Metodologia științei datelor: 10 pași pentru cele mai bune soluții

Majoritatea profesioniștilor pregătiți și studenților care aparțin domeniului științei dezvoltă proiecte de știință a datelor de la zero și tratează nuanțele sale în mod logic pentru a ajunge la o soluție la o problemă. Ei aderă întotdeauna la o anumită formă de pași secvențiali, uneori chiar fără să știe. Există numeroase metode în fiecare domeniu al științei și afacerilor care pot fi folosite pentru a rezolva o problemă.

În Data Science, aceasta se numește Data Science Methodology - un proces iterativ cu o secvență prescrisă de pași care sunt urmați de oamenii de știință ai datelor pentru a aborda o problemă și a găsi o soluție. Este un proces ciclic care îi îndrumă pe analiștii de afaceri și pe oamenii de știință de date să performeze corespunzător.

De exemplu, o companie trebuie să știe ce caracteristici să includă în produsul sau serviciul său pentru a avea succes. Aceștia abordează un analist de afaceri sau un cercetător de date pentru a găsi o soluție. O serie de factori pot fi luați în considerare atunci când ne gândim la soluție.

De asemenea, este nevoie să înțelegem ce înseamnă succesul cu privire la această anumită problemă, ar putea însemna doar crearea de profituri pentru afacere sau ar putea însemna satisfacția clienților și interacțiunea acestora cu produsul sau modul în care serviciul lor afectează piața. În astfel de cazuri, utilizarea Metodologiei Data Science s-a dovedit a fi o metodă eficientă și eficientă.

Metodologia științei datelor cuprinde zece pași care se repetă în mod constant pentru ca oamenii de știință din date să ajungă la cea mai bună soluție.

Acestea pot fi combinate în cinci secțiuni:

De la problemă la abordare care include etapele de înțelegere a afacerii și de abordare analitică.

De la Cerințe la Colectare în care sunt prezente Cerințele de date și etapele de colectare a datelor.

De la înțelegere la pregătire care implică etapele de înțelegere și pregătire a datelor.

De la Modelare la Evaluare care include etapele de Modelare și Evaluare.

Și, în sfârșit, De la implementare la feedback în care sunt incluse etapele de implementare și feedback.

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.

10 pași ai metodologiei științei datelor

1. Înțelegerea afacerilor

Pentru orice proiect sau rezolvare de probleme, prima etapă este întotdeauna înțelegerea afacerii. Aceasta implică definirea problemei, a obiectivelor proiectului și a cerințelor soluțiilor. Acest pas joacă un rol critic în definirea modului în care se va dezvolta proiectul. O discuție amănunțită cu clienții, înțelegerea modului în care funcționează afacerea lor, cerințele produsului sau serviciului și clarificarea fiecărui aspect al problemei poate dura timp și se poate dovedi a fi laborioasă, dar este o necesitate.

2. Abordare analitică

După ce problema a fost clar definită, se poate defini abordarea analitică care va fi utilizată pentru rezolvarea problemei. Aceasta înseamnă exprimarea problemei în cadrul tehnicilor statistice și de învățare automată. Există diferite modele care pot fi utilizate și depinde de tipul de rezultat necesar.

Analiza statistică poate fi utilizată dacă necesită rezumarea, numărarea, găsirea tendințelor în date. Pentru a evalua relațiile dintre diversele elemente și mediul înconjurător și modul în care acestea se afectează reciproc, se poate folosi un model descriptiv.

Și pentru prezicerea rezultatelor posibile sau calcularea probabilităților, poate fi utilizat un model predictiv care este o tehnică de extragere a datelor. Un set de antrenament care este un set de date istorice care include rezultatele sale, este utilizat pentru modelarea predictivă.

Trebuie citit: Motive pentru a deveni Data Scientist

3. Cerințe de date

Abordarea analitică aleasă în etapa anterioară definește tipul de date necesare pentru rezolvarea problemei. Acest pas identifică conținutul datelor, formatele și sursele pentru colectarea datelor. Datele selectate ar trebui să poată răspunde la toate întrebările „ce”, „cine”, „când”, „unde”, „de ce” și „cum” despre problemă.

4. Colectarea datelor

În a patra etapă, cercetătorul identifică toate resursele de date și colectează date sub toate formele, cum ar fi date structurate, nestructurate și semi-structurate care sunt relevante pentru problemă. Datele sunt disponibile pe multe site-uri web și există seturi de date prefabricate care pot fi, de asemenea, utilizate.

Uneori, dacă există o cerință pentru date importante care nu sunt accesibile în mod liber, trebuie făcute anumite investiții pentru a obține astfel de seturi de date. Dacă mai târziu există lacune identificate în datele colectate care împiedică dezvoltarea proiectului, cercetătorul de date trebuie să revizuiască cerințele și să colecteze mai multe date.

Cu cât sunt mai multe date obținute, cu atât vor fi construite mai bune modelele care pot produce rezultate mai eficiente.

5. Înțelegerea datelor

În această etapă, cercetătorul de date încearcă să înțeleagă datele colectate. Aceasta implică aplicarea datelor de analiză descriptivă și tehnici de vizualizare. Acest lucru va ajuta la o mai bună înțelegere a conținutului datelor și a calității datelor și la dezvoltarea perspectivelor inițiale din date. Dacă există lacune identificate în acest pas, cercetătorul de date poate reveni la pasul anterior și poate aduna mai multe date.

6. Pregătirea datelor

Această etapă cuprinde toate activitățile necesare pentru a construi datele pentru a le face potrivite pentru a fi utilizate pentru etapa de modelare. Aceasta include curățarea datelor, adică gestionarea datelor lipsă, ștergerea duplicatelor, schimbarea datelor într-un format uniform etc., combinarea datelor din diverse surse și transformarea datelor în variabile utile.

Acesta este unul dintre pașii care consumă cel mai mult timp. Cu toate acestea, există metode automate disponibile astăzi care pot accelera procesul de pregătire a datelor. La sfârșitul acestei etape, sunt reținute doar datele necesare pentru a rezolva problema pentru ca modelul să funcționeze fără probleme, cu erori minime.

7. Modelare

Setul de date pregătit în etapa anterioară este utilizat pentru crearea etapei de modelare. Aici tipul de model care trebuie utilizat este definit de abordarea decisă în etapa de abordare analitică. Astfel, tipul de set de date variază în funcție de faptul că este o abordare descriptivă, predictivă sau o analiză statistică.

Acesta este unul dintre cele mai iterative procese din metodologie, deoarece cercetătorul de date va folosi mai mulți algoritmi pentru a ajunge la cel mai bun model pentru variabilele alese. De asemenea, implică combinarea diverselor perspective de afaceri care sunt descoperite în mod continuu, ceea ce duce la rafinarea datelor și modelului pregătit.

Citiți: Calea de carieră în știința datelor

8. Evaluare

Data scientist evaluează calitatea modelului și se asigură că acesta îndeplinește toate cerințele problemei de afaceri. Aceasta implică modelul supus diferitelor măsuri de diagnosticare și teste de semnificație statistică. Ajută la interpretarea eficacității cu care modelul ajunge la o soluție.

9. Desfăşurare

Odată ce modelul a fost dezvoltat și aprobat de către clienții de afaceri și alte părți interesate implicate, acesta este implementat pe piață. Poate fi implementat unui set de utilizatori sau într-un mediu de testare. Inițial, ar putea fi introdus într-un mod limitat, până când este testat complet și a avut succes în toate aspectele sale.

10. Feedback

Ultima etapă a metodologiei este feedback-ul. Aceasta include rezultatele colectate din implementarea modelului, feedback cu privire la performanța modelului de la utilizatori și clienți și observații despre modul în care modelul funcționează în mediul implementat.

Oamenii de știință analizează feedback-ul primit, ceea ce îi ajută să perfecționeze modelul. Este, de asemenea, o etapă extrem de iterativă, deoarece există un dus-întors continuu între etapele de modelare și feedback. Acest proces continuă până când modelul oferă rezultate satisfăcătoare și acceptabile.

Trebuie citit: Idei de proiecte pentru analiști de date

Concluzie

După cum se poate observa, Metodologia Data Science este un proces extrem de iterativ, cu anumite etape care se repetă de mai multe ori pentru a ajunge la cea mai bună soluție. Astfel de modele nu pot fi create, evaluate și implementate simultan. Pentru a ajunge la cel mai bun model care oferă cea mai eficientă și de succes soluție, este necesar să rafinați modelul prin feedback și apoi să-l redistribuiți.

Și pentru a funcționa cu succes în mediul atribuit, acesta trebuie modificat în consecință. Chiar dacă apar noi tehnologii și noi tendințe, modelul ar trebui actualizat pentru a putea funcționa fără probleme în toate cazurile.

Metodologia științei datelor poate fi utilizată pentru a rezolva nu numai probleme legate de știința datelor, ci și aproape orice problemă din orice domeniu!

Dacă sunteți curios să aflați despre știința datelor, consultați programul Executive PG în știința datelor de la IIIT-B și upGrad, care este creat pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 10 studii de caz și proiecte, ateliere practice practice, mentorat cu experți din industrie, 1 -on-1 cu mentori din industrie, peste 400 de ore de învățare și asistență profesională cu firme de top.