データサイエンスの方法論：最良の解決策のための10のステップ

科学の分野に属するほとんどの訓練を受けた専門家と学生は、データサイエンスプロジェクトをゼロから開発し、そのニュアンスを論理的に処理して、問題の解決策に到達します。 彼らは常に何らかの形の順序付けられたステップに固執し、時には無意識のうちにさえも順守します。 問題を解決するために使用できる科学とビジネスのあらゆる分野には、数多くの方法が存在します。

データサイエンスでは、これはデータサイエンス方法論と呼ばれます。これは、データサイエンティストが問題に取り組み、解決策を見つけるために実行する一連の手順を含む反復プロセスです。 これは、ビジネスアナリストやデータサイエンティストが適切に実行できるように導く循環プロセスです。

たとえば、企業は、製品やサービスを成功させるためにどの機能を含めるべきかを知る必要があります。 彼らは解決策を見つけるためにビジネスアナリストまたはデータサイエンティストにアプローチします。 解決策を考えるとき、いくつかの要因を考慮することができます。

この特定の問題に関して成功が何を意味するかを理解する必要もあります。それは単にビジネスに利益をもたらすことを意味する場合もあれば、顧客満足度と製品との相互作用、またはサービスが市場にどのように影響するかを意味する場合もあります。 このような場合、データサイエンスの方法論を使用することが効率的かつ効果的な方法であることが証明されています。

データサイエンスの方法論は、データサイエンティストが最良のソリューションに到達するために絶えず繰り返される10のステップで構成されています。

これらは5つのセクションに組み合わせることができます。

問題からアプローチまで、ビジネス理解と分析アプローチの段階が含まれます。

要件から収集まで、データ要件とデータ収集の段階が存在します。

理解から準備まで、データの理解とデータの準備の段階が含まれます。

モデリングから評価まで、モデリングと評価の段階が含まれます。

そして最後に、展開からフィードバックまで、展開とフィードバックの段階が含まれます。

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データサイエンス方法論の10ステップ

1.ビジネスの理解

プロジェクトや問題解決の場合、最初の段階は常にビジネスを理解することです。 これには、問題、プロジェクトの目的、およびソリューションの要件を定義することが含まれます。 このステップは、プロジェクトがどのように発展するかを定義する上で重要な役割を果たします。 クライアントとの徹底的な話し合い、ビジネスの仕組み、製品やサービスの要件の理解、問題の各側面の明確化には時間がかかり、骨の折れる作業になる可能性がありますが、それは必要です。

2.分析的アプローチ

問題が明確に定義された後、問題を解決するために使用される分析的アプローチを定義できます。 これは、統計的手法と機械学習手法のフレームワークで問題を表現することを意味します。 使用できるモデルはさまざまであり、必要な結果のタイプによって異なります。

統計分析は、データの要約、カウント、傾向の検出が必要な場合に使用できます。 さまざまな要素と環境との関係、およびそれらが相互にどのように影響するかを評価するために、記述モデルを使用できます。

また、起こりうる結果を予測したり、確率を計算したりするために、データマイニング手法である予測モデルを使用できます。 結果を含む履歴データのセットであるトレーニングセットは、予測モデリングに使用されます。

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3.データ要件

前の段階で選択した分析アプローチは、問題を解決するために必要なデータの種類を定義します。 このステップでは、データの内容、形式、およびデータ収集のソースを特定します。 選択したデータは、問題に関するすべての「何」、「誰」、「いつ」、「どこ」、「なぜ」、「どのように」の質問に答えることができる必要があります。

4.データ収集

第4段階では、データサイエンティストがすべてのデータリソースを特定し、問題に関連する構造化データ、非構造化データ、半構造化データなど、あらゆる形式のデータを収集します。 データは多くのWebサイトで利用可能であり、使用できる事前に作成されたデータセットがあります。

時には、自由にアクセスできない重要なデータが必要な場合、そのようなデータセットを取得するために特定の投資を行う必要があります。 後で、収集されたデータ内にプロジェクト開発を妨げるギャップが特定された場合、データサイエンティストは要件を修正し、より多くのデータを収集する必要があります。

取得するデータが多いほど、より効果的な結果を生み出すことができるモデルがより適切に構築されます。

5.データの理解

この段階で、データサイエンティストは、収集されたデータを理解しようとします。 これには、記述的分析と視覚化の手法をデータに適用することが含まれます。 これは、データの内容とデータの品質をよりよく理解し、データから最初の洞察を得るのに役立ちます。 このステップで特定されたギャップがある場合、データサイエンティストは前のステップに戻って、さらにデータを収集できます。

6.データの準備

この段階は、モデリング段階での使用に適したデータを作成するために必要なすべてのアクティビティで構成されます。 これには、データクリーニング、つまり欠落データの管理、重複の削除、データの統一形式への変更など、さまざまなソースからのデータの結合、およびデータの有用な変数への変換が含まれます。

これは、最も時間のかかる手順の1つです。 ただし、データ準備のプロセスを加速できる自動化された方法が今日利用可能です。 この段階の終わりには、問題を解決するために必要なデータのみが保持され、エラーを最小限に抑えてモデルをスムーズに実行できます。

7.モデリング

前のステージで準備されたデータセットは、モデリングステージの作成に使用されます。 ここで使用するモデルのタイプは、分析的アプローチの段階で決定されたアプローチによって定義されます。 したがって、データセットの種類は、それが記述的、予測的アプローチであるか、統計分析であるかによって異なります。

データサイエンティストは複数のアルゴリズムを使用して、選択した変数に最適なモデルに到達するため、これは方法論で最も反復的なプロセスの1つです。 また、継続的に発見されているさまざまなビジネスの洞察を組み合わせて、準備されたデータとモデルを改良することも含まれます。

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8.評価

データサイエンティストはモデルの品質を評価し、モデルがビジネス上の問題のすべての要件を満たしていることを確認します。 これには、モデルがさまざまな診断手段と統計的有意性検定を受けることが含まれます。 これは、モデルがソリューションに到達する際の有効性を解釈するのに役立ちます。

9.展開

モデルが開発され、関係するビジネスクライアントやその他の利害関係者によって承認されると、市場に展開されます。 一連のユーザーまたはテスト環境に展開できます。 最初は、完全にテストされ、すべての面で成功するまで、限られた方法で導入される可能性があります。

10.フィードバック

方法論の最終段階はフィードバックです。 これには、モデルの展開から収集された結果、ユーザーとクライアントからのモデルのパフォーマンスに関するフィードバック、および展開された環境でモデルがどのように機能するかからの観察が含まれます。

データサイエンティストは受け取ったフィードバックを分析し、モデルを改良するのに役立ちます。 また、モデリング段階とフィードバック段階の間を行き来するため、反復性の高い段階でもあります。 このプロセスは、モデルが満足のいく許容可能な結果を​​提供するまで続きます。

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結論

観察できるように、データサイエンスの方法論は非常に反復的なプロセスであり、特定の段階が複数回繰り返されて最適なソリューションに到達します。 このようなモデルは、一度に作成、評価、および展開することはできません。 最も効率的で成功するソリューションを提供する最良のモデルに到達するには、フィードバックを通じてモデルを改良してから、再デプロイする必要があります。

また、割り当てられた環境で正常に機能するには、それに応じて変更する必要があります。 新しいテクノロジーや新しいトレンドが到来した場合でも、すべての場合にスムーズに機能できるようにモデルを更新する必要があります。

データサイエンス方法論は、データサイエンス関連の問題だけでなく、あらゆる分野のほぼすべての問題を解決するために使用できます。

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