Dankzij de consistente vooruitgang in de technologie kunnen met behulp van big data verschillende velden informatie en opeenvolgende trends worden afgeleid om gedrag te voorspellen. Naarmate we meer en meer gegevens verzamelen om het nieuwe veld te ontwikkelen, hebben we opslag nodig om nieuwe gegevens op te slaan en nieuwe gegevens te ontwikkelen met eerdere records. Om de data op te slaan, hebben IT-experts echter gewerkt aan de ontwikkeling van verschillende oplossingen en frameworks. Dit riep andere vragen op, zoals hoe we de data effectief kunnen verwerken. Daar komt de term datawetenschap bij kijken. In Hollywood Sci-Fi films zien we bijvoorbeeld hoe de personages op Data Science vertrouwen om moeilijke missies te volbrengen. Op dezelfde manier moet de wereld van vandaag gebruik maken van datawetenschap voor verschillende datagestuurde taken.

Wat is datawetenschap?

Datawetenschap helpt bij het analyseren van een grote hoeveelheid gegevens en het vinden van oplossingen. Met behulp van deze oplossingen nemen organisaties geïnformeerde beslissingen en maximaliseren ze hun succespercentage. Het belangrijkste doel van de datawetenschap is het verwerken van de gegevens en het genereren van een visuele weergave die de nauwkeurigheid van de besluitvorming ondersteunt. Dit zijn enkele van de functies van datawetenschap:

Voorspelling
Classificatie
Aanbevelingen
Erkenning
Fraudebestrijding
Actieve inzichten
Optimalisatie
Prognose


Levenscyclus van de gegevenswetenschap

Inzicht in

In deze fase van de datawetenschap moet je vragen stellen. Deze vragen hebben betrekking op het terrein waarop de organisatie actief is. Als u bijvoorbeeld een bedrijfsdatawetenschapper bent, richt u zich op gegevens die elke beslissing in de onderneming ondersteunen om een maximaal resultaat te bereiken. Wanneer u een probleem probeert te begrijpen, moet u een aantal vragen stellen:

  • Hoeveel?
  • Wat is de categorie?
  • Wat is de groep?
  • Is het oké of vreemd?
  • Wat is de optie die we moeten nemen?

Kortom, u moet het doel van het project dat u wordt toegewezen definiëren. Dit zal u helpen om de beste oplossing te vinden en uw organisatie maakt een passende beslissing.

Data Mining

Na de gegevens vinden de wetenschappers het doel van het probleem of het project en beginnen ze gegevens te verzamelen met betrekking tot de vragen. Ze vinden de oplossing voor nieuwe vragen zoals:

  • Waar kunnen we de gegevens vinden?
  • Welk type data zal de oplossing beter ondersteunen?
  • Welke methoden kunnen we gebruiken om de gegevens te vinden?
  • Hoe kunnen we de gegevens opslaan voor toekomstig gebruik?

Dit is de meest tijdrovende stap in de cyclus. Er zijn echter verschillende nieuwe methoden, technieken en tools in ontwikkeling om deze fase gemakkelijker te maken. U kunt deze tools gebruiken om de gegevens in minder tijd en met minder nauwkeurigheid te verzamelen. Als je bijvoorbeeld de gegevens verzamelt om een mobiele applicatie te ontwikkelen, moet je de gebruikerservaring met de concurrentie doornemen, met welke problemen gebruikers te maken krijgen die deze applicatie kan oplossen, enz.

Schoonmaken van gegevens

De gegevens die je verzamelt zitten in grote stukken. Sommige kunnen meer betrekking hebben op het onderwerp dan andere. U moet de gegevens analyseren en alle extra gegevens elimineren. Wanneer u grote hoeveelheden gegevens verzamelt, krijgt u elk stukje informatie dat betrekking heeft op het onderwerp. Dit betekent niet dat u alles zult gebruiken om het probleem op te lossen. Het is dus tijd om alle nuttige gegevens te verzamelen.

Terwijl het elimineren van minder belangrijke gegevens, kunt u merken dat sommige gegevens ontbreken. Als u dit probleem niet oplost tijdens het opschonen van de gegevens, kan het zijn dat u later met een probleem wordt geconfronteerd.

Gegevensverkenning

De analyse van gegevens is ook een essentiële stap voor datawetenschappers. Je moet de data verkennen en brainstormen. Verbind de patronen, statistieken, cijfers en feiten in de gegevens die u verzamelt. Het maken van grafieken, histogrammen en een grafische presentatie zal helpen om het verhaal achter de gegevens te verkennen.

U zult alle informatie gebruiken om een willekeurig patroon of verband tussen de gegevens te vinden. Als uw gegevens bijvoorbeeld betrekking hebben op de vastgoedomstandigheden in een stad, kunt u een warmtekaart ontwerpen en proberen trends te vinden. U maakt grafische weergaven, dus de informatie moet zo nauwkeurig mogelijk zijn voor betere resultaten.

Functie-engineering

Bij machinaal leren zijn de kenmerken de meetbare eigenschappen en de eigenschappen die worden toegeschreven wanneer ze worden waargenomen. Op dezelfde manier worden in deze stap de eigenschappen die te veel lawaai veroorzaken, gereduceerd. U gebruikt de gegevens en past de filtermethoden toe en maakt een functie aan. Bijvoorbeeld, als de functie die u nodig hebt de leeftijd is en de drempel die u kunt selecteren is de volwassene en het kind. U kiest dus een drempelleeftijd van 18 jaar en markeert de categorie boven of onder de drempel.

Voorspellende modellering

Nu begint u het model van het project te krijgen volgens de datawetenschap. Een goed model omvat een statistische test om te meten of de gegevens accuraat zijn en al dan niet zinvol. Je moet je model trainen en het juiste algoritme instellen, zodat het systeem automatisch draait. Als het model eenmaal is ingesteld, moet je evalueren hoe nauwkeurig de resultaten zijn.

Visualisatie van de gegevens

Dit is de moeilijkste stap in de levenscyclus. Deze stap omvat de presentatie van de gegevens met een combinatie van kunst, statistiek, psychologie en communicatievaardigheden. Je moet het resultaat zo ontwerpen dat de mensen die de informatie ontvangen het kunnen begrijpen. Het essentiële om te overwegen in deze methode is communicatie.

Inzicht in

Nadat je alle processen hebt doorlopen, kom je in een volledige cirkel terecht en trek je conclusies uit het model. Je moet het succes van het model evalueren om de werkelijke problemen te begrijpen. Als u erachter komt dat het u aan informatie en inzicht ontbreekt, kunt u het proces herhalen om nog meer gegevens en inzicht te vinden om de projectresultaten te verbeteren.

Conclusie

Om doelen te bereiken, strategieën te bouwen, modellen te ontwerpen, problemen op te lossen, is de datawetenschap een essentieel en vooruitstrevend gebied. Bedrijven kunnen veel data verzamelen en gebruiken om een proces te maken dat hen helpt betere beslissingen te nemen. Voor het succes van een project of de groei van het bedrijf hebben datawetenschappers een groot effect op het succes en de positieve impact. Hopelijk gaf dit artikel een antwoord op de vraag “wat is datawetenschap?”.