منهجية علم البيانات: 10 خطوات لأفضل الحلول

يقوم معظم المهنيين والطلاب المدربين الذين ينتمون إلى مجال العلوم بتطوير مشاريع علوم البيانات من البداية والتعامل مع الفروق الدقيقة بشكل منطقي للوصول إلى حل لمشكلة ما. إنهم يلتزمون دائمًا ببعض أشكال الخطوات المتسلسلة ، وأحيانًا عن غير قصد. توجد طرق عديدة في كل مجال من مجالات العلوم والأعمال يمكن استخدامها لحل مشكلة ما.

في علم البيانات ، يسمى هذا منهجية علوم البيانات - عملية تكرارية مع تسلسل محدد من الخطوات التي يتبعها علماء البيانات للتعامل مع مشكلة وإيجاد حل. إنها عملية دورية توجه محللي الأعمال وعلماء البيانات لتحقيق الأداء المناسب.

على سبيل المثال ، تحتاج الشركة إلى معرفة الميزات التي يجب تضمينها في منتجها أو خدمتها لإنجاحها. يقتربون من محلل أعمال أو عالم بيانات لإيجاد حل. يمكن أخذ عدد من العوامل في الاعتبار عند التفكير في الحل.

هناك أيضًا حاجة لفهم ما يعنيه النجاح فيما يتعلق بهذه المشكلة المعينة ، فقد يعني ذلك فقط تحقيق أرباح للأعمال التجارية ، أو قد يعني رضا العملاء وتفاعلهم مع المنتج أو كيفية تأثير خدمتهم على السوق. في مثل هذه الحالات ، ثبت أن استخدام منهجية علم البيانات طريقة فعالة وفعالة.

تتكون منهجية علم البيانات من عشر خطوات تتكرر باستمرار لعلماء البيانات للوصول إلى أفضل حل.

يمكن دمجها في خمسة أقسام:

من المشكلة إلى المنهج الذي يتضمن مراحل فهم الأعمال والنهج التحليلي.

من المتطلبات إلى التجميع التي بموجبها توجد متطلبات البيانات ومراحل جمع البيانات.

من الفهم إلى الإعداد الذي يتضمن فهم البيانات ومراحل إعداد البيانات.

من النمذجة إلى التقييم والتي تشمل مراحل النمذجة والتقييم.

وأخيرًا ، من النشر إلى التعليقات والتي يتم ضمنها تضمين مرحلتي النشر والتعليقات.

تعلم دورات علوم البيانات من أفضل الجامعات في العالم. اربح برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.

10 خطوات لمنهجية علم البيانات

1. فهم الأعمال

بالنسبة لأي مشروع أو حل مشكلة ، فإن المرحلة الأولى هي دائمًا فهم الأعمال. يتضمن ذلك تحديد المشكلة وأهداف المشروع ومتطلبات الحلول. تلعب هذه الخطوة دورًا مهمًا في تحديد كيفية تطور المشروع. يمكن أن تستغرق المناقشة الشاملة مع العملاء ، وفهم كيفية عمل أعمالهم ، والمتطلبات من المنتج أو الخدمة ، وتوضيح كل جانب من جوانب المشكلة ، وقتًا وتثبت أنها شاقة ، ولكنها ضرورة.

2. النهج التحليلي

بعد تحديد المشكلة بوضوح ، يمكن تحديد النهج التحليلي الذي سيتم استخدامه لحل المشكلة. وهذا يعني التعبير عن المشكلة في إطار تقنيات التعلم الإحصائي والآلي. هناك نماذج مختلفة يمكن استخدامها وتعتمد على نوع النتيجة المطلوبة.

يمكن استخدام التحليل الإحصائي إذا كان يتطلب تلخيصًا وحسابًا وإيجاد اتجاهات في البيانات. لتقييم العلاقات بين العناصر المختلفة والبيئة وكيفية تأثيرها على بعضها البعض ، يمكن استخدام نموذج وصفي.

وللتنبؤ بالنتائج المحتملة أو حساب الاحتمالات ، يمكن استخدام نموذج تنبؤي وهو تقنية التنقيب عن البيانات. يتم استخدام مجموعة التدريب التي هي مجموعة من البيانات التاريخية التي تتضمن نتائجها ، للنمذجة التنبؤية.

يجب أن تقرأ: أسباب لتصبح عالم بيانات

3. متطلبات البيانات

يحدد النهج التحليلي الذي تم اختياره في المرحلة السابقة نوع البيانات اللازمة لحل المشكلة. تحدد هذه الخطوة محتويات البيانات وتنسيقاتها ومصادر جمع البيانات. يجب أن تكون البيانات المختارة قادرة على الإجابة على جميع أسئلة "ماذا" و "من" و "متى" و "أين" و "لماذا" و "كيف" حول المشكلة.

4. جمع البيانات

في المرحلة الرابعة ، يحدد عالم البيانات جميع موارد البيانات ويجمع البيانات في جميع الأشكال مثل البيانات المهيكلة وغير المهيكلة وشبه المنظمة ذات الصلة بالمشكلة. تتوفر البيانات في العديد من مواقع الويب وهناك مجموعات بيانات معدة مسبقًا يمكن استخدامها أيضًا.

في بعض الأحيان ، إذا كان هناك حاجة لبيانات مهمة لا يمكن الوصول إليها مجانًا ، فيجب إجراء بعض الاستثمارات من أجل الحصول على مجموعات البيانات هذه. إذا تم تحديد أي ثغرات لاحقًا داخل البيانات التي تم جمعها والتي تعرقل تطوير المشروع ، فيجب على عالم البيانات مراجعة المتطلبات وجمع المزيد من البيانات.

كلما زادت البيانات التي تم الحصول عليها ، كان من الأفضل بناء النماذج التي يمكن أن تنتج نتائج أكثر فعالية.

5. فهم البيانات

في هذه المرحلة ، يحاول عالم البيانات فهم البيانات التي تم جمعها. يتضمن ذلك تطبيق تقنيات التحليل الوصفي والتصور على البيانات. سيساعد ذلك في فهم محتوى البيانات وجودة البيانات بشكل أفضل وتطوير رؤى أولية من البيانات. إذا تم تحديد أي ثغرات في هذه الخطوة ، يمكن لعالم البيانات الرجوع إلى الخطوة السابقة وجمع المزيد من البيانات.

6. تجهيز البيانات

تشتمل هذه المرحلة على جميع الأنشطة اللازمة لإنشاء البيانات لجعلها مناسبة للاستخدام في مرحلة النمذجة. يتضمن ذلك تنظيف البيانات ، أي إدارة البيانات المفقودة ، وحذف التكرارات ، وتغيير البيانات إلى تنسيق موحد ، وما إلى ذلك ، ودمج البيانات من مصادر مختلفة ، وتحويل البيانات إلى متغيرات مفيدة.

هذه واحدة من أكثر الخطوات استهلاكا للوقت. ومع ذلك ، هناك طرق آلية متاحة اليوم يمكنها تسريع عملية إعداد البيانات. في نهاية هذه المرحلة ، يتم الاحتفاظ بالبيانات اللازمة فقط لحل المشكلة لجعل النموذج يعمل بسلاسة مع الحد الأدنى من الأخطاء.

7. النمذجة

يتم استخدام مجموعة البيانات التي تم إعدادها في المرحلة السابقة لإنشاء مرحلة النمذجة. هنا يتم تحديد نوع النموذج الذي سيتم استخدامه من خلال النهج الذي تم تحديده في مرحلة النهج التحليلي. وبالتالي ، يختلف نوع مجموعة البيانات اعتمادًا على ما إذا كان نهجًا وصفيًا أو تنبئيًا أو تحليلًا إحصائيًا.

هذه واحدة من أكثر العمليات تكرارا في المنهجية حيث سيستخدم عالم البيانات خوارزميات متعددة للوصول إلى أفضل نموذج للمتغيرات المختارة. كما يتضمن أيضًا الجمع بين رؤى الأعمال المختلفة التي يتم اكتشافها باستمرار مما يؤدي إلى تحسين البيانات والنموذج المعد.

قراءة: المسار الوظيفي لعلوم البيانات

8. التقييم

يقوم عالم البيانات بتقييم جودة النموذج والتأكد من أنه يلبي جميع متطلبات مشكلة العمل. يتضمن ذلك النموذج الذي يخضع لمقاييس تشخيصية مختلفة واختبار دلالة إحصائية. يساعد في تفسير الفعالية التي يصل بها النموذج إلى حل.

9. الانتشار

بمجرد تطوير النموذج والموافقة عليه من قبل عملاء الأعمال وأصحاب المصلحة الآخرين ، يتم نشره في السوق. يمكن نشره على مجموعة من المستخدمين أو في بيئة اختبار. في البداية ، قد يتم تقديمه بطريقة محدودة ، حتى يتم اختباره بالكامل ويكون ناجحًا من جميع جوانبه.

10. ردود الفعل

المرحلة الأخيرة في المنهجية هي التغذية الراجعة. يتضمن ذلك النتائج التي تم جمعها من نشر النموذج ، والتعليقات على أداء النموذج من المستخدمين والعملاء ، والملاحظات من كيفية عمل النموذج في البيئة المنشورة.

يحلل علماء البيانات التعليقات الواردة ، مما يساعدهم على تحسين النموذج. إنها أيضًا مرحلة تكرارية للغاية حيث يوجد ذهاب وإياب مستمر بين مراحل النمذجة وردود الفعل. تستمر هذه العملية حتى يقدم النموذج نتائج مرضية ومقبولة.

يجب أن تقرأ: أفكار مشروع محلل البيانات

خاتمة

كما يمكن ملاحظته ، فإن منهجية علم البيانات هي عملية تكرارية للغاية ، مع تكرار مراحل معينة عدة مرات للوصول إلى أفضل حل. لا يمكن إنشاء مثل هذه النماذج وتقييمها ونشرها في وقت واحد. للوصول إلى أفضل نموذج يوفر الحل الأكثر كفاءة ونجاحًا ، من الضروري تحسين النموذج من خلال التعليقات ثم إعادة نشره.

وللعمل بنجاح في بيئتها المخصصة ، يجب تعديلها وفقًا لذلك. حتى مع وصول التكنولوجيا الجديدة والاتجاهات الجديدة ، يجب تحديث النموذج ليكون قادرًا على العمل بسلاسة في جميع الحالات.

يمكن استخدام منهجية علم البيانات ليس فقط لحل المشاكل المتعلقة بعلوم البيانات ولكن تقريبًا كل مشكلة في أي مجال!

إذا كنت مهتمًا بالتعرف على علوم البيانات ، فراجع برنامج IIIT-B & upGrad التنفيذي PG في علوم البيانات الذي تم إنشاؤه للمهنيين العاملين ويقدم أكثر من 10 دراسات حالة ومشاريع ، وورش عمل عملية عملية ، وإرشاد مع خبراء الصناعة ، 1 - في 1 مع موجهين في الصناعة ، أكثر من 400 ساعة من التعلم والمساعدة في العمل مع الشركات الكبرى.