วงจรชีวิตวิทยาศาสตร์ข้อมูล: ขั้นตอนและหน้าที่ทั้งหมด

นับตั้งแต่เริ่มแรก มนุษย์ได้รับการวิเคราะห์ที่รายล้อมไปด้วยปัญหามากมายที่ต้องแก้ไข อย่างไรก็ตาม สังคมได้พัฒนาและเติบโตจนสามารถพัฒนาวิธีการต่างๆ ในการแก้ปัญหาได้

แน่นอนว่า ณ เวลานี้เราไม่สามารถเปรียบเทียบปัญหาของเวลาอื่นกับปัญหาในปัจจุบันได้ แต่ความจริงที่ปฏิเสธไม่ได้ก็คือเวลานั้นไม่สำคัญ มักมีปัญหาเสมอ ด้วยเหตุนี้ จึงจำเป็นต้องค้นหาแบบจำลองที่ดีที่สุดเพื่อแก้ปัญหาอย่างมีประสิทธิภาพ

โชคดีสำหรับพวกเราทุกคน เมื่อสามทศวรรษที่แล้ว Data Science ถือกำเนิดขึ้นเพื่อพยายามทำตัวให้เป็นเหมือนแบบจำลองที่สามารถแก้ปัญหาในสาขาใดก็ได้ แม้จะมีการสร้างวิทยาศาสตร์ข้อมูลขึ้นในขณะนั้น แต่ก็อยู่ในยุค 70 เมื่อคำศัพท์เริ่มใช้

หลายปีผ่านไปจนถึงปี 2544 เมื่อวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถสร้างเป็นวิทยาศาสตร์ที่แท้จริงและเป็นอิสระได้ แม้ว่าจะผ่านไปแล้วประมาณยี่สิบปีนับตั้งแต่การก่อตั้งวิทยาศาสตร์ข้อมูล แต่ปัจจุบันประชากรส่วนใหญ่ไม่ตอบสนองอะไรเลยเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวงจรชีวิตของมัน

ด้วยเหตุผลนี้ เราจึงอยากบอกคุณอีกเล็กน้อยเกี่ยวกับวงจรชีวิตของวิทยาศาสตร์ข้อมูล และขั้นตอนทั้งหมดที่ทำให้เป็นหนึ่งในวิธีการแก้ปัญหาที่ดีที่สุด ด้วยวิธีนี้ คุณจะสามารถใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลในด้านต่างๆ ที่คุณต้องแก้ปัญหา

วัฏจักรชีวิตวิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร?

ก่อนจะเริ่มพูดถึงขั้นตอนของ data science เราต้องรู้ว่า data science คืออะไร ตามชื่อของมัน มันเป็นวิทยาศาสตร์ที่ศึกษาข้อมูลเป็นหลัก วิทยาศาสตร์นี้สามารถใช้ข้อมูลจำนวนมหาศาลและวิเคราะห์เพื่อหาข้อสรุปได้

ในทางใดทางหนึ่ง วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นการผสมผสานระหว่างศาสตร์ต่างๆ ซึ่งรวมถึงคณิตศาสตร์ สถิติ และสารสนเทศ ด้วยการทำงานร่วมกับวิทยาศาสตร์ทั้งสามนี้ วิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถจดจำกลุ่มข้อมูล จัดระเบียบ วิเคราะห์ และค้นหาวิธีแก้ไขปัญหาที่พบ

จากจุดเริ่มต้นของกระบวนการที่เกี่ยวข้องกับการจดจำข้อมูล วิทยาศาสตร์นี้พยายามที่จะใช้เทคโนโลยีที่ปรับปรุงใหม่ทั้งหมด หมายถึงใช้แพลตฟอร์มต่างๆ เช่น โซเชียลมีเดีย อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ เว็บไซต์ โอกาสในการขาย และอื่นๆ แน่นอนว่าด้วยการพัฒนาเทคโนโลยีและแพลตฟอร์มใหม่ๆ การจดจำข้อมูลจึงง่ายขึ้น

แต่การจำข้อมูลเป็นเพียงส่วนง่าย ๆ ของกระบวนการทั้งหมดของวัฏจักรข้อมูล จำเป็นต้องรู้ทุกขั้นตอนและรายละเอียดของแต่ละขั้นตอนเพื่อให้สามารถใช้วงจรชีวิตของวิทยาศาสตร์ข้อมูลในสาขาที่เราต้องการได้

อ่านเพิ่มเติม- Data Science คืออะไร? คู่มือฉบับสมบูรณ์

ความสำคัญเบื้องหลังวัฏจักรข้อมูล

โดยปกติ คนส่วนใหญ่ในสังคมคิดหรือสับสนระหว่างวิทยาศาสตร์ข้อมูลกับข้อมูลขนาดใหญ่ ท้ายที่สุดแล้ว กระบวนการทั้งสองเกี่ยวข้องกับการจดจำข้อมูลและการจัดระเบียบ อย่างไรก็ตาม วิทยาศาสตร์ข้อมูลก้าวไปไกลกว่านั้นเพราะไม่เพียงพยายามแก้ปัญหาที่เกี่ยวข้องกับการจัดเก็บและจัดการข้อมูลเท่านั้น

วิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถแก้ปัญหาได้ แต่ยิ่งไปกว่านั้น มันยังประมวลผลข้อมูลทั้งหมดเพื่อให้มีคุณค่าที่สำคัญ เราไม่สามารถลืมได้ว่าข้อมูลเป็นมากกว่าตัวเลข ข้อมูลที่รวบรวมอาจเป็นการดูบน Facebook ความคิดเห็นบนแพลตฟอร์มอื่น หรือแม้แต่รีวิวของลูกค้าของธุรกิจ

ด้วยเหตุนี้การรวบรวมข้อมูลและค้นหาปัญหาจึงไม่เพียงพอ จำเป็นต้องให้ค่าพิเศษกับปัญหานี้เพื่อค้นหาวิธีแก้ไขที่เหมาะสม นอกจากนี้ วิธีแก้ปัญหาต้องคงอยู่ตลอดไป ไม่ใช่แค่สองสามวัน

เพื่อให้เป็นไปได้ วิทยาศาสตร์ข้อมูลจึงพัฒนาเครื่องมือในการแก้ปัญหาผ่านระบบต่างๆ เช่น โครงข่ายประสาทที่คล้ายกับระบบประสาทของมนุษย์ นอกจากนี้ยังทำงานร่วมกับปัญญาประดิษฐ์ โดยทั่วไปจะใช้เครื่องมือทั้งหมดที่จำเป็นในการแก้ปัญหาจากข้อมูล

ขั้นตอนของวงจรชีวิตวิทยาศาสตร์ข้อมูล

เราได้บอกคุณถึงสิ่งพื้นฐานและแนวคิดเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลแล้ว แต่ยังไม่ได้บอกคุณถึงขั้นตอนต่างๆ ที่สอดคล้องกับข้อมูลดังกล่าว ขั้นตอนของวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นจุดโต้เถียงสำหรับกลุ่มต่างๆ ของชุมชนวิทยาศาสตร์

จึงเป็นเหตุที่บางคนบอกว่าเกินสิบก้าว ขณะที่อีกกลุ่มหนึ่งบอกว่าห้าก้าวก็เพียงพอ จากการอภิปรายและความคิดเห็น เราคิดว่าการจะอธิบายกระบวนการที่ซับซ้อน เช่น วิทยาศาสตร์ข้อมูล จำเป็นต้องพยายามทำให้สิ่งต่างๆ ง่ายขึ้น

ด้วยเหตุนี้ เราจึงอยากอธิบายให้คุณทราบเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล วงจรชีวิตผ่านห้าขั้นตอน ขั้นตอนเหล่านี้ยาวพอที่จะเข้าใจวงจรทั้งหมดและสามารถใช้ขั้นตอนเหล่านี้เพื่อแก้ปัญหาที่เรามีได้ มันจะช่วยให้คุณจัดระเบียบข้อมูลของคุณได้ดีขึ้นและให้ความรู้สึกที่จะใช้มันสำหรับบ่อน้ำของคุณ

ขั้นที่ 1: คำจำกัดความของปัญหา

ขั้นตอนแรกของวัฏจักรชีวิตวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือคำจำกัดความของปัญหาที่จะกำหนดจังหวะของวัฏจักร ก่อนจะคิดหาทางแก้ไข ต้องหาที่มาของปัญหาเสียก่อน

ในตอนเริ่มต้นของขั้นตอนนี้ สิ่งสำคัญที่สุดคือคำตอบสำหรับคำถามหนึ่งข้อ: เหตุใดคุณจึงต้องการเริ่มกระบวนการด้วยวิทยาศาสตร์ข้อมูล โดยส่วนใหญ่แล้ว สาเหตุที่เพิ่มรายได้ของธุรกิจหรือหาสาเหตุที่บางอย่างไม่ทำงาน

กุญแจสำคัญของคำจำกัดความของปัญหาคือภาวะผู้นำ เพราะสมาชิกทุกคนในสมัยของคุณต้องการคำแนะนำหรือแนวทางในการปฏิบัติตาม จะช่วยให้คุณทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพและแก้ปัญหาต่างๆ ได้เร็วขึ้น

ครั้งแรกที่คุณควรทำคือยืนยันทีมที่เหมาะสมเพื่อช่วยคุณในการแก้ปัญหา ทีมนี้จะต้องสร้างจากมืออาชีพที่ต้องการทักษะที่เพิ่มมูลค่าพิเศษให้กับทีมของคุณ จากนั้นพูดคุยเกี่ยวกับปัญหากับทีมของคุณและเหตุใดจึงสำคัญต่อธุรกิจในการแก้ไข

นอกจากนี้ ทีมของคุณจะช่วยคุณในการพิจารณาว่าปัญหาของคุณใหญ่แค่ไหน หรือแม้แต่มีปัญหาอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับปัญหาหลัก ขั้นตอนแรกของวงจรชีวิตวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจฟังดูคล้ายถ้อยคำที่เบื่อหูเล็กน้อย แต่ขั้นตอนนี้จำเป็นต่อการรับประกันความสำเร็จของวงจร

ขั้นตอนที่ 2: การตรวจสอบข้อมูลและการทำความสะอาด

ในขั้นตอนที่สองนี้ วิทยาศาสตร์ข้อมูลเริ่มทำงานเพราะเป็นพื้นฐานของวิทยาศาสตร์นี้ หากไม่มีข้อมูล เราก็ไม่สามารถพบปัญหาและหาวิธีแก้ปัญหาไม่ได้ ด้วยเหตุนี้ การตรวจสอบข้อมูลจึงเป็นส่วนสำคัญของวงจรชีวิตของวิทยาศาสตร์ข้อมูล

อย่างไรก็ตาม คุณอาจสงสัยว่าคุณจะจำข้อมูลทั้งหมดได้อย่างไร หรือจะหาได้จากที่ไหน ทั้งคุณและทีมของคุณต้องพิจารณาว่าข้อมูลที่คุณกำลังมองหานั้นเกี่ยวกับประสิทธิภาพภายในของบริษัท เช่น สถิติการขายเพื่อเข้าถึงข้อมูลเหล่านั้นหรือไม่

มีความเป็นไปได้ที่คุณจะต้องเริ่มจำข้อมูลด้วย ในกรณีนี้ สิ่งสำคัญคือต้องตรวจสอบว่ากระบวนการจำง่ายหรือมีปัญหาในกระบวนการหรือไม่

นอกจากนี้ คุณยังสามารถดูว่าข้อมูลที่คุณต้องการหรือต้องการมีอยู่ในตลาดหรือไม่ หากมีจำหน่าย คุณต้องพิจารณาว่าคุณสามารถซื้อได้หรือไม่ และคุ้มกับข้อมูลหรือไม่

เมื่อคุณได้รวบรวมข้อมูลแล้ว คุณสามารถเริ่มทำงานกับทีมของคุณเพื่อดำเนินการได้ สิ่งแรกที่ทีมของคุณต้องดำเนินการกับข้อมูลคือต้องผ่านการรับรองคุณภาพ เราไม่สามารถลืมได้ว่าข้อมูลทั้งหมดไม่ใช่ข้อมูลที่ดี ด้วยเหตุผลนี้ จึงจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องพิจารณาว่าข้อมูลที่คุณรวบรวมหรือซื้อไปนั้นจะสามารถแก้ปัญหาของคุณได้

หลังจากพิจารณาว่าข้อมูลมีคุณภาพดีแล้ว เราจำเป็นต้องล้างข้อมูลเพื่อหลีกเลี่ยงไม่ให้ได้ข้อสรุปที่ผิดพลาด ในทางใดทางหนึ่ง มันก็เหมือนกับการล้างแคชของโทรศัพท์มือถือหรือแล็ปท็อปของเรา เราจำเป็นต้องกำจัดข้อมูลเหล่านั้นที่สามารถสร้างสัญญาณรบกวนและเปลี่ยนแปลงผลลัพธ์ของกระบวนการของเรา

สุดท้าย จำเป็นต้องประมวลผลข้อมูล หมายถึงการรวมกลุ่มข้อมูลต่างๆ สร้างกราฟิกเพื่อให้เห็นภาพข้อมูลได้ดีขึ้น และทำรายงานเบื้องต้นด้วยการค้นพบครั้งแรก รายงานเบื้องต้นนี้จะช่วยให้คุณทำการปรับเปลี่ยนอย่างเหมาะสมและดูวิธีการที่นำวงจรชีวิตวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณไปใช้

ขั้นที่ 3: โมเดลที่ทำงานได้น้อยที่สุด

ณ จุดนี้ เราอยู่ในขั้นตอนที่สามซึ่งเป็นการสร้างแบบจำลองที่ใช้งานได้น้อยที่สุด คำที่น้อยที่สุดอาจทำให้สับสนเล็กน้อย แต่ไม่ต้องกังวลเพราะในกรณีนี้ น้อยแต่มาก

วงจรชีวิตวิทยาศาสตร์ข้อมูลเสนอแบบจำลองที่ใช้งานได้น้อยที่สุด เนื่องจากไม่มีความรู้สึกที่จะใช้เวลา เงิน และความพยายามในการทดสอบซึ่งคุณไม่รู้ว่ามันจะได้ผลหรือไม่ ด้วยเหตุผลนี้ เราจึงพูดถึงโมเดลขั้นต่ำที่ต้องเหมือนกับเวอร์ชันมินิมัลลิสต์ของโซลูชันที่คุณต้องการนำไปใช้

อย่างไรก็ตาม แม้ว่าคำแนะนำจะเป็นแบบจำลองเพียงเล็กน้อย แต่ก็ไม่ได้หมายความว่าจะใช้ได้ผลหรือไม่ก็ตาม แนวคิดนี้กำลังพัฒนาแบบจำลองให้นานพอที่จะทำให้มันเป็นไปได้ ท้ายที่สุด เรากำลังมองหาวิธีแก้ไขปัญหาของเรา และปัญหาเหล่านั้นต้องใช้งานได้จริงและคงอยู่ตลอดไป

แน่นอน เช่นเดียวกับการทดลองอื่นๆ ที่วิทยาศาสตร์สามารถทำได้ แบบจำลองต้องการความถูกต้อง ความถูกต้องจะทำให้เราวัดผลการทดสอบและให้ผลลัพธ์ที่แท้จริงแก่เรา ด้วยเหตุนี้เราจึงต้องระมัดระวังอย่างมากในขณะนั้นในการออกแบบแบบจำลองที่ทำงานได้น้อยที่สุด เพราะเราควรลดตัวแปรภายนอกลง

การลดตัวแปรเหล่านี้มีความสำคัญเนื่องจากสามารถเปลี่ยนแนวทางของแบบจำลองของเราและให้ผลบวกปลอมแก่เรา อย่างไรก็ตาม หากเราสามารถควบคุมและระมัดระวังในขั้นตอนนี้ ความสำเร็จก็ใกล้จะถึงแล้ว

ขั้นตอนที่ 4: การปรับใช้และการปรับปรุง

ทีละขั้นตอน ตอนนี้เราอยู่ในสี่ขั้นตอนซึ่งขึ้นอยู่กับการปรับใช้และการปรับปรุง เรามีโมเดลอยู่แล้ว ในขณะนี้ แต่ไม่ได้สร้างมาให้เห็นบนกระดาษเท่านั้น จุดประสงค์ของวงจรทำให้โมเดลใช้งานได้เพื่อดูว่ามันทำงานอย่างไร

การปรับใช้จะทำให้เรามีวิสัยทัศน์ที่ชัดเจนเกี่ยวกับธรรมชาติและการทำงานของแบบจำลองของเรา เมื่อเราเริ่มปรับใช้โมเดล เราจะเห็นข้อผิดพลาดหรือความล้มเหลวมากมาย แต่ทุกอย่างต้องไม่เลวร้ายอย่างสิ้นเชิง ในกระบวนการนี้ เราจะเป็นส่วนแห่งความสำเร็จของโมเดลของเรา และใช้สิ่งเหล่านี้เป็นแรงจูงใจให้ดีขึ้น

ด้วยวิธีนี้ ผลลัพธ์ทั้งหมดที่ได้รับจากการปรับใช้จะช่วยให้เราคิดถึงการปรับปรุงที่เหมาะสม ท้ายที่สุดแล้ว เป้าหมายหลักคือการสร้างแบบจำลองที่ดีกว่าการเริ่มต้นที่อาจเป็นจุดสุดท้าย

นอกจากนี้ บางทีขั้นตอนนี้สามารถทำซ้ำได้มากกว่าหนึ่งครั้ง เพราะหากเราทำการปรับปรุง ทดสอบแบบจำลองอีกครั้ง และต้องการการเปลี่ยนแปลงเพิ่มเติม จะต้องได้รับการพิสูจน์หลายครั้งเท่าที่จำเป็น

ขั้นตอนที่ 5: ปฏิบัติการวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ขั้นตอนสุดท้ายคือการอธิบายให้เราทราบถึงการดำเนินการต่างๆ ที่วิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้เพื่อติดตามกระบวนการ ข้อมูล แบบจำลอง และองค์ประกอบทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ด้วยวิธีนี้ Data Science ops ประกอบด้วยสามกระบวนการ:

1. การจัดการข้อมูลและแบบจำลอง
2. ดำเนินการจัดการชิ้นส่วนที่เกี่ยวข้องในวงจรชีวิตของวิทยาศาสตร์ข้อมูล
3. การจัดการซอฟต์แวร์

ขั้นตอนที่ห้าทั้งหมดขึ้นอยู่กับประสิทธิภาพของกระบวนการทั้งสามนี้ซึ่งกำลังมองหาการควบคุมการทดลองที่เหมาะสม เราไม่สามารถลืมได้ว่าการควบคุมเป็นส่วนสำคัญของวงจรเพราะจะทำให้เราสามารถปรับเปลี่ยนได้ในเวลาที่เหมาะสม

นอกจากนี้ คุณสามารถสังเกตได้ว่าการแก้ไขอย่างต่อเนื่องไม่ได้มีไว้สำหรับโมเดลเท่านั้น แต่สำหรับข้อมูลด้วย ในท้ายที่สุด สิ่งเดียวที่สำคัญคือวิธีที่เราใช้วงจรและวิธีที่เราจะได้สิ่งที่ต้องการอย่างดีที่สุด

อ่านเพิ่มเติม- หัวข้อวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่คุณต้องรู้