Data Science Lebenszyklus: Schritt-für-Schritt-Erklärung [2022]

Daten sind die Gegenwart, und sie schaffen bereits die Zukunft. Viele Data-Science-Konzepte sind aufgrund mangelnder Klarheit von Verwirrung getrübt. Das allgemeine Verständnis von Data-Science-Projekten ist meist in einen Schleier der Unschärfe gehüllt. Die meisten Menschen haben keine konkrete Vorstellung davon, wie der Prozess abläuft.

Vom ersten Schritt der Datengewinnung bis hin zur Analyse und Ergebnispräsentation ist ein Data Science Life Cycle ein definierter Vorgang, der aus fünf wichtigen Schritten besteht. Lesen Sie weiter, um sie alle und den Data Science Life Cycle als Ganzes besser zu verstehen.

Data Science-Lebenszyklus

1. Daten sammeln

Zunächst müssen Informationen aus den verfügbaren Datenquellen gesammelt werden. Zur Abfrage von Datenbanken werden technische Fähigkeiten wie MySQL eingesetzt. Es gibt spezielle Pakete, um Daten aus bestimmten Quellen wie R oder Python direkt in die Data-Science-Programme einzulesen. Möglicherweise finden Sie zahlreiche Arten von Datenbanken wie Oracle, PostgreSQL und MongoDB. Eine weitere Alternative besteht darin, Daten über Web-APIs und Crawling-Daten zu erhalten. Social-Media-Sites wie Twitter und Facebook ermöglichen ihren Benutzern den Zugriff auf Daten, indem sie sich mit Webservern verbinden.

Die konventionellste Art, Daten zu sammeln, ist direkt aus den Akten. Dies kann durch Herunterladen von Kaggle oder bereits vorhandenen Informationen erfolgen, die im Format Tab Separated Values ​​(TSV) oder Comma Separated Value (CSV) gespeichert sind. Da es sich um flache Textdateien handelt, wird ein bestimmtes Parser-Format benötigt, um sie zu lesen.

2. Reinigungsdaten

Der nächste Schritt besteht darin, die Daten zu bereinigen, was sich auf das Bereinigen und Filtern von Daten bezieht. Dieses Verfahren erfordert die Konvertierung von Daten in ein anderes Format. Es ist für die Verarbeitung und Analyse von Informationen erforderlich. Wenn die Dateien für das Internet gesperrt sind, müssen auch die Zeilen dieser Dateien gefiltert werden. Darüber hinaus sind Reinigungsdaten auch entziehende und ersetzende Werte. Bei fehlenden Datensätzen muss die Ersetzung ordnungsgemäß erfolgen, da sie wie Nicht-Werte aussehen könnten. Darüber hinaus werden auch Spalten geteilt, zusammengeführt und zurückgezogen.

3. Erkunden von Daten

Die Daten müssen nun geprüft werden, bevor sie einsatzbereit sind. In geschäftlichen Umgebungen liegt es ganz beim Data Scientist, die verfügbaren Daten in etwas umzuwandeln, das in einer Unternehmensumgebung machbar ist. Aus diesem Grund ist das erste, was getan werden muss, die Exploration von Daten. Die Daten und ihre Eigenschaften bedürfen der Prüfung. Dies liegt daran, dass unterschiedliche Datentypen wie nominale und ordinale Daten, numerische Daten und kategoriale Daten unterschiedlich behandelt werden müssen.

Danach muss die deskriptive Statistik berechnet werden. Damit können Merkmale extrahiert und wichtige Variablen getestet werden. Die wichtigen Variablen werden meist korreliert betrachtet. Es bedeutet keine Kausalität, selbst wenn einige dieser Variablen korreliert sind.

Beim maschinellen Lernen wird Feature verwendet. Dies hilft den Datenwissenschaftlern, die Eigenschaften auszuwählen, die die betreffenden Daten darstellen. Dies können Dinge wie „Name“, „Geschlecht“ und „Alter“ sein. Darüber hinaus wird die Datenvisualisierung verwendet, um wichtige Trends und Muster in Daten hervorzuheben. Die Aussagekraft von Daten lässt sich durch einfache Hilfsmittel wie Balken- und Liniendiagramme gut nachvollziehen.

4. Modellierungsdaten

Nach den wesentlichen Phasen der Datenbereinigung und -exploration folgt die Phase der Modellierung. Es wird oft als der interessanteste Teil eines Data Science-Lebenszyklus angesehen. Der erste Schritt beim Modellieren von Daten besteht darin, die Dimension des Datensatzes zu minimieren. Nicht jeder Wert und jedes Merkmal ist für die Vorhersage der Ergebnisse notwendig. In dieser Phase muss der Datenwissenschaftler die wesentlichen Eigenschaften auswählen, die die Vorhersage des Modells direkt unterstützen.

Die Modellierung umfasst eine ganze Reihe von Aufgaben. Beispielsweise können Modelle trainiert werden, um über die Klassifizierung zu unterscheiden, wie z. B. E-Mails, die durch logistische Regressionen als „Primär“ und „Beförderung“ empfangen werden. Prognosen sind auch durch die Verwendung linearer Regressionen möglich. Das Gruppieren von Daten, um die hinter diesen Abschnitten stehende Logik zu verstehen, ist ebenfalls eine erreichbare Leistung. Beispielsweise werden E-Commerce-Kunden gruppiert, damit ihr Verhalten auf einer bestimmten E-Commerce-Site verstanden werden kann. Dies wird durch hierarchisches Clustering oder mit Hilfe von K-Means und solchen Clustering-Algorithmen ermöglicht.

Vorhersage und Regression sind die beiden wichtigsten Mittel, die zur Klassifizierung und Identifizierung, zum Vorhersagen von Werten und zum Gruppieren von Gruppen verwendet werden.

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5. Interpretieren von Daten

Die Interpretation von Daten ist der letzte und wichtigste Punkt in einem Data Science Life Cycle . Die Interpretation von Daten und Modellen ist die letzte Phase. Die Verallgemeinerungsfähigkeit ist der Kern der Leistungsfähigkeit jedes Vorhersagemodells. Die Modellerklärung hängt von seiner Fähigkeit ab, zukünftige Daten zu verallgemeinern, die vage und unsichtbar sind.

Dateninterpretation bedeutet die Datenpräsentation für den normalen Laien, jemand, der keine technischen Kenntnisse über Daten hat. Die zu Beginn des Lebenszyklus gestellten betriebswirtschaftlichen Fragestellungen werden in Form von gelieferten Ergebnissen beantwortet. Es ist mit den umsetzbaren Erkenntnissen gekoppelt, die durch den Prozess des Data Science Life Cycle gewonnen wurden.

Umsetzbare Erkenntnisse sind ein entscheidender Teil, um zu zeigen, wie Data Science sowohl Predictive Analytics als auch Prescriptive Analytics liefern kann. Dadurch weiß man, wie man ein positives Ergebnis repliziert und ein negatives vermeidet. Wenn Sie Data Science lernen, können Sie den Data Science Life Cycle richtig verstehen.

Außerdem müssen diese Befunde angemessen visualisiert werden. Dies geschieht, indem sichergestellt wird, dass die ursprünglichen Unternehmensanliegen sie unterstützen. Der größte Aspekt dabei ist, all diese Informationen übersichtlich darzustellen, damit sie für das betreffende Unternehmen tatsächlich produktiv sind.

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Fazit

Zusammenfassend sind dies die fünf wesentlichen Schritte eines Data Science Life Cycle, mit denen jeder Student der Data Science vertraut sein sollte. Es sind jedoch nicht nur die grundlegenden Datenkenntnisse, die die Arbeit erledigen. Eine der wichtigsten Fähigkeiten ist die Fähigkeit, eine klare und umsetzbare Erzählung zu liefern.

Die Präsentation der gewonnenen und transformierten Daten muss prägnant und klar genug sein, damit das Publikum sie verstehen kann. Kommunikation ist hier, wie an den meisten Orten, der Schlüssel zum Erfolg. Das Herzstück des Data Science Life Cycle ist das Zusammenspiel bestehender Ziele, Dateninhalte und Analysemethoden.

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