Наука о данных — это междисциплинарная область, в которой используется ряд статистических, математических и вычислительных методов для извлечения идей и знаний из данных. Однако реальные данные часто беспорядочны, неполны и подвержены различным источникам изменчивости и шума. Чтобы разобраться в этих данных, специалисты по данным полагаются на ряд допущений и упрощений, которые помогают определить масштаб решаемой проблемы и помогают выбрать подходящие статистические и машинные методы обучения.
Предположения являются критическим аспектом работы по науке о данных, поскольку они помогают гарантировать, что анализ соответствует данным и решаемой проблеме, а сделанные выводы являются действительными и надежными. При анализе данных допущения могут помочь определить характер данных, направить выбор подходящих статистических тестов и повлиять на интерпретацию результатов. Точно так же в машинном обучении предположения о структуре данных и взаимосвязях между переменными имеют решающее значение для выбора подходящего алгоритма и гиперпараметров.
Одним из наиболее распространенных допущений при анализе данных является допущение о нормальности. Нормальное распределение — это распространенная статистическая модель, описывающая ряд естественных явлений, включая измерения роста, веса и IQ. Нормальное распределение характеризуется колоколообразной кривой, при этом большая часть данных сгруппирована вокруг среднего значения и уменьшается по частоте по мере увеличения расстояния от среднего значения. Многие статистические тесты, такие как t-критерий и ANOVA, предполагают, что данные распределены нормально. Если данные не подчиняются нормальному распределению, эти тесты могут оказаться неподходящими, и могут потребоваться альтернативные тесты, такие как непараметрические тесты.
Еще одним важным допущением в анализе данных является допущение о независимости. Независимость относится к идее, что измерения или наблюдения в наборе данных не зависят друг от друга. Другими словами, предполагается, что каждое наблюдение представляет собой случайную выборку из большей совокупности, и измерения одного наблюдения не влияют на измерения другого наблюдения. Нарушение этого предположения может привести к необъективным или неправильным результатам, поскольку измерения больше не являются действительно независимыми и могут зависеть от других факторов.
В машинном обучении предположения имеют решающее значение для выбора подходящего алгоритма и гиперпараметров. Например, линейная регрессия предполагает, что связь между входными переменными и целевой переменной является линейной. Если это предположение нарушается, модель не сможет точно отразить лежащую в основе взаимосвязь между переменными. Деревья решений предполагают, что данные могут быть разделены на отдельные области на основе простых правил принятия решений. Если это предположение нарушается, модель не сможет точно классифицировать новые наблюдения.
Создание списка предположений — важный шаг в любом проекте по науке о данных. Вот несколько шагов, которые необходимо выполнить при создании списка предположений:
Шаг 1. Начните с формулировки проблемы. Начните с четкого определения проблемы, которую вы пытаетесь решить. Это поможет вам определить ключевые предположения, которые необходимо сделать для решения проблемы.
Шаг 2. Определите источники данных. Перечислите все источники данных, которые вы планируете использовать в своем анализе. Это поможет вам определить любые предположения, которые необходимо сделать в отношении качества и надежности данных.
Шаг 3. Определите переменные. Определите все переменные, которые вы планируете включить в анализ. Это поможет вам определить любые предположения, которые вам нужно сделать о взаимосвязях между переменными.
Шаг 4. Разработка функций. На этом этапе создаются новые функции или переменные, которые могут помочь повысить точность анализа или модели машинного обучения. Это поможет вам определить любые предположения, которые необходимо сделать о пригодности новых функций для данных.
Шаг 5. Рассмотрите распределение данных.Подумайте о распределении данных, которые вы планируете анализировать. Это поможет вам определить любые предположения, которые необходимо сделать в отношении распределения данных.
Шаг 6. Рассмотрите подход к моделированию.Рассмотрите подход к моделированию, который вы планируете использовать (например, линейная регрессия, дерево решений, нейронная сеть). Это поможет вам определить любые предположения, которые необходимо сделать о пригодности модели для данных.
Шаг 7. Обсудите с экспертами в данной области. Обсудите свои предположения с экспертами в данной области, чтобы проверить их и убедиться, что вы не пропустили ни одного важного предположения.
Шаг 8. Задокументируйте свои предположения. Задокументируйте все предположения, которые вы делаете в ходе проекта по анализу данных. Это поможет вам отслеживать сделанные предположения и пересматривать их по мере необходимости.
Следуя этим шагам, вы сможете создать исчерпывающий список предположений, которые будут направлять ваш анализ данных и обеспечивать точность и актуальность ваших выводов.
Вот история о Джейке, специалисте по данным, работающем в крупной компании электронной коммерции, которая иллюстрирует важность предположений в работе по науке о данных.
Джейку было поручено проанализировать данные о продажах интернет-магазина компании и выявить тенденции и закономерности, которые могли бы помочь повысить эффективность продаж. У него был доступ к большому набору данных, содержащему информацию о демографии клиентов, истории покупок и активности на веб-сайте.
Когда Джейк начал анализировать данные, он сделал несколько предположений о характере данных и отношениях между переменными. Например, он предположил, что данные распределены нормально и что переменные не зависят друг от друга.
Джейк начал с изучения взаимосвязи между демографическими данными клиентов и покупательским поведением. Он предположил, что существует сильная корреляция между возрастом и частотой покупок, поскольку пожилые клиенты могут иметь больший располагаемый доход и с большей вероятностью совершать более крупные покупки. Однако по мере того, как Джейк углублялся в данные, он понял, что это предположение было неверным. Хотя корреляция между возрастом и частотой покупок существовала, она оказалась не такой сильной, как он предполагал. Он также обнаружил, что другие факторы, такие как пол и местоположение, играют важную роль в покупательском поведении.
Джейк скорректировал свой подход и начал использовать более сложные статистические методы, такие как регрессионный анализ и кластеризация, для выявления закономерностей в данных. Он также начал использовать модели машинного обучения, такие как деревья решений и нейронные сети, чтобы предсказывать поведение клиентов и рекомендовать персонализированные предложения продуктов.
Однако когда Джейк начал развертывать эти модели, он понял, что некоторые из его предположений по-прежнему неверны. Например, он предположил, что данные были стационарными, что означало, что статистические свойства данных не менялись с течением времени. Однако он обнаружил, что поведение клиентов быстро меняется, регулярно появляются новые тенденции и закономерности. Он также понял, что некоторые из переменных, которые он использовал, не были независимыми, поскольку активность клиентов на веб-сайте и покупательское поведение были тесно связаны.
Джейк скорректировал свои модели и уточнил свои предположения, включив новые данные и скорректировав свои статистические методы с учетом меняющегося характера данных. Он также тесно сотрудничал с маркетинговой командой компании, чтобы протестировать различные предложения продуктов и стратегии продвижения, используя данные для информирования их решений и повышения эффективности продаж.
В результате работы Джейка компания смогла улучшить показатели продаж и повысить лояльность клиентов. Делая соответствующие предположения и используя ряд статистических методов и методов машинного обучения, Джейк смог извлечь из данных значимую информацию и использовать эти знания для принятия решений и решения реальных проблем.
В заключение, предположения являются критическим аспектом работы по науке о данных, определяя выбор подходящих статистических методов и моделей машинного обучения и влияя на интерпретацию результатов. Предположения помогают обеспечить соответствие анализа данным и решаемой проблеме, а также достоверность и надежность сделанных выводов. Исследователи данных должны знать о своих предположениях и учитывать потенциальное влияние нарушения этих предположений на их анализ. Делая соответствующие предположения и выбирая подходящие методы, специалисты по обработке и анализу данных могут извлекать из данных важные идеи и знания и использовать эти знания для принятия решений и решения реальных проблем.
