Θέμα 2: Κατανοώντας την Επιστήμη Δεδομένων βήμα-βήμα

Καθώς η Επιστήμη Δεδομένων μπορεί εύκολα να γίνει πολύπλοκη, ο καλύτερος τρόπος για να την προσεγγίσετε, αρχικά, είναι να την αναλύσετε στα συστατικά της και να την εξετάσετε βήμα προς βήμα:

Αυτό το πρώτο στάδιο είναι σημαντικό, καθώς ο επιστήμονας δεδομένων μαζί με τους σχετικούς ενδιαφερόμενους φορείς, επιχειρεί να προσδιορίσει το πρόβλημα, τη θεωρία, το ερώτημα που θα αντιμεωπίσει. Μετά από αυτή την αρχική διαδικασία, ο επιστήμονας δεδομένων προσπαθεί να προβλέψει τις γνώσεις και τα αποτελέσματα που πρέπει να παρασχεθούν.

Το επόμενο βήμα είναι η έναρξη της διαδικασίας συλλογής των δεδομένων, τα οποία θα αναλυθούν αργότερα. Μπορούν να συλλεχθούν δεδομένα που προέρχονται από βάσεις δεδομένων, API, έρευνες και ερωτηματολόγια κ.λ.π. Ωστόσο, τα δεδομένα πρέπει να είναι συναφή με το πρόβλημα, ώστε να παρέχουν εγκυρότητα και επιστημοσύνη.

Τα ακατέργαστα δεδομένα ή οι μη επεξεργασμένες πληροφορίες πρέπει συχνά να εκκαθαρίζονται και να υποβάλλονται σε επεξεργασία πριν χρησιμοποιηθούν για ανάλυση. Σε αυτή τη φάση, τα καθήκοντα περιλαμβάνουν την επίλυση των ελλιπών τιμών, την αφαίρεση των διπλοτύπων, τυποποίηση των μορφοτύπων και η αλλαγή των μεταβλητών περιλαμβάνονται.

EDA: Η EDA περιλαμβάνει την οπτική και αναλυτική εξέταση των δεδομένων για να μάθουμε περισσότερα για τα χαρακτηριστικά, τις τάσεις και τις πιθανές ακραίες τιμές τους. Τα διαγράμματα, τα ιστογράμματα, τα διαγράμματα διασποράς και άλλες οπτικές αναπαραστάσεις γίνονται με τη χρήση εργαλεία οπτικοποίησης δεδομένων. Η EDA βοηθά στην εύρεση μοτίβων, συσχετίσεων και ασυνεπειών στα δεδομένα που μπορούν να τροφοδοτήσουν περαιτέρω έρευνα και να δώσουν κατεύθυνση για τη λήψη αποφάσεων.

Σε αυτό το στάδιο, τα προεπεξεργασμένα δεδομένα αναλύονται με τη χρήση μεθόδων και αλγορίθμων της επιστήμης των δεδομένων. Μπορούν να χρησιμοποιηθούν διάφορες τεχνικές, όπως η στατιστική ανάλυση, η μηχανική μάθηση ή η βαθιά μάθηση, ανάλογα με τον στόχο του έργου. Ο στόχος της φάσης ανάλυσης είναι να εξαχθούν από τα δεδομένα σημαντικά μοτίβα, συσχετίσεις ή προβλέψεις. Τα βασικά στοιχεία αυτού του σταδίου περιλαμβάνουν την επιλογή μοντέλου, την εκπαίδευση και την αξιολόγηση.

Αυτό είναι ένα κρίσιμο βήμα, καθώς ο επιστήμονας δεδομένων ερμηνεύει τα δεδομένα και διατυπώνει ιδέες. Αυτές οι ιδέες θα πρέπει να είναι σε θέση να αντιμετωπίσουν το αρχικό πρόβλημα από το πρώτο στάδιο. Η κατανόηση των συνεπειών της ανάλυσης υπό το πρίσμα του θέματος και των οργανωτικών στόχων συνιστά ερμηνεία. Σε αυτό το στάδιο, είναι σημαντικό τα ευρήματα να κοινοποιούνται με σαφήνεια.

Εάν τα μοντέλα και οι γνώσεις έχουν αποδειχθεί χρήσιμα, χρησιμοποιούνται σε πρακτικές εφαρμογές. Αυτό μπορεί να συνεπάγεται την ενσωμάτωση προγνωστικών μοντέλων στις λειτουργίες της εταιρείας, την ανάπτυξη δεικτών για συνεχή αξιολόγηση ή την ενσωμάτωση προτάσεων σε διεπαφές χρήστη.

Η συνοπτική αναφορά είναι απαραίτητη για τους υπεύθυνους λήψης αποφάσεων ώστε να κατανοήσουν τα αποτελέσματα και τις ιδέες της ανάλυσης και να προχωρήσουν αναλόγως.