Data Science in einem Bild zusammengefasst

In letzter Zeit ist der Begriff „Data Science“ in aller Munde. Überall, wo wir hinschauen, weist uns etwas auf Data Science hin. Wieso ist es so? Die Antwort ist ganz einfach – unsere Welt verwandelt sich schnell in ein datengesteuertes Feld, in dem technologische Innovationen, Geschäftsprozesse und Geschäftsentscheidungen alle durch Daten definiert werden. Tatsächlich wurden 90 % der weltweiten Daten in den letzten zwei Jahren generiert. Jeden Tag werden weltweit fast 2,5 Billionen Bytes an Daten generiert. Wie genau verstehen wir also diese enorme Datenmenge?
Nun, es ist alles wegen Data Science.

Was ist Datenwissenschaft?

Data Science ist eine multidisziplinäre Studie, die Dateninferenz mit fortschrittlichen Algorithmen, wissenschaftlichen Prozessen und Technologie kombiniert, um aussagekräftige Informationen zu extrahieren, die sowohl in strukturierten als auch in unstrukturierten Daten verborgen sind. Es ist multidisziplinär in dem Sinne, dass es Konzepte, Werkzeuge und Fachwissen aus den Bereichen Mathematik, Statistik, Informatik und Informationswissenschaft umfasst.
Wie man eine glänzende Karriere im Datenbereich macht

Im Wesentlichen geht es bei Data Science darum, die verborgenen Trends, Muster und Erkenntnisse aus Daten aufzudecken. Sobald Datenexperten (Data Scientists, Datenanalysten, Statistiker) diese wertvollen Erkenntnisse entdecken, integrieren Business-Analysten die Informationen in die Infrastruktur des Unternehmens, um den Entscheidungsprozess zu verbessern, Umsatz und Umsatz zu steigern, die Produktivität der Mitarbeiter zu steigern und die Kundenzufriedenheit zu verbessern. Data Science umfasst auch den Prozess der Entwicklung des „Datenprodukts“. Ein Datenprodukt bezieht sich auf das technische Asset, das Daten nutzt, um algorithmenorientierte Lösungen zu produzieren. Personalisierte Empfehlungslisten sind die besten Beispiele für ein Datenprodukt. Beispielsweise taucht Amazon in Verbraucherdaten ein, um „personalisierte“ Einkaufsvorschläge für einzelne Kunden auf der Grundlage ihres Browserverlaufs und früherer Einkäufe zu kuratieren.

Lassen Sie uns nun Data Science in die fünf Phasen aufteilen, wie im Bild oben gezeigt:

Datenqualität

Beim Umgang mit riesigen Datensätzen müssen die Daten zunächst bewertet werden, um ihre Zuverlässigkeit, Eignung und Effizienz zu bestimmen, um einen bestimmten Zweck gemäß dem Kontext eines Problems zu erfüllen, das angegangen werden muss. Daten werden aus verschiedenen Perspektiven untersucht, um ihre Genauigkeit und Relevanz zu berechnen. Im Kontext von Organisations- und Geschäftsprozessen ist es entscheidend, dass die Daten zuverlässig sind, damit sie gesunde Geschäftsentscheidungen und -lösungen fördern können.

Deskriptive statistische Analyse

Die deskriptive statistische Analyse ist der Prozess der Beschreibung, Präsentation und Organisation eines bestimmten Datensatzes durch Bereitstellung präziser Zusammenfassungen der Datenstichprobe durch Grafiken, Tabellen oder numerische Berechnungen. Die drei häufigsten Arten der deskriptiven Statistik sind Mittelwert, Median und Modus. Die deskriptive statistische Analyse wird hauptsächlich verwendet, um komplexe quantitative Informationen zum leichteren Verständnis in mundgerechte Beschreibungen umzuwandeln.
Was ist Datenwissenschaft? Wer ist ein Data Scientist? Was ist Analytik?

Datendiagnose

Sobald die Relevanz der Daten festgestellt und in kleinere Fragmente zerlegt wurde, ist es notwendig, eine Datendiagnose durchzuführen, um die Dateninfrastruktur einer Organisation zu untersuchen und zu überprüfen. Das Ziel hier ist es, Probleme innerhalb der Datenstruktur zu identifizieren und eine effektive Strategie zur Behebung der Probleme zu entwickeln, während gleichzeitig die möglichen Verbesserungen herausgearbeitet werden, die in das Datensystem integriert werden können. Da die gesamte Dateninfrastruktur überprüft werden muss, ist die multivariate Datenanalyse die ideale Methode. Multivariate Datenanalyse bezeichnet eine statistische Technik zur Analyse von Daten, die sich aus mehr als einer einzelnen Variablen ergeben.

Vorausschauende Analytik

Predictive Analytics bezieht sich auf die Praxis, wertvolle Erkenntnisse aus bestehenden Datensätzen zu extrahieren, um mögliche Ergebnisse in der Zukunft vorherzusagen. Es nutzt Data-Mining- und maschinelle Lerntechniken sowie statistische Algorithmen für historische Daten, um die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ergebnisse zu bestimmen. Durch die Vorhersage zukünftiger Möglichkeiten ermöglicht Predictive Analytics Unternehmen, ihre Produkte, den Markt und Verbrauchertrends besser zu verstehen und potenzielle Risiken und neue Möglichkeiten zur Erweiterung ihrer Reichweite auf dem Markt zu identifizieren.

Semantische Analyse

Data Scientists und Analysten müssen riesige Mengen sowohl strukturierter als auch unstrukturierter Daten wie E-Mails, Texte, Blog-Posts, Social-Media-Posts, Tweets und vieles mehr analysieren. Die Schwierigkeit bei unstrukturierten Daten besteht darin, dass man keine vorgefasste Vorstellung davon hat, wie die Datenelemente miteinander in Beziehung stehen. Hier kommt die semantische Analyse ins Spiel. Sie ermöglicht die Clusterung verschiedener Datenelemente nach ihrem Ähnlichkeitsquotienten anstelle herkömmlicher Klassifizierungstechniken (positiv, negativ und neutral). Es geht darum, den Maschinen das „Lernen“ beizubringen. Die semantische Analyse liefert nicht nur relevante Hinweise auf die Bedeutung verschiedener Wörter, sondern auch auf ihre Beziehung zueinander. Dies kann für Unternehmen von großem Nutzen sein, da es Informationen darüber entschlüsseln kann, wie Verbraucher mit ihren Produkten/Dienstleistungen interagieren, wie die Produkte/Dienstleistungen für die Verbraucher einen Mehrwert schaffen, welche Vorlieben und Geschmacksmuster sie haben und so weiter.

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So funktioniert Data Science!