Mining Eng - مهندسی معدن و زمین شناسی ⚒

💎 سری آموزشی: پایه‌های یک پایگاه داده زمین‌شناسی قابل اعتماد

🧱 بخش ۴: تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA) – شناخت داده‌ها پیش از مدل‌سازی

در زمین‌شناسی معدنی، مرحله‌ای کلیدی وجود دارد که اغلب نادیده گرفته می‌شود اما می‌تواند از بروز ده‌ها خطا در مراحل بعدی جلوگیری کند. این مرحله، همان تحلیل اکتشافی داده‌ها (Exploratory Data Analysis - EDA) است.

🎯 هدف EDA چیست؟
ابزار EDA فرآیندی است برای:
- درک الگوها (Patterns)
- شناسایی خطاها یا تناقض‌ها (Errors & Inconsistencies)
- آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی و تخمین ذخیره

🔍 در زمین‌شناسی، EDA چه مواردی را بررسی می‌کند؟

- توزیع عیارها (Grade Distribution)
❓آیا داده‌های عیار نرمال هستند یا دارای چولگی (Skewed) یا چند قله‌ای (Multimodal)؟
ابزارها: هیستوگرام، باکس‌پلات، ماتریس همبستگی
📌 کمک می‌کند درک درستی از رفتار آماری عیارها داشته باشیم و نیاز به نرمال‌سازی یا ترانسفورم را بررسی کنیم.

- نقاط پرت یا غیرعادی (Outliers)
❓آیا این مقدار پرت یک خطای ورود داده است یا نشانه‌ای از رخداد زمین‌شناسی؟
ابزارها: Scatter Plot، Boxplot
📌 تفکیک بین آنومالی‌های واقعی زمین‌شناسی و خطاهای داده‌ای حیاتی است.

- بازه‌های خالی یا بدون نمونه (Unsampled Intervals / Gaps)
❓آیا پیوستگی نمونه‌برداری حفظ شده است؟
ابزارها: گراف عمق (Depth Profiles)، Heatmap بازه‌ها
📌 گپ‌های زیاد، کیفیت مدل نهایی را به خطر می‌اندازد و منجر به طبقه‌بندی نامناسب ذخیره می‌شود.

- رفتار عیار بر حسب لیتولوژی (Grade by Lithology)
❓آیا عیار به نوع سنگ (لیتولوژی) بستگی دارد؟
ابزارها: Boxplot به تفکیک واحد زمین‌شناسی
📌 شناسایی دامنه‌های ژئولوژیکی (Geological Domains) برای تخمین دقیق‌تر.

- الگوی تغییرات عیار در عمق یا ناحیه (Grade by Depth or Zone)
❓آیا روندهای عمودی یا افقی مشخصی در کانی‌سازی وجود دارد؟
ابزارها: Scatter Plot عمق-عیار، پروفایل‌های عمقی
📌 تشخیص روندهای متغیر (Grade Trends) برای طراحی دقیق مدل‌سازی و تخمین.

- مقایسه بین کمپین‌های حفاری یا آزمایشگاه‌ها (Campaign/Lab Bias)
❓آیا اختلاف سیستماتیکی بین داده‌های حاصل از کمپین‌های مختلف یا آزمایشگاه‌ها وجود دارد؟
ابزارها: Boxplot گروهی، Scatter Plot مقایسه‌ای
📌 بسیار مهم برای بررسی خطای بین‌آزمایشگاهی یا سوگیری بین‌دوره‌ای

📊 سؤالاتی که EDA به آن‌ها پاسخ می‌دهد:
✅ مناطق پُرعیار و کم‌عیار کجاست؟
✅ کانی‌سازی چگونه با لیتولوژی مرتبط است؟
✅ آیا بین روش‌های آنالیز یا دوره‌های حفاری اختلاف آماری وجود دارد؟
✅ چقدر نمونه‌برداری پیوسته است؟

💡 نکته حرفه‌ای:
شما نمی‌توانید چیزی را تخمین بزنید که آن را نفهمیده‌اید.
ابزار EDA بخشی از فرآیند QA/QC نیز محسوب می‌شود؛ چون بسیاری از خطاهای سیستماتیک یا ناهماهنگی‌هایی را کشف می‌کند که در بررسی‌های صرفاً زمین‌شناسی پنهان می‌مانند.

🧠 جمع‌بندی
ابزار EDA فقط تصویرسازی داده نیست
این مرحله، فرآیندی تحلیلی، تفسیری و هدفمند است برای اینکه داده‌ها را قبل از ورود به تخمین، از منظر زمین‌شناسی درک کنیم.


#پایگاه_داده #Database

✅ @Mining_eng ™

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.tg-me.com/us/Mining Eng /com.mining_eng/7008

1.8K viewsMay 31 at 06:40

💎 سری آموزشی: پایه‌های یک پایگاه داده زمین‌شناسی قابل اعتماد

🧱 بخش ۴: تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA) – شناخت داده‌ها پیش از مدل‌سازی

در زمین‌شناسی معدنی، مرحله‌ای کلیدی وجود دارد که اغلب نادیده گرفته می‌شود اما می‌تواند از بروز ده‌ها خطا در مراحل بعدی جلوگیری کند. این مرحله، همان تحلیل اکتشافی داده‌ها (Exploratory Data Analysis - EDA) است.

🎯 هدف EDA چیست؟
ابزار EDA فرآیندی است برای:
- درک الگوها (Patterns)
- شناسایی خطاها یا تناقض‌ها (Errors & Inconsistencies)
- آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی و تخمین ذخیره

🔍 در زمین‌شناسی، EDA چه مواردی را بررسی می‌کند؟

- توزیع عیارها (Grade Distribution)
❓آیا داده‌های عیار نرمال هستند یا دارای چولگی (Skewed) یا چند قله‌ای (Multimodal)؟
ابزارها: هیستوگرام، باکس‌پلات، ماتریس همبستگی
📌 کمک می‌کند درک درستی از رفتار آماری عیارها داشته باشیم و نیاز به نرمال‌سازی یا ترانسفورم را بررسی کنیم.

- نقاط پرت یا غیرعادی (Outliers)
❓آیا این مقدار پرت یک خطای ورود داده است یا نشانه‌ای از رخداد زمین‌شناسی؟
ابزارها: Scatter Plot، Boxplot
📌 تفکیک بین آنومالی‌های واقعی زمین‌شناسی و خطاهای داده‌ای حیاتی است.

- بازه‌های خالی یا بدون نمونه (Unsampled Intervals / Gaps)
❓آیا پیوستگی نمونه‌برداری حفظ شده است؟
ابزارها: گراف عمق (Depth Profiles)، Heatmap بازه‌ها
📌 گپ‌های زیاد، کیفیت مدل نهایی را به خطر می‌اندازد و منجر به طبقه‌بندی نامناسب ذخیره می‌شود.

- رفتار عیار بر حسب لیتولوژی (Grade by Lithology)
❓آیا عیار به نوع سنگ (لیتولوژی) بستگی دارد؟
ابزارها: Boxplot به تفکیک واحد زمین‌شناسی
📌 شناسایی دامنه‌های ژئولوژیکی (Geological Domains) برای تخمین دقیق‌تر.

- الگوی تغییرات عیار در عمق یا ناحیه (Grade by Depth or Zone)
❓آیا روندهای عمودی یا افقی مشخصی در کانی‌سازی وجود دارد؟
ابزارها: Scatter Plot عمق-عیار، پروفایل‌های عمقی
📌 تشخیص روندهای متغیر (Grade Trends) برای طراحی دقیق مدل‌سازی و تخمین.

- مقایسه بین کمپین‌های حفاری یا آزمایشگاه‌ها (Campaign/Lab Bias)
❓آیا اختلاف سیستماتیکی بین داده‌های حاصل از کمپین‌های مختلف یا آزمایشگاه‌ها وجود دارد؟
ابزارها: Boxplot گروهی، Scatter Plot مقایسه‌ای
📌 بسیار مهم برای بررسی خطای بین‌آزمایشگاهی یا سوگیری بین‌دوره‌ای

📊 سؤالاتی که EDA به آن‌ها پاسخ می‌دهد:
✅ مناطق پُرعیار و کم‌عیار کجاست؟
✅ کانی‌سازی چگونه با لیتولوژی مرتبط است؟
✅ آیا بین روش‌های آنالیز یا دوره‌های حفاری اختلاف آماری وجود دارد؟
✅ چقدر نمونه‌برداری پیوسته است؟

💡 نکته حرفه‌ای:
شما نمی‌توانید چیزی را تخمین بزنید که آن را نفهمیده‌اید.
ابزار EDA بخشی از فرآیند QA/QC نیز محسوب می‌شود؛ چون بسیاری از خطاهای سیستماتیک یا ناهماهنگی‌هایی را کشف می‌کند که در بررسی‌های صرفاً زمین‌شناسی پنهان می‌مانند.

🧠 جمع‌بندی
ابزار EDA فقط تصویرسازی داده نیست
این مرحله، فرآیندی تحلیلی، تفسیری و هدفمند است برای اینکه داده‌ها را قبل از ورود به تخمین، از منظر زمین‌شناسی درک کنیم.


#پایگاه_داده #Database

✅ @Mining_eng ™