Uvod u životni ciklus podataka o znanosti

Životni ciklus Data Science vrti se korištenjem strojnog učenja i drugih analitičkih metoda za dobivanje uvida i predviđanja iz podataka u svrhu postizanja poslovnog cilja. Cijeli proces uključuje nekoliko koraka poput čišćenja podataka, pripreme, modeliranja, ocjene modela itd. To je dugotrajan proces i može potrajati nekoliko mjeseci. Dakle, vrlo je važno imati opću strukturu za svaki problem. Globalno priznata struktura u rješavanju bilo kojeg analitičkog problema naziva se cross industrijskim standardnim procesom za istraživanje podataka ili CRISP-DM okvirom.

Životni ciklus znanosti podataka

Ispod je projekt Životni ciklus podataka.

1. Poslovno razumijevanje

Cijeli se ciklus vrti oko poslovnog cilja. Što ćete riješiti ako nemate precizan problem? Izuzetno je važno razumjeti poslovni cilj jer će to biti vaš konačni cilj analize. Samo uz pravilno razumijevanje, možemo postaviti konkretan cilj analize koji je usklađen s poslovnim ciljem. Morate znati želi li klijent smanjiti kreditni gubitak ili želi predvidjeti cijenu robe itd.

2. Razumijevanje podataka

Nakon poslovnog razumijevanja, sljedeći korak je razumijevanje podataka. To uključuje prikupljanje svih dostupnih podataka. Ovdje morate usko surađivati ​​s poslovnim timom, jer su oni zapravo svjesni kakvih podataka postoje, koji bi se podaci mogli upotrijebiti za ovaj poslovni problem i druge informacije. Ovaj korak uključuje opisivanje podataka, njihovu strukturu, relevantnost, vrstu podataka. Istražite podatke pomoću grafičkih crteža. U osnovi, izdvajanje podataka koje dobivate o podacima samo istraživanjem podataka.

3. Priprema podataka

Slijedi faza pripreme podataka. To uključuje korake poput odabira relevantnih podataka, integriranja podataka spajanjem skupa podataka, čišćenja, obrade nedostajućih vrijednosti bilo uklanjanjem ili imputacijom, tretiranja pogrešnih podataka uklanjanjem, također provjeravanja postojanja osoba s crtežima u okvirima i rukovanja s njima, Konstruirajući nove podatke, dobivajte nove značajke iz postojećih. Formatirajte podatke u željenu strukturu, uklonite neželjene stupce i značajke. Priprema podataka je najvažniji korak, ali zasigurno najvažniji korak u čitavom životnom ciklusu. Vaš će model biti dobar kao i vaši podaci.

4. Istraživačka analiza podataka

Ovaj korak uključuje stvaranje neke ideje o rješenju i faktorima koji utječu na njega, prije nego što izgradite stvarni model. Raspodjela podataka unutar različitih varijabli obilježja grafički se istražuje pomoću grafikona, a odnosi između različitih značajki bilježe se grafičkim prikazima poput rasipnih ploha i toplinskih karata. Mnoge se druge tehnike vizualizacije podataka široko koriste za istraživanje svake značajke pojedinačno i kombinirajući ih s drugim značajkama.

5. Modeliranje podataka

Modeliranje podataka je srce analize podataka. Model uzima pripremljene podatke kao ulaz i pruža željeni izlaz. Ovaj korak uključuje odabir odgovarajuće vrste modela, bilo da je problem klasifikacijski problem, ili regresijski problem ili problem klasteriranja. Nakon odabira obitelji modela, među raznim algoritmima između te obitelji, trebamo pažljivo odabrati algoritme za njihovu implementaciju i implementaciju. Moramo prilagoditi hiperparamere svakog modela da bismo postigli željene performanse. Moramo se također pobrinuti da postoji pravilna ravnoteža između performansi i generalizacije. Ne želimo da model nauči podatke i loše radi na novim podacima.

6. Vrednovanje modela

Ovdje se model ocjenjuje radi provjere je li spreman za uporabu. Model se testira na neviđenim podacima, procjenjuje se na pažljivo osmišljenom skupu mjernih podataka. Moramo se također pobrinuti da model bude u skladu s stvarnošću. Ako ne postignemo zadovoljavajući rezultat u evaluaciji, moramo ponovno ponoviti cijeli postupak modeliranja dok se ne postigne željena razina metrika. Bilo koje rješenje o znanosti o podacima, model strojnog učenja, baš poput ljudskog, trebao bi se razvijati, trebao bi se moći poboljšati novim podacima, prilagoditi novim mjernim pokazateljima. Za određenu pojavu možemo izgraditi više modela, ali mnogi od njih mogu biti nesavršeni. Procjena modela pomaže nam da odaberemo i izgradimo savršen model.

7. Implementacija modela

Model nakon rigorozne procjene napokon se raspoređuje u željenom formatu i kanalu. To je posljednji korak u životnom ciklusu znanosti o podacima. Svaki korak u životnom ciklusu znanosti o znanosti, objašnjen gore, treba pažljivo raditi. Ako se bilo koji korak izvrši nepropisno, to će utjecati na sljedeći korak i čitav napor ide na otpad. Na primjer, ako se podaci ne prikupe pravilno, izgubit ćete podatke i nećete graditi savršen model. Ako se podaci ne očiste pravilno, model neće raditi. Ako se model ne ocijeni pravilno, u stvarnom svijetu neće uspjeti. Od poslovnog razumijevanja do implementacije modela, svakom koraku treba posvetiti odgovarajuću pažnju, vrijeme i trud.

Preporučeni članci

Ovo je vodič za životni ciklus podataka o znanosti. Ovdje smo raspravljali o pregledu životnog ciklusa znanosti o znanosti i koracima koji čine životni ciklus podataka o znanosti. Možete i pregledati naše povezane članke da biste saznali više -

  1. Uvod u algoritme znanosti o podacima
  2. Data Science vs Softverski inženjering | Top 8 korisnih usporedbi
  3. Vrste razlika Tehnika nauke o podacima
  4. Znanja o znanostima podataka s tipovima

Kategorija:

Veliki podaci