Фреймворки Data Science: 7 основных шагов для принятия лучших бизнес-решений

Наука о данных — это обширная область, охватывающая различные техники и методы, которые извлекают информацию и помогают разобраться в горах данных. Более того, решения, основанные на данных, могут принести огромную пользу бизнесу. Таким образом, фреймворки Data Science стали святым Граалем современного технологического бизнеса, в целом намечая 7 шагов для получения значимой информации. К ним относятся: Спрашивайте, Приобретайте, Усваивайте, Анализируйте, Отвечайте, Советуйте и Действуйте. Вот обзор каждого из этих шагов и некоторых важных концепций, связанных с наукой о данных.

Фреймворки науки о данных: шаги

1. Задавайте вопросы: отправная точка фреймворков науки о данных

Как и любое традиционное научное исследование, наука о данных также начинается с ряда вопросов. Специалисты по обработке и анализу данных — любопытные люди со способностями к критическому мышлению, которые ставят под сомнение существующие предположения и системы. Данные позволяют им подтвердить свои опасения и найти новые ответы. Таким образом, именно это любознательное мышление запускает процесс принятия основанных на фактических данных действий.

2. Приобретение: сбор необходимых данных

Задав вопросы, специалисты по данным должны собрать необходимые данные из различных источников и дополнительно ассимилировать их, чтобы сделать их полезными. Они развертывают такие процессы, как Feature Engineering, для определения входных данных, которые будут поддерживать алгоритмы интеллектуального анализа данных, машинного обучения и распознавания образов. После того, как функции определены, данные можно загрузить из открытого источника или получить, создав структуру для записи или измерения данных.

3. Ассимиляция: преобразование собранных данных

Затем собранные данные необходимо очистить для практического использования. Обычно это включает в себя управление отсутствующими и неправильными значениями и работу с потенциальными выбросами. Плохие данные не могут дать хороших результатов, независимо от того, насколько надежным является моделирование данных. Крайне важно очищать данные, поскольку компьютеры следуют логической концепции «Мусор на входе, мусор на выходе». Они обрабатывают даже непреднамеренные и бессмысленные входные данные для получения нежелательных и абсурдных результатов.

Различные формы данных

Данные могут поступать в структурированном или неструктурированном формате. Структурированные данные обычно представляют собой дискретные переменные или категориальные данные с конечным числом возможных значений (например, пол) или непрерывные переменные, включая числовые данные, такие как целые или действительные числа (например, зарплата и температура). Другим особым случаем могут быть двоичные переменные, имеющие только два значения, такие как Да/Нет и Истина/Ложь.

Преобразование данных

Иногда специалисты по данным могут захотеть анонимизировать числовые данные или преобразовать их в дискретные переменные, чтобы синхронизировать их с алгоритмами. Например, числовая температура может быть преобразована в категориальные переменные, такие как горячее, среднее и холодное. Это называется «биннинг». Другой процесс, называемый «кодированием», может использоваться для преобразования категориальных данных в числовые.

4. Анализ: проведение интеллектуального анализа данных

Как только необходимые данные получены и ассимилированы, начинается процесс открытия знаний. Анализ данных включает в себя такие функции, как интеллектуальный анализ данных и исследовательский анализ данных (EDA). Анализ — один из самых важных этапов фреймворков науки о данных .

Сбор данных

Интеллектуальный анализ данных — это пересечение статистики, искусственного интеллекта, машинного обучения и систем баз данных. Он включает в себя поиск закономерностей в больших наборах данных, а также структурирование и обобщение уже существующих данных в полезную информацию. Интеллектуальный анализ данных — это не то же самое, что поиск информации (поиск в Интернете или поиск имен в телефонной книге и т. д.). Вместо этого это систематический процесс, охватывающий различные методы, которые соединяют точки между точками данных.

Исследовательский анализ данных (EDA)

EDA — это процесс описания и представления данных с использованием сводной статистики и методов визуализации. Перед построением любой модели важно провести такой анализ, чтобы полностью понять данные. Некоторые из основных типов исследовательского анализа включают ассоциацию, кластеризацию, регрессию и классификацию. Давайте узнаем о них один за другим.

Ассоциация

Ассоциация означает определение того, какие элементы связаны между собой. Например, в наборе данных о транзакциях в супермаркетах могут быть определенные продукты, которые покупаются вместе. Распространенной ассоциацией может быть ассоциация с хлебом и маслом. Эта информация может быть использована для принятия производственных решений, увеличения объемов продаж за счет «комбинированных» предложений и т. д.

Кластеризация

Кластеризация включает в себя сегментацию данных на естественные группы. Алгоритм упорядочивает данные и определяет центры кластеров на основе определенных критериев, таких как количество учебных часов и классные оценки. Например, класс может быть разделен на естественные группы или кластеры, а именно: Прогульщики (учащиеся, которые учатся недолго и получают низкие оценки), Увлеченные ученики (те, кто посвящает много времени учебе и получает высокие оценки) и Вдохновители (те, кто которые получают высокие оценки, несмотря на то, что не учатся долгие часы).

Регрессия

Регрессия проводится, чтобы выяснить силу корреляции между двумя переменными, также известной как прогнозирующий анализ причинно-следственных связей. Он включает в себя выполнение числового прогноза путем подгонки линии (y=mx+b) или кривой к набору данных. Линия регрессии также поможет обнаружить выбросы — точки данных, которые отклоняются от всех других наблюдений. Причиной может быть некорректный ввод данных или вообще отдельный механизм.

В примере с классной комнатой некоторые учащиеся в группе «Вдохновитель» могут иметь предыдущий опыт в предмете или могут указать неправильные часы обучения и оценки в опросе. Выбросы важны для выявления проблем с данными и возможных областей улучшения.

Классификация

Классификация означает назначение класса или метки новым данным для заданного набора функций и атрибутов. Конкретные правила генерируются из прошлых данных, чтобы включить то же самое. Дерево решений является распространенным типом метода классификации. Он может предсказать, является ли студент прогульщиком, увлеченным учеником или вдохновителем, основываясь на экзаменационных оценках и учебных часах. Например, учащийся, который проучился менее 3 часов и набрал 75% баллов, может быть помечен как уклоняющийся от занятий.

5. Ответы на вопросы: проектирование моделей данных

Фреймворки науки о данных неполны без создания моделей, улучшающих процесс принятия решений. Моделирование помогает представить отношения между точками данных для хранения в базе данных. Работа с данными в реальной бизнес-среде может быть скорее хаотичной, чем интуитивной. Таким образом, создание правильной модели имеет первостепенное значение. Кроме того, модель следует оценивать, настраивать и время от времени обновлять для достижения желаемого уровня производительности.

6. Совет: предложение альтернативных решений

Следующим шагом является использование информации, полученной из модели данных, для предоставления рекомендаций. Это означает, что роль специалиста по данным выходит за рамки обработки чисел и анализа данных. Большая часть работы заключается в том, чтобы предоставить руководству действенные предложения о том, что может быть связано с повышением прибыльности, а затем с обеспечением ценности для бизнеса. Консультирование включает в себя применение таких методов, как оптимизация, моделирование, принятие решений в условиях неопределенности, экономика проекта и т. д.

7. Действие: выбор нужных шагов

После оценки предложений с учетом деловой ситуации и предпочтений руководство может выбрать конкретное действие или набор действий для реализации. Бизнес-риск можно в значительной степени свести к минимуму с помощью решений, основанных на науке о данных.

Изучите курсы по науке о данных в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Заключение

Наука о данных имеет широкое применение в современном технологическом мире. Приведенный выше обзор фреймворков науки о данных послужит дорожной картой для применения науки о данных в вашем бизнесе!

Если вам интересно изучать науку о данных, чтобы быть в авангарде быстро развивающихся технологических достижений, ознакомьтесь с дипломом PG upGrad & IIIT-B в области науки о данных.