Вступ до життєвого циклу науки про дані
Життєвий цикл Data Science обертається навколо використання машинного навчання та інших аналітичних методів для отримання розуміння та прогнозування даних для досягнення бізнес-мети. Весь процес включає кілька етапів, таких як очищення даних, підготовка, моделювання, оцінка моделі тощо. Це довгий процес і може зайняти кілька місяців. Отже, дуже важливо мати загальну структуру, яку слід дотримуватися для кожної проблеми. Загальновизнана структура у вирішенні будь-якої аналітичної проблеми називається крос-галузевим стандартним процесом видобутку даних або CRISP-DM.
Життєвий цикл наукових даних
Нижче наведено проект "Життєвий цикл даних".
1. Ділове розуміння
Весь цикл обертається навколо цілі бізнесу. Що ви вирішите, якщо у вас немає точної проблеми? Вкрай важливо чітко зрозуміти бізнес-мету, оскільки це буде вашою кінцевою метою аналізу. Тільки після належного розуміння ми можемо встановити конкретну мету аналізу, яка відповідає синхронізації бізнес-цілі. Вам потрібно знати, чи хоче клієнт зменшити кредитні втрати, чи бажає передбачити ціну товару тощо.
2. Розуміння даних
Після розуміння бізнесу наступним кроком є розуміння даних. Це передбачає збір усіх доступних даних. Тут вам потрібно тісно співпрацювати з бізнес-командою, оскільки вони насправді знають, які дані є, які дані можуть бути використані для цієї бізнес-проблеми та іншої інформації. Цей крок включає опис даних, їх структуру, їх відповідність, тип даних. Дослідіть дані за допомогою графічних графіків. В основному, вилучення будь-якої інформації, яку ви можете отримати про дані, просто вивчивши дані.
3. Підготовка даних
Далі йде етап підготовки даних. Сюди входять такі кроки, як вибір відповідних даних, інтеграція даних шляхом об'єднання наборів даних, очищення їх, обробка пропущених значень, видалення їх або внесення імпульсів, обробка помилкових даних шляхом їх видалення, а також перевірка наявності залишків за допомогою графіків поля та обробка ними . Конструюючи нові дані, виводите нові функції з існуючих. Відформатуйте дані в потрібну структуру, видаліть небажані стовпці та функції. Підготовка даних є найбільш трудомістким, але, мабуть, найважливішим кроком у всьому життєвому циклі. Ваша модель буде такою ж хорошою, як і ваші дані.
4. Дослідницький аналіз даних
Цей крок передбачає отримання деякого уявлення про рішення та фактори, що впливають на нього, перш ніж будувати фактичну модель. Розподіл даних у межах різних змінних ознак досліджується графічно за допомогою гістограм. Відносини між різними ознаками фіксуються за допомогою графічних зображень, таких як графіки розсіювання та теплові карти. Багато інших методів візуалізації даних широко використовуються для вивчення кожної функції окремо та шляхом їх поєднання з іншими функціями.
5. Моделювання даних
Моделювання даних є основою аналізу даних. Модель приймає підготовлені дані як вхідні та забезпечує бажаний вихід. Цей крок включає вибір відповідного типу моделі, чи є проблема класифікацією, чи проблема регресії, або проблема кластеризації. Вибравши сімейство моделей, серед різних алгоритмів серед цієї сім'ї, нам потрібно ретельно вибирати алгоритми для їх реалізації та реалізації. Нам потрібно налаштувати гіперпараметри кожної моделі, щоб досягти бажаної продуктивності. Нам також потрібно переконатися у правильному балансі між продуктивністю та узагальненістю. Ми не хочемо, щоб модель засвоювала дані та погано працювала над новими даними.
6. Оцінка моделі
Тут модель оцінюється для перевірки, чи готова вона до розгортання. Модель тестується на небачених даних, оцінюється за ретельно продуманим набором оціночних метрик. Нам також потрібно переконатися, що модель відповідає дійсності. Якщо ми не отримаємо задовільного результату в оцінці, ми повинні повторно повторити весь процес моделювання до досягнення бажаного рівня показників. Будь-яке рішення щодо наукових даних, модель машинного навчання, подібно до людської, має розвиватися, повинна бути здатна вдосконалюватися новими даними, адаптуватися до нової метрики оцінювання. Ми можемо побудувати кілька моделей для певного явища, але багато з них можуть бути недосконалими. Оцінка моделі допомагає нам вибрати та побудувати досконалу модель.
7. Розгортання моделі
Модель після суворої оцінки остаточно розгортається у потрібному форматі та каналі. Це завершальний крок життєвого циклу науки про дані. Кожен крок життєвого циклу науки про інформацію, пояснений вище, повинен бути ретельно опрацьований Якщо будь-який крок виконаний неправильно, це, отже, вплине на наступний крок і все зусилля піде на марно. Наприклад, якщо дані не будуть зібрані належним чином, ви втратите інформацію та не будете будувати ідеальну модель. Якщо дані не будуть очищені належним чином, модель не працюватиме. Якщо модель не буде оцінена належним чином, вона вийде з ладу в реальному світі. Від розуміння бізнесу до розгортання моделі, кожному кроку слід приділяти належну увагу, час та зусилля.
Рекомендовані статті
Це посібник із життєвого циклу даних. Тут ми обговорюємо огляд життєвого циклу Data Science та кроки, що складають життєвий цикл науки про дані. Ви також можете ознайомитися з нашими відповідними статтями, щоб дізнатися більше -
- Вступ до алгоритмів науки про дані
- Data Science vs Software Engineering | Топ-8 корисних порівнянь
- Різниця Види методів наукових даних
- Навики наукових даних з типами