Data Science Frameworks: Top 7 Schritte für bessere Geschäftsentscheidungen

Data Science ist ein weites Feld, das verschiedene Techniken und Methoden umfasst, die Informationen extrahieren und dabei helfen, Berge von Daten zu verstehen. Darüber hinaus können datengesteuerte Entscheidungen einen immensen Geschäftswert liefern. Aus diesem Grund sind Data-Science-Frameworks zum heiligen Gral moderner Technologieunternehmen geworden, die im Großen und Ganzen 7 Schritte aufzeigen, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Dazu gehören: Ask, Acquire, Assimilate, Analyze, Answer, Advise und Act. Hier finden Sie eine Übersicht über jeden dieser Schritte und einige der wichtigen Konzepte im Zusammenhang mit Data Science.

Data Science Frameworks: Schritte

1. Fragen stellen: Der Ausgangspunkt von Data-Science-Frameworks

Wie jede herkömmliche wissenschaftliche Studie beginnt auch Data Science mit einer Reihe von Fragen. Data Scientists sind neugierige Personen mit kritischem Denkvermögen, die bestehende Annahmen und Systeme hinterfragen. Daten ermöglichen es ihnen, ihre Bedenken zu validieren und neue Antworten zu finden. Es ist also dieses neugierige Denken, das den Prozess des Ergreifens evidenzbasierter Maßnahmen in Gang setzt.

2. Akquisition: Sammeln der erforderlichen Daten

Nachdem sie Fragen gestellt haben, müssen Data Scientists die erforderlichen Daten aus verschiedenen Quellen sammeln und weiter verarbeiten, um sie nützlich zu machen. Sie setzen Prozesse wie Feature Engineering ein, um die Eingaben zu bestimmen, die die Algorithmen für Data Mining, maschinelles Lernen und Mustererkennung unterstützen. Sobald die Funktionen festgelegt sind, können Daten von einer Open Source heruntergeladen oder durch Erstellen eines Frameworks zum Aufzeichnen oder Messen von Daten erfasst werden.

3. Assimilation: Transformation der gesammelten Daten

Anschließend müssen die gesammelten Daten für den praktischen Einsatz bereinigt werden. Normalerweise geht es darum, fehlende und falsche Werte zu verwalten und mit potenziellen Ausreißern umzugehen. Schlechte Daten können keine guten Ergebnisse liefern, egal wie robust die Datenmodellierung ist. Es ist wichtig, die Daten zu bereinigen, da Computer einem logischen Konzept von „Garbage In, Garbage Out“ folgen. Sie verarbeiten sogar die unbeabsichtigten und unsinnigen Inputs, um unerwünschte und absurde Outputs zu produzieren.

Verschiedene Datenformen

Daten können in strukturierten oder unstrukturierten Formaten vorliegen. Strukturierte Daten liegen normalerweise in Form diskreter Variablen oder kategorialer Daten mit einer endlichen Anzahl von Möglichkeiten (z. B. Geschlecht) oder kontinuierlichen Variablen vor, einschließlich numerischer Daten wie Ganzzahlen oder reeller Zahlen (z. B. Gehalt und Temperatur). Ein weiterer Sonderfall kann der von binären Variablen sein, die nur zwei Werte besitzen, wie Ja/Nein und Wahr/Falsch.

Konvertieren von Daten

Manchmal möchten Data Scientists numerische Daten anonymisieren oder in diskrete Variablen umwandeln, um sie mit Algorithmen zu synchronisieren. Beispielsweise können numerische Temperaturen in kategoriale Variablen wie heiß, mittel und kalt umgewandelt werden. Dies wird als „Binning“ bezeichnet. Ein weiterer Prozess namens „Codierung“ kann verwendet werden, um kategoriale Daten in Zahlen umzuwandeln.

4. Analyse: Durchführung von Data Mining

Sobald die erforderlichen Daten erfasst und assimiliert wurden, beginnt der Prozess der Wissensentdeckung. Die Datenanalyse umfasst Funktionen wie Data Mining und Exploratory Data Analysis (EDA). Die Analyse ist einer der wichtigsten Schritte von Data-Science-Frameworks .

Data-Mining

Data Mining ist die Schnittstelle zwischen Statistik, künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und Datenbanksystemen. Es geht darum, Muster in großen Datensätzen zu finden und bereits vorhandene Daten zu strukturieren und zu nützlichen Informationen zusammenzufassen. Data Mining ist nicht dasselbe wie Informationsabruf (Suchen im Internet oder Nachschlagen von Namen in einem Telefonbuch usw.). Stattdessen ist es ein systematischer Prozess, der verschiedene Techniken umfasst, die die Punkte zwischen Datenpunkten verbinden.

Explorative Datenanalyse (EDA)

EDA ist der Prozess der Beschreibung und Darstellung der Daten unter Verwendung von zusammenfassenden Statistiken und Visualisierungstechniken. Vor dem Erstellen eines Modells ist es wichtig, eine solche Analyse durchzuführen, um die Daten vollständig zu verstehen. Zu den grundlegenden Arten der explorativen Analyse gehören Assoziation, Clustering, Regression und Klassifizierung. Lassen Sie uns einen nach dem anderen etwas über sie lernen.

Verband

Assoziation bedeutet, zu identifizieren, welche Elemente verwandt sind. Beispielsweise könnten in einem Datensatz von Supermarkttransaktionen bestimmte Produkte vorhanden sein, die zusammen gekauft werden. Eine gemeinsame Assoziation könnte die von Brot und Butter sein. Diese Informationen könnten verwendet werden, um Produktionsentscheidungen zu treffen, das Verkaufsvolumen durch „Kombi“-Angebote zu steigern usw.

Clustering

Beim Clustering werden die Daten in natürliche Gruppen segmentiert. Der Algorithmus ordnet die Daten und ermittelt Clusterzentren nach bestimmten Kriterien wie Lernstunden und Klassennoten. Zum Beispiel kann eine Klasse in natürliche Gruppierungen oder Cluster unterteilt werden, nämlich Shirkers (Schüler, die nicht lange lernen und schlechte Noten bekommen), Eifrige Lernende (diejenigen, die viele Stunden dem Lernen widmen und gute Noten erzielen) und Masterminds (diejenigen, die nicht lange lernen und gute Noten bekommen). die gute Noten bekommen, obwohl sie lange nicht lernen).

Rückfall

Um die Stärke der Korrelation zwischen den beiden Variablen herauszufinden, wird eine Regression durchgeführt, die auch als prädiktive Kausalitätsanalyse bezeichnet wird. Es umfasst das Durchführen einer numerischen Vorhersage durch Anpassen einer Linie (y = mx + b) oder einer Kurve an den Datensatz. Die Regressionslinie hilft auch dabei, Ausreißer zu erkennen – die Datenpunkte, die von allen anderen Beobachtungen abweichen. Der Grund könnte eine fehlerhafte Eingabe von Daten oder ein völlig separater Mechanismus sein.

Im Unterrichtsbeispiel haben einige Schüler in der Gruppe „Mastermind“ möglicherweise bereits Vorkenntnisse in dem Fach oder haben möglicherweise falsche Lernzeiten und Noten in die Umfrage eingegeben. Ausreißer sind wichtig, um Probleme mit den Daten und mögliche Verbesserungsbereiche zu identifizieren.

Einstufung

Klassifizierung bedeutet, neuen Daten für einen bestimmten Satz von Merkmalen und Attributen eine Klasse oder Bezeichnung zuzuweisen. Spezifische Regeln werden aus vergangenen Daten generiert, um dies zu ermöglichen. Ein Entscheidungsbaum ist eine übliche Art von Klassifizierungsverfahren. Es kann basierend auf Prüfungsnoten und Lernstunden vorhersagen, ob der Student ein Shirker, ein begeisterter Lerner oder ein Mastermind ist. Zum Beispiel könnte ein Student, der weniger als 3 Stunden gelernt und 75 % erreicht hat, als Drückeberger bezeichnet werden.

5. Fragen beantworten: Entwerfen von Datenmodellen

Data-Science-Frameworks sind unvollständig, ohne Modelle zu erstellen, die den Entscheidungsprozess verbessern. Die Modellierung hilft bei der Darstellung der Beziehungen zwischen den Datenpunkten zur Speicherung in der Datenbank. Der Umgang mit Daten in einer realen Geschäftsumgebung kann eher chaotisch als intuitiv sein. Daher ist die Erstellung eines geeigneten Modells von größter Bedeutung. Darüber hinaus sollte das Modell von Zeit zu Zeit evaluiert, verfeinert und aktualisiert werden, um das gewünschte Leistungsniveau zu erreichen.

6. Beratung: Alternative Entscheidungen vorschlagen

Der nächste Schritt besteht darin, die Erkenntnisse aus dem Datenmodell zu nutzen, um Ratschläge zu erteilen. Das bedeutet, dass die Rolle eines Datenwissenschaftlers über das Knacken von Zahlen und das Analysieren der Daten hinausgeht. Ein großer Teil der Aufgabe besteht darin, dem Management umsetzbare Vorschläge zu machen, was zu einer verbesserten Rentabilität führen könnte, und dann einen Geschäftswert zu liefern. Die Beratung umfasst die Anwendung von Techniken wie Optimierung, Simulation, Entscheidungsfindung unter Unsicherheit, Projektökonomie usw.

7. Aktion: Auswahl der gewünschten Schritte

Nach Bewertung der Vorschläge im Hinblick auf die Geschäftslage und Präferenzen kann das Management eine bestimmte Maßnahme oder eine Reihe von Maßnahmen auswählen, die umgesetzt werden sollen. Geschäftsrisiken können durch datenwissenschaftlich fundierte Entscheidungen weitgehend minimiert werden.

Lernen Sie Datenwissenschaftskurse von den besten Universitäten der Welt. Verdienen Sie Executive PG-Programme, Advanced Certificate-Programme oder Master-Programme, um Ihre Karriere zu beschleunigen.

Fazit

Data Science hat in der heutigen technologiegesteuerten Welt weitreichende Anwendungen. Der obige Überblick über Data-Science-Frameworks dient als Fahrplan für die Anwendung von Data Science in Ihrem Unternehmen!

Wenn Sie neugierig darauf sind, Data Science zu lernen, um an der Spitze des rasanten technologischen Fortschritts zu stehen, sehen Sie sich das PG-Diplom in Data Science von upGrad & IIIT-B an.