データサイエンスのライフサイクルへの洞察大規模なデータ収集プロジェクトに取り組む企業が増えているため、統計によると、ほとんどの組織がデータを正しく使用できないことがわかります。多くのビジネスリーダーは、データの視覚化や時系列モデルなどの用語を聞き、彼らが何であるか分かりません。今日のデジタル世界では、データを理解し、マイニングの仕組みを知ることが重要です。
完成し、顧客ベースを増やし、より多くの売上を生み出すには、基本的なソフトウェア開発を理解するチームが必要です。認定されたデータサイエンティストは、信頼性の低いデータの抽出、クリーンアップ、削除を支援し、組織が貴重な洞察を生成できるようにします。これにより、意思決定が最適化され、事業運営が合理化されます。ライフサイクル・データとデータ・サイエンスの仕組みについて知っておくべきことをすべてご覧ください。
データサイエンスライフサイクルにおける5つのステップデータサイエンスでは、ドメイン知識、コーディングスキル、統計的専門知識を組み合わせて、プロセスデータを特定し、価値ある洞察を抽出します。アナリストは、ビジネスの問題を解決し、質問に対する回答を見つけるために科学プロジェクトに着手します。
効果的なデータサイエンティストは、モデル構築、人工知能、機械学習を使用して、データサイエンスプロジェクトを完了します。ほとんどのデータサイエンスアナリストは、ソフトウェア工学とデータ分析の豊富なバックグラウンドを持っています。
組織では、データサイエンティストを採用して、収集するすべてのデータソースを理解します。ほとんどの場合、企業はビッグデータを収集しますが、ビジネス分析を実行する方法がわかりません。お客様を理解し、社内業務を改善し、売上を伸ばすために、価値のあるデータから無関係な情報を分離する必要があります。
このプロセスをよりよく理解するために、データサイエンスのライフサイクルにおける5つのステップを知ることができます。
データサイエンスのライフサイクルステップ 1 —
データ収集ほとんどの企業は、データ収集の取り組みを弱めます。彼らはあまりにも多くの関係のないより優れていると思うので、あまりにも多くの無関係な情報を収集します。企業にはデータが必要ですが、適切な種類の分析データが必要です。
これは、効果的な科学チームが助けることができる場所です。データサイエンティストは、データベースを調べて、クエリを使用し、情報を処理するためのスキルを活用します。チームには、データおよびデータマイニングをクリーニングするための特定のツールセットが必要になります。彼らは、ファイルからそれを抽出し、それをダウンロードし、それを理解するために特定のフォーマットを使用することができます。
データサイエンスのライフサイクルステップ 2 —
データの準備チームが必要な探索的データを用意したら、準備する時です。これは、企業が必要とするものに応じて、時間がかかったり、短くて簡単なプロセスになる場合があります。最良のシナリオでは、 データアナリストは 、異なるテーブルを取り、それらを組み合わせて、特定の方法でそれらを整理します。
その後、データサイエンスチームはデータをクリーンアップして、信頼性が高くオリジナルであることを保証する必要があります。彼らは、組織のコンプライアンスニーズに依存することができる品質管理要件を遵守しなければなりません。さまざまなデータセットを統合し、ウェアハウスにアップロードします。これにより、ユーザーは信頼性が高く正確なデータに簡単にアクセスできるため、インサイトを生成できます。
データサイエンスライフサイクルステップ 3 —
探索的データ分析チームはデータ分析を実行して、データのクリーン化、変換、モデル化を行い、意思決定を最適化する貴重な情報を特定します。データアナリストは、企業目標や特定のビジネス上の問題に応じて、さまざまなアプローチでデータ分析を行います。
機械学習、モデリング、その他のディープラーニング技術は、多くの科学者が使用する一般的なツールです。彼らは、データ分析がリーダーシップが必要とする特定の質問に答えることを確認するだけで済みます。データの準備、分析、およびデータクリーニングの標準的なベストプラクティスには、-
データサイエンスライフサイクルステップ 4 —
モデル構築データ科学者は、これまでの作業をテストし、データサイエンスライフサイクルのモデリングフェーズで改善が必要かどうかを確認してください。チームは、データを徹底的に探索してクリーンアップし、正しいモデルを構築するために時間を要する必要があります。それ以外の場合は、障害のある情報に基づいて生成されます。
科学者は、トレーニング、検証、テストを含む機械学習技術を使用することができます。新しいデータから学習モデルを作成すると、ユーザーはインサイトを抽出できます。モデリングフェーズの終了時に、科学者は監査を実施し、モデルがどの程度機能し、ビジネス上の質問に関連しているかどうかを判断します。このモデルによって、非効率性や顧客のニーズについてより深いビジネス理解が得られるでしょうか。もしそうなら、モデルは効果的です。
データサイエンスのライフサイクルステップ 5 —
モデル開発最後に、すべての科学プロジェクトは、プロジェクトのライフステータスから現実のステータスに移行する必要があります。アナリストは、これを完了するために何らかの種類のアプリケーションを使用します。各事業部門のニーズに応じて、プログラミング言語の要件が異なるため、機械学習モデルを記録します。
ユーザーがデータモデルにアクセスできたら、おそらくフィードバックを提供したいと思うでしょう。チームがフィードバックをより正確に文書化すると、データサイエンスのプロジェクトが改善されます。ほとんどの企業は、プロジェクトのライフサイクルの将来の流れを監視するために、追加のチームメンバーを雇います。
データサイエンスライフサイクルの重要なポイント結論として、ここでは、データサイエンスのライフサイクルについて知っておくべきことです。
- まず、企業は収集するデータの種類に焦点を当てる必要があります。これには、データベースを照会し、特定のスキルを活用してデータを転送する必要があります。
- データの準備は次のステップです。これは、特定の方法で異なるテーブルの組織と組み合わせを必要とします。アナリストは、データモデルを作成する前に、冗長な情報をすべて削除する必要があります。次に、データをクリーンアップ、変換、モデル化するために、探索的なデータ分析を行う必要があります。これは、組織が意思決定を最適化するために有用な洞察を生成する方法です。
- その後、データサイエンティストがモデルを構築します。モデルが正確であることを確認するには、前のフェーズを正しく完了する必要があります。科学者は通常、トレーニング、検証、テストなどの機械学習技術を使用します。
- 最後に、科学チームはプロジェクトを現実世界に移す必要があります。通常、プログラミング言語の要件が異なる場合に備えて、一連のアプリケーションを使用し、すべてのモデルを記録します。また、すべてが展開される前にプロセスをテストします。
