Dank konsequenter Fortschritte in der Technologie ermöglichen große Datenmengen verschiedenen Bereichen die Ableitung von Informationen und aufeinander folgende Trends zur Vorhersage von Verhalten. Da wir immer mehr Daten sammeln, um das neue Feld zu entwickeln, benötigen wir Speicherplatz, um neue Daten zu speichern und neue Daten mit früheren Datensätzen zu entwickeln. Um die Daten zu speichern, haben IT-Experten jedoch an der Entwicklung verschiedener Lösungen und Rahmenwerke gearbeitet. Dies warf weitere Fragen auf, z.B. wie wir die Daten effektiv verarbeiten können. Hier kommt der Begriff Datenwissenschaft ins Spiel. In Sci-Fi-Filmen aus Hollywood sehen wir zum Beispiel, wie die Charaktere sich auf die Datenwissenschaft verlassen, um schwierige Missionen zu erfüllen. In ähnlicher Weise muss die heutige Welt die Datenwissenschaft für verschiedene datengesteuerte Aufgaben nutzen.

Was ist Datenwissenschaft?

Die Datenwissenschaft hilft, eine große Menge an Daten zu analysieren und Lösungen zu finden. Mithilfe dieser Lösungen können Organisationen fundierte Entscheidungen treffen und ihre Erfolgsquote maximieren. Das Hauptziel der Datenwissenschaft besteht darin, die Daten zu verarbeiten und eine visuelle Darstellung zu erzeugen, die die Genauigkeit der Entscheidungsfindung unterstützt. Hier sind einige der Funktionen der Datenwissenschaft:

  • Vorhersage
  • Klassifikation
  • Empfehlungen
  • Anerkennung
  • Betrugserkennung
  • Umsetzbare Einsichten
  • Optimierung
  • Vorhersage

Lebenszyklus der Datenwissenschaft

Verstehen

In dieser Phase der Datenwissenschaft müssen Sie Fragen stellen. Diese Fragen beziehen sich auf den Bereich, in dem die Organisation tätig ist. Wenn Sie zum Beispiel ein Wirtschaftsdatenwissenschaftler sind, werden Sie sich auf Daten konzentrieren, die jede Entscheidung im Unternehmen unterstützen, um maximale Ergebnisse zu erzielen. Wenn Sie versuchen, ein Problem zu verstehen, müssen Sie einige Fragen stellen:

  • Wie viele?
  • Was ist die Kategorie?
  • Was ist die Gruppe?
  • Ist sie in Ordnung oder seltsam?
  • Was ist die Option, die wir wählen sollten?

Kurz gesagt, Sie müssen das Ziel des Ihnen zugewiesenen Projekts definieren. Dies wird Ihnen helfen, die beste Lösung zu finden, und Ihre Organisation trifft eine geeignete Entscheidung.

Datengewinnung

Nach den Daten finden die Wissenschaftler das Ziel des Problems oder des Projekts, und sie beginnen mit der Sammlung von Daten zu den Fragen. Sie finden die Lösung für neue Fragen wie

  • Wo können wir die Daten finden?
  • Welche Art von Daten wird die Lösung besser unterstützen?
  • Welche Methoden können wir verwenden, um die Daten zu finden?
  • Wie können wir die Daten für zukünftige Referenzen speichern?

Dies ist der zeitaufwendigste Schritt in diesem Zyklus. Es sind jedoch verschiedene neue Methoden, Techniken und Werkzeuge in der Entwicklung, um diese Phase zu erleichtern. Mit diesen Werkzeugen können Sie die Daten in kürzerer Zeit und mit größerer Genauigkeit erfassen. Wenn Sie zum Beispiel die Daten sammeln, um eine mobile Anwendung zu entwickeln, müssen Sie die Benutzererfahrung mit dem Wettbewerb durchgehen, welche Probleme die Benutzer haben, die diese Anwendung lösen kann, usw.

Daten-Bereinigung

Die Daten, die Sie sammeln, sind in riesigen Brocken. Einige beziehen sich vielleicht mehr auf das Thema als andere. Sie müssen die Daten analysieren und alle zusätzlichen Daten eliminieren. Wenn Sie große Datenmengen sammeln, erhalten Sie alle Informationen, die mit dem Thema zu tun haben. Das bedeutet aber nicht, dass Sie sie alle zur Lösung des Problems verwenden werden. Daher ist es an der Zeit, alle nützlichen Daten zu extrahieren.

Während Sie weniger wichtige Daten eliminieren, stellen Sie vielleicht fest, dass einige Daten fehlen. Wenn Sie dieses Problem beim Bereinigen der Daten nicht lösen, kann es sein, dass Sie später auf ein Problem stoßen.

Daten-Exploration

Auch die Datenanalyse ist ein wesentlicher Schritt für Datenwissenschaftler. Sie müssen die Daten untersuchen und ein Brainstorming durchführen. Verbinden Sie die Muster, Statistiken, Zahlen und Fakten in den Daten, die Sie sammeln. Die Erstellung von Diagrammen, Histogrammen und grafischen Darstellungen hilft Ihnen, die Geschichte hinter den Daten zu erforschen.

Sie werden alle Informationen nutzen, um jedes Muster oder jede Verbindung zwischen den Daten zu finden. Wenn sich Ihre Daten beispielsweise auf die Immobilienverhältnisse in einer Stadt beziehen, können Sie eine Heatmap entwerfen und versuchen, Trends zu finden. Sie machen grafische Darstellungen, daher sollten die Informationen so genau wie möglich sein, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

Merkmal Technik

Beim maschinellen Lernen sind Merkmale die messbaren Eigenschaften und diejenige, die bei Beobachtung zugeschrieben werden. Ähnlich verhält es sich in diesem Schritt mit der Reduzierung von Merkmalen, die zu viel Rauschen verursachen. Sie werden die Daten verwenden und Filtermethoden anwenden und ein Merkmal erstellen. Zum Beispiel, wenn das Merkmal, das Sie benötigen, das Alter ist und der Schwellenwert, den Sie auswählen können, der Erwachsene und das Kind ist. Sie wählen also ein Schwellenalter von 18 Jahren und markieren die Kategorie über oder unter dem Schwellenwert.

Prädiktive Modellierung

Nun werden Sie beginnen, das Modell des Projekts nach datenwissenschaftlichen Gesichtspunkten zu erstellen. Ein gutes Modell beinhaltet einen statistischen Test, um zu messen, ob die Daten korrekt und sinnvoll sind oder nicht. Sie müssen Ihr Modell trainieren und den richtigen Algorithmus einstellen, damit das System automatisch läuft. Sobald das Modell fertig eingestellt ist, müssen Sie bewerten, wie genau die Ergebnisse sind.

Daten-Visualisierung

Dies ist der schwierigste Schritt im Lebenszyklus. Dieser Schritt umfasst die Präsentation der Daten, wobei Kunst, Statistik, Psychologie und Kommunikationsfähigkeiten kombiniert werden. Sie müssen das Ergebnis so gestalten, dass die Menschen, die die Informationen erhalten, es verstehen können. Das Wesentliche, das bei dieser Methode zu berücksichtigen ist, ist die Kommunikation.

Verstehen

Nachdem Sie alle Prozesse durchlaufen haben, schließt sich der Kreis und Sie können Ihre Schlussfolgerungen aus dem Modell ziehen. Sie müssen den Erfolg des Modells bewerten, um die tatsächlichen Probleme zu verstehen. Wenn Sie feststellen, dass Ihnen einige der Informationen und Erkenntnisse fehlen, können Sie den Prozess wiederholen, um noch mehr Daten und Erkenntnisse zur Verbesserung der Projektergebnisse zu finden.

Schlussfolgerung

Um Ziele zu erreichen, Strategien zu entwickeln, Modelle zu entwerfen, Probleme zu lösen, ist die Datenwissenschaft ein wesentlicher und fortschrittlicher Bereich. Unternehmen können eine Menge Daten sammeln und sie für einen Prozess nutzen, der ihnen hilft, bessere Entscheidungen zu treffen. Für den Erfolg eines Projekts oder das Wachstum des Unternehmens haben Datenwissenschaftler einen großen Einfluss auf den Erfolg und die positiven Auswirkungen. Hoffentlich hat Ihnen dieser Artikel eine Antwort auf die Frage “Was ist Datenwissenschaft?