數據科學生命週期：分步說明 [2022]

數據就是現在，它已經在創造未來。 由於缺乏明確性，許多數據科學概念被混亂所籠罩。 對數據科學項目的一般理解通常籠罩在一片模糊的陰影中。 大多數人對這個過程的進展沒有具體的理解。

從獲取數據的第一步到分析和結果呈現，數據科學生命週期是一個明確的過程，包含五個重要步驟。 繼續閱讀以清楚地了解所有這些，以及整個數據科學生命週期。

數據科學生命週期

1. 收集數據

首先要做的是從可用的數據源中收集信息。 諸如 MySQL 之類的技術技能用於查詢數據庫。 有一些特殊的包可以將來自特定來源（例如 R 或 Python）的數據直接讀取到數據科學程序中。 您可能會發現多種數據庫，例如 Oracle、PostgreSQL 和 MongoDB。 另一種選擇是通過 Web API 和爬取數據獲取數據。 Twitter 和 Facebook 等社交媒體網站允許其用戶通過連接網絡服務器來處理數據。

收集數據的最傳統方式是直接從文件中獲取。 可以通過從 Kaggle 下載或以製表符分隔值 (TSV) 或逗號分隔值 (CSV) 格式存儲的預先存在的信息來完成。 由於這些是純文本文件，因此需要特定的解析器格式來讀取它們。

2. 清理數據

下一步就是清洗數據，指的是數據的擦洗和過濾。 此過程需要將數據轉換為不同的格式。 它是處理和分析信息所必需的。 如果文件是網絡鎖定的，那麼還需要過濾這些文件的行。 此外，清洗數據也構成提取和替換值。 在丟失數據集的情況下，替換必須正確完成，因為它們可能看起來像非值。 此外，列也被拆分、合併和撤回。

3. 探索數據

現在必須在準備好使用數據之前對其進行檢查。 在商業環境中，數據科學家完全可以將可用的數據轉換為企業環境中可行的數據。 這就是為什麼首先要做的是數據探索。 數據及其特徵需要檢查。 這是因為不同的數據類型，如名義和有序數據、數值數據和分類數據需要不同的處理。

在此之後，必須計算描述性統計量。 這樣就可以提取特徵並測試重要的變量。 重要變量大多用相關性檢驗。 即使其中一些變量是相關的，這並不意味著因果關係。

在機器學習中，使用了特徵。 這有助於數據科學家挑選出代表相關數據的屬性。 這些可能是諸如“姓名”、“性別”和“年齡”之類的東西。 此外，數據可視化用於突出數據中的重要趨勢和模式。 通過條形圖和折線圖等簡單的輔助工具，可以充分理解數據的重要性。

4. 建模數據

在清理和探索數據的基本階段之後，是建模階段。 它通常被認為是數據科學生命週期中最有趣的部分。 數據建模的第一步是最小化數據集的維度。 每個值和特徵都不是預測結果所必需的。 在這個階段，數據科學家需要選擇直接有助於模型預測的基本屬性。

建模包括相當多的任務。 例如，可以訓練模型通過分類進行區分，例如通過邏輯回歸作為“主要”和“促銷”接收的郵件。 通過使用線性回歸也可以進行預測。 對數據進行分組以理解支持這些部分的邏輯也是一項可實現的壯舉。 例如，電子商務客戶被分組，以便可以了解他們在特定電子商務網站上的行為。 這可以通過層次聚類或借助 K-Means 以及此類聚類算法來實現。

預測和回歸是用於分類和識別、預測值和聚類組的主要兩種設備。

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5. 解釋數據

解釋數據是數據科學生命週期的最後也是最重要的時刻。 數據和模型的解釋是最後一個階段。 泛化能力是任何預測模型能力的關鍵。 模型解釋取決於其概括未來數據的能力，這些數據是模糊的和看不見的。

數據解釋是指將數據呈現給普通外行，即對數據沒有技術知識的人。 在生命週期開始時提出的業務問題以交付結果的形式得到回答。 它與通過數據科學生命週期過程發現的可行見解相結合。

可操作的洞察力是展示數據科學如何提供預測分析甚至規範分析的關鍵部分。 這使人們知道如何復制積極的結果並避免消極的結果。 如果您學習數據科學，您將能夠正確理解數據科學生命週期。

此外，這些發現需要適當地可視化。 這是通過確保最初的公司關注支持它們來完成的。 所有這一切的最大方面是簡潔地表示所有這些信息，以便它對相關業務實際上是有效的。

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結論

總而言之，這是每個數據科學學生都應該熟悉的數據科學生命週期的五個基本步驟。 然而，完成工作的不僅僅是基本的數據技能。 最重要的技能之一是提供清晰和可操作的敘述的能力。

獲得和轉換的數據的呈現必須簡潔明了，以使觀眾能夠理解。 與大多數地方一樣，溝通是這裡成功的關鍵。 數據科學生命週期的核心是現有目標、數據內容和分析方法之間的相互作用。

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