데이터 과학 방법론: 최상의 솔루션을 위한 10단계

과학 분야에 속한 대부분의 훈련된 전문가와 학생은 데이터 과학 프로젝트를 처음부터 개발하고 문제에 대한 솔루션에 도달하기 위해 논리적으로 뉘앙스를 처리합니다. 그들은 항상 어떤 형태의 순차적 단계를 따르며 때로는 무의식적으로도 고수합니다. 과학과 비즈니스의 모든 분야에는 문제를 해결하는 데 사용할 수 있는 수많은 방법이 있습니다.

데이터 과학에서는 이를 데이터 과학 방법론 이라고 합니다. 이는 데이터 과학자가 문제에 접근하고 솔루션을 찾기 위해 뒤따르는 규정된 단계 시퀀스가 ​​있는 반복적인 프로세스입니다. 비즈니스 분석가와 데이터 과학자가 적절하게 수행하도록 안내하는 순환 프로세스입니다.

예를 들어, 회사는 성공하기 위해 제품이나 서비스에 어떤 기능을 포함해야 하는지 알아야 합니다. 그들은 솔루션을 찾기 위해 비즈니스 분석가나 데이터 과학자에게 접근합니다. 솔루션을 생각할 때 여러 요소를 고려할 수 있습니다.

또한 이 특정 문제와 관련하여 성공이 의미하는 바를 이해할 필요가 있습니다. 이는 순전히 비즈니스를 위한 수익 창출을 의미할 수도 있고, 고객 만족 및 제품과의 상호 작용 또는 서비스가 시장에 미치는 영향을 의미할 수도 있습니다. 이러한 경우 데이터 과학 방법론을 사용하는 것이 효율적이고 효과적인 방법임이 입증되었습니다.

데이터 과학 방법론은 데이터 과학자가 최상의 솔루션에 도달할 수 있도록 지속적으로 반복되는 10단계로 구성됩니다.

다음 5개 섹션으로 결합할 수 있습니다.

비즈니스 이해 및 분석적 접근 단계를 포함하는 문제에서 접근 으로.

데이터 요구 사항 및 데이터 수집 단계가 있는 요구 사항에서 수집까지 .

데이터 이해 및 데이터 준비 단계 를 포함하는 이해에서 준비까지 .

모델링 및 평가 단계를 포함하는 모델링 에서 평가까지 .

마지막으로 배포 및 피드백 단계가 포함된 배포에서 피드백까지 입니다.

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데이터 과학 방법론의 10단계

1. 비즈니스 이해

모든 프로젝트 또는 문제 해결의 첫 번째 단계는 항상 비즈니스를 이해하는 것입니다. 여기에는 문제, 프로젝트 목표 및 솔루션 요구 사항 정의가 포함됩니다. 이 단계는 프로젝트 개발 방법을 정의하는 데 중요한 역할을 합니다. 고객과의 철저한 토론, 비즈니스 작동 방식, 제품 또는 서비스의 요구 사항 이해, 문제의 각 측면을 명확히 하는 것은 시간이 걸리고 힘들지만 반드시 필요한 일입니다.

2. 분석적 접근

문제가 명확하게 정의된 후 문제를 해결하는 데 사용할 분석적 접근 방식을 정의할 수 있습니다. 이는 통계 및 기계 학습 기술의 프레임워크에서 문제를 표현하는 것을 의미합니다. 사용할 수 있는 다양한 모델이 있으며 필요한 결과 유형에 따라 다릅니다.

데이터의 요약, 계산, 추세 찾기가 필요한 경우 통계 분석을 사용할 수 있습니다. 다양한 요소와 환경 간의 관계와 이들이 서로에게 미치는 영향을 평가하기 위해 기술 모델을 사용할 수 있습니다.

그리고 가능한 결과를 예측하거나 확률을 계산하기 위해 데이터 마이닝 기법인 예측 모델을 사용할 수 있습니다. 결과를 포함하는 기록 데이터 세트인 훈련 세트는 예측 모델링에 사용됩니다.

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3. 데이터 요구 사항

이전 단계에서 선택한 분석적 접근 방식은 문제를 해결하는 데 필요한 데이터의 종류를 정의합니다. 이 단계에서는 데이터 수집을 위한 데이터 콘텐츠, 형식 및 소스를 식별합니다. 선택된 데이터는 문제에 대한 모든 '무엇', '누가', '언제', '어디서', '왜' 및 '어떻게' 질문에 답할 수 있어야 합니다.

4. 데이터 수집

네 번째 단계에서 데이터 과학자는 모든 데이터 자원을 식별하고 문제와 관련된 구조화, 비정형, 반정형 데이터 등 모든 형태의 데이터를 수집합니다. 데이터는 많은 웹 사이트에서 사용할 수 있으며 사용할 수도 있는 미리 만들어진 데이터 세트가 있습니다.

때때로 자유롭게 액세스할 수 없는 중요한 데이터에 대한 요구 사항이 있는 경우 이러한 데이터 세트를 얻기 위해 특정 투자가 이루어져야 합니다. 나중에 프로젝트 개발을 방해하는 수집된 데이터 내에서 식별된 격차가 있는 경우 데이터 과학자는 요구 사항을 수정하고 더 많은 데이터를 수집해야 합니다.

더 많은 데이터를 수집할수록 더 효과적인 결과를 생성할 수 있는 더 나은 모델이 구축됩니다.

5. 데이터 이해

이 단계에서 데이터 과학자는 수집된 데이터를 이해하려고 합니다. 여기에는 기술 분석 및 시각화 기술을 데이터에 적용하는 작업이 포함됩니다. 이렇게 하면 데이터 내용과 데이터 품질을 더 잘 이해하고 데이터에서 초기 통찰력을 개발하는 데 도움이 됩니다. 이 단계에서 식별된 격차가 있는 경우 데이터 과학자는 이전 단계로 돌아가 더 많은 데이터를 수집할 수 있습니다.

6. 데이터 준비

이 단계는 모델링 단계에 사용하기에 적합하도록 데이터를 구성하는 데 필요한 모든 활동으로 구성됩니다. 여기에는 데이터 정리(예: 누락된 데이터 관리, 중복 삭제, 데이터를 균일한 형식으로 변경 등), 다양한 소스의 데이터 결합 및 데이터를 유용한 변수로 변환하는 작업이 포함됩니다.

이것은 가장 시간이 많이 걸리는 단계 중 하나입니다. 그러나 오늘날 데이터 준비 프로세스를 가속화할 수 있는 자동화된 방법이 있습니다. 이 단계가 끝나면 문제를 해결하는 데 필요한 데이터만 유지되어 모델이 최소한의 오류로 원활하게 실행됩니다.

7. 모델링

이전 단계에서 준비한 데이터셋은 모델링 단계를 생성하는데 사용됩니다. 여기서 사용할 모델의 유형은 분석적 접근 단계에서 결정된 접근 방식에 의해 정의됩니다. 따라서 데이터 세트의 종류는 기술적 접근인지, 예측적 접근인지 또는 통계적 분석인지에 따라 다릅니다.

데이터 과학자가 선택한 변수에 대한 최상의 모델에 도달하기 위해 여러 알고리즘을 사용하므로 이는 방법론에서 가장 반복적인 프로세스 중 하나입니다. 또한 지속적으로 발견되는 다양한 비즈니스 통찰력을 결합하여 준비된 데이터와 모델을 개선합니다.

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8. 평가

데이터 과학자는 모델의 품질을 평가하고 비즈니스 문제의 모든 요구 사항을 충족하는지 확인합니다. 여기에는 다양한 진단 조치 및 통계적 유의성 테스트를 거친 모델이 포함됩니다. 모델이 솔루션에 도달하는 효율성을 해석하는 데 도움이 됩니다.

9. 배포

모델이 개발되고 비즈니스 클라이언트와 관련된 기타 이해 관계자가 승인하면 시장에 배포됩니다. 사용자 집합이나 테스트 환경에 배포할 수 있습니다. 처음에는 완전히 테스트되고 모든 측면에서 성공할 때까지 제한된 방식으로 도입될 수 있습니다.

10. 피드백

방법론의 마지막 단계는 피드백입니다. 여기에는 모델 배포에서 수집된 결과, 사용자와 클라이언트의 모델 성능에 대한 피드백, 배포된 환경에서 모델이 작동하는 방식에 대한 관찰이 포함됩니다.

데이터 과학자는 받은 피드백을 분석하여 모델을 개선하는 데 도움이 됩니다. 모델링 단계와 피드백 단계 사이에 연속적인 앞뒤가 있기 때문에 매우 반복적인 단계이기도 합니다. 이 프로세스는 모델이 만족스럽고 수용 가능한 결과를 제공할 때까지 계속됩니다.

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결론

관찰할 수 있듯이 데이터 과학 방법론은 최상의 솔루션에 도달하기 위해 특정 단계를 여러 번 반복하는 고도로 반복적인 프로세스입니다. 이러한 모델은 한 번에 생성, 평가 및 배포할 수 없습니다. 가장 효율적이고 성공적인 솔루션을 제공하는 최상의 모델에 도달하려면 피드백을 통해 모델을 수정한 다음 다시 배포해야 합니다.

그리고 할당된 환경에서 성공적으로 작동하려면 그에 따라 수정해야 합니다. 새로운 기술과 새로운 트렌드가 등장하더라도 모든 경우에 원활하게 작동할 수 있도록 모델을 업데이트해야 합니다.

데이터 과학 방법론은 데이터 과학 관련 문제뿐만 아니라 모든 분야의 거의 모든 문제를 해결하는 데 사용할 수 있습니다!

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