Благодаря последовательному развитию технологий, большие данные позволяют различным областям получать информацию и последовательные тенденции для прогнозирования поведения. По мере того, как мы собираем все больше и больше данных для разработки нового месторождения, нам требуется хранилище для сохранения новых данных и разработки новых данных с предыдущими записями. Однако для хранения данных IT-специалисты работали над разработкой различных решений и фреймворков. В связи с этим возникли другие вопросы, например, как мы можем эффективно обрабатывать данные. Именно здесь в игру вступает термин “наука о данных”. Например, в голливудских научно-фантастических фильмах мы видим, как персонажи полагаются на Data Science при выполнении сложных задач. Аналогичным образом, современному миру необходимо использовать науку о данных для решения различных задач, основанных на данных.

Что такое Data Science?

Наука о данных помогает анализировать большое количество данных и находить решения. Используя эти решения, организации принимают обоснованные решения и максимизируют свои успехи. Основная цель науки о данных состоит в том, чтобы обрабатывать данные и создавать визуальное представление, которое поддерживает точность принятия решений. Вот некоторые из функций науки о данных:

Прогноз
Классификация
Рекомендации
Распознавание
Обнаружение мошенничества
Действенные идеи
Оптимизация
Прогноз


Жизненный цикл науки о данных

Понимание

На этом этапе науки о данных необходимо задавать вопросы. Эти вопросы относятся к области, в которой работает организация. Например, если вы занимаетесь изучением бизнес-данных, вы сосредоточитесь на данных, которые поддерживают каждое решение в бизнесе для достижения максимальных результатов. Пытаясь понять проблему, вам необходимо задать несколько вопросов:

Сколько?
Какая категория?
Что такое группа?
Хорошо это или странно?
Какой вариант мы должны выбрать?

Короче говоря, вам необходимо определить цель проекта, который вам назначен. Это поможет Вам найти наилучшее решение, и Ваша организация примет подходящее решение.

Добыча данных

После получения данных ученые находят цель проблемы или проекта и начинают собирать данные, относящиеся к вопросам. Они найдут решение таких новых вопросов:

Где мы можем найти данные?
Какой тип данных будет лучше поддерживать решение?
Какие методы мы можем использовать для поиска данных?
Как мы можем хранить данные для дальнейшего использования?

Это самый трудоемкий шаг в цикле. Тем не менее, в настоящее время разрабатываются различные новые методы, приемы и инструменты, которые облегчат этот этап. Вы можете использовать эти инструменты для сбора данных за меньшее время с точностью. Например, если вы собираете данные для разработки мобильного приложения, вы должны пройти через пользовательский опыт с конкурентами, какие проблемы пользователи сталкиваются с тем, что это приложение может решить, и т.д.

Очистка данных

Данные, которые вы собираете, в огромных кусочках. Некоторые из них могут относиться к теме больше, чем другие. Вам необходимо проанализировать данные и устранить все дополнительные данные. Когда вы собираете большие данные, вы получаете каждую часть информации, относящейся к теме. Это не означает, что вы будете использовать все это для решения проблемы. Следовательно, пришло время извлечь все полезные данные.

Устраняя менее важные данные, вы можете обнаружить, что некоторые данные отсутствуют. Если вы не решите эту проблему во время очистки данных, то позже вы можете столкнуться с проблемой.

Исследование данных

Анализ данных также является важным шагом для ученых, занимающихся данными. Вам нужно исследовать данные и провести “мозговой штурм”. Соедините закономерности, статистику, цифры и факты в данных, которые вы собираете. Создание графиков, гистограмм и графического представления поможет исследовать историю, лежащую в основе данных.

Вы будете использовать всю информацию, чтобы найти любую закономерность или связь между данными. Например, если ваши данные касаются состояния недвижимости в городе, вы можете составить тепловую карту и попытаться найти тенденции. Вы делаете графические изображения, поэтому информация должна быть как можно более точной для достижения лучших результатов.

Характеристики Инжиниринг

В машинном обучении характеристики – это измеряемые свойства и те, которые приписываются при наблюдении. Аналогичным образом, на этом этапе следует уменьшить характеристики, связанные со слишком сильным шумом. Вы будете использовать данные и применять методы фильтрации, а также создавать свойства. Например, если требуемый параметр – возраст, а порог, который вы можете выбрать, – взрослый и ребенок. Таким образом, вы выберете возрастной порог в 18 лет и пометите категорию выше или ниже порога.

Прогнозное моделирование

Теперь вы начнете получать модель проекта в соответствии с наукой о данных. Хорошая модель включает в себя статистический тест для измерения того, точны ли данные и имеют ли они смысл. Вам нужно обучить модель и установить правильный алгоритм, чтобы система работала автоматически. После того, как модель будет полностью настроена, необходимо оценить, насколько точны результаты.

Визуализация данных

Это самый трудный шаг в жизненном цикле. Этот шаг включает в себя представление данных, сочетающих в себе искусство, статистику, психологию и коммуникативные навыки. Необходимо спланировать результат таким образом, чтобы люди, получающие информацию, могли ее понять. Главное, что нужно учитывать в этом методе – это общение.

Понимание

После того, как вы пройдете все процессы, вы выйдете на полный круг и сделаете выводы о модели. Вам необходимо оценить успешность модели, чтобы понять реальные проблемы. Если вы обнаружите, что вам не хватает информации и понимания, вы можете повторить процесс, чтобы найти еще больше данных и понимания для улучшения результатов проекта.

Заключение

Для достижения целей, построения стратегий, разработки моделей, решения проблем, науки о данных является важной и прогрессивной областью. Компании могут собирать большое количество данных и использовать их для осуществления процесса, который помогает им принимать лучшие решения. Для успеха проекта или роста бизнеса специалисты по сбору данных оказывают большое влияние на успех и положительный эффект. Надеемся, что эта статья дала Вам ответ на вопрос: “Что такое наука о данных?”.