Metodologia della scienza dei dati: 10 passaggi per le migliori soluzioni

La maggior parte dei professionisti e degli studenti qualificati appartenenti al campo della scienza sviluppa progetti di scienza dei dati da zero e affronta le sue sfumature in modo logico per arrivare a una soluzione a un problema. Aderiscono sempre a una qualche forma di passaggi sequenziali, a volte anche inconsapevolmente. Esistono numerosi metodi in ogni campo della scienza e degli affari che possono essere utilizzati per risolvere un problema.

In Data Science, questo è chiamato Data Science Methodology , un processo iterativo con una sequenza prescritta di passaggi che vengono seguiti dai data scientist per affrontare un problema e trovare una soluzione. Si tratta di un processo ciclico che guida gli analisti aziendali e i data scientist a operare in modo adeguato.

Ad esempio, un'azienda deve sapere quali caratteristiche includere nel proprio prodotto o servizio per avere successo. Si rivolgono a un analista aziendale oa un data scientist per trovare una soluzione. Quando si pensa alla soluzione, è possibile considerare una serie di fattori.

C'è anche bisogno di capire cosa significhi successo rispetto a questo determinato problema, potrebbe significare semplicemente creare profitti per l'azienda, oppure potrebbe significare la soddisfazione del cliente e la sua interazione con il prodotto o come il suo servizio sta influenzando il mercato. In questi casi, l'utilizzo della metodologia della Data Science si è rivelato un metodo efficiente ed efficace.

La metodologia della scienza dei dati comprende dieci passaggi che vengono ripetuti costantemente per consentire ai data scientist di arrivare alla soluzione migliore.

Questi possono essere combinati in cinque sezioni:

Dal problema all'approccio che include le fasi di comprensione aziendale e approccio analitico.

Dai Requisiti alla Raccolta in cui sono presenti i Requisiti dei Dati e le fasi di Raccolta dei Dati.

Dalla comprensione alla preparazione che coinvolge le fasi di comprensione dei dati e preparazione dei dati.

Dalla modellazione alla valutazione che include le fasi di modellazione e valutazione.

E infine, dalla distribuzione al feedback , in cui sono incluse le fasi di distribuzione e feedback.

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10 passaggi della metodologia della scienza dei dati

1. Comprensione commerciale

Per qualsiasi progetto o risoluzione dei problemi, la prima fase è sempre la comprensione del business. Ciò comporta la definizione del problema, degli obiettivi del progetto e dei requisiti delle soluzioni. Questo passaggio gioca un ruolo fondamentale nel definire come si svilupperà il progetto. Una discussione approfondita con i clienti, capire come funziona la loro attività, i requisiti del prodotto o servizio e chiarire ogni aspetto del problema può richiedere tempo e rivelarsi laborioso, ma è una necessità.

2. Approccio analitico

Dopo che il problema è stato chiaramente definito, è possibile definire l'approccio analitico che verrà utilizzato per risolvere il problema. Ciò significa esprimere il problema nell'ambito delle tecniche statistiche e di machine learning. Ci sono diversi modelli che possono essere utilizzati e dipende dal tipo di risultato necessario.

L'analisi statistica può essere utilizzata se richiede di riassumere, contare, trovare tendenze nei dati. Per valutare le relazioni tra i vari elementi e l'ambiente e il modo in cui si influenzano a vicenda, può essere utilizzato un modello descrittivo.

E per prevedere i possibili risultati o calcolare le probabilità, è possibile utilizzare un modello predittivo che è una tecnica di data mining. Per la modellazione predittiva viene utilizzato un set di addestramento che è un insieme di dati storici che include i risultati.

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3. Requisiti dei dati

L'approccio analitico scelto nella fase precedente definisce il tipo di dati necessari per risolvere il problema. Questo passaggio identifica il contenuto dei dati, i formati e le origini per la raccolta dei dati. I dati selezionati dovrebbero essere in grado di rispondere a tutte le domande "cosa", "chi", "quando", "dove", "perché" e "come" sul problema.

4. Raccolta dati

Nella quarta fase, il data scientist identifica tutte le risorse di dati e raccoglie i dati in tutte le forme come dati strutturati, non strutturati e semistrutturati rilevanti per il problema. I dati sono disponibili su molti siti Web e ci sono set di dati predefiniti che possono anche essere utilizzati.

A volte, se è necessario disporre di dati importanti che non sono liberamente accessibili, è necessario effettuare determinati investimenti per ottenere tali set di dati. Se in seguito vengono identificate delle lacune all'interno dei dati raccolti che ostacolano lo sviluppo del progetto, il data scientist deve rivedere i requisiti e raccogliere più dati.

Più sono i dati acquisiti, meglio saranno costruiti i modelli in grado di produrre risultati più efficaci.

5. Comprensione dei dati

In questa fase, il data scientist cerca di comprendere i dati raccolti. Ciò comporta l'applicazione di analisi descrittive e tecniche di visualizzazione ai dati. Ciò contribuirà a una migliore comprensione del contenuto dei dati e della qualità dei dati e allo sviluppo di approfondimenti iniziali dai dati. Se vengono individuate delle lacune in questo passaggio, il data scientist può tornare al passaggio precedente e raccogliere più dati.

6. Preparazione dei dati

Questa fase comprende tutte le attività necessarie per costruire i dati per renderli idonei ad essere utilizzati per la fase di modellazione. Ciò include la pulizia dei dati, ad esempio la gestione dei dati mancanti, l'eliminazione dei duplicati, la modifica dei dati in un formato uniforme, ecc., la combinazione di dati provenienti da varie fonti e la trasformazione dei dati in variabili utili.

Questo è uno dei passaggi che richiedono più tempo. Tuttavia, oggi sono disponibili metodi automatizzati che possono accelerare il processo di preparazione dei dati. Al termine di questa fase, vengono conservati solo i dati necessari per risolvere il problema per far funzionare il modello senza intoppi con errori minimi.

7. Modellazione

Il set di dati preparato nella fase precedente viene utilizzato per creare la fase di modellazione. Qui il tipo di modello da utilizzare è definito dall'approccio deciso nella fase di approccio analitico. Pertanto, il tipo di set di dati varia a seconda che si tratti di un approccio descrittivo, predittivo o di un'analisi statistica.

Questo è uno dei processi più iterativi nella metodologia poiché il data scientist utilizzerà più algoritmi per arrivare al modello migliore per le variabili scelte. Implica anche la combinazione di vari approfondimenti aziendali che vengono continuamente scoperti, il che porta a perfezionare i dati e il modello preparati.

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8. Valutazione

Il data scientist valuta la qualità del modello e garantisce che soddisfi tutti i requisiti del problema aziendale. Ciò comporta il modello sottoposto a varie misure diagnostiche e test di significatività statistica. Aiuta a interpretare l'efficacia con cui il modello arriva a una soluzione.

9. Distribuzione

Una volta che il modello è stato sviluppato e approvato dai clienti aziendali e dalle altre parti interessate coinvolte, viene distribuito sul mercato. Potrebbe essere distribuito a un insieme di utenti o in un ambiente di test. Inizialmente, potrebbe essere introdotto in modo limitato, fino a quando non sarà testato completamente e avrà avuto successo in tutti i suoi aspetti.

10. Feedback

L'ultima fase della metodologia è il feedback. Ciò include i risultati raccolti dall'implementazione del modello, il feedback sulle prestazioni del modello da parte di utenti e client e le osservazioni su come funziona il modello nell'ambiente distribuito.

I data scientist analizzano il feedback ricevuto, che li aiuta a perfezionare il modello. È anche una fase altamente iterativa in quanto vi è un continuo avanti e indietro tra le fasi di modellazione e feedback. Questo processo continua finché il modello non fornisce risultati soddisfacenti e accettabili.

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Conclusione

Come si può osservare, la metodologia della scienza dei dati è un processo altamente iterativo, con alcune fasi che si ripetono più volte per arrivare alla soluzione migliore. Tali modelli non possono essere creati, valutati e implementati contemporaneamente. Per arrivare al modello migliore che fornisce la soluzione più efficiente e di successo, è necessario perfezionare il modello attraverso il feedback e quindi ridistribuirlo.

E per funzionare correttamente nell'ambiente assegnato, deve essere modificato di conseguenza. Anche con l'arrivo di nuove tecnologie e nuove tendenze, il modello dovrebbe essere aggiornato per poter funzionare senza problemi in tutti i casi.

La metodologia della scienza dei dati può essere utilizzata per risolvere non solo i problemi relativi alla scienza dei dati, ma quasi tutti i problemi in qualsiasi campo!

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