Data Science-Methodik: 10 Schritte für die besten Lösungen

Die meisten ausgebildeten Fachleute und Studenten aus dem Bereich der Wissenschaft entwickeln Data-Science-Projekte von Grund auf neu und gehen logisch mit ihren Nuancen um, um zu einer Lösung für ein Problem zu gelangen. Sie halten sich immer an eine Art sequenzierter Schritte, manchmal sogar unbewusst. In jedem Bereich der Wissenschaft und Wirtschaft gibt es zahlreiche Methoden, mit denen ein Problem gelöst werden kann.

In Data Science wird dies als Data Science Methodology bezeichnet – ein iterativer Prozess mit einer vorgeschriebenen Abfolge von Schritten, die von Data Scientists befolgt werden, um ein Problem anzugehen und eine Lösung zu finden. Es ist ein zyklischer Prozess, der Business-Analysten und Datenwissenschaftler anleitet, angemessene Leistungen zu erbringen.

Beispielsweise muss ein Unternehmen wissen, welche Funktionen es in sein Produkt oder seine Dienstleistung aufnehmen muss, um es erfolgreich zu machen. Sie wenden sich an einen Business Analyst oder einen Data Scientist, um eine Lösung zu finden. Bei der Lösungsfindung können eine Reihe von Faktoren berücksichtigt werden.

Es ist auch notwendig zu verstehen, was Erfolg in Bezug auf dieses bestimmte Problem bedeutet, es könnte einfach nur bedeuten, Gewinne für das Unternehmen zu schaffen, oder es könnte Kundenzufriedenheit und ihre Interaktion mit dem Produkt bedeuten oder wie sich ihre Dienstleistung auf den Markt auswirkt. In solchen Fällen hat sich der Einsatz der Data-Science-Methodik als effiziente und effektive Methode erwiesen.

Die Data-Science-Methodik besteht aus zehn Schritten, die für Data Scientists ständig wiederholt werden, um zur besten Lösung zu gelangen.

Diese lassen sich zu fünf Abschnitten zusammenfassen:

Vom Problem zum Ansatz , der die Phasen Business Understanding und Analytical Approach umfasst.

Von den Anforderungen zur Sammlung, unter der die Phasen Datenanforderungen und Datensammlung vorhanden sind.

Vom Verständnis zur Vorbereitung , die die Phasen Datenverständnis und Datenvorbereitung umfasst.

Von der Modellierung zur Bewertung , die die Phasen Modellierung und Bewertung umfasst.

Und schließlich From Deployment to Feedback , in dem die Phasen Deployment und Feedback enthalten sind.

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10 Schritte der Data-Science-Methodik

1. Geschäftsverständnis

Bei jedem Projekt oder jeder Problemlösung besteht die erste Stufe immer darin, das Geschäft zu verstehen. Dabei werden Problemstellung, Projektziele und Anforderungen an die Lösungen definiert. Dieser Schritt spielt eine entscheidende Rolle bei der Definition, wie sich das Projekt entwickeln wird. Eine gründliche Diskussion mit den Kunden, um zu verstehen, wie ihr Geschäft funktioniert, welche Anforderungen an das Produkt oder die Dienstleistung gestellt werden, und um jeden Aspekt des Problems zu klären, kann Zeit in Anspruch nehmen und sich als mühsam erweisen, aber es ist eine Notwendigkeit.

2. Analytischer Ansatz

Nachdem das Problem klar definiert wurde, kann der analytische Ansatz definiert werden, der zur Lösung des Problems verwendet wird. Dies bedeutet, das Problem im Rahmen statistischer und maschineller Lerntechniken auszudrücken. Es gibt verschiedene Modelle, die verwendet werden können, und es hängt von der Art des gewünschten Ergebnisses ab.

Statistische Analysen können verwendet werden, wenn es erforderlich ist, Daten zusammenzufassen, zu zählen und Trends zu finden. Um die Beziehungen zwischen verschiedenen Elementen und der Umwelt zu bewerten und wie sie sich gegenseitig beeinflussen, kann ein beschreibendes Modell verwendet werden.

Und um die möglichen Ergebnisse vorherzusagen oder die Wahrscheinlichkeiten zu berechnen, kann ein Vorhersagemodell verwendet werden, das eine Data-Mining-Technik ist. Ein Trainingssatz, der ein Satz historischer Daten ist, der seine Ergebnisse enthält, wird für die Vorhersagemodellierung verwendet.

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3. Datenanforderungen

Der in der vorherigen Phase gewählte analytische Ansatz definiert die Art der Daten, die zur Lösung des Problems benötigt werden. Dieser Schritt identifiziert die Dateninhalte, Formate und die Quellen für die Datenerhebung. Die ausgewählten Daten sollten in der Lage sein, alle „was“, „wer“, „wann“, „wo“, „warum“ und „wie“ Fragen zu dem Problem zu beantworten.

4. Datenerhebung

In der vierten Phase identifiziert der Data Scientist alle Datenressourcen und sammelt Daten in allen für das Problem relevanten Formen wie strukturierte, unstrukturierte und halbstrukturierte Daten. Daten sind auf vielen Websites verfügbar und es gibt vorgefertigte Datensätze, die ebenfalls verwendet werden können.

Wenn wichtige Daten benötigt werden, die nicht frei zugänglich sind, müssen manchmal bestimmte Investitionen getätigt werden, um solche Datensätze zu erhalten. Werden später in den gesammelten Daten Lücken identifiziert, die die Projektentwicklung behindern, muss der Data Scientist die Anforderungen überarbeiten und weitere Daten erheben.

Je mehr Daten erfasst werden, desto besser werden die Modelle erstellt, die zu effektiveren Ergebnissen führen können.

5. Datenverständnis

In dieser Phase versucht der Data Scientist, die gesammelten Daten zu verstehen. Dies beinhaltet die Anwendung deskriptiver Analyse- und Visualisierungstechniken auf die Daten. Dies hilft, den Dateninhalt und die Qualität der Daten besser zu verstehen und erste Erkenntnisse aus den Daten zu entwickeln. Wenn in diesem Schritt Lücken identifiziert werden, kann der Data Scientist zum vorherigen Schritt zurückkehren und weitere Daten sammeln.

6. Datenaufbereitung

Diese Phase umfasst alle Aktivitäten, die erforderlich sind, um die Daten so zu konstruieren, dass sie für die Verwendung in der Modellierungsphase geeignet sind. Dazu gehört die Datenbereinigung, dh das Verwalten fehlender Daten, das Löschen von Dubletten, das Ändern der Daten in ein einheitliches Format usw., das Zusammenführen von Daten aus verschiedenen Quellen und das Transformieren von Daten in nützliche Variablen.

Dies ist einer der zeitaufwändigsten Schritte. Es stehen jedoch heute automatisierte Methoden zur Verfügung, die den Prozess der Datenaufbereitung beschleunigen können. Am Ende dieser Phase werden nur die Daten aufbewahrt, die zur Lösung des Problems benötigt werden, damit das Modell reibungslos und mit minimalen Fehlern läuft.

7. Modellierung

Der in der vorherigen Stufe vorbereitete Datensatz wird zum Erstellen der Modellierungsstufe verwendet. Dabei wird die Art des zu verwendenden Modells durch den in der Phase des analytischen Vorgehens entschiedenen Ansatz definiert. Somit variiert die Art des Datensatzes, je nachdem, ob es sich um einen deskriptiven, prädiktiven Ansatz oder eine statistische Analyse handelt.

Dies ist einer der iterativsten Prozesse in der Methodik, da der Data Scientist mehrere Algorithmen verwendet, um zum besten Modell für die ausgewählten Variablen zu gelangen. Es beinhaltet auch die Kombination verschiedener geschäftlicher Erkenntnisse, die kontinuierlich entdeckt werden, was zur Verfeinerung der vorbereiteten Daten und des Modells führt.

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8. Bewertung

Der Data Scientist bewertet die Qualität des Modells und stellt sicher, dass es alle Anforderungen des Geschäftsproblems erfüllt. Dabei wird das Modell verschiedenen diagnostischen Maßnahmen und statistischen Signifikanztests unterzogen. Es hilft bei der Interpretation der Wirksamkeit, mit der das Modell zu einer Lösung gelangt.

9. Bereitstellung

Sobald das Modell entwickelt und von den Geschäftskunden und anderen beteiligten Interessengruppen genehmigt wurde, wird es auf dem Markt eingeführt. Es könnte für eine Gruppe von Benutzern oder in einer Testumgebung bereitgestellt werden. Zunächst kann es in begrenztem Umfang eingeführt werden, bis es vollständig getestet und in allen seinen Aspekten erfolgreich war.

10. Rückmeldung

Die letzte Stufe der Methodik ist Feedback. Dazu gehören Ergebnisse, die bei der Bereitstellung des Modells gesammelt wurden, Feedback zur Leistung des Modells von Benutzern und Clients sowie Beobachtungen zur Funktionsweise des Modells in der bereitgestellten Umgebung.

Data Scientists analysieren das erhaltene Feedback, das ihnen hilft, das Modell zu verfeinern. Es ist auch eine stark iterative Phase, da es ein kontinuierliches Hin und Her zwischen der Modellierungs- und der Feedback-Phase gibt. Dieser Prozess wird fortgesetzt, bis das Modell zufriedenstellende und akzeptable Ergebnisse liefert.

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Fazit

Wie man beobachten kann, ist die Data-Science-Methodik ein stark iterativer Prozess, bei dem sich bestimmte Phasen mehrmals wiederholen, um zur besten Lösung zu gelangen. Solche Modelle können nicht auf einmal erstellt, evaluiert und eingesetzt werden. Um das beste Modell zu finden, das die effizienteste und erfolgreichste Lösung bietet, ist es notwendig, das Modell durch Feedback zu verfeinern und es dann erneut einzusetzen.

Und um in der ihm zugewiesenen Umgebung erfolgreich zu arbeiten, muss es entsprechend modifiziert werden. Auch wenn neue Technologien und neue Trends auftauchen, sollte das Modell aktualisiert werden, um in allen Fällen reibungslos funktionieren zu können.

Die Data-Science-Methodik kann verwendet werden, um nicht nur datenwissenschaftliche Probleme zu lösen, sondern nahezu jedes Problem in jedem Bereich!

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