Этот пост в блоге представляет собой краткое введение в науку о данных в ясной и лаконичной форме.
ЧТО ТАКОЕ НАУКА О ДАННЫХ?
Наука о данных – это процесс получения ценных сведений из огромных объемов данных в необработанном, структурированном и неструктурированном формате путем анализа данных с использованием некоторых алгоритмов и методов. Получая некоторую информацию из данных, компании и предприятия могут улучшить свою производительность и продажи, предприняв необходимые действия на основе этой информации. Это объясняет, почему понимание данных так важно.
КАК ЭТО ДЕЛАЕТСЯ И ЧТО ЗА ЭТАПЫ?
Теперь давайте обсудим очень известную методологию, о которой вам никто не говорил, известную как методология межотраслевого стандарта Process-Data Mining (CRISP-DM), которая представляет собой модель процесса, описывающую жизненный цикл проекта по науке о данных и почти каждый проект по науке о данных, который вы делаете, необходим.
- Бизнес-понимание: сначала делается глубокое понимание бизнес-проблемы, и на этом этапе необходимо получить знание предметной области для разработки соответствующих решений.
- Понимание данных. Вам необходимо понять особенности доступных данных и получить четкое представление о каждом столбце/функции вашего набора данных.
- Подготовка данных. Получив базовое представление обо всех функциях набора данных, выполните предварительную обработку данных, чтобы ваши данные были чистыми и могли быть поняты компьютером.
- Моделирование: в зависимости от типа решения, которое вы создаете, ваша модель строится с использованием любого из различных алгоритмов AI/ML и т. д. и используется для прогнозирования или получения информации на основе доступных данных. .
- Оценка: после создания модели ваша задача не завершена, вам необходимо оценить модель, чтобы проверить, насколько она точна, поэтому вам необходимо измерить процент ошибок и построить более эффективные модели.
- Представление данных. После выполнения всех 5 вышеперечисленных шагов вы готовы представить свою модель вашему клиенту, который даст ответы на вопросы вашего клиента.
Спасибо, что дочитали до сюда :), я буду придумывать все больше и больше подобного контента, который будет передан вам в краткой и ясной форме, так что ставьте лайки и подписывайтесь.
Все эти знания получены благодаря моему профессору ШИВА РАМА КРИШНА (ШРК), так что вся заслуга принадлежит нашему сэру.
