วงจรชีวิตวิทยาศาสตร์ข้อมูล: คำอธิบายทีละขั้นตอน [2022]

ข้อมูลคือปัจจุบัน และกำลังสร้างอนาคตอยู่แล้ว แนวคิดของ Data Science จำนวนมากถูกบดบังด้วยความสับสนเนื่องจากขาดความชัดเจน ความเข้าใจทั่วไปของโครงการ Data Science มักจะคลุมเครืออย่างคลุมเครือ คนส่วนใหญ่ไม่มีความเข้าใจอย่างเป็นรูปธรรมว่ากระบวนการดำเนินไปอย่างไร

ตั้งแต่ขั้นตอนแรกของการรับข้อมูลไปจนถึงการวิเคราะห์และการนำเสนอผลลัพธ์ วัฏจักรชีวิตของ Data Science เป็นขั้นตอนที่ชัดเจนซึ่งมีห้าขั้นตอนที่สำคัญ อ่านต่อไปเพื่อทำความเข้าใจอย่างชัดเจนเกี่ยวกับสิ่งเหล่านี้ทั้งหมด และ Data Science Life Cycle โดยรวม

วงจรชีวิตวิทยาศาสตร์ข้อมูล

1. รวบรวมข้อมูล

สิ่งแรกที่ต้องทำคือการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งข้อมูลที่มีอยู่ ทักษะทางเทคนิค เช่น MySQL ใช้ในการสืบค้นฐานข้อมูล มีแพ็คเกจพิเศษสำหรับอ่านข้อมูลจากแหล่งเฉพาะ เช่น R หรือ Python ลงในโปรแกรมวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณอาจพบฐานข้อมูลหลายประเภท เช่น Oracle, PostgreSQL และ MongoDB อีกทางเลือกหนึ่งคือการรับข้อมูลผ่าน Web API และการรวบรวมข้อมูล ไซต์โซเชียลมีเดียเช่น Twitter และ Facebook ให้ผู้ใช้เข้าถึงข้อมูลโดยเชื่อมต่อกับเว็บเซิร์ฟเวอร์

วิธีการรวบรวมข้อมูลแบบธรรมดาที่สุดคือส่งตรงจากไฟล์ สามารถทำได้โดยการดาวน์โหลดจาก Kaggle หรือข้อมูลที่มีอยู่ก่อนซึ่งจัดเก็บไว้ในรูปแบบ Tab Separated Values ​​(TSV) หรือรูปแบบ Comma Separated Value (CSV) เนื่องจากไฟล์เหล่านี้เป็นไฟล์ข้อความแบบเรียบ จึงจำเป็นต้องมีรูปแบบ Parser เฉพาะในการอ่าน

2. ข้อมูลการทำความสะอาด

ขั้นตอนต่อไปคือการล้างข้อมูล โดยอ้างอิงถึงการขัดและการกรองข้อมูล ขั้นตอนนี้ต้องการการแปลงข้อมูลเป็นรูปแบบอื่น จำเป็นสำหรับการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูล หากไฟล์ถูกล็อกเว็บ ก็จำเป็นต้องกรองบรรทัดของไฟล์เหล่านี้ด้วย นอกจากนี้ ข้อมูลการทำความสะอาดยังถือเป็นการถอนและแทนที่ค่าอีกด้วย ในกรณีที่ชุดข้อมูลขาดหายไป ต้องทำการแทนที่อย่างถูกต้อง เนื่องจากอาจดูเหมือนไม่ใช่ค่า นอกจากนี้ คอลัมน์จะถูกแยก รวม และถอนออกเช่นกัน

3. การสำรวจข้อมูล

ขณะนี้ข้อมูลต้องได้รับการตรวจสอบก่อนที่จะพร้อมใช้งาน ในการตั้งค่าธุรกิจ Data Scientist จะแปลงข้อมูลที่มีอยู่ให้เป็นสิ่งที่เป็นไปได้ในสภาพแวดล้อมขององค์กรโดยสมบูรณ์ นี่คือเหตุผลที่สิ่งแรกที่ต้องทำคือการสำรวจข้อมูล ข้อมูลและลักษณะของข้อมูลต้องมีการตรวจสอบ เนื่องมาจากข้อเท็จจริงที่ว่าประเภทข้อมูลที่แตกต่างกัน เช่น ข้อมูลที่ระบุและลำดับ ข้อมูลตัวเลข และข้อมูลเชิงหมวดหมู่จำเป็นต้องมีการจัดการที่แตกต่างกัน

หลังจากนี้ต้องคำนวณสถิติเชิงพรรณนา เพื่อให้สามารถดึงคุณลักษณะและทดสอบตัวแปรที่สำคัญได้ ตัวแปรที่สำคัญส่วนใหญ่จะถูกตรวจสอบด้วยสหสัมพันธ์ มันไม่ได้หมายถึงสาเหตุแม้ว่าตัวแปรเหล่านี้บางตัวจะสัมพันธ์กัน

ในแมชชีนเลิร์นนิง ฟีเจอร์จะถูกใช้ ซึ่งจะช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถเลือกคุณสมบัติที่แสดงถึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องได้ สิ่งเหล่านี้อาจเป็นสิ่งต่างๆ เช่น 'ชื่อ' 'เพศ' และ 'อายุ' นอกจากนี้ การแสดงภาพข้อมูลยังใช้เพื่อเน้นแนวโน้มและรูปแบบที่สำคัญในข้อมูล ความสำคัญของข้อมูลสามารถเข้าใจได้อย่างเพียงพอโดยใช้ตัวช่วยง่ายๆ เช่น แผนภูมิแท่งและเส้น

4. การสร้างแบบจำลองข้อมูล

หลังจากขั้นตอนสำคัญในการทำความสะอาดและสำรวจข้อมูล ก็มาถึงขั้นตอนของการสร้างแบบจำลอง มักถือเป็นส่วนที่น่าสนใจที่สุดของ Data Science Life Cycle ขั้นตอนแรกที่ต้องทำขณะสร้างแบบจำลองข้อมูลคือการลดขนาดของชุดข้อมูล ทุกค่าและคุณสมบัติไม่จำเป็นสำหรับการคาดการณ์ผลลัพธ์ ในขั้นตอนนี้ Data Scientist จำเป็นต้องเลือกคุณสมบัติที่จำเป็นซึ่งจะช่วยทำนายแบบจำลองได้โดยตรง

การสร้างแบบจำลองประกอบด้วยงานค่อนข้างน้อย ตัวอย่างเช่น สามารถฝึกแบบจำลองเพื่อแยกความแตกต่างผ่านการจัดประเภท เช่น อีเมลที่ได้รับเป็น 'หลัก' และ 'โปรโมชัน' ผ่านการถดถอยโลจิสติก การพยากรณ์ยังทำได้โดยใช้การถดถอยเชิงเส้น การจัดกลุ่มข้อมูลเพื่อทำความเข้าใจตรรกะในการสนับสนุนส่วนเหล่านี้ก็สามารถทำได้เช่นกัน ตัวอย่างเช่น ลูกค้า E-Commerce จะถูกจัดกลุ่มเพื่อให้สามารถเข้าใจพฤติกรรมของพวกเขาบนไซต์ E-Commerce เฉพาะได้ สิ่งนี้เกิดขึ้นได้ด้วยการจัดกลุ่มแบบลำดับชั้นหรือด้วยความช่วยเหลือของ K-Means และอัลกอริธึมการจัดกลุ่มดังกล่าว

การทำนายและการถดถอยเป็นอุปกรณ์หลักสองอย่างที่ใช้สำหรับการจัดประเภทและการระบุ ค่าพยากรณ์ และกลุ่มการจัดกลุ่ม

อ่าน: เงินเดือนนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในอินเดีย

5. การตีความข้อมูล

การตีความข้อมูลเป็นจุดเชื่อมต่อสุดท้ายและสำคัญที่สุดของ วัฏจักรชีวิตของ Data Science การตีความข้อมูลและแบบจำลองเป็นขั้นตอนสุดท้าย ความสามารถทั่วไปเป็นจุดสำคัญของพลังของแบบจำลองการคาดการณ์ใดๆ คำอธิบายแบบจำลองขึ้นอยู่กับความสามารถในการสรุปข้อมูลในอนาคตที่คลุมเครือและมองไม่เห็น

การตีความข้อมูล หมายถึง การนำเสนอข้อมูลแก่บุคคลทั่วไป ซึ่งไม่มีความรู้ด้านเทคนิคเกี่ยวกับข้อมูล คำถามทางธุรกิจที่เกิดขึ้นในช่วงเริ่มต้นของวงจรชีวิตจะได้รับคำตอบในรูปแบบของผลลัพธ์ที่ได้ ควบคู่ไปกับข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปปฏิบัติได้ซึ่งค้นพบผ่านกระบวนการของวัฏจักรชีวิตวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริงเป็นส่วนสำคัญในการแสดงให้เห็นว่า Data Science สามารถให้ทั้งการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และแม้แต่การวิเคราะห์ตามคำสั่งได้อย่างไร วิธีนี้ช่วยให้รู้วิธีทำซ้ำผลลัพธ์เชิงบวกและหลีกเลี่ยงผลลัพธ์เชิงลบ หากคุณเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณจะสามารถเข้าใจ Data Science Life Cycle ได้อย่างถูกต้อง

นอกจากนี้ การค้นพบเหล่านี้จำเป็นต้องได้รับการมองเห็นอย่างเหมาะสม สิ่งนี้ทำได้โดยตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อกังวลดั้งเดิมขององค์กรนั้นสนับสนุนพวกเขา แง่มุมที่ใหญ่ที่สุดของทั้งหมดนี้คือการแสดงข้อมูลทั้งหมดนี้อย่างกระชับ เพื่อให้เกิดประสิทธิผลจริงสำหรับธุรกิจที่เกี่ยวข้อง

รับ ใบรับรองวิทยาศาสตร์ข้อมูล จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก เข้าร่วมโปรแกรม Executive PG, Advanced Certificate Programs หรือ Masters Programs ของเราเพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

บทสรุป

โดยสรุป เหล่านี้เป็นขั้นตอนสำคัญห้าขั้นตอนของวัฏจักรชีวิตของ Data Science ที่นักเรียน Data Science ทุกคนควรคุ้นเคย อย่างไรก็ตาม ทักษะข้อมูลพื้นฐานไม่ได้เป็นเพียงทักษะในการทำงานเท่านั้น ทักษะที่สำคัญที่สุดอย่างหนึ่งที่ต้องมีคือความสามารถในการเล่าเรื่องที่ชัดเจนและนำไปใช้ได้จริง

การนำเสนอข้อมูลที่ได้รับและแปลงจะต้องกระชับและชัดเจนเพียงพอให้ผู้ฟังเข้าใจ การสื่อสารเป็นกุญแจสู่ความสำเร็จที่นี่ เช่นเดียวกับสถานที่ส่วนใหญ่ หัวใจของ Data Science Life Cycle คือการทำงานร่วมกันระหว่างเป้าหมายที่มีอยู่ เนื้อหาข้อมูล และวิธีการวิเคราะห์

หากคุณอยากเรียนรู้เกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ให้ลองดูประกาศนียบัตร PG ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลของ IIIT-B และ upGrad ซึ่งสร้างขึ้นสำหรับมืออาชีพด้านการทำงานและเสนอกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 10 รายการ เวิร์กช็อปภาคปฏิบัติจริง การให้คำปรึกษากับผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม 1- on-1 กับที่ปรึกษาในอุตสาหกรรม การเรียนรู้มากกว่า 400 ชั่วโมงและความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ