数据科学方法论：最佳解决方案的 10 个步骤

属于科学领域的大多数训练有素的专业人士和学生从头开始开发数据科学项目，并在逻辑上处理其细微差别以找到问题的解决方案。 他们总是坚持某种形式的有序步骤，有时甚至是在不知不觉中。 在科学和商业的每个领域都存在许多可用于解决问题的方法。

在数据科学中，这被称为数据科学方法论——一个具有规定步骤序列的迭代过程，数据科学家遵循这些步骤来处理问题并找到解决方案。 这是一个循环过程，指导业务分析师和数据科学家适当地执行。

例如，一家公司需要知道要在其产品或服务中包含哪些功能才能使其成功。 他们与业务分析师或数据科学家联系以找到解决方案。 在考虑解决方案时，可以考虑许多因素。

还需要了解成功对于这个特定问题意味着什么，它可能仅仅意味着为企业创造利润，或者可能意味着客户满意度以及他们与产品的互动或他们的服务如何影响市场。 在这种情况下，使用数据科学方法已被证明是一种有效且有效的方法。

数据科学方法论包括十个步骤，这些步骤不断重复，让数据科学家得出最佳解决方案。

这些可以组合成五个部分：

从问题到方法，包括业务理解和分析方法阶段。

从需求到收集，其中存在数据需求和数据收集阶段。

从理解到准备，涉及数据理解和数据准备阶段。

从建模到评估，包括建模和评估阶段。

最后，从部署到反馈，其中包括部署和反馈阶段。

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数据科学方法论的 10 个步骤

1.业务理解

对于任何项目或解决问题，第一阶段始终是了解业务。 这包括定义问题、项目目标和解决方案的要求。 这一步在定义项目将如何发展方面发挥着关键作用。 与客户进行彻底的讨论，了解他们的业务如何运作，产品或服务的要求，并澄清问题的各个方面可能需要时间并且被证明是费力的，但这是必要的。

2.分析方法

明确定义问题后，可以定义用于解决问题的分析方法。 这意味着在统计和机器学习技术的框架中表达问题。 可以使用不同的模型，这取决于所需的结果类型。

如果需要汇总、计数、发现数据趋势，则可以使用统计分析。 为了评估各种元素与环境之间的关系以及它们如何相互影响，可以使用描述性模型。

为了预测可能的结果或计算概率，可以使用预测模型，它是一种数据挖掘技术。 训练集是一组包含其结果的历史数据，用于预测建模。

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三、资料要求

前一阶段选择的分析方法定义了解决问题所需的数据类型。 此步骤确定数据内容、格式和数据收集的来源。 选择的数据应该能够回答有关问题的所有“什么”、“谁”、“何时”、“在哪里”、“为什么”和“如何”等问题。

4. 数据收集

在第四阶段，数据科学家识别所有数据资源并收集与问题相关的各种形式的数据，例如结构化、非结构化和半结构化数据。 许多网站上都提供数据，并且也有可以使用的预制数据集。

有时，如果需要无法免费访问的重要数据，则需要进行某些投资以获得此类数据集。 如果稍后在收集的数据中发现阻碍项目开发的任何差距，数据科学家必须修改要求并收集更多数据。

获得的数据越多，建立的模型就会越好，从而产生更有效的结果。

5. 数据理解

在这个阶段，数据科学家试图理解收集到的数据。 这涉及对数据应用描述性分析和可视化技术。 这将有助于更好地理解数据内容和数据质量，并从数据中获得初步见解。 如果在此步骤中发现任何差距，数据科学家可以返回上一步并收集更多数据。

6. 数据准备

此阶段包括构建数据以使其适合用于建模阶段所需的所有活动。 这包括数据清理，即管理丢失的数据、删除重复数据、将数据更改为统一格式等、组合来自各种来源的数据以及将数据转换为有用的变量。

这是最耗时的步骤之一。 但是，今天有一些自动化方法可以加速数据准备过程。 在这个阶段结束时，只保留解决问题所需的数据，以使模型运行平稳，误差最小。

7. 建模

上一阶段准备的数据集用于创建建模阶段。 这里要使用的模型类型由分析方法阶段决定的方法定义。 因此，数据集的类型取决于它是描述性、预测性方法还是统计分析。

这是该方法中最具迭代性的过程之一，因为数据科学家将使用多种算法来为所选变量得出最佳模型。 它还涉及结合不断发现的各种业务洞察力，从而改进准备好的数据和模型。

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8. 评价

数据科学家评估模型的质量并确保它满足业务问题的所有要求。 这涉及对模型进行各种诊断措施和统计显着性测试。 它有助于解释模型得出解决方案的有效性。

9. 部署

一旦模型被开发并得到商业客户和其他利益相关者的批准，它就会被部署到市场中。 它可以部署到一组用户或测试环境中。 最初，它可能会以有限的方式引入，直到它经过完全测试并在所有方面都取得成功。

10. 反馈

该方法的最后一个阶段是反馈。 这包括从模型部署中收集的结果、用户和客户对模型性能的反馈，以及对模型在部署环境中如何工作的观察。

数据科学家分析收到的反馈，这有助于他们改进模型。 这也是一个高度迭代的阶段，因为在建模和反馈阶段之间存在连续的来回。 这个过程一直持续到模型提供令人满意和可接受的结果。

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结论

可以看出，数据科学方法论是一个高度迭代的过程，某些阶段重复多次以达到最佳解决方案。 此类模型不能一次创建、评估和部署。 为了获得提供最有效和最成功解决方案的最佳模型，有必要通过反馈改进模型，然后重新部署它。

并且要在其指定的环境中成功工作，需要对其进行相应的修改。 即使新技术和新趋势到来，模型也应该更新，以便在所有情况下都能顺利运行。

数据科学方法论不仅可以用来解决与数据科学相关的问题，而且可以用来解决几乎任何领域的所有问题！

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