برای ساختن یک *مدل یادگیری ماشین* (Machine Learning) از یک دیتاست، ما می‌تونیم به صورت کلی مراحل زیر رو دنبال کنیم. هر مرحله مربوط به یک بخش مهم تو فرآیند یادگیری ماشین است:

1. انتخاب دیتاست مورد نظر از وبسایت های مربوطه
2. تحلیل کسب‌و‌کار (Business Analysis)
۳. آشنایی با داده‌ها (Exploratory Data Analysis - EDA)
۴. پیش‌پردازش داده‌ها (Data Preprocessing)
۵. تقسیم‌بندی داده‌ها به آموزش و تست (Train/Test Split)
۶. انتخاب و ساخت مدل (Model Selection)
۷. ارزیابی مدل (Model Evaluation)
۸. بهینه‌سازی مدل (Model Tuning)
۹. ذخیره مدل (Model Saving)


تو روز اول از “ چالشِ ده روز و یک پروژه ماشین لرنینگ “ میریم سراغ انتخاب دیتاست و یه قدم خیلی مهم، تحلیل کسب و کار

چرا تحلیل کسب‌و‌کار مهم است؟
تحلیل کسب‌و‌کار به شما کمک می‌کند تا:

1. هدف اصلی پروژه را مشخص کنید.
2. سوالات کلیدی که قرار است به آنها پاسخ داده شود را تعریف کنید.
3. معیارهای موفقیت را مشخص کنید (مثلاً افزایش فروش، کاهش هزینه‌ها، بهبود تجربه مشتری و غیره).
4. محدودیت‌ها و فرصت‌ها را شناسایی کنید.


لینک دیتاست در وبسایت کگل
https://www.kaggle.com/datasets/ulrik...

لینک نوت بوکی که ساختیم تو کگل
https://www.kaggle.com/code/malihemab...

لینک github repository
https://github.com/malihemaboodi/Onli...

#machinelearning
#businessanalysis
#datapreprocessing
#modelevaluation
#datascience
#KaggleDataset# MLModeling
#DataExploration
#ModelTuning
#PythonProgramming
#ExploratoryDataAnalysis
#MLProject
#RetailPrediction
#aiprojects