Marcos de ciencia de datos: 7 pasos principales para tomar mejores decisiones comerciales

La ciencia de datos es un campo amplio que abarca varias técnicas y métodos que extraen información y ayudan a dar sentido a montañas de datos. Además, las decisiones basadas en datos pueden generar un inmenso valor comercial. Por lo tanto, los marcos de ciencia de datos se han convertido en el santo grial de las empresas tecnológicas modernas, trazando en términos generales 7 pasos para obtener información significativa. Estos incluyen: Preguntar, Adquirir, Asimilar, Analizar, Responder, Aconsejar y Actuar. Aquí hay una descripción general de cada uno de estos pasos y algunos de los conceptos importantes relacionados con la ciencia de datos.

Marcos de ciencia de datos: pasos

1. Hacer preguntas: el punto de partida de los marcos de ciencia de datos

Como cualquier estudio científico convencional, la ciencia de datos también comienza con una serie de preguntas. Los científicos de datos son personas curiosas con habilidades de pensamiento crítico que cuestionan los supuestos y sistemas existentes. Los datos les permiten validar sus preocupaciones y encontrar nuevas respuestas. Entonces, es este pensamiento inquisitivo el que inicia el proceso de tomar acciones basadas en evidencia.

2. Adquisición: recopilación de los datos necesarios

Después de hacer preguntas, los científicos de datos deben recopilar los datos requeridos de varias fuentes y asimilarlos aún más para que sean útiles. Implementan procesos como la ingeniería de funciones para determinar las entradas que admitirán los algoritmos de minería de datos, aprendizaje automático y reconocimiento de patrones. Una vez que se deciden las características, los datos pueden descargarse de un código abierto o adquirirse mediante la creación de un marco para registrar o medir datos.

3. Asimilación: transformación de los datos recopilados

Luego, los datos recopilados deben limpiarse para un uso práctico. Por lo general, implica administrar valores faltantes e incorrectos y tratar con posibles valores atípicos. Los datos deficientes no pueden dar buenos resultados, sin importar qué tan sólido sea el modelo de datos. Es vital limpiar los datos ya que las computadoras siguen un concepto lógico de "Basura adentro, basura afuera". Procesan incluso las entradas no deseadas y sin sentido para producir salidas indeseables y absurdas.

Diferentes formas de datos

Los datos pueden venir en formatos estructurados o no estructurados. Los datos estructurados normalmente se presentan en forma de variables discretas o datos categóricos, que tienen un número finito de posibilidades (por ejemplo, género) o variables continuas, incluidos datos numéricos como números enteros o números reales (por ejemplo, salario y temperatura). Otro caso especial puede ser el de las variables binarias que poseen solo dos valores, como Sí/No y Verdadero/Falso.

Convertir datos

A veces, los científicos de datos pueden querer anonimizar datos numéricos o convertirlos en variables discretas para sincronizarlos con algoritmos. Por ejemplo, las temperaturas numéricas se pueden convertir en variables categóricas como caliente, media y fría. Esto se llama 'binning'. Se puede usar otro proceso llamado 'codificación' para convertir datos categóricos en numéricos.

4. Análisis: realización de minería de datos

Una vez que se han adquirido y asimilado los datos requeridos, comienza el proceso de descubrimiento del conocimiento. El análisis de datos implica funciones como la minería de datos y el análisis exploratorio de datos (EDA). El análisis es uno de los pasos más esenciales de los marcos de ciencia de datos .

Procesamiento de datos

La minería de datos es la intersección de las estadísticas, la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y los sistemas de bases de datos. Implica encontrar patrones en grandes conjuntos de datos y estructurar y resumir datos preexistentes en información útil. La minería de datos no es lo mismo que la recuperación de información (buscar en la web o buscar nombres en una guía telefónica, etc.). En cambio, es un proceso sistemático que cubre varias técnicas que conectan los puntos entre los puntos de datos.

Análisis exploratorio de datos (EDA)

EDA es el proceso de describir y representar los datos utilizando estadísticas de resumen y técnicas de visualización. Antes de construir cualquier modelo, es importante realizar dicho análisis para comprender completamente los datos. Algunos de los tipos básicos de análisis exploratorio incluyen Asociación, Agrupación, Regresión y Clasificación. Aprendamos sobre ellos uno por uno.

Asociación

Asociación significa identificar qué elementos están relacionados. Por ejemplo, en un conjunto de datos de transacciones de supermercados, podría haber ciertos productos que se compran juntos. Una asociación común podría ser la de pan y mantequilla. Esta información podría utilizarse para tomar decisiones de producción, impulsar los volúmenes de ventas a través de ofertas 'combo', etc.

Agrupación

La agrupación implica la segmentación de los datos en grupos naturales. El algoritmo organiza los datos y determina los centros de conglomerados en función de criterios específicos, como las horas de estudio y las calificaciones de las clases. Por ejemplo, una clase se puede dividir en agrupaciones o grupos naturales, a saber, Shirkers (estudiantes que no estudian durante mucho tiempo y obtienen bajas calificaciones), Keen Learners (aquellos que dedican muchas horas a estudiar y obtienen altas calificaciones) y Masterminds (aquellos que sacan notas altas a pesar de no estudiar muchas horas).

Regresión

La regresión se realiza para averiguar la fuerza de la correlación entre las dos variables, también conocida como análisis predictivo de causalidad. Comprende realizar una predicción numérica ajustando una línea (y=mx+b) o una curva al conjunto de datos. La línea de regresión también ayudará a detectar valores atípicos: los puntos de datos que se desvían de todas las demás observaciones. La razón podría ser la entrada incorrecta de datos o un mecanismo completamente separado.

En el ejemplo del salón de clases, algunos estudiantes en el grupo 'Mastermind' pueden tener experiencia previa en el tema o pueden haber ingresado horas de estudio y calificaciones incorrectas en la encuesta. Los valores atípicos son importantes para identificar problemas con los datos y las posibles áreas de mejora.

Clasificación

Clasificación significa asignar una clase o etiqueta a nuevos datos para un conjunto determinado de características y atributos. Se generan reglas específicas a partir de datos anteriores para habilitar lo mismo. Un árbol de decisión es un tipo común de método de clasificación. Puede predecir si el estudiante es Shirker, Keen Learner o Mastermind según las calificaciones de los exámenes y las horas de estudio. Por ejemplo, un estudiante que haya estudiado menos de 3 horas y haya obtenido una puntuación del 75 % podría ser etiquetado como Shirker.

5. Respondiendo preguntas: diseño de modelos de datos

Los marcos de ciencia de datos están incompletos sin modelos de construcción que mejoren el proceso de toma de decisiones. El modelado ayuda a representar las relaciones entre los puntos de datos para almacenarlos en la base de datos. Tratar con datos en un entorno empresarial real puede ser más caótico que intuitivo. Por lo tanto, crear un modelo adecuado es de suma importancia. Además, el modelo debe evaluarse, ajustarse y actualizarse periódicamente para lograr el nivel de rendimiento deseado.

6. Asesoramiento: sugiriendo decisiones alternativas

El siguiente paso es utilizar los conocimientos obtenidos del modelo de datos para dar consejos. Esto significa que el papel de un científico de datos va más allá de procesar números y analizar los datos. Una gran parte del trabajo es proporcionar sugerencias procesables a la gerencia sobre lo que podría mejorar la rentabilidad y luego generar valor comercial. El asesoramiento incluye la aplicación de técnicas como optimización, simulación, toma de decisiones bajo incertidumbre, economía de proyectos, etc.

7. Acción: Elegir los pasos deseados

Después de evaluar las sugerencias a la luz de la situación comercial y las preferencias, la gerencia puede seleccionar una acción particular o un conjunto de acciones a implementar. El riesgo comercial se puede minimizar en gran medida mediante decisiones respaldadas por la ciencia de datos.

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Conclusión

La ciencia de datos tiene una amplia gama de aplicaciones en el mundo actual liderado por la tecnología. ¡ El esquema anterior de marcos de ciencia de datos servirá como una hoja de ruta para aplicar la ciencia de datos a su negocio!

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