Veri Bilimi Çerçeveleri: Daha İyi İş Kararları İçin En İyi 7 Adım

Veri bilimi, bilgiyi çıkaran ve dağlarca veriyi anlamlandırmaya yardımcı olan çeşitli teknik ve yöntemleri kapsayan geniş bir alandır. Ayrıca, veriye dayalı kararlar muazzam bir iş değeri sağlayabilir. Bu nedenle, Veri bilimi çerçeveleri , modern teknolojik işletmelerin kutsal kâsesi haline geldi ve anlamlı içgörüler elde etmek için genel olarak 7 adımı belirledi. Bunlar şunları içerir: Sor, Edin, Asimile, Analiz Et, Cevapla, Tavsiye Et ve Harekete Geç. İşte bu adımların her birine ve veri bilimi ile ilgili bazı önemli kavramlara genel bir bakış.

Veri Bilimi Çerçeveleri: Adımlar

1. Soru Sorma: Veri bilimi çerçevelerinin Başlangıç ​​Noktası

Herhangi bir geleneksel bilimsel çalışma gibi, Veri bilimi de bir dizi soruyla başlar. Veri bilimcileri, mevcut varsayımları ve sistemleri sorgulayan, eleştirel düşünme becerilerine sahip meraklı bireylerdir. Veriler, endişelerini doğrulamalarını ve yeni cevaplar bulmalarını sağlar. Dolayısıyla, kanıta dayalı eylemlerde bulunma sürecini başlatan bu meraklı düşüncedir.

2. Edinme: Gerekli verilerin toplanması

Veri bilimcileri, sorular sorduktan sonra, gerekli verileri çeşitli kaynaklardan toplamalı ve bunları faydalı hale getirmek için daha fazla özümsemelidir. Veri madenciliği, makine öğrenimi ve örüntü tanıma algoritmalarını destekleyecek girdileri belirlemek için Özellik Mühendisliği gibi süreçleri devreye alırlar. Özelliklere karar verildikten sonra, veriler bir açık kaynaktan indirilebilir veya verileri kaydetmek veya ölçmek için bir çerçeve oluşturularak elde edilebilir.

3. Asimilasyon: Toplanan verilerin dönüştürülmesi

Ardından, toplanan veriler pratik kullanım için temizlenmelidir. Genellikle, eksik ve yanlış değerleri yönetmeyi ve olası aykırı değerlerle uğraşmayı içerir. Veri modelleme ne kadar sağlam olursa olsun, zayıf veriler iyi sonuçlar veremez. Bilgisayarlar mantıksal bir “Garbage In, Garbage Out” kavramını takip ettiğinden, verileri temizlemek hayati önem taşır. İstenmeyen ve saçma çıktılar üretmek için istenmeyen ve anlamsız girdileri bile işlerler.

Farklı veri biçimleri

Veriler yapılandırılmış veya yapılandırılmamış biçimlerde gelebilir. Yapılandırılmış veriler normalde, sonlu sayıda olasılığa (örneğin cinsiyet) veya tam sayılar veya gerçek sayılar (örneğin maaş ve sıcaklık) gibi sayısal veriler dahil olmak üzere sürekli değişkenlere sahip ayrık değişkenler veya kategorik veriler biçimindedir. Başka bir özel durum, Evet/Hayır ve Doğru/Yanlış gibi yalnızca iki değere sahip ikili değişkenler olabilir.

Verileri dönüştürme

Bazen, veri bilimcileri sayısal verileri anonimleştirmek veya algoritmalarla senkronize etmek için ayrık değişkenlere dönüştürmek isteyebilir. Örneğin, sayısal sıcaklıklar, sıcak, orta ve soğuk gibi kategorik değişkenlere dönüştürülebilir. Buna 'binleme' denir. Kategorik verileri sayısallara dönüştürmek için 'kodlama' adı verilen başka bir işlem kullanılabilir.

4. Analiz: Veri madenciliği yapmak

Gerekli veriler elde edildikten ve özümsendikten sonra, bilgi keşfi süreci başlar. Veri analizi, Veri Madenciliği ve Keşifsel Veri Analizi (EDA) gibi işlevleri içerir. Analiz etme, veri bilimi çerçevelerinin en önemli adımlarından biridir .

Veri madenciliği

Veri madenciliği, istatistik, yapay zeka, makine öğrenimi ve veritabanı sistemlerinin kesişimidir. Büyük veri kümelerinde kalıpları bulmayı ve önceden var olan verileri yapılandırmayı ve faydalı bilgilere özetlemeyi içerir. Veri madenciliği, bilgi erişimiyle (web'de arama yapmak veya telefon rehberinde isim aramak vb.) ile aynı şey değildir. Bunun yerine, veri noktaları arasındaki noktaları birbirine bağlayan çeşitli teknikleri kapsayan sistematik bir süreçtir.

Keşifsel veri analizi (EDA)

EDA, özet istatistikler ve görselleştirme teknikleri kullanılarak verileri tanımlama ve temsil etme sürecidir. Herhangi bir model oluşturmadan önce, verileri tam olarak anlamak için böyle bir analiz yapmak önemlidir. Temel keşif analizi türlerinden bazıları, İlişkilendirme, Kümeleme, Regresyon ve Sınıflandırmayı içerir. Gelin bunları tek tek öğrenelim.

dernek

İlişkilendirme, hangi öğelerin ilişkili olduğunu belirlemek anlamına gelir. Örneğin, bir süpermarket işlemleri veri setinde, birlikte satın alınan belirli ürünler olabilir. Ortak bir ilişki ekmek ve tereyağı olabilir. Bu bilgi, üretim kararları vermek, 'birleşik' teklifler yoluyla satış hacimlerini artırmak vb. için kullanılabilir.

kümeleme

Kümeleme, verileri doğal gruplara ayırmayı içerir. Algoritma, verileri düzenler ve çalışma saatleri ve sınıf notları gibi belirli kriterlere göre küme merkezlerini belirler. Örneğin, bir sınıf doğal gruplara veya kümelere ayrılabilir, yani Shirkers (uzun süre çalışmayan ve düşük notlar alan öğrenciler), Keen Learners (ders çalışmak ve yüksek notlar almak için uzun saatler ayıranlar) ve Masterminds (bunlar) uzun saatler çalışmamasına rağmen yüksek not alanlar).

regresyon

Tahmine dayalı nedensellik analizi olarak da bilinen iki değişken arasındaki korelasyonun gücünü bulmak için regresyon yapılır. Veri kümesine bir çizgi (y=mx+b) veya eğri uydurarak sayısal bir tahmin yürütmeyi içerir. Regresyon çizgisi aynı zamanda aykırı değerlerin – diğer tüm gözlemlerden sapan veri noktalarının – tespit edilmesine de yardımcı olacaktır. Nedeni yanlış veri girişi veya tamamen ayrı bir mekanizma olabilir.

Sınıf örneğinde, 'Mastermind' grubundaki bazı öğrenciler konuyla ilgili önceden bilgi sahibi olabilir veya ankete yanlış çalışma saatleri ve notlar girmiş olabilir. Aykırı değerler, verilerle ilgili sorunları ve olası iyileştirme alanlarını belirlemek için önemlidir.

sınıflandırma

Sınıflandırma, belirli bir dizi özellik ve nitelik için yeni verilere bir sınıf veya etiket atamak anlamına gelir. Aynısını sağlamak için geçmiş verilerden belirli kurallar oluşturulur. Karar Ağacı, yaygın bir sınıflandırma yöntemi türüdür. Sınav notlarına ve çalışma saatlerine göre öğrencinin Shirker, Keen Learner veya Mastermind olup olmadığını tahmin edebilir. Örneğin, 3 saatten az çalışmış ve %75 puan almış bir öğrenci Shirker olarak etiketlenebilir.

5. Soruları Cevaplama: Veri modelleri tasarlama

Veri bilimi çerçeveleri , karar verme sürecini geliştiren modeller oluşturmadan eksik kalır. Modelleme, veritabanında depolamak için veri noktaları arasındaki ilişkilerin temsil edilmesine yardımcı olur. Gerçek bir iş ortamında verilerle uğraşmak sezgisel olmaktan çok kaotik olabilir. Bu nedenle, uygun bir model oluşturmak son derece önemlidir. Ayrıca, istenen performans düzeyine ulaşmak için modelin değerlendirilmesi, ince ayar yapılması ve zaman zaman güncellenmesi gerekir.

6. Tavsiye: Alternatif kararlar önermek

Bir sonraki adım, tavsiye vermek için veri modelinden elde edilen içgörüleri kullanmaktır. Bu, bir veri bilimcisinin rolünün, sayıları kırmanın ve verileri analiz etmenin ötesine geçtiği anlamına gelir. İşin büyük bir kısmı, karlılığı artırmak için ne olabileceği konusunda yönetime eyleme geçirilebilir öneriler sunmak ve ardından iş değeri sunmaktır. Danışmanlık, optimizasyon, simülasyon, belirsizlik altında karar verme, proje ekonomisi vb. gibi tekniklerin uygulanmasını içerir.

7. Eylem: İstenen adımların seçilmesi

Önerileri iş durumu ve tercihler ışığında değerlendirdikten sonra yönetim, uygulanacak belirli bir eylemi veya bir dizi eylemi seçebilir. İş riski, veri bilimi tarafından desteklenen kararlarla büyük ölçüde en aza indirilebilir.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden veri bilimi derslerini öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.

Çözüm

Veri bilimi, günümüzün teknoloji odaklı dünyasında geniş kapsamlı uygulamalara sahiptir. Yukarıdaki veri bilimi çerçeveleri taslağı, veri bilimini işinize uygulamak için bir yol haritası görevi görecektir!

Hızlı teknolojik gelişmelerin önünde olmak için veri bilimi öğrenmeyi merak ediyorsanız, upGrad & IIIT-B'nin Veri Biliminde PG Diplomasına göz atın.