Framework della scienza dei dati: i 7 passaggi principali per prendere decisioni aziendali migliori

La scienza dei dati è un vasto campo che comprende varie tecniche e metodi che estraggono informazioni e aiutano a dare un senso a montagne di dati. Inoltre, le decisioni basate sui dati possono offrire un immenso valore aziendale. Pertanto, i framework della scienza dei dati sono diventati il ​​Santo Graal delle moderne aziende tecnologiche, tracciando ampiamente 7 passaggi per raccogliere informazioni significative. Questi includono: chiedere, acquisire, assimilare, analizzare, rispondere, consigliare e agire. Ecco una panoramica di ciascuno di questi passaggi e di alcuni concetti importanti relativi alla scienza dei dati.

Framework di scienza dei dati: passaggi

1. Fare domande: il punto di partenza dei framework di scienza dei dati

Come ogni studio scientifico convenzionale, anche la scienza dei dati inizia con una serie di domande. I data scientist sono individui curiosi con capacità di pensiero critico che mettono in discussione i presupposti e i sistemi esistenti. I dati consentono loro di convalidare le proprie preoccupazioni e trovare nuove risposte. Quindi, è questo pensiero curioso che dà il via al processo di intraprendere azioni basate sull'evidenza.

2. Acquisizione: raccolta dei dati richiesti

Dopo aver posto domande, i data scientist devono raccogliere i dati richiesti da varie fonti e assimilarli ulteriormente per renderli utili. Distribuiscono processi come l'ingegneria delle funzionalità per determinare gli input che supporteranno gli algoritmi di data mining, machine learning e riconoscimento di modelli. Una volta decise le caratteristiche, i dati possono essere scaricati da un open-source o acquisiti creando un framework per registrare o misurare i dati.

3. Assimilazione: Trasformare i dati raccolti

Quindi, i dati raccolti devono essere puliti per un uso pratico. Di solito, comporta la gestione dei valori mancanti e errati e la gestione di potenziali valori anomali. Dati scadenti non possono dare buoni risultati, non importa quanto sia robusta la modellazione dei dati. È fondamentale pulire i dati poiché i computer seguono un concetto logico di "Garbage In, Garbage Out". Elaborano anche gli input non intenzionali e senza senso per produrre output indesiderabili e assurdi.

Diverse forme di dati

I dati possono venire in formati strutturati o non strutturati. I dati strutturati sono normalmente sotto forma di variabili discrete o dati categoriali, aventi un numero finito di possibilità (ad esempio, sesso) o variabili continue, inclusi dati numerici come numeri interi o reali (ad esempio, stipendio e temperatura). Un altro caso speciale può essere quello delle variabili binarie che possiedono solo due valori, come Sì/No e Vero/Falso.

Conversione dei dati

A volte, i data scientist potrebbero voler rendere anonimi i dati numerici o convertirli in variabili discrete per sincronizzarli con gli algoritmi. Ad esempio, le temperature numeriche possono essere convertite in variabili categoriali come caldo, medio e freddo. Questo è chiamato 'binning'. Un altro processo chiamato "codifica" può essere utilizzato per convertire i dati categoriali in numeri.

4. Analisi: conduzione del data mining

Una volta acquisiti e assimilati i dati richiesti, inizia il processo di scoperta della conoscenza. L'analisi dei dati coinvolge funzioni come Data Mining e Exploratory Data Analysis (EDA). L'analisi è uno dei passaggi più essenziali dei framework di data science .

Estrazione dei dati

Il data mining è l'intersezione di statistica, intelligenza artificiale, machine learning e sistemi di database. Implica la ricerca di modelli in grandi set di dati e la strutturazione e la sintesi di dati preesistenti in informazioni utili. Il data mining non è la stessa cosa del recupero delle informazioni (ricerca sul Web o ricerca di nomi in una rubrica, ecc.) Al contrario, è un processo sistematico che copre varie tecniche che collegano i punti tra i punti dati.

Analisi dei dati esplorativi (EDA)

L'EDA è il processo di descrizione e rappresentazione dei dati utilizzando statistiche riassuntive e tecniche di visualizzazione. Prima di costruire qualsiasi modello, è importante condurre tale analisi per comprendere appieno i dati. Alcuni dei tipi di base di analisi esplorativa includono Associazione, Clustering, Regressione e Classificazione. Impariamo a conoscerli uno per uno.

Associazione

Associazione significa identificare quali elementi sono correlati. Ad esempio, in un set di dati di transazioni di supermercati, potrebbero esserci determinati prodotti acquistati insieme. Un'associazione comune potrebbe essere quella di pane e burro. Queste informazioni potrebbero essere utilizzate per prendere decisioni di produzione, aumentare i volumi di vendita attraverso offerte "combo", ecc.

Raggruppamento

Il clustering implica la segmentazione dei dati in gruppi naturali. L'algoritmo organizza i dati e determina i centri del cluster in base a criteri specifici, come le ore di studio e i voti delle classi. Ad esempio, una classe può essere suddivisa in raggruppamenti o gruppi naturali, vale a dire Shirkers (studenti che non studiano a lungo e ottengono voti bassi), Keen Learners (coloro che dedicano lunghe ore allo studio e ottenere voti alti) e Masterminds (quelli che ottengono voti alti nonostante non studino per molte ore).

Regressione

La regressione viene eseguita per scoprire la forza della correlazione tra le due variabili, nota anche come analisi di causalità predittiva. Comprende l'esecuzione di una previsione numerica adattando una linea (y=mx+b) o una curva al set di dati. La linea di regressione aiuterà anche a rilevare i valori anomali, i punti dati che deviano da tutte le altre osservazioni. Il motivo potrebbe essere l'inserimento errato dei dati o un meccanismo completamente separato.

Nell'esempio della classe, alcuni studenti del gruppo "Mastermind" potrebbero avere precedenti sulla materia o potrebbero aver inserito ore di studio e voti errati nel sondaggio. I valori anomali sono importanti per identificare i problemi con i dati e le possibili aree di miglioramento.

Classificazione

Classificazione significa assegnare una classe o un'etichetta a nuovi dati per un dato insieme di caratteristiche e attributi. Regole specifiche vengono generate dai dati passati per abilitare lo stesso. Un albero decisionale è un tipo comune di metodo di classificazione. Può prevedere se lo studente è Shirker, Keen Learner o Mastermind in base ai voti degli esami e alle ore di studio. Ad esempio, uno studente che ha studiato meno di 3 ore e ha ottenuto un punteggio del 75% potrebbe essere etichettato come Shirker.

5. Risposte alle domande: progettazione di modelli di dati

I framework della scienza dei dati sono incompleti senza la creazione di modelli che migliorino il processo decisionale. La modellazione aiuta a rappresentare le relazioni tra i punti dati per l'archiviazione nel database. Gestire i dati in un ambiente aziendale reale può essere più caotico che intuitivo. Quindi, la creazione di un modello adeguato è della massima importanza. Inoltre, il modello dovrebbe essere valutato, messo a punto e aggiornato di volta in volta per raggiungere il livello di prestazioni desiderato.

6. Consiglio: Suggerire decisioni alternative

Il passaggio successivo consiste nell'utilizzare le informazioni acquisite dal modello di dati per fornire consigli. Ciò significa che il ruolo di un data scientist va oltre l'elaborazione di numeri e l'analisi dei dati. Gran parte del lavoro consiste nel fornire suggerimenti attuabili al management su cosa potrebbe essere per migliorare la redditività e quindi fornire valore aziendale. La consulenza include l'applicazione di tecniche come l'ottimizzazione, la simulazione, il processo decisionale in condizioni di incertezza, l'economia del progetto, ecc.

7. Azione: scelta dei passaggi desiderati

Dopo aver valutato i suggerimenti alla luce della situazione aziendale e delle preferenze, la direzione può selezionare un'azione particolare o un insieme di azioni da attuare. Il rischio aziendale può essere ridotto al minimo in larga misura da decisioni supportate dalla scienza dei dati.

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Conclusione

La scienza dei dati ha applicazioni ad ampio raggio nel mondo guidato dalla tecnologia di oggi. Lo schema di cui sopra dei framework di scienza dei dati servirà da road map per applicare la scienza dei dati alla tua azienda!

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