5-шаговая схема для решения вашей следующей проблемы в области науки о данных

5 шаговая схема для решения вашей следующей проблемы в области науки о данных

Одной из основных проблем, с которыми компании сталкиваются при работе с данными, является реализация согласованной стратегии данных. Мы все знаем, что проблема не заключается в отсутствии данных, у нас есть много данных. Проблема заключается в том, как мы берем данные и превращаем их в действенные идеи.

Однако иногда доступно слишком много данных, что усложняет принятие четкого решения. Интересно, как слишком большое количество данных стало проблемой, верно? Вот почему компании должны понимать, как подходить к новой задаче в области науки о данных.

Погрузимся в это.

• Возьмите следующий шаг, чтобы расширить свой набор навыков в области науки о данных
• Овладение силой корпоративных данных с помощью генеративного ИИ Отчеты от Amazon Kendra, LangChain и больших языковых моделей.
• Цепочка данных и ее значение в современном управлении данными

Создание идеальной формулировки проблемы

Перед тем, как мы войдем в детали, первое, что мы должны сделать, это определить проблему. Вы хотите точно определить проблему, которую вы пытаетесь решить. Это можно сделать, убедившись, что проблема понятна, конкретна и измерима в пределах ограничений вашей организации.

Вы не хотите быть слишком смутными, потому что это открывает дверь к дополнительным проблемам, но вы также не хотите усложнять слишком сильно. Оба варианта затрудняют работу ученым-аналитикам при переводе в машинный код.

Вот некоторые советы:

• Проблема действительно является проблемой, которую нужно дальше анализировать
• Решение проблемы имеет высокий шанс положительного влияния
• Достаточно доступных данных
• Заинтересованные стороны заинтересованы в применении науки о данных для решения проблемы

Выбор вашего направления

Теперь вам нужно решить, какое направление выбрать, пойду ли я этим путем или пойду тем путем? Это можно определить только в том случае, если вы полностью понимаете свою проблему и ясно ее определили.

Существует ряд алгоритмов, которые могут использоваться в разных случаях, например:

• Алгоритмы классификации: полезны для категоризации данных по заранее определенным классам.
• Алгоритмы регрессии: идеально подходят для прогнозирования числовых результатов, таких как прогнозы продаж.
• Алгоритмы кластеризации: отлично подходят для сегментации данных на группы на основе сходства, например, сегментация клиентов.
• Сокращение размерности: помогает упростить сложные структуры данных.
• Обучение с подкреплением: идеально подходит для ситуаций, где решение приводит к последующим результатам, например, игры или акции.

Поиск данных хорошего качества

Как вы можете представить себе, для проекта в области науки о данных вам нужны данные. Если ваша проблема ясно определена, и вы выбрали подходящее направление на основе нее, вам нужно собрать данные для его подтверждения.

Сбор данных важен, поскольку вам необходимо убедиться, что вы собрали данные из соответствующих источников, и все собранные данные должны быть организованы в журнале с дополнительной информацией, такой как даты сбора, название источника и другая полезная метаинформация.

Запомните одну вещь. Просто потому, что вы собрали данные, не означает, что они готовы для анализа. Как ученый-аналитик данных, вы потратите некоторое время на очистку данных и их подготовку в формате, готовом для анализа.

Погружение в аналитическую глубину

Итак, вы собрали свои данные, вы их очистили, чтобы они выглядели идеально, и теперь мы готовы перейти к анализу данных.

Ваша первая фаза при анализе данных – это исследовательский анализ данных. В этой фазе вы хотите понять характер данных и иметь возможность обнаружить и идентифицировать различные шаблоны, корреляции и возможные выбросы. В этой фазе вы должны знать свои данные изнутри, чтобы не столкнуться с какими-либо шокирующими сюрпризами позже.

После этого простой подход ко второй фазе анализа данных состоит в том, чтобы начать с применения всех основных подходов машинного обучения, так как вам придется иметь дело с меньшим количеством параметров. Вы также можете использовать различные библиотеки открытого исходного кода для анализа данных, такие как scikit learn.

Расшифровка истории данных

Суть всего процесса заключается в интерпретации. На этой стадии вы начнете видеть свет в конце туннеля и почувствуете близость к решению вашей проблемы.

Вы можете видеть, что ваша модель работает отлично, но результаты не отражают вашей проблемы. Решение этой проблемы заключается в добавлении больше данных и повторной попытки, пока вы не будете удовлетворены тем, что результаты соответствуют вашей проблеме.

Итеративное усовершенствование является важной частью науки о данных и помогает гарантировать, что ученые-исследователи не сдаются и не начинают все сначала, а продолжают улучшать то, что они уже создали.

Заключение

Мы живем в насыщенном данными ландшафте, где компании привлекают данные. Данные используются для достижения конкурентного преимущества и продолжают инновационное развитие на основе процесса принятия решений на основе данных.

Путь в области науки о данных при совершенствовании и развитии вашей организации не является легким, однако организации видят пользу от таких инвестиций.

****[Nisha Arya](https://www.linkedin.com/in/nisha-arya-ahmed/)**** – это ученый-исследователь данных и фрилансер-технический писатель. Она особенно заинтересована в предоставлении советов по карьере в области науки о данных либо в приведении примеров и теоретических знаний в области науки о данных. Она также хочет исследовать различные способы, которыми искусственный интеллект может быть полезен для продолжительности человеческой жизни. Кроме того, она усердно учится, стремится расширить свои технические знания и навыки письма, помогая при этом направлять других.