

#DataVisualization
#DataAnalysis
#Tableau
#Data
@toobabigdatascience

📊 Statistics for Data Scientists and Analysts

#statistics
#DataScience
#DataAnalysis
@toobabigdatascience

♨️Importance of Statistics and Exploratory Data Analysis

#Statistics
#DataAnalysis
@toobabigdatascience

🎁Python Programming for Engineers and Scientists
کتاب بسیار مفید با مباحث و تمرینات عالی برای طرح در کلاس
خواندن و مطالعه سه فصل آخر توصیه می شود :
Chapter 11 Data Analysis and Visualization ..............................................................353
Chapter 12 Multithreading, Networks, and Client/Server Programming ...............391
Chapter 13 Searching, Sorting, and Complexity Analysis ..

#Python
#DataAnalysis
@toobabigdatascience

♨️برگه تقلب اس.کیو.ال برای تحلیل داده‌ها

#SQL
#DataAnalysis
@toobabigdatascience

💯فرآیند تحلیل داده‌های اکتشافی

۱.ورودی‌ها (منابع داده):
داده از منابع مختلف وارد می‌شود: فایل CSV، API، پایگاه داده (Database)، دریاچه/استخر داده (Data Lake) و انبار داده (Data Warehouse). همچنین داده‌های غیرساختاریافته (مثل متن یا تصویر) هم بخشی از ورودی هستند.

۲. موتور تحلیل اکتشافی (EDA Engine):
قلب این فرآیند، موتور EDA است که شامل ۳ اقدام اصلی می‌شود:

· تحلیل آماری (محاسبه شاخص‌هایی مثل میانگین، میانه و پراکندگی)
· مصورسازی داده ( برای دیدن الگوها)
· تولید داده‌های پیش‌پردازش‌شده ( که تمیز و آماده‌ی استفاده شده است)

۳. خروجی‌ها و کاربردهای حاصل از EDA (۳ مسیر اصلی):

· مسیر اول: تصمیم‌گیری (Decision-Making)
خروجی این بخش به صورت داشبوردهای بصری و بازخورد بی‌درنگ به مدیران یا تیم کسب‌وکار ارائه می‌شود تا تصمیمات سریع بگیرند.
· مسیر دوم: تشخیص الگو (Pattern Recognition)
اینجا داده برای ورود به مدل‌های یادگیری ماشین آماده می‌شود (Model Input Preparation) و بینش‌هایی درباره‌ی ویژگی‌های مهم داده (Feature Insights) کشف می‌شود.
ادامه...
#EDA
#DATAANALYSIS
@toobabigdatascience

مسیر سوم: مهندسی ویژگی (Feature Insights / Engineering)
    در این بخش، از داده‌ها بینش/بصیرت استخراج می‌شود و ویژگی‌های جدید (Feature Engineering) ساخته می‌شوند تا دقت مدل بالا برود.

۴. حلقه بازگشت داده‌های تاریخی (Historical Data):
در پایین دیاگرام، داده‌های تاریخی دیده می‌شود. این نشان می‌دهد که یافته‌های EDA به گذشته برمی‌گردد و روندهای تاریخی را بررسی می‌کند، یا اینکه داده‌های جدید پس از پردازش، به عنوان داده‌ی تاریخی برای تحلیل‌های بعدی ذخیره می‌شوند (یک چرخه‌ی بازخوردی).


🔑خلاصه‌ی کل فرآیند :
داده از منابع مختلف می‌آید ← در موتور EDA تحلیل آماری و مصورسازی می‌شود ← سپس هم برای تصمیم‌گیری لحظه‌ای، هم برای ساخت مدل و هم برای مهندسی ویژگی استفاده می‌گردد و در نهایت نتایج دوباره به چرخه‌ی داده‌های تاریخی برمی‌گردد...
#EDA
#DATAANALYSIS
@toobabigdatascience

⭕️چگونه با داده ها Misinformation درست کنیم؟
مصورسازی فوق تفکیک هزینه‌های جنگ با ایران را از دیدگاه #پنتاگون نشان می‌دهد ! (دیدگاه پنتاگون هم که معلوم است به کدام سمت بایاس دارد) که مجموعاً ۴۰ میلیارد دلار برآورد شده است
🤯تحلیل:
💨موشک و مهمات (۲۶ میلیارد دلار – ۶۵٪ کل)
بزرگترین سهم، حاکی از اتکای سنگین به حملات هوایی، موشکی و پهپادی در این سناریو است. این رقم نشان می‌دهد جنگ عمدتاً «آتش‌افشانی» و دوربرد تعریف شده، نه درگیری زمینی گسترده.
💨خسارت به پایگاه‌ها (۴ تا ۹ میلیارد دلار – حدود ۱۰ تا ۲۲٪)
دامنه بالا نشان‌دهنده عدم قطعیت در شدت حملات به تأسیسات نظامی و زیرساخت‌های ایران است. این هزینه‌ها شامل بازسازی سازه‌ها و تجهیزات داخلی می‌شود.
💨تلفات تجهیزات (۲ تا ۴ میلیارد دلار – حدود ۵ تا ۱۰٪)
عمدتاً مربوط به هواپیماهای سرنگون‌شده و خودروهای زرهی است. بازه متغیر نشان می‌دهد که میزان درگیری زمینی نامشخص است.
⚠️جایی تشریف نبرید ادامه دارد!
#پنتاگون
#DataAnalysis
#جنگ
#تنگه_هرمز
@toobabigdatascience