データ サイエンスが重要な理由
公開: 2022-09-11データサイエンスは、数学、データ分析、科学的手法などの複数の分野を組み合わせて、与えられたデータから値を取得します。 データは、スマートフォン、Web、消費者、センサー、およびその他のリソースから収集されます。 各データを増大させる最新のテクノロジーにより、大量のデータが悪用されています。 データ サイエンス ツールの増加に伴い、さまざまなプロジェクトが生成されます。
さまざまなデータ サイエンティストがさまざまな調査を行って、気候が食料生産にどのように影響するかを判断しています。 人口の増加と食事の必要性に伴い、これらのニーズを満たすために食料生産を増加させる必要があります。 工業化の進展に伴い、気候変動が起こります。 気温の変化などの気候変動は、食料生産に影響を与えます。 機械学習を通して
、これらの変化の統計は、食料生産量を予測するための入力として機能します。
データサイエンスとは？
データサイエンスは、科学計算法、統計法、数学、およびさまざまなデータ分析を使用して有用な洞察を生み出す学際的な分野です。
「世界は 1 つのビッグデータの問題です。」 – MITイニシアチブの共同ディレクター、アンドリュー・マカフィー
データ サイエンスが重要な理由
21 世紀におけるデータ サイエンスの重要性を知ることは非常に重要です。 「データは新しい石油」、毎秒膨大な量のデータが作成されています。 データを分析し、データから適切な洞察を提供することは非常に重要です。 これらは、データ サイエンスが重要である理由の重要性を証明するいくつかの重要なポイントです。
- データは、ビジネス間および顧客との最適なコミュニケーションを実現するのに役立ちます。 データ サイエンティスト データを分析し、ビジネスに最適な洞察を提供してデータ プロダクトを作成します。 その最たる例がAmazonで、どの商品を検索してもおすすめの商品が表示されます。
- 現在のシステムの効率の分析とチェック: データ サイエンティストは、利用可能なさまざまなデータから、現在稼働中のインフラストラクチャに関する洞察を提供できます。 現在のアーキテクチャが企業に多くの売上を提供していない場合、企業はより良い結果を得るために変更または修正することができます。
- 最高のマーケティング洞察を提供します: 新しいペンを売りたいとします。そのため、次のような多くの質問が頭に浮かびます。ペンのサイズは? 賞金いくら？ ペンの見た目と感触は？ 1回の販売でどれくらいの利益が出るのか…など、自分で結論を出すのは本当に難しいです。 このような状況では、データサイエンティストが主要な役割を果たし、製品を分析し、会社が販売から最大の利益を得るのを助けます. 人口統計、年齢層、顧客の購入傾向、ペンの色、販売価格などのさまざまな要因を分析することによって..
データ サイエンスのしくみ
データ分析は決して速いステップではありません。かなりの忍耐とスキルが必要です。 正しい知識がなければ良い結果は得られませんし、ちょっとしたミスが会社や自分自身に大きな損失をもたらすこともあります。
すべては疑問から生まれます。 データ サイエンティストは、優れた質問票である必要があります。 データの分析に含まれる手順を見てみましょう。
- ビジネスを理解し、質問を構成する
- 生データの収集
- データを変換する
- データをきれいにする
- クリーニングされたデータの探索
- データの適切なモデリング
- データの可視化
- 結果の伝達
1.ビジネスを理解し、質問を組み立てる
まず自分のビジネスを正しく理解し、答えなければならない質問を組み立てます。 はい、どのような質問を組み立てるべきか疑問に思われるかもしれません。 顧客が答えを求めている質問。 解決策を見つけ、それをより良く簡単な方法で解決できれば、成功を収めることができます。 これは、データ サイエンティストが従う重要なポイントです。 したがって、得ようとしているデータのプレートからの答えでなければならない質問を自問してください。
2.生データの収集
データ サイエンス プロセスにおける難しい仕事の 1 つ。 毎秒大量のデータが生成されますが、データを収集するのは簡単ではありません。 ビジネスの内部傾向を分析したい場合、データを取得するのは非常に簡単です。会社はすべてのデータを持っているため、新しい問題を解決するために移動すると、実際のタスクが目の前に現れます。 そのため、さまざまなソースから生データを収集してください。
3.データを変換する
収集した生データはさまざまな形式になります。 そのため、要件に応じてこれらを Excel または Word ドキュメントに変換することが非常に必要です。 ガソリン採掘からガソリンを抽出するのと同じです。 不純物の多い最初の製品が得られます。 その後、フィルタリングされ、最終的に有用な製品に変換されます。
4.データをきれいにする
これはおそらく最も時間のかかるステップです。 多くの欠損値、外れ値 (値がデータセットの他のすべてのデータと異なる)、重要でない列をデータセットから削除することがわかります。 したがって、このプロセスを処理する際は、次の手順に従って作業するのに最適なデータ セットを取得してください。
5.データの探索
完全なデータセットを取得した後、データ サイエンティストとして、彼は熱心な観察者になるはずです。 データからさまざまなパターンを見つけることは非常に重要です。 これは、さまざまなデータを扱う上で非常に重要なことです。 隠れたパターンを見つけることができなければ、明らかに最良の結果は得られません。
6.データの適切なモデリング
次は、データを適切な統計モデルに適合させて、マシンが学習し、最良の洞察と予測を提供できるようにします。 完璧なモデル、つまり 100% 完璧なモデルを取得するのは非常に困難です。 データをさまざまなモデルに適合させ、最適な出力を提供する最適なモデルを選択するだけです。
7.データの可視化
視覚化は、最も効果的なコミュニケーション手段の 1 つであり、結果を理解します。 データ サイエンティストとして、他の人が自分の調査結果が何であるかを理解するのに役立つデータを視覚化する必要があります。 次のような多くの視覚化ツールを利用できます。
- タブロー
- Google チャート
- ぜいたく
- ハブスポットなど
8.結果の伝達
結果/洞察を一般の人々や他のビジネス関係者に伝えることは重要です。 この分野に属していない普通の人は、データ モデルを見て結果を分析する方法を知りません。 したがって、適切な視覚化とコミュニケーションは、データから何を見つけたかを人々が理解するのに役立ちます。