データ サイエンスのライフ サイクル: そのすべての段階と機能
公開: 2022-09-11人類は太古の昔から、解決すべきいくつかの問題に囲まれた分析的な存在でした。 しかし、社会は進化し、問題を解決するためのさまざまな方法を開発できるようになりました。
確かに、現時点では、他の時代の問題と現在の問題を比較することはできません。 しかし、それは時間の問題ではなく、常に問題であることは否定できない事実です。 このため、それらを効率的に解決するための最適なモデルを見つける必要があります。
私たち全員にとって幸いなことに、30 年前に、あらゆる分野の問題を解決できるモデルのように振る舞おうとするデータ サイエンスが生まれました。 当時、データサイエンスが作成されたにもかかわらず、この用語が使用され始めたのは70年代でした.
データサイエンスが真の独立した科学として確立できるようになる2001年まで、年月は流れ続けました。 データサイエンスが確立されてから約20年が経ちましたが、現在、人口の大部分はデータサイエンスとそのライフサイクルについて何も知りません。
このため、データ サイエンスのライフ サイクルと、それを問題解決の最良の方法の 1 つにするすべての段階について、もう少し詳しく説明したいと思います。 このようにして、問題を解決する必要があるさまざまな分野でデータ サイエンスを実装できるようになります。
データサイエンスのライフサイクルとは?
データ サイエンスの段階について話し始める前に、データ サイエンスとは何かを知る必要があります。 その名の通り、データに基づいて研究する科学です。 この科学は、膨大な量のデータを取得し、それらを分析して結論を得ることができます。
ある意味で、データ サイエンスは、数学、統計学、情報学を含むさまざまな科学の組み合わせです。 これらの 3 つの科学と連携することで、データ サイエンスは一連のデータを想起し、それらを整理し、分析し、見つかった問題の解決策を見つけることができます。
データの想起を含むプロセスの最初から、この科学は最新のテクノロジーをすべて使用しようとします。 これは、ソーシャル メディア、電子デバイス、ウェブサイト、リードなどのプラットフォームを使用することを意味します。 確かに、新しいテクノロジーとプラットフォームの開発により、データの想起はより簡単になりました。
しかし、データの想起は、データ サイエンス サイクルのプロセス全体のほんの一部にすぎません。 必要な分野でデータサイエンスのライフサイクルを適用できるようにするには、すべての段階とそれぞれの詳細を知る必要があります。
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データ サイエンス サイクルの背後にある重要性。
通常、社会の大部分は、データ サイエンスをビッグ データと考えたり、混同したりしています。 結局のところ、どちらのプロセスにもデータの再収集と整理が含まれます。 ただし、データ サイエンスはデータの保存と処理に関連する問題を解決しようとするだけではありません。
データ サイエンスは問題を解決できますが、それ以上にすべてのデータを処理して重要な価値を与えます。 データは単なる数値ではないことを忘れてはなりません。 収集されたデータは、Facebook でのビュー、別のプラットフォームでのコメント、またはビジネスのクライアントのレビューである可能性があります。
このため、情報を収集して問題を見つけるだけでは十分ではありません。 適切な解決策を見つけるには、この問題に特別な価値を与える必要があります。 さらに、解決策は数日だけではなく、長期にわたって持続する必要があります。
これを可能にするために、データ サイエンスは、人間の神経システムに似た神経ネットワークなどのさまざまなシステムを通じて問題を解決するツールを開発しています。 さらに、人工知能とも連携します。 一般的に、データから問題を解決するために必要なすべてのツールを使用します。
データ サイエンスのライフ サイクルの段階。
データ サイエンスに関するいくつかの基本的な事柄と概念については既に説明しましたが、データ サイエンスに準拠するさまざまな段階についてはまだ説明していません。 データ サイエンスの段階は、科学コミュニティのさまざまなグループにとって議論のポイントです。
そのため、10 歩以上だと言う人もいれば、5 歩で十分だというグループもあります。 議論や意見から、データ サイエンスのような複雑なプロセスを説明するには、物事を単純化する努力が必要であると考えています。
このため、データサイエンスについて説明したいと思います
5段階のライフサイクル。 これらの段階は、サイクル全体を理解し、それを使用して問題を解決するのに十分な長さです。 データをより適切に整理し、それをうまく使用する意味を与えるのに役立ちます。
ステージ 1: 問題の定義。
データ サイエンスのライフ サイクルの最初の段階は、サイクルのリズムを示す問題の定義です。 解決策を考える前に、問題の原因を見つけなければなりません。
この段階の開始時に最も重要なのは、1 つの質問に対する答えです。なぜデータ サイエンスのプロセスを開始したいのかということです。 ほとんどの場合、その理由はビジネスの収益を増やすか、何かがうまくいかない理由を見つけることです。
問題の定義の主な鍵はリーダーシップです。なぜなら、あなたの時代のすべてのメンバーはガイドまたは従う方法が必要だからです。 効率的に作業し、問題をより迅速に解決するのに役立ちます。
最初にすべきことは、問題の解決を支援する適切なチームを確認することです。 このチームは、チームに特別な価値を加えるスキルを必要とする専門家で構成する必要があります。 次に、問題についてチームと話し合い、それを解決することがビジネスにとってなぜそれほど重要なのかを説明します。
さらに、あなたのチームは、あなたの問題がどれほど大きいか、あるいは主要な問題に他の問題が関係しているかどうかを判断するのに役立ちます. データ サイエンス ライフ サイクルの最初の段階は、少し決まり文句のように聞こえるかもしれませんが、この段階はサイクルの成功を保証するために不可欠です。
ステージ 2: データの調査とクリーニング。
この第 2 段階では、この科学の基礎となるデータ サイエンスが機能し始めます。 データがなければ、問題も解決策も見つけることができませんでした。 このため、データの調査は、データ サイエンスのライフ サイクルの非常に重要な部分です。
ただし、すべてのデータをどのように思い出すことができるのか、またはどこで見つけることができるのか疑問に思われることでしょう。 あなたとあなたのチームの両方が、探しているデータが販売統計などの会社の内部業績に関するものであるかどうかを判断して、それらにアクセスできるようにする必要があります。
また、データの再収集を開始する必要がある可能性もあります。 この場合、想起のプロセスが簡単なのか、プロセスに困難があるのか を調査することが重要です。
また、必要なデータが市場で入手可能かどうかを確認することもできます。 利用可能な場合は、それを購入できるかどうか、およびその価格が情報に値するかどうかを判断する必要があります。
すでに情報を収集したら、チームと協力して処理を開始できます。 チームがデータに対して最初に行わなければならないことは、その品質を評価することです。 すべてのデータが良いデータではないことを忘れてはなりません。 このため、収集または購入したデータが問題の解決に役立つかどうかを判断することが不可欠です。
データの品質が高いと判断したら、間違った結論を出さないようにデータをクリーンアップする必要があります。 ある意味、携帯電話やラップトップのキャッシュを消去するようなものです。 ノイズを発生させ、プロセスの結果を変える可能性のあるデータを排除する必要があります。
最後に、データを処理することが不可欠です。 つまり、さまざまなデータ グループを組み合わせて、データをよりよく視覚化するためのグラフィックを作成し、最初の調査結果で予備レポートを作成することを意味します。 この予備レポートは、適切な変更を行い、データ サイエンスのライフ サイクルの進行状況を確認するのに役立ちます。
ステージ 3: 最小限の実行可能なモデル。
この時点で、最小限の実行可能なモデルの作成であるステージ 3 にいます。 最小限の言葉は少し混乱する可能性がありますが、この場合は少ないほど多いため、心配する必要はありません。
データ サイエンスのライフ サイクルでは、実行可能な最小限のモデルが提案されます。これは、うまくいくかどうかわからないテストに時間、お金、労力を費やす意味がないためです。 このため、実装したいソリューションの最小バージョンのようにする必要がある最小モデルについて説明します。
ただし、推奨は最小限のモデルですが、動作するかどうかが問題ではないという意味ではありません。 このアイデアは、実行可能にするのに十分なモデルを開発しています。 結局のところ、私たちは問題の解決策を探しており、それらは機能的で永続的でなければなりません。
確かに、どの科学でもできる他の実験と同様に、モデルには妥当性が必要です。 妥当性により、テストを測定し、真の結果を得ることができます。 外部変数を減らす必要があるため、実行可能な最小限のモデルを設計する際に非常に注意する必要があるのはそのためです。
これらの変数を減らすことは重要です。これらの変数はモデルのコースを変更し、誤検知を引き起こす可能性があるためです。 しかし、この段階を慎重にコントロールできれば、成功は目前です。
ステージ 4: 展開と拡張。
段階を追って、現在、展開と機能強化に基づく 4 つの段階に進んでいます。 モデルはすでにあります。 現時点では、紙の上で見るためだけに作成されたものではありません。 サイクルの目的は、モデルを展開してその動作を確認することです。
展開により、モデルの性質と機能について明確なビジョンが得られます。 モデルのデプロイを開始すると、多くの間違いや失敗が見られます。 しかし、すべてが完全に悪いわけではありません。 このプロセスの中で、私たちはモデルの成功の一部になり、より良いものにするための動機のようにそれらを使用します.
このように、展開で得られたすべての結果から、適切な機能強化について考えることができます。 結局のところ、最終的な可能性がある最初よりも優れたモデルを作成することが主な目標です。
さらに、機能強化を行い、モデルを再度テストし、さらに変更が必要な場合は、必要な回数だけ証明する必要があるため、この段階を複数回繰り返すことができます。
ステージ 5: データ サイエンス オペレーション。
最終段階では、データ サイエンスがプロセス、データ、モデル、およびデータ サイエンスに関連するすべての要素をフォローアップするために使用するさまざまな操作について説明します。
このように、データ サイエンス オペレーションは次の 3 つのプロセスで構成されます。
- データとモデルの管理。
- パーツの継続的な管理は、データ サイエンスのライフ サイクルに関係します。
- ソフトウェア管理。
ステップ5全体は、実験の適切な制御を探しているこれら3つのプロセスのパフォーマンスに依存します. 適切なタイミングで調整できるようになるため、制御はサイクルの重要な部分であることを忘れてはなりません。
また、モデルだけでなく、データも定期的に修正されていることがわかります。 結局のところ、重要なのは、サイクルをどのように実装し、最善の方法で望むものをどのように手に入れるかだけです。
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