Наука о данных уже давно стала модным словом, и кажется, что все хотят запрыгнуть на подножку. Но что такое данные в науке о данных? Это какая-то мистическая сущность, которую могут понять только избранные? Это набор чисел, которые могут расшифровать только математические гении? Не беспокойтесь, друзья мои, я здесь, чтобы пролить свет на эту загадочную тему «Данные». (Это своего рода нетехнический гайд с высоким обзором, технический гайд скоро появится)
Способ получения информации из ваших данных. Это может занять у вас 8 минут, так что берите чашку кофе и шоколадки! Прежде чем выбрать этот путь, убедитесь, что вы не совершите 10 главных ошибок специалиста по данным.
ДАННЫЕ
Данные похожи на коробку конфет: никогда не знаешь, что получишь. За исключением того, что в науке о данных вы вроде как делаете. Данные — это основа всего, что мы делаем в этой области. Без данных мы просто кучка людей, которые сидят без дела и смотрят на экраны компьютеров, делая вид, что заняты.
Итак, что такое данные? На самом базовом уровне данные — это просто набор фактов и цифр. Но в мире науки о данных это гораздо больше. Это исходный материал, который мы используем для построения моделей, прогнозов и, в конечном счете, решения проблем.
Думайте о данных как о строительных блоках дома. Без строительных блоков дом не построишь. А без данных нельзя построить прогностическую модель. Это основа, на которой строится все остальное.
Но откуда берутся данные? Ну, они поступают из самых разных мест. Он может быть сгенерирован датчиками на машине, собран из опросов или получен из Интернета. По сути, везде, где есть информация, которую нужно собрать, есть и данные, которые нужно собрать.
Конечно, не все данные одинаковы. Некоторые данные чистые и структурированные, что означает, что с ними легко работать и анализировать. Другие данные беспорядочны и неструктурированы, как попытка разобраться в рисовании пальцами малыша. Но даже беспорядочные данные имеют ценность, просто требуется немного больше работы, чтобы извлечь из них информацию. И это одна из вещей, которая мешает вам найти решение (просветление данных).
ТИП ДАННЫХ
Данные бывают всех форм и размеров, как, как я уже говорил, коробка шоколадных конфет с разными вкусами. Но вместо клубники или мяты специалистам по данным приходится иметь дело с другими типами данных. С некоторыми данными легко работать, например, с гладкой карамельной начинкой, в то время как другие могут быть немного сложнее, например, с хрустящими ломтиками арахиса.
Итак, с какими типами данных сталкиваются специалисты по данным? Существует четыре основных типа: номинальный, порядковый, интервальный и относительный.
Номинальные данные похожи на выбор любимого вкуса мороженого. Вы можете предпочесть шоколад, но это не значит, что он объективно лучше ванили или клубники. Номинальные данные являются качественными и не имеют внутреннего порядка или ценности. Специалисты по данным могут использовать этот тип данных для классификации вещей или их группировки на основе общих характеристик.
Порядковые данные похожи на ранжирование ваших любимых вкусов мороженого. Вы можете предпочесть шоколад, затем ваниль, а затем клубнику. Порядковые данные имеют четкий порядок или ранжирование, но разница между каждым рангом может быть неодинаковой. Специалисты по данным могут использовать этот тип данных для сравнения или выявления закономерностей.
Интервальные данные аналогичны измерению температуры снаружи. Разница между 60 и 70 градусами по Фаренгейту такая же, как разница между 70 и 80 градусами по Фаренгейту. Интервальные данные имеют четкое числовое значение и последовательную шкалу, но не имеют истинной нулевой точки. Специалисты по данным могут использовать этот тип данных для расчета средних значений или стандартных отклонений.
Данные соотношения аналогичны измерению вашего веса. Существует четкое числовое значение и истинная нулевая точка, что означает, что вес, равный нулю, на самом деле означает, что веса нет вообще. Специалисты по данным могут использовать этот тип данных для проведения точных измерений или расчета соотношений.
Итак, как специалисты по данным справляются со всеми этими различными типами данных? Что ж, у них есть целый набор статистических методов и языков программирования (например, Python и R), которые им помогают. Они могут использовать Python для очистки и обработки данных или R для построения моделей и анализа закономерностей. Они могут использовать регрессионный анализ для прогнозирования или алгоритмы кластеризации для группировки похожих данных.
В конце концов, все сводится к пониманию типа данных и выбору правильных инструментов и методов для их понимания. Это как быть шоколатье и знать, какие инструменты использовать для создания идеального трюфеля или пралине. Обладая нужными навыками и знаниями, специалисты по обработке и анализу данных могут превратить даже самые запутанные и сложные данные в восхитительные идеи и действенные результаты.
БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ
На данный момент вы знаете, что такое данные и какие бывают типы данных. Следующее — «большие данные».
Вернемся к нашему примеру с шоколадом — большие данные. Это как гигантский шоколадный фонтан, который никогда не перестает течь. Вы можете окунуться во все виды вкусностей, но сам размер и сложность могут быть ошеломляющими. Так что же такое большие данные и как мы с ними справляемся?
Большие данные — это, как следует из названия, БОЛЬШИЕ данные. Например, действительно очень большое слово. Мы говорим здесь о петабайтах, эксабайтах и зеттабайтах данных. Эти данные генерируются из всевозможных источников, таких как социальные сети, датчики и транзакции электронной коммерции. Это как нескончаемый поток шоколада, и мы просто пытаемся поймать как можно больше.
Но почему так много данных? Во-первых, мы генерируем больше данных, чем когда-либо прежде. Мы постоянно на связи, всегда делимся и всегда создаем. И по мере развития технологий мы можем собирать больше данных из большего количества источников.
Итак, как мы будем хранить все эти данные? Ну, нам нужна серьезная емкость для хранения. Мы говорим об огромных центрах обработки данных с рядами серверов. И мы должны убедиться, что эти данные защищены, заархивированы и доступны.
Говоря о доступности, как мы на самом деле получаем доступ ко всем этим данным? Вот тут-то и приходят на помощь различные инструменты. Специалисты по обработке и анализу данных могут использовать Hadoop, программную среду, позволяющую выполнять распределенную обработку больших наборов данных. Они могут использовать Spark, механизм обработки данных с открытым исходным кодом, который может выполнять крупномасштабную обработку данных. Или они могут использовать базы данных NoSQL, предназначенные для обработки неструктурированных или частично структурированных данных.
Но дело не только в инструментах. Специалисты по данным также должны иметь возможность разобраться во всех этих данных. Они должны уметь выявлять закономерности, делать прогнозы и, в конечном счете, использовать эти данные для принятия бизнес-решений. И здесь все может стать немного сложнее. Это как пытаться найти идеальный шоколадный трюфель в море кренделей в шоколаде. Это мотивация для ПРОСВЕЩЕНИЯ ДАННЫХ!
В конце концов, большие данные — это и благословение, и проклятие (сейчас здесь даже данные становятся духовными). Это бесконечный источник информации, но он также может быть ошеломляющим и трудным для навигации. Но с правильными инструментами и навыками специалисты по данным могут превратить эти большие данные в большие идеи и большие результаты. И, может быть, только может быть, они все-таки найдут тот идеальный шоколадный трюфель.
ПРОБЛЕМА ДОМЕНА И ОЧИСТКА ДАННЫХ
Ах, «знание предметной области» — мистический единорог науки о данных. Это все равно, что пытаться найти одно кольцо, которое будет править всеми. Независимо от того, сколько у вас больших данных, если вы не понимаете проблему домена, вы в основном Монки Д. Луффи с большими амбициями, но не можете плавать в море больших данных.
Возьмем пример, но не с одного куска. Вы работаете над проектом по прогнозированию вероятности того, что посетитель вернется в ресторан. У вас есть обширный набор данных с информацией об истории питания клиента, его любимых блюдах и времени дня, которое они обычно посещают. Вы начинаете анализировать данные, запускать разные модели и настраивать алгоритмы. Но независимо от того, сколько раз вы пытаетесь, модели просто не работают.
В чем проблема? Дело не в данных, а в том, что вы плохо разбираетесь в предметной области. Вы не разбираетесь в ресторанной индустрии, кухне и клиентском опыте. Без этих знаний ты пытаешься управлять самолетом, даже не видя кабины, глупый ты человек.
Итак, каково решение? Сделайте шаг назад и узнайте больше о предметной области. Поговорите с владельцами ресторанов, прочитайте отзывы клиентов и проанализируйте меню. Это даст вам контекст, необходимый для понимания данных.
Единственная правда, большие данные бесполезны без знания предметной области, и понимание проблемы имеет решающее значение для понимания данных. Так что не бойтесь засучить рукава и погрузиться в проблему с головой. Это избавит вас от многих головных болей в долгосрочной перспективе.
ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ И ОЧИСТКА ДАННЫХ
Поздравляем, вы зашли так далеко! теперь вы близки к «Просветлению данных».
очистка данных и визуализация данных — динамический дуэт анализа больших данных. Это как Бэтмен и Робин, за исключением того, что вместо борьбы с преступностью они борются с беспорядочными, неорганизованными данными.
Начнем с очистки данных. Это процесс выявления и исправления ошибок, несоответствий и неточностей в ваших данных. Думайте об этом как о уборке в своей комнате — это не весело, но это нужно сделать.
Почему важна очистка данных? Если вы не очистите свои данные, вы рискуете сделать неверные выводы, которые могут привести к неправильным решениям. Это как пытаться читать книгу, в которой не хватает половины страниц, — вы не получаете всей истории.
Итак, как вы очищаете свои данные? Вы начинаете с выявления выбросов, отсутствующих значений и дубликатов. Затем вы используете статистические методы и методы визуализации данных для выявления закономерностей и аномалий. Наконец, вы очищаете данные, удаляя или исправляя ошибки.
Теперь давайте поговорим о визуализации данных. Это процесс использования графиков, диаграмм и других визуальных средств для представления данных. Думайте об этом как о создании произведения искусства — речь идет не только об информации, но и о презентации.
Почему важна визуализация данных? Это способ представить сложные данные простым и понятным способом. Это все равно, что использовать картинки для объяснения концепции вместо эссе из тысячи слов.
Итак, как вы визуализируете свои данные? Вы начинаете с выбора правильного типа диаграммы или графика, который соответствует вашим данным. Затем вы используете цвет, размер и другие визуальные элементы, чтобы выделить важные моменты. Наконец, вы создаете визуализацию и используете ее, чтобы рассказать историю.
Очистка данных и визуализация данных являются важными этапами анализа больших данных. Они могут быть не самыми захватывающими частями процесса, но они необходимы для получения точных и понятных результатов. Так что засучите рукава, наденьте костюмы Бэтмена и Робина и приготовьтесь бороться с преступностью — или, в данном случае, с грязными данными!
СБОР ДАННЫХ?
Интеллектуальный анализ данных — это практика глубокого изучения набора данных для извлечения значимой информации и закономерностей. Это похоже на поиск сокровищ, но вместо золотых монет вы ищете скрытые идеи. Исследователи данных любят интеллектуальный анализ данных, потому что это похоже на работу детектива, но без опасности быть застреленным.
Важность интеллектуального анализа данных невозможно переоценить. Это то, что позволяет специалистам по данным находить скрытые жемчужины, которые скрыты глубоко в наборе данных. Без интеллектуального анализа данных мы бы просто плавали в море чисел и не знали, что с ними делать.
Например, предположим, что компания хочет повысить эффективность продаж. Специалист по данным может использовать интеллектуальный анализ данных для анализа данных о продажах и выявления закономерностей в поведении клиентов. Они могут обнаружить, что определенные продукты продаются лучше в определенное время года или что клиенты, которые покупают один товар, с большей вероятностью купят другой. Вооружившись этой информацией, компания может принимать более обоснованные решения о том, какие продукты продвигать и когда, что в конечном итоге повысит эффективность их продаж.
Но интеллектуальный анализ данных — это не только развлечения и игры. Это может быть утомительным процессом, и иногда вы часами просеиваете данные только для того, чтобы остаться с пустыми руками. Но когда вы находите золото, это похоже на джек-пот. Это момент, когда все ваши чакры, такие как навыки работы с данными, знание предметной области и интуиция данных, выравниваются и активируются. Это информационное освещение.
ТОТ, КТО ПРИКАСАЕТСЯ К СКРЫТОЙ ЛОГИКЕ ЛУЧШЕ, ЧЕМ ИИ.
Как только вы прикоснетесь к основной логике, скрытой в больших данных, созданных в результате процесса, специфичного для предметной области, вы станете неудержимы для решения проблемы науки о данных! Более того, все оценочные баллы и инструменты статистических измерений бесполезны без просветления данных. И, как следствие, никаких дальнейших указаний по улучшению модели машинного обучения.
Очевидно, что просветление данных специфично для разных задач науки о данных, разных больших данных или разных целей!
Заключение. Интеллектуальный анализ данных — священная практика в мистическом мире науки о данных. Это позволяет нам открывать скрытые жемчужины информации, которая может вести нас на пути к успеху. Поэтому в следующий раз, когда вы почувствуете себя потерянным в лабиринте данных, не забудьте направить своего внутреннего гуру по добыче данных, и вы будете вознаграждены мудростью, которую ищете. Да пребудут с вами данные всегда.
У вас есть исходный материал, чтобы стать просвещенным специалистом по данным. Иди и возьми один для себя!
Удачи,
Нирмал
