Estruturas de ciência de dados: as 7 principais etapas para melhores decisões de negócios

A ciência de dados é um campo vasto que abrange várias técnicas e métodos que extraem informações e ajudam a entender montanhas de dados. Além disso, as decisões orientadas por dados podem fornecer imenso valor comercial. Portanto, as estruturas de ciência de dados se tornaram o santo graal dos negócios tecnológicos modernos, traçando amplamente 7 etapas para obter insights significativos. Estes incluem: Perguntar, Adquirir, Assimilar, Analisar, Responder, Aconselhar e Agir. Aqui está uma visão geral de cada uma dessas etapas e alguns dos conceitos importantes relacionados à ciência de dados.

Estruturas de ciência de dados: etapas

1. Fazendo perguntas: o ponto de partida das estruturas de ciência de dados

Como qualquer estudo científico convencional, a ciência de dados também começa com uma série de perguntas. Os cientistas de dados são indivíduos curiosos com habilidades de pensamento crítico que questionam as suposições e sistemas existentes. Os dados permitem que eles validem suas preocupações e encontrem novas respostas. Portanto, é esse pensamento curioso que inicia o processo de tomada de ações baseadas em evidências.

2. Aquisição: Coletando os dados necessários

Depois de fazer perguntas, os cientistas de dados precisam coletar os dados necessários de várias fontes e assimilá-los ainda mais para torná-los úteis. Eles implantam processos como Engenharia de Recursos para determinar as entradas que darão suporte aos algoritmos de mineração de dados, aprendizado de máquina e reconhecimento de padrões. Uma vez que os recursos são decididos, os dados podem ser baixados de um código aberto ou adquiridos criando uma estrutura para registrar ou medir dados.

3. Assimilação: Transformando os dados coletados

Em seguida, os dados coletados devem ser limpos para uso prático. Geralmente, envolve o gerenciamento de valores ausentes e incorretos e o tratamento de possíveis valores discrepantes. Dados ruins não podem dar bons resultados, não importa quão robusta seja a modelagem de dados. É vital limpar os dados, pois os computadores seguem um conceito lógico de “Garbage In, Garbage Out”. Eles processam até mesmo as entradas não intencionais e sem sentido para produzir saídas indesejáveis ​​e absurdas.

Diferentes formas de dados

Os dados podem vir em formatos estruturados ou não estruturados. Os dados estruturados geralmente estão na forma de variáveis ​​discretas ou dados categóricos, tendo um número finito de possibilidades (por exemplo, gênero) ou variáveis ​​contínuas, incluindo dados numéricos, como números inteiros ou reais (por exemplo, salário e temperatura). Outro caso especial pode ser o de variáveis ​​binárias que possuem apenas dois valores, como Sim/Não e Verdadeiro/Falso.

Convertendo dados

Às vezes, os cientistas de dados podem querer anonimizar dados numéricos ou convertê-los em variáveis ​​discretas para sincronizá-los com algoritmos. Por exemplo, temperaturas numéricas podem ser convertidas em variáveis ​​categóricas como quente, médio e frio. Isso é chamado de 'binning'. Outro processo chamado 'codificação' pode ser usado para converter dados categóricos em numéricos.

4. Análise: Conduzindo mineração de dados

Uma vez adquiridos e assimilados os dados necessários, inicia-se o processo de descoberta do conhecimento. A análise de dados envolve funções como Data Mining e Exploratory Data Analysis (EDA). A análise é uma das etapas mais essenciais das estruturas de ciência de dados .

Mineração de dados

A mineração de dados é a interseção de estatísticas, inteligência artificial, aprendizado de máquina e sistemas de banco de dados. Envolve encontrar padrões em grandes conjuntos de dados e estruturar e resumir dados pré-existentes em informações úteis. A mineração de dados não é o mesmo que a recuperação de informações (pesquisar na web ou procurar nomes em uma lista telefônica, etc.). Em vez disso, é um processo sistemático que abrange várias técnicas que conectam os pontos entre os pontos de dados.

Análise exploratória de dados (EDA)

EDA é o processo de descrever e representar os dados usando estatísticas resumidas e técnicas de visualização. Antes de construir qualquer modelo, é importante realizar essa análise para entender completamente os dados. Alguns dos tipos básicos de análise exploratória incluem associação, agrupamento, regressão e classificação. Vamos aprender sobre eles um por um.

Associação

Associação significa identificar quais itens estão relacionados. Por exemplo, em um conjunto de dados de transações de supermercado, alguns produtos podem ser comprados juntos. Uma associação comum poderia ser a de pão com manteiga. Essas informações podem ser usadas para tomar decisões de produção, aumentar os volumes de vendas por meio de ofertas 'combo', etc.

Agrupamento

Clustering envolve a segmentação dos dados em grupos naturais. O algoritmo organiza os dados e determina os centros de cluster com base em critérios específicos, como horas de estudo e notas de aula. Por exemplo, uma turma pode ser dividida em agrupamentos naturais ou agrupamentos, a saber, Shirkers (alunos que não estudam por muito tempo e obtêm notas baixas), Keen Learners (aqueles que dedicam longas horas ao estudo e obtêm notas altas) e Masterminds (aqueles que que tiram notas altas apesar de não estudarem por longas horas).

Regressão

A regressão é feita para descobrir a força da correlação entre as duas variáveis, também conhecida como análise de causalidade preditiva. Consiste em realizar uma previsão numérica ajustando uma linha (y=mx+b) ou curva ao conjunto de dados. A linha de regressão também ajudará na detecção de valores discrepantes – os pontos de dados que se desviam de todas as outras observações. O motivo pode ser a entrada incorreta de dados ou um mecanismo separado.

No exemplo da sala de aula, alguns alunos do grupo 'Mastermind' podem ter experiência prévia no assunto ou podem ter inserido horas de estudo e notas erradas na pesquisa. Os outliers são importantes para identificar problemas com os dados e as possíveis áreas de melhoria.

Classificação

Classificação significa atribuir uma classe ou rótulo a novos dados para um determinado conjunto de características e atributos. Regras específicas são geradas a partir de dados anteriores para habilitar o mesmo. Uma Árvore de Decisão é um tipo comum de método de classificação. Ele pode prever se o aluno é um Shirker, Keen Learner ou Mastermind com base nas notas dos exames e horas de estudo. Por exemplo, um aluno que estudou menos de 3 horas e marcou 75% pode ser rotulado como Shirker.

5. Respondendo a perguntas: Projetando modelos de dados

As estruturas de ciência de dados são incompletas sem a construção de modelos que aprimorem o processo de tomada de decisão. A modelagem ajuda a representar os relacionamentos entre os pontos de dados para armazenamento no banco de dados. Lidar com dados em um ambiente de negócios real pode ser mais caótico do que intuitivo. Portanto, criar um modelo adequado é de extrema importância. Além disso, o modelo deve ser avaliado, ajustado e atualizado periodicamente para atingir o nível de desempenho desejado.

6. Conselho: sugerindo decisões alternativas

A próxima etapa é usar os insights obtidos com o modelo de dados para fornecer conselhos. Isso significa que o papel de um cientista de dados vai além de processar números e analisar os dados. Uma grande parte do trabalho é fornecer sugestões acionáveis ​​para a gerência sobre o que poderia ser para melhorar a lucratividade e, em seguida, entregar valor comercial. O aconselhamento inclui a aplicação de técnicas como otimização, simulação, tomada de decisão sob incerteza, economia do projeto, etc.

7. Ação: Escolhendo as etapas desejadas

Após avaliar as sugestões à luz da situação e preferências do negócio, a administração pode selecionar uma determinada ação ou um conjunto de ações a serem implementadas. O risco de negócios pode ser minimizado em grande medida por decisões que são apoiadas pela ciência de dados.

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Conclusão

A ciência de dados tem amplas aplicações no mundo atual, liderado pela tecnologia. O esboço acima das estruturas de ciência de dados servirá como um roteiro para aplicar a ciência de dados ao seu negócio!

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