Въведение в жизнения цикъл на науката за данни
Жизненият цикъл на Science Science се върти около използването на машинно обучение и други аналитични методи за получаване на прозрения и прогнози от данни, за да се постигне бизнес цел. Целият процес включва няколко стъпки като почистване на данни, подготовка, моделиране, оценка на модела и т.н. Това е дълъг процес и може да отнеме няколко месеца. Затова е много важно да имате обща структура, която да следвате при всеки проблем. Глобално признатата структура при решаването на всеки аналитичен проблем се нарича кръстосан промишлен стандартен процес за извличане на данни или CRISP-DM рамка.
Жизнен цикъл на науката за данни
По-долу е проектът „Жизнен цикъл на данните за науката“.
1. Бизнес разбиране
Целият цикъл се върти около бизнес целта. Какво ще решите, ако нямате точен проблем? Изключително важно е да разберете ясно целта на бизнеса, защото това ще бъде вашата крайна цел на анализа. Само след правилно разбиране можем да си поставим конкретната цел на анализа, която е в синхрон с бизнес целта. Трябва да знаете дали клиентът иска да намали кредитната загуба или иска да прогнозира цената на стока и т.н.
2. Разбиране на данни
След разбирането на бизнеса следващата стъпка е разбирането на данните. Това включва събирането на всички налични данни. Тук трябва да работите в тясно сътрудничество с бизнес екипа, тъй като те всъщност са наясно какви данни има, какви данни могат да бъдат използвани за този бизнес проблем и друга информация. Тази стъпка включва описание на данните, тяхната структура, тяхната уместност, техния тип данни. Разгледайте данните, като използвате графични графики. По същество, извличане на всяка информация, която можете да получите за данните, просто проучване на данните.
3. Подготовка на данни
Следва етапът на подготовка на данните. Това включва стъпки като избиране на съответните данни, интегриране на данните чрез обединяване на наборите от данни, почистване, обработка на липсващите стойности, като ги премахнете или импулсиране, третиране на грешни данни, като ги премахнете, също така проверете за остатъците, използвайки диаграми на полета и ги обработвайте, Конструиране на нови данни, извличане на нови функции от съществуващите. Форматирайте данните в желаната структура, премахнете нежеланите колони и функции. Подготовката на данни е най-отнемащата време, но може би най-важната стъпка в целия жизнен цикъл. Вашият модел ще бъде толкова добър, колкото вашите данни.
4. Анализ на проучвателните данни
Тази стъпка включва получаване на някаква представа за решението и фактори, влияещи върху него, преди да се изгради действителният модел. Разпределението на данни в различни променливи на дадена характеристика се изследва графично с помощта на лентови графики, Връзките между различните характеристики се улавят чрез графични изображения като разпръснати графики и топлинни карти. Много други техники за визуализиране на данни се използват широко за изследване на всяка функция поотделно и чрез комбинирането им с други функции.
5. Моделиране на данни
Моделирането на данни е сърцето на анализа на данните. Моделът приема подготвените данни като вход и осигурява желания изход. Тази стъпка включва избор на подходящ тип модел, независимо дали проблемът е проблем с класификацията или проблем с регресията или проблем с клъстеринг. След като изберем семейството на модела, сред различните алгоритми сред това семейство, трябва внимателно да изберем алгоритмите, за да ги приложим и приложим. Трябва да настроим хиперпараметрите на всеки модел, за да постигнем желаното представяне. Трябва също така да се уверим, че има правилен баланс между ефективността и обобщаемостта. Не искаме моделът да усвоява данните и да се представя лошо върху нови данни.
6. Оценка на модела
Тук моделът се оценява за проверка дали е готов за внедряване. Моделът се тества върху невиждани данни, оценява се върху внимателно обмислен набор от оценъчни показатели. Трябва също така да се уверим, че моделът отговаря на реалността. Ако не получим задоволителен резултат при оценяването, трябва да повторим целия процес на моделиране, докато се постигне желаното ниво на показатели. Всяко решение за наука за данни, модел на машинно обучение, подобно на човек, трябва да се развива, трябва да може да се усъвършенства с нови данни, да се адаптира към нов показател за оценка. Можем да изградим множество модели за определен феномен, но много от тях може да са несъвършени. Оценката на модела ни помага да изберем и изградим перфектен модел.
7. Разгръщане на модел
Моделът след строга оценка най-накрая се разгръща в желания формат и канал. Това е последната стъпка в жизнения цикъл на науката за данни. Всяка стъпка от жизнения цикъл на науката за данни, обяснена по-горе, трябва да се работи внимателно. Ако някоя стъпка бъде изпълнена неправилно, това ще се отрази на следващата стъпка и цялото усилие отива до загуба. Например, ако данните не бъдат събрани правилно, ще загубите информация и няма да изградите перфектен модел. Ако данните не се почистват правилно, моделът няма да работи. Ако моделът не бъде оценен правилно, той ще се провали в реалния свят. Още от разбирането на бизнеса до внедряването на модела, на всяка стъпка трябва да се обърне подходящо внимание, време и усилия.
Препоръчителни статии
Това е ръководство за жизнения цикъл на научните данни. Тук обсъждаме преглед на жизнения цикъл на науката за данни и стъпките, които изграждат жизнения цикъл на науката за данни. Можете също да прегледате нашите свързани статии, за да научите повече -
- Въведение в алгоритмите за научни данни
- Data Science vs Software Engineering | Топ 8 полезни сравнения
- Видове различия от техники за научни данни
- Умения за научни данни с типове