Metodologia analizy danych: 10 kroków do najlepszych rozwiązań

Większość wyszkolonych specjalistów i studentów należących do dziedziny nauki opracowuje od podstaw projekty data science i logicznie radzi sobie z ich niuansami, aby znaleźć rozwiązanie problemu. Zawsze trzymają się jakiejś formy sekwencjonowania kroków, czasem nawet nieświadomie. W każdej dziedzinie nauki i biznesu istnieje wiele metod, które można wykorzystać do rozwiązania problemu.

W Data Science nazywa się to metodologią Data Science — iteracyjnym procesem z określoną sekwencją kroków, które są wykonywane przez naukowców zajmujących się danymi, aby podejść do problemu i znaleźć rozwiązanie. Jest to proces cykliczny, który prowadzi analityków biznesowych i analityków danych do odpowiedniego działania.

Na przykład firma musi wiedzieć, jakie funkcje należy uwzględnić w swoim produkcie lub usłudze, aby odniosła sukces. Zwracają się do analityka biznesowego lub analityka danych, aby znaleźć rozwiązanie. Myśląc o rozwiązaniu można wziąć pod uwagę wiele czynników.

Istnieje również potrzeba zrozumienia, co oznacza sukces w odniesieniu do tego konkretnego problemu, może to po prostu oznaczać czysto generowanie zysków dla firmy lub może oznaczać satysfakcję klienta i jego interakcję z produktem lub jak ich usługa wpływa na rynek. W takich przypadkach zastosowanie metodologii Data Science okazało się skuteczną i skuteczną metodą.

Metodologia Data Science składa się z dziesięciu kroków, które są stale powtarzane, aby naukowcy zajmujący się danymi znaleźli najlepsze rozwiązanie.

Można je połączyć w pięć sekcji:

Od problemu do podejścia , które obejmuje etapy zrozumienia biznesowego i podejścia analitycznego.

Od wymagań do zbierania , w których występują etapy wymagań dotyczących danych i zbierania danych.

Od zrozumienia do przygotowania , który obejmuje etapy zrozumienia danych i przygotowania danych.

Od modelowania do oceny , która obejmuje etapy modelowania i oceny.

I na koniec, Od wdrożenia do opinii , w której uwzględnione są etapy wdrożenia i opinii.

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

10 kroków metodologii analizy danych

1. Zrozumienie biznesowe

W przypadku każdego projektu lub rozwiązania problemu pierwszym etapem jest zawsze zrozumienie biznesu. Obejmuje to zdefiniowanie problemu, celów projektu i wymagań rozwiązań. Ten krok odgrywa kluczową rolę w określeniu, jak projekt będzie się rozwijał. Dokładna dyskusja z klientami, zrozumienie, jak działa ich biznes, wymagania dotyczące produktu lub usługi oraz wyjaśnienie każdego aspektu problemu może zająć trochę czasu i okazać się pracochłonne, ale jest koniecznością.

2. Podejście analityczne

Po jasnym zdefiniowaniu problemu można określić podejście analityczne, które zostanie użyte do rozwiązania problemu. Oznacza to wyrażenie problemu w ramach technik statystycznych i uczenia maszynowego. Istnieją różne modele, które można zastosować i zależy to od rodzaju wymaganego wyniku.

Analiza statystyczna może być stosowana, jeśli wymaga podsumowania, zliczania, znajdowania trendów w danych. Do oceny relacji między różnymi elementami a środowiskiem oraz ich wzajemnego oddziaływania można wykorzystać model opisowy.

A do przewidywania możliwych wyników lub obliczania prawdopodobieństw można zastosować model predykcyjny, który jest techniką eksploracji danych. Zestaw uczący, który jest zbiorem danych historycznych, który zawiera jego wyniki, jest używany do modelowania predykcyjnego.

Trzeba przeczytać: powody, by zostać analitykiem danych

3. Wymagania dotyczące danych

Wybrane w poprzednim etapie podejście analityczne określa rodzaj danych potrzebnych do rozwiązania problemu. Ten krok identyfikuje zawartość danych, formaty i źródła gromadzenia danych. Wybrane dane powinny umożliwiać udzielenie odpowiedzi na wszystkie pytania typu „co”, „kto”, „kiedy”, „gdzie”, „dlaczego” i „jak” dotyczące problemu.

4. Zbieranie danych

Na czwartym etapie badacz danych identyfikuje wszystkie zasoby danych i zbiera dane we wszystkich formach, takich jak dane ustrukturyzowane, nieustrukturyzowane i częściowo ustrukturyzowane, które są istotne dla problemu. Dane są dostępne na wielu stronach internetowych i istnieją gotowe zestawy danych, z których można również korzystać.

Czasami, jeśli istnieje zapotrzebowanie na ważne dane, które nie są swobodnie dostępne, konieczne jest dokonanie pewnych inwestycji w celu uzyskania takich zbiorów danych. Jeśli później w zebranych danych zostaną zidentyfikowane jakieś luki, które utrudniają rozwój projektu, data scientist musi zrewidować wymagania i zebrać więcej danych.

Im więcej zebranych danych, tym lepsze będą budowane modele, które mogą przynieść bardziej efektywne wyniki.

5. Zrozumienie danych

Na tym etapie badacz danych próbuje zrozumieć zebrane dane. Wiąże się to z zastosowaniem do danych technik analizy opisowej i wizualizacji. Pomoże to w lepszym zrozumieniu zawartości danych i jakości danych oraz opracowaniu wstępnych spostrzeżeń na podstawie danych. Jeśli na tym etapie zostaną zidentyfikowane jakiekolwiek luki, analityk danych może wrócić do poprzedniego etapu i zebrać więcej danych.

6. Przygotowanie danych

Ten etap obejmuje wszystkie czynności potrzebne do skonstruowania danych, aby nadawały się do wykorzystania na etapie modelowania. Obejmuje to czyszczenie danych tj. zarządzanie brakującymi danymi, usuwanie duplikatów, zmianę danych do jednolitego formatu itp., łączenie danych z różnych źródeł i przekształcanie danych w przydatne zmienne.

To jeden z najbardziej czasochłonnych kroków. Obecnie dostępne są jednak zautomatyzowane metody, które mogą przyspieszyć proces przygotowania danych. Pod koniec tego etapu zachowywane są tylko dane potrzebne do rozwiązania problemu, aby model działał płynnie z minimalnymi błędami.

7. Modelowanie

Zbiór danych przygotowany w poprzednim etapie służy do tworzenia etapu modelowania. Tutaj typ modelu, który ma być zastosowany, jest zdefiniowany przez podejście ustalone na etapie podejścia analitycznego. W związku z tym rodzaj zestawu danych różni się w zależności od tego, czy jest to podejście opisowe, predykcyjne, czy analiza statystyczna.

Jest to jeden z najbardziej iteracyjnych procesów w metodologii, ponieważ badacz danych użyje wielu algorytmów, aby uzyskać najlepszy model dla wybranych zmiennych. Wiąże się to również z łączeniem różnych ciągle odkrywanych spostrzeżeń biznesowych, co prowadzi do dopracowania przygotowanych danych i modelu.

Przeczytaj: Ścieżka kariery w Data Science

8. Ocena

Data scientist ocenia jakość modelu i zapewnia, że ​​spełnia on wszystkie wymagania problemu biznesowego. Wiąże się to z poddaniem modelu różnym pomiarom diagnostycznym i testom istotności statystycznej. Pomaga w interpretacji skuteczności, z jaką model dochodzi do rozwiązania.

9. Wdrożenie

Po opracowaniu i zatwierdzeniu modelu przez klientów biznesowych i innych zaangażowanych interesariuszy, zostaje on wdrożony na rynku. Może być wdrożony do zestawu użytkowników lub do środowiska testowego. Początkowo może być wprowadzana w ograniczony sposób, dopóki nie zostanie w pełni przetestowana i odniesie sukces we wszystkich swoich aspektach.

10. Informacje zwrotne

Ostatnim etapem metodologii jest informacja zwrotna. Obejmuje to wyniki zebrane z wdrożenia modelu, informacje zwrotne na temat wydajności modelu od użytkowników i klientów oraz obserwacje dotyczące sposobu działania modelu we wdrożonym środowisku.

Analitycy danych analizują otrzymane informacje zwrotne, co pomaga im udoskonalić model. Jest to również etap wysoce iteracyjny, ponieważ między etapami modelowania i sprzężenia zwrotnego zachodzi nieustanny ruch tam i z powrotem. Proces ten trwa, dopóki model nie zapewni zadowalających i akceptowalnych wyników.

Trzeba przeczytać: pomysły na projekty analityków danych

Wniosek

Jak można zauważyć, metodologia Data Science jest procesem wysoce iteracyjnym, w którym pewne etapy powtarzają się wiele razy, aby znaleźć najlepsze rozwiązanie. Takich modeli nie można jednocześnie tworzyć, oceniać i wdrażać. Aby uzyskać najlepszy model, który zapewnia najbardziej wydajne i skuteczne rozwiązanie, konieczne jest dopracowanie modelu poprzez informacje zwrotne, a następnie ponowne jego wdrożenie.

Aby działać pomyślnie w przydzielonym mu środowisku, należy go odpowiednio zmodyfikować. Nawet gdy pojawiają się nowe technologie i nowe trendy, model powinien zostać zaktualizowany, aby mógł działać sprawnie we wszystkich przypadkach.

Metodologia Data Science może być wykorzystana do rozwiązywania nie tylko problemów związanych z nauką o danych, ale prawie każdego problemu w dowolnej dziedzinie!

Jeśli jesteś zainteresowany nauką o danych, sprawdź program IIIT-B i upGrad Executive PG w dziedzinie Data Science , który jest stworzony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 10 studiów przypadków i projektów, praktyczne warsztaty praktyczne, mentoring z ekspertami z branży, 1 -on-1 z mentorami branżowymi, ponad 400 godzin nauki i pomocy w pracy z najlepszymi firmami.