Méthodologie de la science des données : 10 étapes pour les meilleures solutions

La plupart des professionnels formés et des étudiants appartenant au domaine des sciences développent des projets de science des données à partir de zéro et traitent logiquement ses nuances pour arriver à une solution à un problème. Ils adhèrent toujours à une certaine forme d'étapes séquencées, parfois même sans le savoir. De nombreuses méthodes existent dans chaque domaine de la science et des affaires qui peuvent être utilisées pour résoudre un problème.

En science des données, cela s'appelle la méthodologie de la science des données - un processus itératif avec une séquence prescrite d'étapes suivies par les scientifiques des données pour aborder un problème et trouver une solution. Il s'agit d'un processus cyclique qui guide les analystes commerciaux et les scientifiques des données pour qu'ils fonctionnent correctement.

Par exemple, une entreprise doit savoir quelles fonctionnalités inclure dans son produit ou service pour en faire un succès. Ils approchent un analyste métier ou un data scientist pour trouver une solution. Un certain nombre de facteurs peuvent être pris en compte lors de la réflexion sur la solution.

Il est également nécessaire de comprendre ce que signifie le succès par rapport à ce certain problème, cela pourrait simplement signifier simplement créer des profits pour l'entreprise, ou cela pourrait signifier la satisfaction des clients et leur interaction avec le produit ou comment leur service affecte le marché. Dans de tels cas, l'utilisation de la méthodologie de la science des données s'est avérée être une méthode efficace et efficiente.

La méthodologie de la science des données comprend dix étapes qui sont répétées en permanence pour que les scientifiques des données arrivent à la meilleure solution.

Ceux-ci peuvent être combinés en cinq sections :

Du problème à l'approche qui comprend les étapes de compréhension de l'entreprise et d'approche analytique.

Des exigences à la collecte sous laquelle les étapes Exigences en matière de données et Collecte des données sont présentes.

De la compréhension à la préparation qui implique les étapes de compréhension des données et de préparation des données.

De la modélisation à l'évaluation qui comprend les étapes de modélisation et d'évaluation.

Et enfin, Du déploiement au retour d'expérience dans lequel les étapes Déploiement et Retour d'expérience sont incluses.

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10 étapes de la méthodologie de la science des données

1. Compréhension commerciale

Pour tout projet ou résolution de problème, la première étape consiste toujours à comprendre l'entreprise. Cela implique de définir le problème, les objectifs du projet et les exigences des solutions. Cette étape joue un rôle essentiel dans la définition de la manière dont le projet se développera. Une discussion approfondie avec les clients, comprendre le fonctionnement de leur entreprise, les exigences du produit ou du service et clarifier chaque aspect du problème peut prendre du temps et s'avérer laborieuse, mais c'est une nécessité.

2. Approche analytique

Après que le problème a été clairement défini, l'approche analytique qui sera utilisée pour résoudre le problème peut être définie. Cela signifie exprimer le problème dans le cadre de techniques statistiques et d'apprentissage automatique. Il existe différents modèles qui peuvent être utilisés et cela dépend du type de résultat requis.

L'analyse statistique peut être utilisée si elle nécessite de résumer, de compter, de trouver des tendances dans les données. Pour évaluer les relations entre divers éléments et l'environnement et comment ils s'influencent mutuellement, un modèle descriptif peut être utilisé.

Et pour prédire les résultats possibles ou calculer les probabilités, un modèle prédictif peut être utilisé, qui est une technique d'exploration de données. Un ensemble de formation qui est un ensemble de données historiques qui inclut ses résultats, est utilisé pour la modélisation prédictive.

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3. Exigences en matière de données

L'approche analytique choisie à l'étape précédente définit le type de données nécessaires pour résoudre le problème. Cette étape identifie le contenu des données, les formats et les sources de collecte des données. Les données sélectionnées doivent pouvoir répondre à toutes les questions « quoi », « qui », « quand », « où », « pourquoi » et « comment » concernant le problème.

4. Collecte de données

Dans la quatrième étape, le scientifique des données identifie toutes les ressources de données et collecte des données sous toutes les formes telles que des données structurées, non structurées et semi-structurées qui sont pertinentes pour le problème. Les données sont disponibles sur de nombreux sites Web et il existe des ensembles de données prédéfinis qui peuvent également être utilisés.

Parfois, s'il existe un besoin pour des données importantes qui ne sont pas librement accessibles, certains investissements doivent être faits afin d'obtenir de tels ensembles de données. Si plus tard, des lacunes sont identifiées dans les données collectées qui entravent le développement du projet, le scientifique des données doit réviser les exigences et collecter davantage de données.

Plus les données acquises sont nombreuses, meilleurs seront les modèles construits qui peuvent produire des résultats plus efficaces.

5. Compréhension des données

Dans cette étape, le data scientist essaie de comprendre les données collectées. Cela implique d'appliquer des techniques d'analyse descriptive et de visualisation aux données. Cela aidera à mieux comprendre le contenu des données et la qualité des données et à développer des idées initiales à partir des données. S'il y a des lacunes identifiées à cette étape, le scientifique des données peut revenir à l'étape précédente et recueillir plus de données.

6. Préparation des données

Cette étape comprend toutes les activités nécessaires pour construire les données afin de les rendre utilisables pour l'étape de modélisation. Cela comprend le nettoyage des données, c'est-à-dire la gestion des données manquantes, la suppression des doublons, la modification des données dans un format uniforme, etc., la combinaison de données provenant de diverses sources et la transformation des données en variables utiles.

C'est l'une des étapes les plus chronophages. Cependant, il existe aujourd'hui des méthodes automatisées qui peuvent accélérer le processus de préparation des données. À la fin de cette étape, seules les données nécessaires à la résolution du problème sont conservées pour que le modèle fonctionne correctement avec un minimum d'erreurs.

7. Modélisation

Le jeu de données préparé à l'étape précédente est utilisé pour créer l'étape de modélisation. Ici, le type de modèle à utiliser est défini par l'approche retenue lors de l'étape de l'approche analytique. Ainsi, le type de jeu de données varie selon qu'il s'agit d'une approche descriptive, prédictive ou d'une analyse statistique.

Il s'agit de l'un des processus les plus itératifs de la méthodologie, car le scientifique des données utilisera plusieurs algorithmes pour arriver au meilleur modèle pour les variables choisies. Cela implique également de combiner diverses informations commerciales qui sont continuellement découvertes, ce qui conduit à affiner les données et le modèle préparés.

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8. Évaluation

Le data scientist évalue la qualité du modèle et s'assure qu'il répond à toutes les exigences du problème métier. Cela implique que le modèle subisse diverses mesures de diagnostic et des tests de signification statistique. Il aide à interpréter l'efficacité avec laquelle le modèle arrive à une solution.

9. Déploiement

Une fois que le modèle a été développé et approuvé par les entreprises clientes et les autres parties prenantes concernées, il est déployé sur le marché. Il peut être déployé sur un ensemble d'utilisateurs ou dans un environnement de test. Initialement, il pourrait être introduit de manière limitée, jusqu'à ce qu'il soit complètement testé et réussi sous tous ses aspects.

10. Rétroaction

La dernière étape de la méthodologie est la rétroaction. Cela inclut les résultats collectés à partir du déploiement du modèle, les commentaires sur les performances du modèle de la part des utilisateurs et des clients, et les observations sur le fonctionnement du modèle dans l'environnement déployé.

Les scientifiques des données analysent les commentaires reçus, ce qui les aide à affiner le modèle. C'est aussi une étape très itérative car il y a un va-et-vient continu entre les étapes de modélisation et de retour d'expérience. Ce processus se poursuit jusqu'à ce que le modèle fournisse des résultats satisfaisants et acceptables.

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Conclusion

Comme on peut le constater, la méthodologie de la science des données est un processus hautement itératif, certaines étapes se répétant plusieurs fois pour arriver à la meilleure solution. De tels modèles ne peuvent pas être créés, évalués et déployés en même temps. Pour arriver au meilleur modèle qui apporte la solution la plus efficace et la plus performante, il est nécessaire d'affiner le modèle par retour d'expérience puis de le redéployer.

Et pour fonctionner avec succès dans son environnement assigné, il doit être modifié en conséquence. Même si de nouvelles technologies et de nouvelles tendances arrivent, le modèle doit être mis à jour pour pouvoir fonctionner sans problème dans tous les cas.

La méthodologie de la science des données peut être utilisée pour résoudre non seulement les problèmes liés à la science des données, mais presque tous les problèmes dans n'importe quel domaine !

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