5 Einfache Schritte im Data Science Life Cycle

Data Science Life Cycle April 05, 2021

Einblick in den Data Science Life Cycle

Da sich immer mehr Unternehmen zu groesseren Datenerfassungsprojekten verpflichten, zeigen Statistiken, dass die meisten Unternehmen Daten nicht ordnungsgemaess verwenden. Viele Geschaeftsfuehrer hoeren Begriffe wie Datenvisualisierung oder Timeserienmodell und haben keine Ahnung, was sie sind. Das Verstaendnis von Daten und das Wissen ueber die Funktionsweise des Minings sind in der heutigen digitalen Welt von entscheidender Bedeutung.

Um den Kundenstamm abzuschliessen, zu vergroessern und mehr Umsatz zu generieren, benoetigen Unternehmen ein Team, das die grundlegende Softwareentwicklung versteht. Qualifizierte Datenwissenschaftler koennen dabei helfen, unzuverlaessige Daten zu extrahieren, zu bereinigen und zu entfernen, damit ein Unternehmen wertvolle Erkenntnisse generieren kann. Dies wird die Entscheidungsfindung optimieren und den Geschaeftsbetrieb rationalisieren. Lesen Sie weiter, um alles zu erfahren, was es ueber Lebenszyklusdaten und die Funktionsweise von Data Science zu wissen gibt.

5 Schritte im Data Science Life Cycle

Data Science Data Science nutzt eine Kombination aus Fachwissen, Programmierkenntnissen und statistischem Fachwissen, um Prozessdaten zu identifizieren und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Analysten starten ein Wissenschaftsprojekt, um ein Geschaeftsproblem zu loesen und Antworten auf Fragen zu finden.

Effektive Datenwissenschaftler nutzen Modellbildung, kuenstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um ein Data Science Projekt abzuschliessen. Die meisten Data Science Analysten haben einen umfassenden Hintergrund in der Softwareentwicklung und Datenanalyse.

Eine Organisation wird einen Data Scientist einsetzen, um alle von ihnen erfassten Datenquellen zu verstehen. Die meiste Zeit sammeln Unternehmen Big Data, sind sich aber nicht sicher, wie sie Geschaeftsanalysen durchfuehren sollen. Sie muessen die irrelevanten Informationen von den wertvollen Daten trennen, damit sie Kunden verstehen, interne Ablaeufe verbessern und den Umsatz steigern koennen.

Um diesen Prozess besser zu verstehen, hilft es, die 5 Schritte im Data-Science-Lebenszyklus zu kennen.

Data Science Life Cycle Schritt 1 Datenerfassung

Die meisten Unternehmen schwanken bei ihren Bemuehungen um Datenerfassung. Sie sammeln zu viele irrelevante Informationen, weil sie denken, dass zu viel besser ist als keine. Waehrend Unternehmen Daten benoetigen, benoetigen sie die richtigen Analysedaten.

Hier kann ein effektives Wissenschaftsteam helfen. Datenwissenschaftler werden sich durch Datenbanken umsehen, Abfragen verwenden und Faehigkeiten einsetzen, um die Informationen zu verarbeiten. Teams benoetigen einen speziellen Satz von Tools zum Bereinigen von Daten und Data Mining. Sie koennen es aus Dateien extrahieren, herunterladen und eine bestimmte Formatierung verwenden, um es zu verstehen.

Data Science Life Cycle Schritt 2 Datenvorbereitung

Sobald Teams ueber die Sondierungsdaten verfuegen, die sie benoetigen, ist es an der Zeit, sie vorzubereiten. Dies kann ein zeitaufwaendiger oder kurzer und einfacher Prozess sein, je nachdem, was das Unternehmen benoetigt. Im besten Fall nimmt der Datenanalyst verschiedene Tabellen an, kombiniert sie und organisiert sie auf eine bestimmte Weise.

Dann muss das Data-Science-Team die Daten bereinigen, um sicherzustellen, dass sie zuverlaessig und originell sind. Sie muessen sich an die Anforderungen der Qualitaetskontrolle halten, die von den Compliance-Anforderungen des Unternehmens abhaengen koennen. Sie integrieren verschiedene Datensaetze und laden sie in ein Lager hoch. Dies hilft Benutzern, einfach auf zuverlaessige und genaue Daten zuzugreifen, damit sie Erkenntnisse generieren koennen.

Data Science Life Cycle Schritt 3 Explorative

data science life cycle step 3 exploratory data analysis 1617055251 3147

Datenanalyse-Teams fuehren Datenanalysen durch, um Daten zu bereinigen, zu transformieren und zu modellieren, um alle wertvollen Informationen zu identifizieren, die die Entscheidungsfindung optimieren. Datenanalysten verfolgen unterschiedliche Ansaetze fuer Datenanalysen, die von Unternehmenszielen und spezifischen Geschaeftsproblemen abhaengen.

Maschinelles Lernen, Modellierung und andere Deep-Learning-Techniken sind beliebte Werkzeuge, die viele Wissenschaftler verwenden. Sie muessen nur sicherstellen, dass die Datenanalyse die spezifischen Fragen beantwortet, die die Fuehrung benoetigt. Zu den Best Practices fuer die Datenaufbereitung, -analyse und Datenbereinigung gehoeren -

Identifizieren von Variablen
Uni- und Bivariate Analyse
Fehlende Werte behandeln
Entdeckung von Ausreissern
Variablen Transformieren
von Variablen erstellen

Data Science Life Cycle Schritt 4

Modellbau-Datenwissenschaftler testen ihre bisherige Arbeit und pruefen, ob sie waehrend der Modellierungsphase des Data-Science-Lebenszyklus verbessert werden muss. Teams muessen sich die Zeit nehmen, die Daten gruendlich zu untersuchen und zu bereinigen, um die richtigen Modelle zu erstellen. Andernfalls werden sie auf der Grundlage fehlerhafter Informationen generiert.

Wissenschaftler koennen Techniken des maschinellen Lernens verwenden, die Training, Validierung und Tests umfassen. Sobald sie ein Lernmodell aus neuen Daten erstellt haben, koennen Benutzer Erkenntnisse gewinnen. Am Ende der Modellierungsphase fuehren Wissenschaftler ein Audit durch, um zu bestimmen, wie gut das Modell funktioniert und ob es fuer die Geschaeftsfrage relevant ist oder nicht. Wird das Modell ein tieferes Geschaeftsverstaendnis fuer Ineffizienzen oder Kundenbeduerfnisse erzeugen? Wenn ja, ist das Modell effektiv.

Data Science Life Cycle Schritt 5 Modellentwicklung

data science life cycle step 5 model development 1617055251 8117

Schliesslich muessen alle Wissenschaftsprojekte den Status des Projektlebens in den realen Zustand uebergehen. Analysten verwenden eine Art von Anwendung, um dies abzuschliessen. Sie werden alle Modelle des maschinellen Lernens aufzeichnen, da die Anforderungen an die Programmiersprache je nach den Anforderungen der einzelnen Geschaeftseinheiten variieren.

Sobald Benutzer Zugriff auf das Datenmodell haben, werden sie wahrscheinlich Feedback geben wollen. Je genauer ein Team Feedback dokumentiert, desto besser sind die Data-Science-Projekte. Die meisten Unternehmen stellen zusaetzliche Teammitglieder ein, um den zukuenftigen Ablauf des Projektlebenszyklus zu ueberwachen.

Wichtige Erkenntnisse des Data Science Life Cycle

Abschliessend moechten Sie folgendermassen wissen, was Sie ueber den Data-Science-Lebenszyklus wissen sollten -

Erstens muessen sich Unternehmen auf die Art der Daten konzentrieren, die sie sammeln. Dies erfordert die Abfrage von Datenbanken und die Verwendung spezifischer Faehigkeiten zur Datenuebertragung.
Datenaufbereitung ist der naechste Schritt. Es erfordert die Organisation und Kombination verschiedener Tabellen auf eine bestimmte Art und Weise. Analysten muessen auch alle redundanten Informationen entfernen, bevor sie ein Datenmodell erstellen. Als naechstes sollten sie explorative Datenanalysen durchfuehren, um Daten zu bereinigen, zu transformieren und zu modellieren. Auf diese Weise wird eine Organisation nuetzliche Erkenntnisse zur Optimierung der Entscheidungsfindung generieren.
Datenwissenschaftler werden dann ein Modell erstellen. Die vorherigen Phasen muessen korrekt abgeschlossen sein, um sicherzustellen, dass das Modell korrekt ist. Wissenschaftler verwenden typischerweise Techniken des maschinellen Lernens wie Training, Validierung und Tests.
Schliesslich muss das Wissenschaftsteam das Projekt in die reale Welt uebertragen. Sie verwenden in der Regel eine Reihe von Anwendungen und zeichnen alle Modelle auf, falls die Anforderungen der Programmiersprache variieren. Sie testen den Prozess auch, bevor alles bereitgestellt wird.