Metodologi Ilmu Data: 10 Langkah Untuk Solusi Terbaik

Sebagian besar profesional dan siswa terlatih yang tergabung dalam bidang sains mengembangkan proyek sains data dari awal dan menangani nuansanya secara logis untuk sampai pada solusi suatu masalah. Mereka selalu mengikuti beberapa bentuk langkah berurutan, kadang-kadang bahkan tanpa disadari. Banyak metode yang ada dalam setiap bidang ilmu pengetahuan dan bisnis yang dapat digunakan untuk memecahkan masalah.

Dalam Ilmu Data, ini disebut Metodologi Ilmu Data — proses berulang dengan urutan langkah yang ditentukan yang diikuti oleh ilmuwan data untuk mendekati masalah dan menemukan solusi. Ini adalah proses siklus yang memandu analis bisnis dan ilmuwan data untuk bekerja dengan baik.

Misalnya, perusahaan perlu mengetahui fitur apa yang harus disertakan dalam produk atau layanan mereka agar berhasil. Mereka mendekati analis bisnis atau ilmuwan data untuk menemukan solusi. Sejumlah faktor dapat dipertimbangkan ketika memikirkan solusi.

Ada juga kebutuhan untuk memahami apa arti sukses sehubungan dengan masalah tertentu ini, itu bisa berarti murni menciptakan keuntungan untuk bisnis, atau bisa berarti kepuasan pelanggan dan interaksi mereka dengan produk atau bagaimana layanan mereka mempengaruhi pasar. Dalam kasus seperti itu, menggunakan Metodologi Ilmu Data telah terbukti menjadi metode yang efisien dan efektif.

Metodologi Ilmu Data terdiri dari sepuluh langkah yang diulang terus-menerus agar ilmuwan data sampai pada solusi terbaik.

Ini dapat digabungkan menjadi lima bagian:

From Problem to Approach yang meliputi tahapan Business Understanding dan Analytical Approach.

Dari Persyaratan hingga Pengumpulan di mana ada Tahap Persyaratan Data dan pengumpulan Data.

Dari Pemahaman hingga Persiapan yang melibatkan tahapan Pemahaman Data dan Persiapan Data.

Dari Modeling to Evaluation yang meliputi tahapan Modeling dan Evaluation.

Dan terakhir, Dari Deployment ke Umpan Balik di mana tahapan Deployment dan Umpan Balik disertakan.

Pelajari kursus ilmu data dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.

10 Langkah Metodologi Ilmu Data

1. Pemahaman Bisnis

Untuk setiap proyek atau pemecahan masalah, tahap pertama adalah selalu memahami bisnis. Ini melibatkan mendefinisikan masalah, tujuan proyek, dan persyaratan solusi. Langkah ini memainkan peran penting dalam menentukan bagaimana proyek akan berkembang. Diskusi menyeluruh dengan klien, memahami cara kerja bisnis mereka, persyaratan dari produk atau layanan, dan mengklarifikasi setiap aspek masalah dapat memakan waktu dan terbukti melelahkan, tetapi ini adalah kebutuhan.

2. Pendekatan Analitik

Setelah masalah didefinisikan dengan jelas, pendekatan analitis yang akan digunakan untuk memecahkan masalah dapat ditentukan. Ini berarti mengungkapkan masalah dalam kerangka teknik statistik dan pembelajaran mesin. Ada berbagai model yang dapat digunakan dan itu tergantung pada jenis hasil yang dibutuhkan.

Analisis statistik dapat digunakan jika memerlukan peringkasan, penghitungan, pencarian tren dalam data. Untuk menilai hubungan antara berbagai elemen dan lingkungan dan bagaimana mereka mempengaruhi satu sama lain, model deskriptif dapat digunakan.

Dan untuk memprediksi kemungkinan hasil atau menghitung probabilitas, dapat digunakan model prediksi yang merupakan teknik data mining. Satu set pelatihan yang merupakan satu set data historis yang mencakup hasilnya, digunakan untuk pemodelan prediktif.

Wajib Dibaca: Alasan Menjadi Ilmuwan Data

3. Persyaratan Data

Pendekatan analitis yang dipilih pada tahap sebelumnya mendefinisikan jenis data yang dibutuhkan untuk memecahkan masalah. Langkah ini mengidentifikasi konten data, format, dan sumber untuk pengumpulan data. Data yang dipilih harus dapat menjawab semua pertanyaan 'apa', 'siapa', 'kapan', 'di mana', 'mengapa' dan 'bagaimana' tentang masalah tersebut.

4. Pengumpulan Data

Pada tahap keempat, data scientist mengidentifikasi semua sumber data dan mengumpulkan data dalam segala bentuk seperti data terstruktur, tidak terstruktur, dan semi terstruktur yang relevan dengan masalah. Data tersedia di banyak situs web dan ada kumpulan data siap pakai yang juga dapat digunakan.

Kadang-kadang, jika ada persyaratan untuk data penting yang tidak dapat diakses secara bebas, investasi tertentu perlu dilakukan untuk mendapatkan kumpulan data tersebut. Jika nanti ada celah yang diidentifikasi dalam data yang dikumpulkan yang menghambat pengembangan proyek, ilmuwan data harus merevisi persyaratan dan mengumpulkan lebih banyak data.

Semakin banyak data yang diperoleh, semakin baik model yang akan dibangun yang dapat menghasilkan hasil yang lebih efektif.

5. Pemahaman Data

Pada tahap ini, data scientist mencoba memahami data yang dikumpulkan. Ini melibatkan penerapan analisis deskriptif dan teknik visualisasi pada data. Ini akan membantu dalam pemahaman yang lebih baik tentang konten data dan kualitas data dan mengembangkan wawasan awal dari data. Jika ada celah yang teridentifikasi dalam langkah ini, ilmuwan data dapat kembali ke langkah sebelumnya dan mengumpulkan lebih banyak data.

6. Persiapan Data

Tahap ini terdiri dari semua kegiatan yang diperlukan untuk membangun data agar sesuai untuk digunakan pada tahap pemodelan. Ini termasuk pembersihan data yaitu mengelola data yang hilang, menghapus duplikat, mengubah data menjadi format yang seragam, dll, menggabungkan data dari berbagai sumber, dan mengubah data menjadi variabel yang berguna.

Ini adalah salah satu langkah yang paling memakan waktu. Namun, ada metode otomatis yang tersedia saat ini yang dapat mempercepat proses persiapan data. Pada akhir tahap ini, hanya data yang diperlukan untuk memecahkan masalah yang disimpan untuk membuat model berjalan lancar dengan kesalahan minimal.

7. Pemodelan

Dataset yang disiapkan pada tahap sebelumnya digunakan untuk membuat tahap pemodelan. Di sini jenis model yang akan digunakan ditentukan oleh pendekatan yang diputuskan dalam tahap pendekatan analitis. Dengan demikian, jenis kumpulan data bervariasi tergantung pada apakah itu pendekatan deskriptif, prediktif, atau analisis statistik.

Ini adalah salah satu proses yang paling berulang dalam metodologi karena ilmuwan data akan menggunakan beberapa algoritma untuk sampai pada model terbaik untuk variabel yang dipilih. Ini juga melibatkan penggabungan berbagai wawasan bisnis yang terus ditemukan yang mengarah pada penyempurnaan data dan model yang disiapkan.

Baca: Jenjang Karir Ilmu Data

8. Evaluasi

Ilmuwan data mengevaluasi kualitas model dan memastikan bahwa model tersebut memenuhi semua persyaratan masalah bisnis. Ini melibatkan model yang menjalani berbagai tindakan diagnostik dan pengujian signifikansi statistik. Ini membantu dalam menafsirkan kemanjuran model yang sampai pada solusi.

9. Penyebaran

Setelah model dikembangkan dan disetujui oleh klien bisnis dan pemangku kepentingan lain yang terlibat, model tersebut disebarkan ke pasar. Itu bisa digunakan untuk satu set pengguna atau ke lingkungan pengujian. Awalnya mungkin diperkenalkan secara terbatas, sampai benar-benar diuji dan berhasil dalam semua aspeknya.

10. Umpan Balik

Tahap terakhir dalam metodologi adalah umpan balik. Ini termasuk hasil yang dikumpulkan dari penerapan model, umpan balik tentang kinerja model dari pengguna dan klien, dan pengamatan dari cara kerja model di lingkungan yang diterapkan.

Ilmuwan data menganalisis umpan balik yang diterima, yang membantu mereka menyempurnakan model. Ini juga merupakan tahap yang sangat berulang karena ada bolak-balik terus menerus antara tahap pemodelan dan umpan balik. Proses ini berlanjut sampai model memberikan hasil yang memuaskan dan dapat diterima.

Harus Dibaca: Ide Proyek Analis Data

Kesimpulan

Seperti yang dapat diamati, Metodologi Ilmu Data adalah proses yang sangat berulang, dengan tahapan tertentu berulang beberapa kali untuk sampai pada solusi terbaik. Model seperti itu tidak dapat dibuat, dievaluasi, dan digunakan sekaligus. Untuk sampai pada model terbaik yang memberikan solusi yang paling efisien dan sukses, perlu untuk menyempurnakan model melalui umpan balik dan kemudian menerapkannya kembali.

Dan untuk bekerja dengan sukses di lingkungan yang ditugaskan, itu perlu dimodifikasi sesuai. Bahkan ketika teknologi baru dan tren baru tiba, model harus diperbarui agar dapat berfungsi dengan lancar di semua kasus.

Metodologi Ilmu Data dapat digunakan untuk memecahkan tidak hanya masalah yang berhubungan dengan ilmu data tetapi hampir setiap masalah di bidang apa pun!

Jika Anda penasaran untuk belajar tentang ilmu data, lihat Program PG Eksekutif IIIT-B & upGrad dalam Ilmu Data yang dibuat untuk para profesional yang bekerja dan menawarkan 10+ studi kasus & proyek, lokakarya praktis, bimbingan dengan pakar industri, 1 -on-1 dengan mentor industri, 400+ jam pembelajaran dan bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.