Cadres de science des données : les 7 principales étapes pour de meilleures décisions commerciales

La science des données est un vaste domaine englobant diverses techniques et méthodes qui extraient des informations et aident à donner un sens à des montagnes de données. De plus, les décisions basées sur les données peuvent apporter une immense valeur commerciale. Par conséquent, les frameworks de science des données sont devenus le Saint Graal des entreprises technologiques modernes, décrivant globalement 7 étapes pour glaner des informations significatives. Celles-ci incluent : demander, acquérir, assimiler, analyser, répondre, conseiller et agir. Voici un aperçu de chacune de ces étapes et de certains des concepts importants liés à la science des données.

Cadres de science des données : étapes

1. Poser des questions : le point de départ des cadres de science des données

Comme toute étude scientifique classique, la science des données commence également par une série de questions. Les scientifiques des données sont des individus curieux dotés de capacités de réflexion critique qui remettent en question les hypothèses et les systèmes existants. Les données leur permettent de valider leurs préoccupations et de trouver de nouvelles réponses. C'est donc cette réflexion curieuse qui lance le processus de prise de mesures fondées sur des preuves.

2. Acquisition : Collecte des données requises

Après avoir posé des questions, les scientifiques des données doivent collecter les données requises à partir de diverses sources et les assimiler davantage pour les rendre utiles. Ils déploient des processus tels que Feature Engineering pour déterminer les entrées qui prendront en charge les algorithmes d'exploration de données, d'apprentissage automatique et de reconnaissance de formes. Une fois les fonctionnalités décidées, les données peuvent être téléchargées à partir d'une source ouverte ou acquises en créant un cadre pour enregistrer ou mesurer les données.

3. Assimilation : Transformer les données collectées

Ensuite, les données collectées doivent être nettoyées pour une utilisation pratique. Habituellement, cela implique de gérer les valeurs manquantes et incorrectes et de traiter les valeurs aberrantes potentielles. Des données médiocres ne peuvent pas donner de bons résultats, quelle que soit la robustesse de la modélisation des données. Il est essentiel de nettoyer les données car les ordinateurs suivent un concept logique de "Garbage In, Garbage Out". Ils traitent même les entrées involontaires et absurdes pour produire des sorties indésirables et absurdes.

Différentes formes de données

Les données peuvent se présenter sous des formats structurés ou non structurés. Les données structurées se présentent généralement sous la forme de variables discrètes ou de données catégorielles, ayant un nombre fini de possibilités (par exemple, le sexe) ou de variables continues, y compris des données numériques telles que des nombres entiers ou des nombres réels (par exemple, salaire et température). Un autre cas particulier peut être celui des variables binaires ne possédant que deux valeurs, comme Oui/Non et Vrai/Faux.

Conversion de données

Parfois, les scientifiques des données peuvent vouloir anonymiser des données numériques ou les convertir en variables discrètes pour les synchroniser avec des algorithmes. Par exemple, les températures numériques peuvent être converties en variables catégorielles telles que chaud, moyen et froid. C'est ce qu'on appelle le "binning". Un autre processus appelé « encodage » peut être utilisé pour convertir des données catégorielles en chiffres.

4. Analyse : Mener une exploration de données

Une fois les données requises acquises et assimilées, le processus de découverte des connaissances commence. L'analyse des données implique des fonctions telles que l'exploration de données et l'analyse exploratoire des données (EDA). L'analyse est l'une des étapes les plus essentielles des cadres de science des données .

Exploration de données

L'exploration de données est à l'intersection des statistiques, de l'intelligence artificielle, de l'apprentissage automatique et des systèmes de bases de données. Cela implique de trouver des modèles dans de grands ensembles de données et de structurer et résumer les données préexistantes en informations utiles. L'exploration de données n'est pas la même chose que la recherche d'informations (recherche sur le Web ou recherche de noms dans un annuaire téléphonique, etc.). Il s'agit plutôt d'un processus systématique couvrant diverses techniques qui relient les points entre les points de données.

Analyse exploratoire des données (EDA)

L'EDA est le processus de description et de représentation des données à l'aide de statistiques sommaires et de techniques de visualisation. Avant de construire un modèle, il est important de mener une telle analyse pour bien comprendre les données. Certains des types de base d'analyse exploratoire comprennent l'association, le regroupement, la régression et la classification. Découvrons-les un par un.

Association

L'association signifie identifier les éléments qui sont liés. Par exemple, dans un ensemble de données de transactions de supermarchés, certains produits peuvent être achetés ensemble. Une association courante pourrait être celle du pain et du beurre. Ces informations pourraient être utilisées pour prendre des décisions de production, augmenter les volumes de vente grâce à des offres "combo", etc.

Regroupement

Le clustering consiste à segmenter les données en groupes naturels. L'algorithme organise les données et détermine les centres de cluster en fonction de critères spécifiques, tels que les heures d'étude et les notes de classe. Par exemple, une classe peut être divisée en groupes ou grappes naturels, à savoir les Shirkers (les étudiants qui n'étudient pas longtemps et obtiennent de faibles notes), les Keen Learners (ceux qui consacrent de longues heures à étudier et obtiennent des notes élevées) et les Masterminds (ceux qui obtiennent de bonnes notes même s'ils n'étudient pas pendant de longues heures).

Régression

Une régression est effectuée pour déterminer la force de la corrélation entre les deux variables, également connue sous le nom d'analyse de causalité prédictive. Il comprend la réalisation d'une prédiction numérique en ajustant une ligne (y=mx+b) ou une courbe à l'ensemble de données. La ligne de régression aidera également à détecter les valeurs aberrantes - les points de données qui s'écartent de toutes les autres observations. La raison peut être une saisie incorrecte des données ou un mécanisme distinct.

Dans l'exemple de la salle de classe, certains étudiants du groupe « Cerveau » peuvent avoir une formation préalable dans le sujet ou peuvent avoir entré des heures d'étude et des notes erronées dans l'enquête. Les valeurs aberrantes sont importantes pour identifier les problèmes avec les données et les domaines d'amélioration possibles.

Classification

La classification consiste à attribuer une classe ou une étiquette à de nouvelles données pour un ensemble donné d'entités et d'attributs. Des règles spécifiques sont générées à partir des données passées pour activer la même chose. Un arbre de décision est un type courant de méthode de classification. Il peut prédire si l'étudiant est un Shirker, Keen Learner ou Mastermind en fonction des notes d'examen et des heures d'étude. Par exemple, un étudiant qui a étudié moins de 3 heures et obtenu un score de 75 % pourrait être qualifié de Shirker.

5. Répondre aux questions : concevoir des modèles de données

Les cadres de science des données sont incomplets sans la construction de modèles qui améliorent le processus de prise de décision. La modélisation aide à représenter les relations entre les points de données pour le stockage dans la base de données. Le traitement des données dans un environnement professionnel réel peut être plus chaotique qu'intuitif. Ainsi, la création d'un modèle approprié est de la plus haute importance. De plus, le modèle doit être évalué, affiné et mis à jour de temps à autre pour atteindre le niveau de performance souhaité.

6. Conseil : Suggérer des décisions alternatives

L'étape suivante consiste à utiliser les informations tirées du modèle de données pour donner des conseils. Cela signifie que le rôle d'un scientifique des données va au-delà de la simple analyse des chiffres et de l'analyse des données. Une grande partie du travail consiste à fournir des suggestions concrètes à la direction sur ce qui pourrait améliorer la rentabilité, puis à générer de la valeur commerciale. Le conseil comprend l'application de techniques telles que l'optimisation, la simulation, la prise de décision dans l'incertitude, l'économie de projet, etc.

7. Action : Choisir les étapes souhaitées

Après avoir évalué les suggestions à la lumière de la situation et des préférences de l'entreprise, la direction peut sélectionner une action particulière ou un ensemble d'actions à mettre en œuvre. Le risque commercial peut être minimisé dans une large mesure par des décisions soutenues par la science des données.

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Conclusion

La science des données a de nombreuses applications dans le monde d'aujourd'hui, axé sur la technologie. L'aperçu ci-dessus des cadres de science des données servira de feuille de route pour appliquer la science des données à votre entreprise !

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