Данные развиваются в различных областях, поэтому работать с ними также следует путем их более эффективного использования для достижения целей и успеха.
Поскольку объем данных увеличивается день ото дня во всех областях и отраслях, для любой компании, отрасли или домена очень важно знать о них и использовать их надлежащим образом, чтобы компания или отрасль росли огромным образом. Ни один бизнес не хочет тормозить рост, и тогда они не знают, в чем коренится проблема и как ее решить и развиваться. Это решающий этап, и понимание этого этапа сделает их успешными.
А вот и способ решения проблем Data Science, позволяющий компаниям расти и достигать своих целей. Этапы решения проблемы в Data Science включают определение постановки проблемы, понимание данных или бизнеса, сбор или сбор данных, очистку данных, анализ данных, визуализацию данных, проектирование и выбор функций, построение модели, настройку гиперпараметров, восстановление модели, выбор модели. , Развертывание и обратная связь.
Подробно об этапах,
- Постановка проблемы: в методе науки о данных, основанном на постановке проблемы, есть два пути: погрузиться в проблему и решить. Во-первых, вам нужно знать, является ли ваша цель в этих данных численным или категориальным решением. Например, ваша постановка проблемы заключается в том, показало ли лекарство желаемые результаты или нет, удовлетворены ли клиенты новым выпущенным продуктом или будут ли продажи расти или падать в будущем. Это категоричный ответ, т. Е. Просто да или нет, возможно или нет. Если ваша задача состоит в том, чтобы спрогнозировать будущую продажную цену или цены на жилье, или какая дозировка требуется. Все они дают числовые значения на основе предоставленных данных. Итак, во-первых, вам нужно определить проблему и найти для нее оптимальное решение.
- Понимание данных или бизнеса: проблема возникает в разных областях или областях, и понимание терминологии и наличие опыта в области понимания помогает нам принимать более лучшее решение, и таким образом мы узнаем многие другие предложения, основанные только на понимании бизнеса или бизнес-знаниях. в этой области.
- Сбор или сбор данных: Теперь начинается обработка данных, и данные собираются из различных источников и помещаются в место (базу данных). Все данные, необходимые для решения этой проблемы, собираются.
- Очистка данных: собранные данные правильно устанавливаются и проверяются на отсутствие каких-либо недостающих данных, аномалий и распределения данных. Данные очищаются и обрабатываются со всеми полезными данными.
- Исследовательский анализ данных: поскольку все данные очищаются и удаляется необходимая часть, оставляя ненужные вещи. Теперь данные анализируются и изучаются вместе со всей статистикой.
- Визуализация данных: поскольку большая часть собранных данных теперь очищена, изучена и хорошо понятна и представлена визуально с помощью некоторых графиков, графики с использованием библиотеки sklearn в Python или визуализации могут быть созданы в Tableau, а также в некотором программном обеспечении для визуализации или в чем-то еще. Таким образом, идеи хорошо извлекаются с идеальными изображениями, которые могут быть видны каждому и могут быть хорошо объяснены.
- Разработка и выбор функций: здесь реализованы некоторые статистические методы или методы уменьшения размерности или некоторые другие методы, в зависимости от того, что возможно, для добавления некоторых полезных столбцов из существующих или новых столбцов и предоставления здесь только необходимых данных, а не каких-либо других. В противном случае есть вероятность неправильного толкования.
Ура, мы помирились здесь. Знаете ли вы, что проекты по науке о данных берут на себя большую часть вышеупомянутого, то есть 80% времени на очистку и изучение данных и 20% на анализ всего проекта. Итак, давайте составим другую часть, заставляя наши машины учиться, обучая их ...
8. Построение модели: на этапе построения модели данные разбиваются на две части, одна из которых используется для обучения, а другая - для проверки, потому что, если вы используете одни и те же данные, есть вероятность, что машина переобучится (вместо этого выучите данные данные в совершенстве). изучения предмета или теории данных). Машинное обучение имеет разные типы и используется по-разному в зависимости от данных и требований. Типы: обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением. Итак, необходимые модели реализуются и выбирается лучшая модель.
9. Настройка и выбор модели. Мы не знаем, какая модель подходит, и выбираем правильную. Поэтому после построения модели они оцениваются и дополнительно настраиваются с некоторыми другими параметрами, а затем выбирается модель, которая хорошо зарекомендовала себя.
10. Развертывание и обратная связь. Выбран требуемый алгоритм машинного обучения и теперь он развернут. Это можно сделать разными способами, и для этого существует множество инструментов, таких как Flask, AWS, Google Cloud, Django ... и т. Д. После развертывания он используется компанией или клиентами, и собираются отзывы, если он работает хорошо, проблема в том, что решено, иначе он снова будет получен командой по анализу данных для дальнейших улучшений, так что это будет сделано путем повторной проверки.
Так происходит сквозное решение проекта в Data Science. Так что спасибо специалистам по данным и всем остальным, кто работает над достижением своих целей.
«Возможно, тебя еще нет, но ты на шаг ближе, чем вчера».
Если это было чем-то полезно, тогда проявите некоторую поддержку. Это помогло бы мне писать больше историй. Благодарим всех специалистов по обработке данных и всех остальных за достижение своих целей. Продолжайте улыбаться и несите в мир весь свет. Сохраняйте позитивный настрой и продолжайте делать все возможное.
