ระเบียบวิธีวิทยาข้อมูล: 10 ขั้นตอนสำหรับโซลูชันที่ดีที่สุด

ผู้เชี่ยวชาญและนักศึกษาที่ได้รับการฝึกอบรมส่วนใหญ่ในสาขาวิทยาศาสตร์จะพัฒนาโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลตั้งแต่เริ่มต้นและจัดการกับความแตกต่างอย่างมีเหตุผลเพื่อหาวิธีแก้ไขปัญหา พวกเขามักจะปฏิบัติตามขั้นตอนที่เรียงลำดับกันบางรูปแบบเสมอ บางครั้งก็โดยไม่รู้ตัว มีวิธีการมากมายในทุกสาขาของวิทยาศาสตร์และธุรกิจที่สามารถนำมาใช้ในการแก้ปัญหาได้

ใน Data Science สิ่งนี้เรียกว่า Data Science Methodology ซึ่งเป็นกระบวนการวนซ้ำที่มีลำดับขั้นตอนที่กำหนดซึ่งตามมาด้วยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อเข้าหาปัญหาและหาทางแก้ไข เป็นกระบวนการที่เป็นวัฏจักรที่แนะนำนักวิเคราะห์ธุรกิจและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลให้ดำเนินการอย่างเหมาะสม

ตัวอย่างเช่น บริษัทต้องการทราบคุณลักษณะที่จะรวมไว้ในผลิตภัณฑ์หรือบริการของตนเพื่อให้ประสบความสำเร็จ พวกเขาเข้าหานักวิเคราะห์ธุรกิจหรือนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อค้นหาวิธีแก้ปัญหา พิจารณาถึงวิธีแก้ปัญหาได้หลายปัจจัย

นอกจากนี้ยังจำเป็นต้องทำความเข้าใจว่าความสำเร็จหมายถึงอะไรเกี่ยวกับปัญหาบางอย่าง ซึ่งอาจหมายถึงการสร้างผลกำไรให้กับธุรกิจอย่างหมดจด หรืออาจหมายถึงความพึงพอใจของลูกค้าและการมีปฏิสัมพันธ์กับผลิตภัณฑ์ หรือบริการที่ส่งผลต่อตลาดอย่างไร ในกรณีเช่นนี้ การใช้ Data Science Methodology ได้พิสูจน์แล้วว่าเป็นวิธีการที่มีประสิทธิภาพและประสิทธิผล

Data Science Methodology ประกอบด้วย 10 ขั้นตอนที่ทำซ้ำอย่างต่อเนื่องเพื่อให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้คำตอบที่ดีที่สุด

สามารถรวมกันเป็นห้าส่วน:

จากปัญหาสู่แนวทาง ซึ่งรวมถึงขั้นตอนความเข้าใจทางธุรกิจและวิธีการวิเคราะห์

ตั้งแต่ข้อกำหนดไปจนถึงการรวบรวม ซึ่งมีข้อกำหนดข้อมูลและขั้นตอนการรวบรวมข้อมูล

ตั้งแต่การทำความเข้าใจจนถึงการจัดเตรียม ที่ เกี่ยวข้องกับขั้นตอนการทำความเข้าใจข้อมูลและการเตรียมข้อมูล

ตั้งแต่การสร้างแบบจำลองไปจนถึงการประเมิน ซึ่งรวมถึงขั้นตอนการสร้างแบบจำลองและการประเมิน

และสุดท้าย ตั้งแต่การปรับใช้จนถึงคำติชม ภายใต้ขั้นตอนการปรับใช้และคำติชมรวมอยู่ด้วย

เรียนรู้ หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูล จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

10 ขั้นตอนของระเบียบวิธีวิทยาข้อมูล

1. ความเข้าใจทางธุรกิจ

สำหรับโครงการหรือการแก้ปัญหาใดๆ ขั้นตอนแรกคือการทำความเข้าใจธุรกิจอยู่เสมอ ซึ่งเกี่ยวข้องกับการกำหนดปัญหา วัตถุประสงค์ของโครงการ และข้อกำหนดของแนวทางแก้ไข ขั้นตอนนี้มีบทบาทสำคัญในการกำหนดว่าโครงการจะพัฒนาอย่างไร การสนทนากับลูกค้าอย่างละเอียดถี่ถ้วน การทำความเข้าใจวิธีการทำงานของธุรกิจ ความต้องการจากผลิตภัณฑ์หรือบริการ และการชี้แจงปัญหาแต่ละด้านอาจต้องใช้เวลาและพิสูจน์ได้ว่าลำบาก แต่ก็มีความจำเป็น

2. แนวทางการวิเคราะห์

หลังจากกำหนดปัญหาให้ชัดเจนแล้ว ก็สามารถกำหนดวิธีการวิเคราะห์ที่จะใช้ในการแก้ปัญหาได้ ซึ่งหมายถึงการแสดงปัญหาในกรอบของเทคนิคทางสถิติและการเรียนรู้ของเครื่อง มีรูปแบบต่างๆ ที่สามารถใช้ได้และขึ้นอยู่กับประเภทของผลลัพธ์ที่ต้องการ

สามารถใช้การวิเคราะห์ทางสถิติได้หากต้องการการสรุป การนับ การค้นหาแนวโน้มในข้อมูล ในการประเมินความสัมพันธ์ระหว่างองค์ประกอบต่างๆ กับสิ่งแวดล้อมและผลกระทบต่อกันและกันอย่างไร คุณสามารถใช้แบบจำลองเชิงพรรณนาได้

และสำหรับการทำนายผลลัพธ์ที่เป็นไปได้หรือการคำนวณความน่าจะเป็น สามารถใช้แบบจำลองการทำนายซึ่งเป็นเทคนิคการทำเหมืองข้อมูล ชุดฝึกอบรมที่เป็นชุดของข้อมูลในอดีตที่มีผลลัพธ์ ใช้สำหรับการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์

ต้องอ่าน: เหตุผลที่จะเป็น Data Scientist

3. ข้อกำหนดด้านข้อมูล

วิธีการวิเคราะห์ที่เลือกในขั้นตอนก่อนหน้าจะกำหนดประเภทของข้อมูลที่จำเป็นในการแก้ปัญหา ขั้นตอนนี้ระบุเนื้อหาข้อมูล รูปแบบ และแหล่งที่มาสำหรับการรวบรวมข้อมูล ข้อมูลที่เลือกควรจะสามารถตอบคำถาม 'อะไร', 'ใคร', 'เมื่อไหร่', 'ที่ไหน', 'ทำไม' และ 'อย่างไร' เกี่ยวกับปัญหาทั้งหมด

4. การเก็บรวบรวมข้อมูล

ในขั้นตอนที่สี่ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะระบุแหล่งข้อมูลทั้งหมดและรวบรวมข้อมูลในทุกรูปแบบ เช่น ข้อมูลที่มีโครงสร้าง ไม่มีโครงสร้าง และกึ่งโครงสร้างที่เกี่ยวข้องกับปัญหา ข้อมูลมีอยู่ในเว็บไซต์หลายแห่งและมีชุดข้อมูลที่สร้างไว้ล่วงหน้าที่สามารถใช้ได้เช่นกัน

ในบางครั้ง หากมีข้อกำหนดสำหรับข้อมูลสำคัญที่ไม่สามารถเข้าถึงได้โดยอิสระ จำเป็นต้องมีการลงทุนบางอย่างเพื่อให้ได้ชุดข้อมูลดังกล่าว หากในภายหลังมีช่องว่างใดๆ ที่ระบุอยู่ภายในข้อมูลที่รวบรวมซึ่งเป็นอุปสรรคต่อการพัฒนาโครงการ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะต้องแก้ไขข้อกำหนดและรวบรวมข้อมูลเพิ่มเติม

ยิ่งได้รับข้อมูลมากเท่าใด แบบจำลองก็จะยิ่งดีขึ้นเท่านั้น ซึ่งสามารถสร้างผลลัพธ์ที่มีประสิทธิผลมากขึ้น

5. การทำความเข้าใจข้อมูล

ในขั้นตอนนี้ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลพยายามทำความเข้าใจข้อมูลที่รวบรวม สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการใช้เทคนิคการวิเคราะห์เชิงพรรณนาและการแสดงภาพกับข้อมูล ซึ่งจะช่วยให้เข้าใจเนื้อหาข้อมูลและคุณภาพของข้อมูลได้ดีขึ้น และพัฒนาข้อมูลเชิงลึกเบื้องต้นจากข้อมูล หากมีช่องว่างที่ระบุในขั้นตอนนี้ นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลสามารถย้อนกลับไปที่ขั้นตอนก่อนหน้าและรวบรวมข้อมูลเพิ่มเติมได้

6. การเตรียมข้อมูล

ขั้นตอนนี้ประกอบด้วยกิจกรรมทั้งหมดที่จำเป็นในการสร้างข้อมูลเพื่อให้เหมาะสมกับขั้นตอนการสร้างแบบจำลอง ซึ่งรวมถึงการล้างข้อมูล เช่น การจัดการข้อมูลที่ขาดหายไป การลบข้อมูลซ้ำ การเปลี่ยนข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบเดียวกัน ฯลฯ การรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ และการแปลงข้อมูลเป็นตัวแปรที่มีประโยชน์

นี่เป็นหนึ่งในขั้นตอนที่ใช้เวลานานที่สุด อย่างไรก็ตาม ในปัจจุบันมีวิธีการอัตโนมัติที่สามารถเร่งกระบวนการเตรียมข้อมูลได้ เมื่อสิ้นสุดขั้นตอนนี้ จะเก็บเฉพาะข้อมูลที่จำเป็นในการแก้ปัญหาเพื่อให้โมเดลทำงานได้อย่างราบรื่นโดยมีข้อผิดพลาดน้อยที่สุด

7. การสร้างแบบจำลอง

ชุดข้อมูลที่เตรียมในขั้นตอนก่อนหน้านี้ใช้สำหรับการสร้างลำดับขั้นการสร้างแบบจำลอง ในที่นี้ ประเภทของแบบจำลองที่จะใช้ถูกกำหนดโดยแนวทางที่ตัดสินใจในขั้นตอนวิธีการวิเคราะห์ ดังนั้น ประเภทของชุดข้อมูลจึงแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับว่าเป็นวิธีการเชิงพรรณนา การพยากรณ์ หรือการวิเคราะห์ทางสถิติ

นี่เป็นหนึ่งในกระบวนการที่วนซ้ำที่สุดในระเบียบวิธี เนื่องจากนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะใช้อัลกอริธึมหลายขั้นตอนเพื่อให้ได้โมเดลที่ดีที่สุดสำหรับตัวแปรที่เลือก นอกจากนี้ยังเกี่ยวข้องกับการรวมข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจต่างๆ ที่มีการค้นพบอย่างต่อเนื่องซึ่งจะนำไปสู่การปรับแต่งข้อมูลและแบบจำลองที่เตรียมไว้

อ่าน: เส้นทางอาชีพวิทยาศาสตร์ข้อมูล

8. การประเมินผล

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะประเมินคุณภาพของแบบจำลองและทำให้แน่ใจว่าตรงตามข้อกำหนดทั้งหมดของปัญหาทางธุรกิจ สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับตัวแบบที่อยู่ระหว่างการวัดผลการวินิจฉัยต่างๆ และการทดสอบนัยสำคัญทางสถิติ ช่วยในการตีความประสิทธิภาพที่ตัวแบบมาถึงโซลูชัน

9. การปรับใช้

เมื่อแบบจำลองได้รับการพัฒนาและรับรองโดยลูกค้าธุรกิจและผู้มีส่วนได้ส่วนเสียอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้อง โมเดลนั้นจะถูกนำไปใช้ในตลาด สามารถนำไปใช้กับกลุ่มผู้ใช้หรือในสภาพแวดล้อมการทดสอบ ในขั้นต้น อาจมีการแนะนำในลักษณะที่จำกัด จนกว่าจะได้รับการทดสอบอย่างสมบูรณ์และประสบความสำเร็จในทุกด้าน

10. คำติชม

ขั้นตอนสุดท้ายในวิธีการคือการป้อนกลับ ซึ่งรวมถึงผลลัพธ์ที่รวบรวมจากการปรับใช้โมเดล คำติชมเกี่ยวกับประสิทธิภาพของโมเดลจากผู้ใช้และไคลเอนต์ และการสังเกตจากการทำงานของโมเดลในสภาพแวดล้อมที่ปรับใช้

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลวิเคราะห์ผลตอบรับที่ได้รับ ซึ่งช่วยให้พวกเขาปรับแต่งแบบจำลองได้ นอกจากนี้ยังเป็นขั้นตอนที่มีการทำซ้ำอย่างมากเนื่องจากมีการสลับไปมาระหว่างขั้นตอนการสร้างแบบจำลองและการป้อนกลับอย่างต่อเนื่อง กระบวนการนี้ดำเนินต่อไปจนกว่าแบบจำลองจะให้ผลลัพธ์ที่น่าพอใจและเป็นที่ยอมรับ

ต้องอ่าน: แนวคิดโครงการนักวิเคราะห์ข้อมูล

บทสรุป

ตามที่สามารถสังเกตได้ Data Science Methodology เป็นกระบวนการที่มีการทำซ้ำสูง โดยบางขั้นตอนจะทำซ้ำหลายครั้งเพื่อให้ได้ทางออกที่ดีที่สุด โมเดลดังกล่าวไม่สามารถสร้าง ประเมิน และปรับใช้ได้ในครั้งเดียว เพื่อให้ได้โมเดลที่ดีที่สุดซึ่งให้โซลูชันที่มีประสิทธิภาพและประสบความสำเร็จมากที่สุด จำเป็นต้องปรับแต่งโมเดลผ่านคำติชมแล้วปรับใช้ใหม่

และเพื่อให้ทำงานได้สำเร็จในสภาพแวดล้อมที่ได้รับมอบหมาย จะต้องมีการปรับเปลี่ยนตามนั้น แม้ว่าเทคโนโลยีใหม่และเทรนด์ใหม่จะมาถึง แต่โมเดลก็ควรได้รับการอัปเดตเพื่อให้สามารถทำงานได้อย่างราบรื่นในทุกกรณี

Data Science Methodology สามารถใช้ในการแก้ปัญหาที่เกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลไม่เพียงเท่านั้น แต่เกือบทุกปัญหาในทุกสาขา!

หากคุณอยากเรียนรู้เกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ลองดู โปรแกรม Executive PG ของ IIIT-B & upGrad ใน Data Science ซึ่งสร้างขึ้นสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 10 รายการ เวิร์กช็อปภาคปฏิบัติจริง การให้คำปรึกษากับผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม 1 -on-1 พร้อมที่ปรึกษาในอุตสาหกรรม การเรียนรู้มากกว่า 400 ชั่วโมงและความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ