數據科學方法論：最佳解決方案的 10 個步驟

屬於科學領域的大多數訓練有素的專業人士和學生從頭開始開發數據科學項目，並在邏輯上處理其細微差別以找到問題的解決方案。 他們總是堅持某種形式的有序步驟，有時甚至是在不知不覺中。 在科學和商業的每個領域都存在許多可用於解決問題的方法。

在數據科學中，這被稱為數據科學方法論——一個具有規定步驟序列的迭代過程，數據科學家遵循這些步驟來處理問題並找到解決方案。 這是一個循環過程，指導業務分析師和數據科學家適當地執行。

例如，一家公司需要知道要在其產品或服務中包含哪些功能才能使其成功。 他們與業務分析師或數據科學家聯繫以找到解決方案。 在考慮解決方案時，可以考慮許多因素。

還需要了解成功對於這個特定問題意味著什麼，它可能僅僅意味著為企業創造利潤，或者可能意味著客戶滿意度以及他們與產品的互動或他們的服務如何影響市場。 在這種情況下，使用數據科學方法已被證明是一種有效且有效的方法。

數據科學方法論包括十個步驟，這些步驟不斷重複，讓數據科學家得出最佳解決方案。

這些可以組合成五個部分：

從問題到方法，包括業務理解和分析方法階段。

從需求到收集，其中存在數據需求和數據收集階段。

從理解到準備，涉及數據理解和數據準備階段。

從建模到評估，包括建模和評估階段。

最後，從部署到反饋，其中包括部署和反饋階段。

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數據科學方法論的 10 個步驟

1.業務理解

對於任何項目或解決問題，第一階段始終是了解業務。 這包括定義問題、項目目標和解決方案的要求。 這一步在定義項目將如何發展方面發揮著關鍵作用。 與客戶進行徹底的討論，了解他們的業務如何運作，產品或服務的要求，並澄清問題的各個方面可能需要時間並且被證明是費力的，但這是必要的。

2.分析方法

明確定義問題後，可以定義用於解決問題的分析方法。 這意味著在統計和機器學習技術的框架中表達問題。 可以使用不同的模型，這取決於所需的結果類型。

如果需要匯總、計數、發現數據趨勢，則可以使用統計分析。 為了評估各種元素與環境之間的關係以及它們如何相互影響，可以使用描述性模型。

為了預測可能的結果或計算概率，可以使用預測模型，它是一種數據挖掘技術。 訓練集是一組包含其結果的歷史數據，用於預測建模。

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三、資料要求

前一階段選擇的分析方法定義了解決問題所需的數據類型。 此步驟確定數據內容、格式和數據收集的來源。 選擇的數據應該能夠回答有關問題的所有“什麼”、“誰”、“何時”、“在哪裡”、“為什麼”和“如何”等問題。

4. 數據收集

在第四階段，數據科學家識別所有數據資源並收集與問題相關的各種形式的數據，例如結構化、非結構化和半結構化數據。 許多網站上都提供數據，並且也有可以使用的預製數據集。

有時，如果需要無法免費訪問的重要數據，則需要進行某些投資以獲得此類數據集。 如果稍後在收集的數據中發現阻礙項目開發的任何差距，數據科學家必須修改要求並收集更多數據。

獲得的數據越多，建立的模型就會越好，從而產生更有效的結果。

5. 數據理解

在這個階段，數據科學家試圖理解收集到的數據。 這涉及對數據應用描述性分析和可視化技術。 這將有助於更好地理解數據內容和數據質量，並從數據中獲得初步見解。 如果在此步驟中發現任何差距，數據科學家可以返回上一步並收集更多數據。

6. 數據準備

此階段包括構建數據以使其適合用於建模階段所需的所有活動。 這包括數據清理，即管理丟失的數據、刪除重複數據、將數據更改為統一格式等、組合來自各種來源的數據以及將數據轉換為有用的變量。

這是最耗時的步驟之一。 但是，今天有一些自動化方法可以加速數據準備過程。 在這個階段結束時，只保留解決問題所需的數據，以使模型運行平穩，誤差最小。

7. 建模

上一階段準備的數據集用於創建建模階段。 這裡要使用的模型類型由分析方法階段決定的方法定義。 因此，數據集的類型取決於它是描述性、預測性方法還是統計分析。

這是該方法中最具迭代性的過程之一，因為數據科學家將使用多種算法來為所選變量得出最佳模型。 它還涉及結合不斷發現的各種業務洞察力，從而改進準備好的數據和模型。

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8. 評估

數據科學家評估模型的質量並確保它滿足業務問題的所有要求。 這涉及對模型進行各種診斷措施和統計顯著性測試。 它有助於解釋模型得出解決方案的有效性。

9. 部署

一旦模型被開發並得到商業客戶和其他利益相關者的批准，它就會被部署到市場中。 它可以部署到一組用戶或測試環境中。 最初，它可能會以有限的方式引入，直到它經過完全測試並在所有方面都取得成功。

10. 反饋

該方法的最後一個階段是反饋。 這包括從模型部署中收集的結果、用戶和客戶對模型性能的反饋，以及對模型在部署環境中如何工作的觀察。

數據科學家分析收到的反饋，這有助於他們改進模型。 這也是一個高度迭代的階段，因為在建模和反饋階段之間存在連續的來回。 這個過程一直持續到模型提供令人滿意和可接受的結果。

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結論

可以看出，數據科學方法論是一個高度迭代的過程，某些階段重複多次以達到最佳解決方案。 此類模型不能一次創建、評估和部署。 為了獲得提供最有效和最成功解決方案的最佳模型，有必要通過反饋改進模型，然後重新部署它。

並且要在其指定的環境中成功工作，需要對其進行相應的修改。 即使新技術和新趨勢到來，模型也應該更新，以便在所有情況下都能順利運行。

數據科學方法論不僅可以用來解決與數據科學相關的問題，而且可以用來解決幾乎任何領域的所有問題！

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