Cadre pentru știința datelor: Top 7 pași pentru decizii de afaceri mai bune

Știința datelor este un domeniu vast care cuprinde diverse tehnici și metode care extrag informații și ajută la înțelegerea munților de date. În plus, deciziile bazate pe date pot oferi o valoare imensă pentru afaceri. Prin urmare, cadrele de știință a datelor au devenit Sfântul Graal al afacerilor tehnologice moderne, trasând în linii mari 7 pași pentru a culege informații semnificative. Acestea includ: Întrebați, Dobândiți, Asimilați, Analizați, Răspundeți, Consiliați și Acționați. Iată o prezentare generală a fiecăruia dintre acești pași și câteva dintre conceptele importante legate de știința datelor.

Cadre pentru știința datelor: pași

1. Punerea întrebărilor: Punctul de plecare al cadrelor de știință a datelor

Ca orice studiu științific convențional, știința datelor începe și cu o serie de întrebări. Oamenii de știință de date sunt persoane curioși cu abilități de gândire critică care pun la îndoială ipotezele și sistemele existente. Datele le permit să-și valideze preocupările și să găsească noi răspunsuri. Deci, această gândire curios este cea care pornește procesul de luare a acțiunilor bazate pe dovezi.

2. Achiziție: Colectarea datelor solicitate

După ce pun întrebări, cercetătorii de date trebuie să colecteze datele necesare din diverse surse și să le asimileze în continuare pentru a le face utile. Ei implementează procese precum Feature Engineering pentru a determina intrările care vor sprijini algoritmii de extragere a datelor, învățare automată și recunoaștere a modelelor. Odată ce funcțiile sunt decise, datele pot fi descărcate dintr-o sursă deschisă sau achiziționate prin crearea unui cadru pentru înregistrarea sau măsurarea datelor.

3. Asimilare: Transformarea datelor colectate

Apoi, datele colectate trebuie curățate pentru utilizare practică. De obicei, implică gestionarea valorilor lipsă și incorecte și tratarea potențialelor valori aberante. Datele slabe nu pot da rezultate bune, indiferent cât de robustă este modelarea datelor. Este vital să curățați datele deoarece computerele urmează un concept logic de „Garbage In, Garbage Out”. Ei procesează chiar și intrările neintenționate și fără sens pentru a produce rezultate nedorite și absurde.

Diferite forme de date

Datele pot veni în formate structurate sau nestructurate. Datele structurate sunt de obicei sub formă de variabile discrete sau date categorice, având un număr finit de posibilități (de exemplu, gen) sau variabile continue, inclusiv date numerice precum numere întregi sau numere reale (de exemplu, salariu și temperatură). Un alt caz special poate fi cel al variabilelor binare care posedă doar două valori, cum ar fi Da/Nu și Adevărat/Fals.

Conversia datelor

Uneori, oamenii de știință din date pot dori să anonimizeze datele numerice sau să le transforme în variabile discrete pentru a le sincroniza cu algoritmi. De exemplu, temperaturile numerice pot fi convertite în variabile categorice precum cald, mediu și rece. Acest lucru se numește „binning”. Un alt proces numit „codificare” poate fi folosit pentru a converti datele categorice în cifre.

4. Analiză: Efectuarea minării de date

Odată ce datele necesare au fost dobândite și asimilate, începe procesul de descoperire a cunoștințelor. Analiza datelor implică funcții precum Data Mining și Exploratory Data Analysis (EDA). Analiza este unul dintre cei mai esențiali pași ai cadrelor științei datelor .

Exploatarea datelor

Miningul de date este intersecția dintre statistici, inteligență artificială, învățare automată și sisteme de baze de date. Aceasta implică găsirea de modele în seturi mari de date și structurarea și rezumarea datelor preexistente în informații utile. Exploatarea datelor nu este același lucru cu regăsirea informațiilor (căutarea pe web sau căutarea numelor într-o agenda telefonică etc.) În schimb, este un proces sistematic care acoperă diferite tehnici care conectează punctele dintre punctele de date.

Analiza exploratorie a datelor (EDA)

EDA este procesul de descriere și reprezentare a datelor folosind statistici rezumative și tehnici de vizualizare. Înainte de a construi orice model, este important să efectuați o astfel de analiză pentru a înțelege pe deplin datele. Unele dintre tipurile de bază de analiză exploratorie includ Asociere, Clustering, Regresie și Clasificare. Să aflăm despre ele unul câte unul.

Asociere

Asocierea înseamnă identificarea elementelor care sunt legate. De exemplu, într-un set de date de tranzacții de supermarket, ar putea exista anumite produse care sunt achiziționate împreună. O asociere comună ar putea fi cea a pâinii și untului. Aceste informații ar putea fi utilizate pentru luarea deciziilor de producție, creșterea volumelor de vânzări prin oferte „combo” etc.

Clustering

Clustering implică segmentarea datelor în grupuri naturale. Algoritmul organizează datele și determină centrele cluster pe baza unor criterii specifice, cum ar fi orele de studiu și notele de clasă. De exemplu, o clasă poate fi împărțită în grupări sau grupuri naturale, și anume Shirkers (elevii care nu învață mult timp și obțin note mici), Keen Learners (cei care dedică ore lungi studiului și asigură note mari) și Masterminds (cei care iau note mari în ciuda faptului că nu studiază ore lungi).

Regresia

Regresia se face pentru a afla puterea corelației dintre cele două variabile, cunoscută și ca analiză de cauzalitate predictivă. Acesta cuprinde efectuarea unei predicții numerice prin potrivirea unei linii (y=mx+b) sau a unei curbe la setul de date. Linia de regresie va ajuta, de asemenea, la detectarea valorii aberante - punctele de date care deviază de la toate celelalte observații. Motivul ar putea fi introducerea incorectă a datelor sau un mecanism cu totul separat.

În exemplul sălii de clasă, unii elevi din grupul „Mastermind” pot avea antecedente în materie sau pot fi introdus ore de studiu și note greșite în sondaj. Valorile abere sunt importante pentru a identifica problemele cu datele și posibilele zone de îmbunătățire.

Clasificare

Clasificare înseamnă alocarea unei clase sau etichete unor date noi pentru un anumit set de caracteristici și atribute. Reguli specifice sunt generate din datele anterioare pentru a le permite. Un arbore de decizie este un tip comun de metodă de clasificare. Poate prezice dacă studentul este un Shirker, Keen Learner sau Mastermind pe baza notelor la examen și a orelor de studiu. De exemplu, un student care a studiat mai puțin de 3 ore și a obținut 75% ar putea fi etichetat ca Shirker.

5. Răspunsuri la întrebări: Proiectarea modelelor de date

Cadrele de știință a datelor sunt incomplete fără a construi modele care îmbunătățesc procesul de luare a deciziilor. Modelarea ajută la reprezentarea relațiilor dintre punctele de date pentru stocarea în baza de date. Tratarea datelor într-un mediu de afaceri real poate fi mai haotică decât intuitivă. Deci, crearea unui model adecvat este de cea mai mare importanță. Mai mult, modelul trebuie evaluat, ajustat și actualizat din când în când pentru a atinge nivelul dorit de performanță.

6. Sfat: Sugerarea deciziilor alternative

Următorul pas este să folosiți informațiile obținute din modelul de date pentru a oferi sfaturi. Aceasta înseamnă că rolul unui cercetător de date depășește analiza cifrelor și analiza datelor. O mare parte a sarcinii este de a oferi conducerii sugestii aplicabile despre ceea ce ar putea fi o profitabilitate îmbunătățită și apoi de a oferi valoare afacerii. Consilierea include aplicarea unor tehnici precum optimizarea, simularea, luarea deciziilor în condiții de incertitudine, economia proiectului etc.

7. Acțiune: Alegerea pașilor doriti

După evaluarea sugestiilor în lumina situației de afaceri și a preferințelor, conducerea poate selecta o anumită acțiune sau un set de acțiuni care urmează să fie implementate. Riscul de afaceri poate fi minimizat într-o mare măsură prin decizii susținute de știința datelor.

Învață cursuri de știință a datelor de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a-ți accelera cariera.

Concluzie

Știința datelor are aplicații largi în lumea de astăzi condusă de tehnologie. Schița de mai sus a cadrelor științei datelor va servi ca o foaie de parcurs pentru aplicarea științei datelor în afacerea dvs.!

Dacă sunteți curios să învățați știința datelor pentru a fi în fața progreselor tehnologice rapide, consultați Diploma PG în știința datelor de la upGrad și IIIT-B.