Sissejuhatus andmeteaduse elutsüklisse

Andmeteaduse elutsükkel keerleb masinõppe ja muude analüütiliste meetodite abil, et saada andmete põhjal teadmisi ja ennustusi, et saavutada ärieesmärk. Kogu protsess hõlmab mitmeid etappe, nagu andmete puhastamine, ettevalmistamine, modelleerimine, mudeli hindamine jne. See on pikk protsess ja selle täitmine võib võtta mitu kuud. Seega on väga oluline, et oleks olemas üldine ülesehitus, mida tuleks järgida iga käsitletava probleemi puhul. Kõigi analüütiliste probleemide lahendamisel tunnustatud ülemaailmselt tunnustatud struktuuri nimetatakse andmehalduse valdkonnaüleseks standardprotsessiks või CRISP-DM raamistikuks.

Andmeteaduse elutsükkel

Allpool on esitatud andmeteaduse projekti elutsükkel.

1. Ettevõtte mõistmine

Kogu tsükkel keerleb ärieesmärgi ümber. Mida lahendate, kui teil pole täpset probleemi? Äärmiselt oluline on selgelt mõista ettevõtte eesmärki, sest see on teie analüüsi viimane eesmärk. Ainult nõuetekohase mõistmise järel võime seada konkreetse eesmärgi, analüüsi, mis on sünkroonis ärieesmärgiga. Peate teadma, kas klient soovib krediidikahju vähendada või kui ta soovib ennustada kauba hinda jne.

2. Andmete mõistmine

Pärast äritegevuse mõistmist on järgmine samm andmete mõistmine. See hõlmab kõigi olemasolevate andmete kogumist. Siin peate tegema tihedat koostööd ärimeeskonnaga, kuna nad on tegelikult teadlikud sellest, millised andmed on olemas, milliseid andmeid saaks selle äriprobleemi jaoks kasutada ja muud teavet. See samm hõlmab andmete, nende struktuuri, olulisuse, andmetüübi kirjeldamist. Uurige andmeid graafiliste graafikute abil. Põhimõtteliselt kaevandage mis tahes teave, mida saate andmete kohta, lihtsalt uurides andmeid.

3. Andmete ettevalmistamine

Järgmine on andmete ettevalmistamise etapp. See hõlmab toiminguid, nagu asjakohaste andmete valimine, andmete integreerimine andmekogumite liitmise teel, nende puhastamine, puuduvate väärtuste töötlemine nende eemaldamise või lisamise teel, ekslike andmete töötlemine nende eemaldamise teel, samuti kastide graafikute abil kõrvaliste väärtuste kontrollimine ja käsitlemine . Uute andmete konstrueerimisel tuletage olemasolevatest välja uued funktsioonid. Vormindage andmed soovitud struktuuriks, eemaldage soovimatud veerud ja funktsioonid. Andmete ettevalmistamine on kogu elutsükli jooksul kõige aeganõudvam, kuid vaieldamatult kõige olulisem samm. Teie mudel on sama hea kui teie andmed.

4. Uurimisandmete analüüs

See samm hõlmab enne tegeliku mudeli loomist idee ja lahenduse ning seda mõjutavate tegurite hankimist. Andmete jaotust funktsiooni eri muutujate vahel uuritakse graafiliselt tulpdiagrammide abil. Suhted eri tunnuste vahel võetakse graafiliste esituste kaudu, nagu hajumisdiagrammid ja soojuskaardid. Mitmeid muid andmete visualiseerimise tehnikaid kasutatakse laialdaselt iga funktsiooni eraldi uurimiseks ja teiste funktsioonidega kombineerimisel.

5. Andmete modelleerimine

Andmete modelleerimine on andmete analüüsi keskmes. Mudel võtab ettevalmistatud andmed sisendina ja annab soovitud väljundi. See samm hõlmab sobiva mudeli tüübi valimist, olenemata sellest, kas probleem on klassifitseerimisprobleem või regressiooniprobleem või klastriprobleem. Pärast mudeliperekonna valimist selle perekonna mitmesuguste algoritmide hulgast peame hoolikalt valima algoritmid nende rakendamiseks ja rakendamiseks. Soovitud jõudluse saavutamiseks peame häälestama iga mudeli hüperparameetrid. Samuti peame tagama, et jõudluse ja üldistatavuse vahel oleks õige tasakaal. Me ei soovi, et mudel õpiks andmeid õppima ja toimiks uute andmete osas halvasti.

6. Mudeli hindamine

Siin hinnatakse mudelit kontrollimaks, kas see on kasutuselevõtuks valmis. Mudelit testitakse nähtamatute andmete põhjal, seda hinnatakse hoolikalt läbimõeldud hindamismõõdikute komplekti alusel. Samuti peame tagama, et mudel vastab tegelikkusele. Kui me ei saa hindamisel rahuldavat tulemust, peame kogu modelleerimisprotsessi korrata, kuni soovitud mõõdikute tase on saavutatud. Igasugune andmeteaduslik lahendus, masinõppe mudel, nagu ka inimene, peaks arenema, see peaks olema võimeline ennast uute andmetega parendama, uue hindamismõõdikuga kohanema. Me võime teatud nähtuse jaoks ehitada mitu mudelit, kuid paljud neist võivad olla ebatäiuslikud. Mudeli hindamine aitab meil valida ja ehitada ideaalset mudelit.

7. Mudeli juurutamine

Pärast ranget hindamist rakendatakse mudel lõpuks soovitud vormingus ja kanalil. See on andmeteaduse elutsükli viimane samm. Eespool selgitatud andmeteaduste elutsükli iga sammu tuleks hoolikalt läbi töötada. Kui mõni samm täidetakse valesti, mõjutab see järelikult järgmist toimingut ja kogu pingutus läheb raisku. Näiteks kui andmeid ei koguta õigesti, kaotate teabe ja te ei ehita ideaalset mudelit. Kui andmeid ei puhastata korralikult, siis mudel ei tööta. Kui mudelit ei hinnata õigesti, siis kukub see reaalses maailmas läbi. Alates äritegevuse mõistmisest kuni mudeli juurutamiseni tuleks igale sammule pöörata asjakohast tähelepanu, aega ja vaeva.

Soovitatavad artiklid

See on juhend Data Science elutsüklist. Siin arutleme andmeteaduste elutsükli ülevaate ja andmete teaduse elutsükli moodustavate sammude üle. Lisateavet leiate ka meie seotud artiklitest -

  1. Sissejuhatus andmeteaduse algoritmidesse
  2. Andmeteadus vs tarkvaratehnika | 8 parimat kasuliku võrdlust
  3. Andmeteaduslike tehnikate erinevad tüübid
  4. Andmetöötluse oskused koos tüüpidega

Kategooria:

Suured andmed