Veri Bilimi Metodolojisi: En İyi Çözümler İçin 10 Adım

Bilim alanına mensup eğitimli profesyonellerin ve öğrencilerin çoğu sıfırdan veri bilimi projeleri geliştirir ve bir soruna bir çözüme ulaşmak için nüansları mantıklı bir şekilde ele alır. Her zaman, bazen bilmeden bile, bir dizi sıralı adıma bağlı kalırlar. Bir sorunu çözmek için kullanılabilecek her bilim ve işletme alanında çok sayıda yöntem vardır.

Veri Biliminde buna Veri Bilimi Metodolojisi denir - bir soruna yaklaşmak ve bir çözüm bulmak için veri bilimcileri tarafından izlenen, önceden belirlenmiş bir dizi adıma sahip yinelemeli bir süreç. İş analistlerini ve veri bilimcilerini uygun şekilde performans göstermeleri için yönlendiren döngüsel bir süreçtir.

Örneğin, bir şirketin başarılı olması için ürün veya hizmetine hangi özellikleri dahil etmesi gerektiğini bilmesi gerekir. Bir çözüm bulmak için bir iş analistine veya bir veri bilimcisine yaklaşırlar. Çözüm düşünülürken bir dizi faktör dikkate alınabilir.

Ayrıca, bu belirli sorunla ilgili olarak başarının ne anlama geldiğini anlamaya da ihtiyaç vardır, bu sadece iş için yalnızca kar yaratmak anlamına gelebilir veya müşteri memnuniyeti ve ürünle etkileşimleri veya hizmetlerinin pazarı nasıl etkilediği anlamına gelebilir. Bu gibi durumlarda, Veri Bilimi Metodolojisinin kullanılmasının verimli ve etkili bir yöntem olduğu kanıtlanmıştır.

Veri Bilimi Metodolojisi, veri bilimcilerinin en iyi çözüme ulaşması için sürekli olarak tekrarlanan on adımdan oluşur.

Bunlar beş bölümde birleştirilebilir:

İş Anlayışı ve Analitik Yaklaşım aşamalarını içeren Problemden Yaklaşıma .

Veri Gereksinimleri ve Veri toplama aşamalarının mevcut olduğu Gereksinimlerden Toplama'ya .

Anlamadan Hazırlığa , Veri Anlama ve Veri Hazırlama aşamalarını içerir .

Modelleme ve Değerlendirme aşamalarını içeren Modellemeden Değerlendirmeye.

Ve son olarak, Dağıtım ve Geri Bildirim aşamalarının dahil edildiği Dağıtımdan Geri Bildirime.

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

10 Adımda Veri Bilimi Metodolojisi

1. İş Anlayışı

Herhangi bir proje veya problem çözme için ilk aşama her zaman işi anlamaktır. Bu, problemin, proje hedeflerinin ve çözümlerin gereksinimlerinin tanımlanmasını içerir. Bu adım, projenin nasıl gelişeceğini tanımlamada kritik bir rol oynar. Müşterilerle kapsamlı bir tartışma, işlerinin nasıl yürüdüğünü, ürün veya hizmetten gereksinimlerini anlamak ve sorunun her yönünü açıklığa kavuşturmak zaman alabilir ve zahmetli olabilir, ancak bu bir zorunluluktur.

2. Analitik Yaklaşım

Problem net olarak tanımlandıktan sonra problemin çözümünde kullanılacak analitik yaklaşım tanımlanabilir. Bu, sorunu istatistiksel ve makine öğrenmesi teknikleri çerçevesinde ifade etmek anlamına gelir. Kullanılabilecek farklı modeller vardır ve ihtiyaç duyulan sonucun türüne bağlıdır.

İstatistiksel analiz, verilerde özetleme, sayma, trend bulmayı gerektiriyorsa kullanılabilir. Çeşitli unsurlar ve çevre arasındaki ilişkileri ve birbirlerini nasıl etkilediklerini değerlendirmek için tanımlayıcı bir model kullanılabilir.

Olası sonuçları tahmin etmek veya olasılıkları hesaplamak için bir veri madenciliği tekniği olan tahmine dayalı bir model kullanılabilir. Sonuçlarını içeren bir dizi geçmiş veriden oluşan bir eğitim seti, tahmine dayalı modelleme için kullanılır.

Mutlaka Okuyun: Veri Bilimcisi Olmak İçin Nedenler

3. Veri Gereksinimleri

Önceki aşamada seçilen analitik yaklaşım, sorunu çözmek için gereken veri türünü tanımlar. Bu adım, veri içeriklerini, formatlarını ve veri toplama kaynaklarını tanımlar. Seçilen veriler problemle ilgili tüm 'ne', 'kim', 'ne zaman', 'nerede', 'neden' ve 'nasıl' sorularına cevap verebilmelidir.

4. Veri Toplama

Dördüncü aşamada, veri bilimcisi tüm veri kaynaklarını tanımlar ve problemle ilgili yapılandırılmış, yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış veri gibi tüm formlarda veri toplar. Veriler birçok web sitesinde mevcuttur ve ayrıca kullanılabilecek önceden hazırlanmış veri kümeleri vardır.

Bazen önemli verilere serbestçe erişilemeyen bir gereksinim söz konusu olduğunda, bu tür veri kümelerini elde etmek için belirli yatırımlar yapılması gerekir. Daha sonra toplanan verilerde proje geliştirmeyi engelleyen herhangi bir boşluk tespit edilirse, veri bilimcisi gereksinimleri gözden geçirmeli ve daha fazla veri toplamalıdır.

Elde edilen veriler ne kadar fazla olursa, daha etkili sonuçlar üretebilecek modeller o kadar iyi oluşturulacaktır.

5. Veri Anlama

Bu aşamada, veri bilimcisi toplanan verileri anlamaya çalışır. Bu, verilere tanımlayıcı analiz ve görselleştirme tekniklerinin uygulanmasını içerir. Bu, veri içeriğinin ve verilerin kalitesinin daha iyi anlaşılmasına ve verilerden ilk içgörülerin geliştirilmesine yardımcı olacaktır. Bu adımda tanımlanan herhangi bir boşluk varsa, veri bilimcisi önceki adıma geri dönebilir ve daha fazla veri toplayabilir.

6. Veri Hazırlama

Bu aşama, verileri modelleme aşaması için kullanılmaya uygun hale getirmek için gereken tüm aktiviteleri içerir. Bu, veri temizlemeyi, yani eksik verileri yönetmeyi, kopyaları silmeyi, verileri tek tip bir formata değiştirmeyi, vb., çeşitli kaynaklardan gelen verileri birleştirmeyi ve verileri yararlı değişkenlere dönüştürmeyi içerir.

Bu, en çok zaman alan adımlardan biridir. Ancak günümüzde veri hazırlama sürecini hızlandırabilecek otomatik yöntemler mevcuttur. Bu aşamanın sonunda, modelin minimum hatayla sorunsuz çalışmasını sağlamak için yalnızca sorunu çözmek için gereken veriler tutulur.

7. Modelleme

Bir önceki aşamada hazırlanan veri seti, modelleme aşamasının oluşturulması için kullanılmaktadır. Burada kullanılacak model türü, analitik yaklaşım aşamasında karar verilen yaklaşımla tanımlanır. Bu nedenle, veri kümesinin türü, tanımlayıcı, tahmine dayalı bir yaklaşım veya istatistiksel bir analiz olmasına bağlı olarak değişir.

Veri bilimcisi, seçilen değişkenler için en iyi modele ulaşmak için birden fazla algoritma kullanacağından, bu metodolojideki en yinelemeli süreçlerden biridir. Ayrıca, sürekli olarak keşfedilen çeşitli iş anlayışlarının birleştirilmesini de içerir ve bu da hazırlanan veri ve modelin iyileştirilmesine yol açar.

Okuyun: Veri Bilimi Kariyer Yolu

8. Değerlendirme

Veri bilimcisi, modelin kalitesini değerlendirir ve iş sorununun tüm gereksinimlerini karşılamasını sağlar. Bu, çeşitli tanı ölçütlerinden ve istatistiksel anlamlılık testinden geçen modeli içerir. Modelin bir çözüme ulaştığı etkinliğin yorumlanmasına yardımcı olur.

9. Dağıtım

Model, ticari müşteriler ve ilgili diğer paydaşlar tarafından geliştirilip onaylandıktan sonra, pazara dağıtılır. Bir dizi kullanıcıya veya bir test ortamına dağıtılabilir. Başlangıçta, tamamen test edilene ve tüm yönleriyle başarılı olana kadar sınırlı bir şekilde tanıtılabilir.

10. Geribildirim

Metodolojideki son aşama geri bildirimdir. Bu, modelin dağıtımından toplanan sonuçları, kullanıcılardan ve istemcilerden modelin performansına ilişkin geri bildirimi ve modelin konuşlandırılmış ortamda nasıl çalıştığına ilişkin gözlemleri içerir.

Veri bilimcileri, alınan geri bildirimleri analiz ederek modeli iyileştirmelerine yardımcı olur. Modelleme ve geri bildirim aşamaları arasında sürekli bir ileri geri olduğu için, aynı zamanda oldukça yinelemeli bir aşamadır. Bu süreç, model tatmin edici ve kabul edilebilir sonuçlar verene kadar devam eder.

Okumalısınız: Veri Analisti Proje Fikirleri

Çözüm

Görülebileceği gibi, Veri Bilimi Metodolojisi, en iyi çözüme ulaşmak için belirli aşamaların birden çok kez tekrarlandığı, oldukça yinelemeli bir süreçtir. Bu tür modeller bir kerede oluşturulamaz, değerlendirilemez ve konuşlandırılamaz. En verimli ve başarılı çözümü sağlayan en iyi modele ulaşmak için, modeli geri bildirim yoluyla iyileştirmek ve ardından yeniden konuşlandırmak gerekir.

Atanan ortamında başarılı bir şekilde çalışması için buna göre değiştirilmesi gerekir. Yeni teknoloji ve yeni trendler gelse bile, modelin her durumda sorunsuz çalışabilmesi için güncellenmesi gerekir.

Veri Bilimi Metodolojisi, yalnızca veri bilimi ile ilgili sorunları çözmek için değil, herhangi bir alandaki hemen hemen her sorunu çözmek için kullanılabilir!

Veri bilimi hakkında bilgi edinmek istiyorsanız, IIIT -B & upGrad'ın çalışan profesyoneller için oluşturulmuş ve 10'dan fazla vaka çalışması ve proje, uygulamalı uygulamalı atölye çalışmaları, endüstri uzmanlarıyla mentorluk, 1 Endüstri danışmanlarıyla bire bir, en iyi firmalarla 400+ saat öğrenim ve iş yardımı.