Grazie ai costanti progressi della tecnologia, i grandi dati consentono a vari campi di ricavare informazioni e tendenze consecutive per prevedere il comportamento. Man mano che raccogliamo sempre più dati per sviluppare il nuovo campo, abbiamo bisogno di archiviazione per salvare nuovi dati e sviluppare nuovi dati con i record precedenti. Tuttavia, per memorizzare i dati, gli esperti IT hanno lavorato allo sviluppo di varie soluzioni e framework. Questo ha sollevato altre questioni, come ad esempio come possiamo elaborare i dati in modo efficace. È qui che entra in gioco il termine scienza dei dati. Ad esempio, nei film di fantascienza di Hollywood, vediamo come i personaggi si affidano alla scienza dei dati per compiere missioni difficili. Allo stesso modo, il mondo di oggi ha bisogno di usare la scienza dei dati per vari compiti basati sui dati.

Che cos’è la scienza dei dati?

La scienza dei dati aiuta ad analizzare una grande quantità di dati e a trovare soluzioni. Utilizzando queste soluzioni, le organizzazioni prendono decisioni informate e massimizzano il loro tasso di successo. L’obiettivo principale della scienza dei dati è quello di elaborare i dati e generare una rappresentazione visiva che supporti l’accuratezza del processo decisionale. Ecco alcune delle funzioni della scienza dei dati:

  • Previsione
  • Classificazione
  • Raccomandazioni
  • Riconoscimento
  • Rilevamento delle frodi
  • Approfondimenti azionabili
  • Ottimizzazione
  • Previsione


Ciclo di vita della scienza dei dati

Comprensione

In questa fase della scienza dei dati, è necessario porre domande. Queste domande si riferiscono al campo in cui opera l’organizzazione. Ad esempio, se siete uno scienziato dei dati aziendali, vi concentrerete su dati che supportano ogni decisione in azienda per ottenere il massimo dei risultati. Quando si cerca di capire un problema, è necessario porre alcune domande:

  • Quante?
  • Qual è la categoria?
  • Qual è il gruppo?
  • Va bene o è strano?
  • Qual è l’opzione da prendere?

In breve, è necessario definire l’obiettivo del progetto che vi viene assegnato. Questo vi aiuterà a trovare la soluzione migliore e la vostra organizzazione prenderà una decisione adeguata.

Estrazione dati

Dopo i dati, gli scienziati trovano l’obiettivo del problema o del progetto e iniziano a raccogliere i dati relativi alle domande. Troveranno la soluzione a nuove domande come:

  • Dove possiamo trovare i dati?
  • Quale tipo di dati supporterà meglio la soluzione?
  • Quali metodi possiamo utilizzare per trovare i dati?
  • Come possiamo memorizzare i dati per riferimento futuro?

Questa è la fase più lunga del ciclo. Tuttavia, sono in fase di sviluppo diversi nuovi metodi, tecniche e strumenti per facilitare questa fase. È possibile utilizzare questi strumenti per raccogliere i dati in meno tempo con precisione. Ad esempio, se si raccolgono i dati per sviluppare un’applicazione mobile, è necessario esaminare l’esperienza dell’utente con la concorrenza, quali problemi gli utenti devono affrontare che questa applicazione può risolvere, ecc.

Pulizia dei dati

I dati raccolti sono in pezzi enormi. Alcuni possono riferirsi all’argomento più di altri. È necessario analizzare i dati ed eliminare tutti i dati aggiuntivi. Quando si raccolgono grandi dati, si ottengono tutte le informazioni relative all’argomento. Questo non significa che le utilizzerete tutte per risolvere il problema. Quindi, è il momento di estrarre tutti i dati utili.

Eliminando i dati meno importanti, potreste scoprire che alcuni dati mancano. Se non risolvete questo problema durante la pulizia dei dati, potreste trovarvi di fronte ad un problema in seguito.

Esplorazione dei dati

L’analisi dei dati è anche un passo essenziale per gli scienziati dei dati. È necessario esplorare i dati e il brainstorming. Collegare i modelli, le statistiche, le cifre e i fatti nei dati che si raccolgono. Creare grafici, istogrammi e presentazioni grafiche aiuterà ad esplorare la storia dietro i dati.

Utilizzerete tutte le informazioni per trovare qualsiasi modello o connessione tra i dati. Ad esempio, se i vostri dati riguardano le condizioni immobiliari di una città, potete disegnare una mappa termica e cercare di trovare le tendenze. Stai facendo delle rappresentazioni grafiche, quindi le informazioni dovrebbero essere il più accurate possibile per ottenere risultati migliori.

Ingegneria delle caratteristiche

Nell’apprendimento automatico, le caratteristiche sono le proprietà misurabili e quelle attribuite quando vengono osservate. Allo stesso modo, in questa fase, si riducono le caratteristiche che comportano un rumore eccessivo. Si utilizzeranno i dati e si applicheranno metodi di filtraggio e si creerà una caratteristica. Per esempio, se la caratteristica richiesta è l’età e la soglia che si può selezionare è quella dell’adulto e del bambino. Quindi scegliete una soglia di età di 18 anni e segnate la categoria sopra o sotto la soglia.

Modellazione predittiva

Ora, si inizierà ad ottenere il modello del progetto secondo la scienza dei dati. Un buon modello include un test statistico per misurare se i dati sono accurati e se hanno senso o meno. È necessario addestrare il modello e impostare il giusto algoritmo, in modo che il sistema funzioni automaticamente. Una volta che il modello è stato impostato, è necessario valutare l’accuratezza dei risultati.

Visualizzazione dei dati

Questo è il passo più difficile del ciclo di vita. Questo passo comprende la presentazione dei dati che combinano arte, statistica, psicologia e capacità di comunicazione. È necessario progettare il risultato in modo che le persone che ricevono le informazioni possano capire. La cosa essenziale da considerare in questo metodo è la comunicazione.

Comprensione

Dopo aver attraversato tutti i processi, si arriva a un cerchio completo, e si traggono le conclusioni del modello. È necessario valutare il successo del modello per comprendere i problemi reali. Se scoprite che vi mancano le informazioni e le intuizioni, potete ripetere il processo per trovare ancora più dati e intuizioni per migliorare i risultati del progetto.

Conclusione

Per raggiungere gli obiettivi, costruire strategie, progettare modelli, risolvere problemi, la scienza dei dati è un campo essenziale e progressivo. Le aziende possono raccogliere moltissimi dati e utilizzarli per realizzare un processo che le aiuti a prendere decisioni migliori. Per il successo di un progetto o la crescita del business, gli scienziati dei dati hanno un effetto importante sul successo e sull’impatto positivo. Speriamo che questo articolo vi abbia dato una risposta alla domanda “cos’è la scienza dei dati?