Ramy nauki danych: 7 najważniejszych kroków do lepszych decyzji biznesowych

Nauka o danych to rozległa dziedzina obejmująca różne techniki i metody, które wydobywają informacje i pomagają zrozumieć góry danych. Co więcej, decyzje podejmowane na podstawie danych mogą zapewnić ogromną wartość biznesową. W związku z tym ramy nauki o danych stały się świętym Graalem nowoczesnych firm technologicznych, ogólnie wytyczając 7 kroków do zebrania znaczących spostrzeżeń. Należą do nich: pytaj, zdobywaj, asymiluj, analizuj, odpowiadaj, doradzaj i działaj. Oto omówienie każdego z tych kroków i niektórych ważnych pojęć związanych z nauką o danych.

Ramy analizy danych: kroki

1. Zadawanie pytań: punkt wyjścia dla struktur analizy danych

Jak każde konwencjonalne badanie naukowe, nauka o danych również zaczyna się od serii pytań. Analitycy danych to ciekawskie osoby o zdolnościach krytycznego myślenia, które kwestionują istniejące założenia i systemy. Dane pozwalają im zweryfikować swoje obawy i znaleźć nowe odpowiedzi. Tak więc to dociekliwe myślenie rozpoczyna proces podejmowania działań opartych na dowodach.

2. Akwizycja: Zbieranie wymaganych danych

Po zadaniu pytań naukowcy zajmujący się danymi muszą zebrać wymagane dane z różnych źródeł i dalej je przyswajać, aby były użyteczne. Wdrażają procesy, takie jak inżynieria funkcji, aby określić dane wejściowe, które będą obsługiwać algorytmy eksploracji danych, uczenia maszynowego i rozpoznawania wzorców. Po podjęciu decyzji o funkcjach dane można pobrać z otwartego źródła lub pozyskać, tworząc platformę do rejestrowania lub mierzenia danych.

3. Asymilacja: Przekształcanie zebranych danych

Następnie zebrane dane muszą zostać oczyszczone do praktycznego wykorzystania. Zwykle obejmuje zarządzanie brakującymi i nieprawidłowymi wartościami oraz radzenie sobie z potencjalnymi wartościami odstającymi. Słabe dane nie mogą dać dobrych wyników, bez względu na to, jak solidne jest modelowanie danych. Bardzo ważne jest, aby wyczyścić dane, ponieważ komputery stosują logiczną koncepcję „śmieci na zewnątrz, śmieci na zewnątrz”. Przetwarzają nawet niezamierzone i bezsensowne dane wejściowe, aby wytworzyć niepożądane i absurdalne wyniki.

Różne formy danych

Dane mogą mieć ustrukturyzowane lub nieustrukturyzowane formaty. Dane strukturalne są zwykle w postaci zmiennych dyskretnych lub danych kategorycznych, mających skończoną liczbę możliwości (na przykład płeć) lub zmiennych ciągłych, w tym danych liczbowych, takich jak liczby całkowite lub rzeczywiste (na przykład wynagrodzenie i temperatura). Innym szczególnym przypadkiem mogą być zmienne binarne posiadające tylko dwie wartości, takie jak Tak/Nie i Prawda/Fałsz.

Konwersja danych

Czasami naukowcy zajmujący się danymi mogą chcieć anonimizować dane liczbowe lub przekształcić je w zmienne dyskretne, aby zsynchronizować je z algorytmami. Na przykład temperatury liczbowe można przekonwertować na zmienne kategoryczne, takie jak gorąca, średnia i zimna. Nazywa się to „binningiem”. Inny proces zwany „kodowaniem” może być użyty do konwersji danych kategorycznych na dane liczbowe.

4. Analiza: Prowadzenie eksploracji danych

Po zebraniu i przyswojeniu wymaganych danych rozpoczyna się proces odkrywania wiedzy. Analiza danych obejmuje funkcje takie jak Data Mining i Exploratory Data Analysis (EDA). Analizowanie jest jednym z najważniejszych etapów ram nauki o danych .

Eksploracja danych

Eksploracja danych to skrzyżowanie statystyk, sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i systemów baz danych. Obejmuje znajdowanie wzorców w dużych zbiorach danych oraz porządkowanie i podsumowywanie wcześniej istniejących danych w przydatne informacje. Eksploracja danych to nie to samo, co wyszukiwanie informacji (przeszukiwanie sieci lub nazwiska w książce telefonicznej itp.). Zamiast tego jest to systematyczny proces obejmujący różne techniki łączenia kropek między punktami danych.

Eksploracyjna analiza danych (EDA)

EDA to proces opisywania i przedstawiania danych za pomocą statystyk podsumowujących i technik wizualizacji. Przed zbudowaniem jakiegokolwiek modelu ważne jest przeprowadzenie takiej analizy, aby w pełni zrozumieć dane. Niektóre z podstawowych typów analizy eksploracyjnej obejmują asocjację, grupowanie, regresję i klasyfikację. Poznajmy je jeden po drugim.

Stowarzyszenie

Powiązanie oznacza określenie, które elementy są powiązane. Na przykład w zbiorze danych dotyczących transakcji w supermarketach mogą znajdować się pewne produkty, które są kupowane razem. Powszechnym skojarzeniem może być chleb z masłem. Informacje te mogą być wykorzystywane do podejmowania decyzji produkcyjnych, zwiększania wielkości sprzedaży poprzez oferty „combo” itp.

Grupowanie

Grupowanie polega na podzieleniu danych na naturalne grupy. Algorytm porządkuje dane i wyznacza centra klastrów na podstawie określonych kryteriów, takich jak godziny studiowania i oceny na zajęciach. Na przykład klasę można podzielić na naturalne grupy lub klastry, a mianowicie Shirkers (studenci, którzy nie uczą się długo i otrzymują niskie oceny), Keen Learners (ci, którzy poświęcają długie godziny na naukę i uzyskują wysokie oceny) oraz Masterminds (ci którzy uzyskują wysokie oceny, mimo że nie studiują przez wiele godzin).

Regresja

Regresja ma na celu ustalenie siły korelacji między dwiema zmiennymi, znanej również jako predykcyjna analiza przyczynowości. Obejmuje przeprowadzanie prognozy numerycznej poprzez dopasowanie linii (y=mx+b) lub krzywej do zbioru danych. Linia regresji pomoże również w wykrywaniu wartości odstających – punktów danych, które odbiegają od wszystkich innych obserwacji. Przyczyną może być nieprawidłowe wprowadzenie danych lub zupełnie odrębny mechanizm.

W przykładzie z klasy, niektórzy uczniowie z grupy „Mastermind” mogą mieć wcześniejsze doświadczenie z danego przedmiotu lub mogą wprowadzić nieprawidłowe godziny nauki i oceny w ankiecie. Wartości odstające są ważne, aby zidentyfikować problemy z danymi i możliwe obszary poprawy.

Klasyfikacja

Klasyfikacja oznacza przypisanie klasy lub etykiety do nowych danych dla danego zestawu cech i atrybutów. Konkretne reguły są generowane na podstawie danych z przeszłości, aby umożliwić to samo. Drzewo decyzyjne jest powszechnym rodzajem metody klasyfikacji. Potrafi przewidzieć, czy uczeń jest Shirkerem, zapalonym uczniem czy mistrzem na podstawie ocen z egzaminów i godzin nauki. Na przykład uczeń, który uczył się krócej niż 3 godziny i uzyskał 75%, może zostać uznany za szirkera.

5. Odpowiadanie na pytania: Projektowanie modeli danych

Ramy nauki o danych są niekompletne bez budowania modeli, które usprawniają proces podejmowania decyzji. Modelowanie pomaga w reprezentowaniu relacji między punktami danych do przechowywania w bazie danych. Radzenie sobie z danymi w rzeczywistym środowisku biznesowym może być bardziej chaotyczne niż intuicyjne. Dlatego stworzenie odpowiedniego modelu ma ogromne znaczenie. Co więcej, model powinien być oceniany, dostrajany i aktualizowany od czasu do czasu, aby osiągnąć pożądany poziom wydajności.

6. Rada: Proponowanie alternatywnych decyzji

Następnym krokiem jest wykorzystanie spostrzeżeń uzyskanych z modelu danych do udzielania porad. Oznacza to, że rola analityka danych wykracza poza analizowanie liczb i analizowanie danych. Duża część zadania polega na przedstawieniu kierownictwu praktycznych sugestii dotyczących tego, co może poprawić rentowność, a następnie zapewnieniu wartości biznesowej. Doradztwo obejmuje zastosowanie technik takich jak optymalizacja, symulacja, podejmowanie decyzji w warunkach niepewności, ekonomika projektu itp.

7. Akcja: Wybór żądanych kroków

Po dokonaniu oceny sugestii w świetle sytuacji biznesowej i preferencji, kierownictwo może wybrać konkretne działanie lub zestaw działań do realizacji. Ryzyko biznesowe można w dużym stopniu zminimalizować dzięki decyzjom popartym nauką o danych.

Ucz się kursów nauki o danych z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

Wniosek

Nauka o danych ma szerokie zastosowanie w dzisiejszym świecie opartym na technologii. Powyższy zarys ram nauki o danych posłuży jako mapa drogowa do zastosowania nauki o danych w Twojej firmie!

Jeśli jesteś ciekawy, jak uczyć się nauki o danych, aby być na czele szybkiego postępu technologicznego, sprawdź dyplom PG upGrad i IIIT-B w dziedzinie nauki o danych.