Раскрытие основных этапов рабочего процесса обработки данных и способы их реализации в ваших проектах.

Из этого руководства вы узнаете о нескольких распространенных рабочих процессах обработки данных. Кроме того, вы получите представление о структуре рабочего процесса обработки данных и факторах, которые необходимо учитывать при его использовании. В этой статье вы узнаете об этапах рабочего процесса обработки данных и о том, как их использовать.

Для решения различных типов проблем науки о данных индустрия науки о данных в настоящее время предоставляет различные структуры процессов обработки данных. Комплексный рабочий процесс обработки данных не может быть создан для решения всех бизнес-задач.

Что такое Данные Научный рабочий процесс?

Рабочий процесс — это запланированный порядок задач, которому кто-то следует, чтобы завершить проект. Реальные проблемы науки о данных сложны по своей природе и требуют тщательного рассмотрения множества различных сценариев, от определения проблемы до развертывания и реализации ценности, чтобы их правильное решение.

Этапы, необходимые для правильного завершения проекта по науке о данных, описываются четко определенным рабочим процессом по науке о данных. Это помогает команде по науке о данных отслеживать прогресс, предотвращать недоразумения, понимать причины задержек и знать ожидаемый график реализации проектов по науке о данных на практике.

Шаг 1. Фаза структуры проблемы науки о данных

Определение проблемы науки о данных может показаться простым, но очень важно согласовать ее с потребностями организации и бизнеса. Точность в определении проблемы имеет решающее значение, поскольку она определяет направление вашего проекта и действия команды. Люди, объединяющие данные и бизнес-опыт, играют ключевую роль, обеспечивая согласованность действий команд и соблюдение ключевых принципов.

Ключевые шаги для эффективного определения проблемы:

Привлекайте людей, обладающих как деловой хваткой, так и навыками работы с данными.

Выделите достаточно времени для точного определения проблемы.

Стремитесь к четко определенному подходу к решению проблем, который принесет пользу бизнесу.

Шаг 2: Этап сбора данных

Вы не можете заниматься наукой о данных без высококачественных данных. Одним из наиболее важных аспектов вашего рабочего процесса по обработке данных является получение данных правильного качества из различных источников, и на это вы потратите от 60% до 70% своего времени. Перед анализом необходимо собрать все соответствующие данные, преобразовать их в готовый для анализа формат и очистить.

Есть несколько источников:

CSV-файлы на вашем локальном компьютере, в таблицах Google или Excel.

Данные, полученные с SQL-серверов

Онлайн-контент, доставляемый через API

Шаг 3: Исследование данных

когда специалисты по обработке данных должны потратить время на то, чтобы с ним ознакомиться. На этом этапе крайне важно выдвигать гипотезы, поскольку они исследуют данные на предмет закономерностей и аномалий. Проверьте, сначала предлагает ли формулировка задачи контролируемый или неконтролируемый метод.

На этом этапе вам следует приложить усилия для понимания данных, чтобы вы могли создавать гипотезы, которые можно будет проверить, как только вы достигнете моделирования данных, следующего шага рабочего процесса.

Шаг 4: Моделирование данных

На этом решающем этапе науки о данных вы углубляетесь в построение модели, будь то классификация, регрессия или другой тип. Учитывая итеративный характер науки о данных, крайне важно изучить несколько подходов. Вот три ключевых шага:

Обучение и обобщение: Разработайте алгоритм машинного обучения, используя обучающие данные, что является фундаментальной отправной точкой.

Установка: Оцените, может ли модель обобщать новые, невидимые данные, подобные обучающему набору, и оценить ее адаптивность.

Проверка: Оцените обученную модель на основе отдельных данных, отличных от исходного обучающего набора, чтобы обеспечить ее устойчивость и надежность.

Шаг 5: Фаза размышления или вывода

Ученые, работающие с данными, колеблются между фазами анализа и анализа. Анализ включает в себя кодирование, а размышление предполагает рассмотрение и обмен аналитическими результатами. Команды или отдельные лица могут экспериментировать со сценариями, настройками и результатами, тщательно изучая результаты.

Анализ данных по своей сути является итеративным. Ученые проводят тесты, визуализируют результаты, повторяют тесты и сравнивают результаты. Параллельные графики облегчают визуальное сравнение, помогая оценить различные качества.

Шаг 6: Сообщение и визуализация результатов

На пути специалиста по обработке данных раннее внимание к машинному обучению перерастает в осознание: мягкие навыки имеют значение. Эффективная коммуникация становится первостепенной, поскольку результаты требуют частого обмена результатами.

Ученые, работающие с данными, передают идеи, выводы и повествования различным заинтересованным сторонам. Учитывая ограниченность знаний заинтересованных сторон в области науки о данных, убедительные визуализации имеют неоценимое значение для передачи сложной информации и улучшения понимания.