数据科学生命周期：所有阶段和功能
已发表: 2022-09-11从一开始，人就一直是一个分析的存在，被几个要解决的问题包围着。 然而，社会已经发展和发展到能够开发不同的方法来解决问题。
当然，目前我们无法将其他时代的问题与当前的问题进行比较。 但是，一个不可否认的事实是，时间无关紧要，它们总是有问题的。 出于这个原因，有必要找到最好的模型来有效地解决它们。
对我们所有人来说幸运的是，三年前诞生了数据科学，试图像一个能够解决任何领域问题的模型一样行事。 尽管当时创建了数据科学，但该术语开始使用是在 70 年代。
岁月流逝，直到 2001 年，数据科学才能成为真正独立的科学。 尽管自数据科学成立以来已经过去了大约二十年，但目前很大一部分人口对数据科学及其生命周期一无所知。
出于这个原因，我们想告诉你更多关于数据科学生命周期的信息，以及使它成为解决问题的最佳方法之一的所有阶段。 通过这种方式，您将能够在需要解决问题的不同领域实施数据科学。
什么是数据科学生命周期？
在开始谈论数据科学的各个阶段之前，我们必须了解什么是数据科学。 顾名思义，它是一门以数据为研究基础的科学。 这门科学能够获取大量数据并对其进行分析以得出结论。
在某种程度上，数据科学是不同科学的混合体，包括数学、统计学和信息学。 通过与这三门科学相结合的工作，数据科学可以重新收集一组数据，对它们进行组织、分析，并为发现的问题找到解决方案。
从涉及数据收集的过程开始，这门科学就试图使用所有更新的技术。 这意味着使用社交媒体、电子设备、网站、潜在客户等平台。 当然，随着新技术和平台的发展，数据的收集变得更加容易。
但是，数据收集只是数据科学周期整个过程的一个简单部分。 有必要了解所有阶段和每个阶段的细节，以便能够将数据科学生命周期应用于我们需要的领域。
阅读更多-什么是数据科学？ 完整指南
数据科学周期背后的重要性。
通常，社会的很大一部分人认为或混淆了数据科学与大数据。 毕竟，这两个过程都涉及数据收集和组织。 然而，数据科学超越了它，因为它不仅试图解决与数据存储和处理相关的问题。
数据科学可以解决问题，但不仅如此，它处理所有数据以赋予其重要价值。 我们不能忘记，数据不仅仅是数字。 收集的数据可能是 Facebook 上的浏览量、其他平台上的评论，甚至是对企业客户的评论。
因此，仅收集信息并发现问题是不够的。 有必要给这个问题一个特殊的价值来找到正确的解决方案。 此外，解决方案必须持续一段时间，而不仅仅是几天。
为了使这成为可能，数据科学开发了通过不同系统解决问题的工具，例如类似于神经元人类系统的神经元网络。 此外，它还适用于人工智能。 一般来说，它使用所有必要的工具来解决数据中的问题。
数据科学生命周期的各个阶段。
我们已经告诉你一些关于数据科学的基本知识和概念，但我们还没有告诉你符合它的不同阶段。 数据科学的各个阶段是科学界不同群体的争论点。
这就是为什么有人说十步以上，而有的人说五步就够了。 从辩论和观点来看，我们认为要解释像数据科学这样的复杂过程，有必要尝试让事情变得更简单。
出于这个原因，我们想向您解释数据科学
生命周期经过五个阶段。 这些阶段足够长，足以了解整个周期并能够使用它来解决我们遇到的任何问题。 它将帮助您更好地组织数据，并赋予您将其用于您的井的意义。
阶段 1：问题的定义。
数据科学生命周期的第一阶段是定义将标志着周期节奏的问题。 甚至在考虑解决方案之前，我们必须找到问题的根源。
在这个阶段的开始，最重要的是回答一个问题：你为什么要开始一个数据科学的过程。 大多数时候，这样做的原因是为了增加企业的收入或找到某事不工作的原因。
问题定义的主要关键是领导力，因为你这个时代的所有成员都需要一个指导或遵循的方法。 它将帮助您高效地工作并更快地解决任何问题。
您应该首先确认一个合适的团队来帮助您解决问题。 这个团队必须由专业人士组成，他们需要具备为您的团队增加特殊价值的技能。 然后与您的团队讨论这个问题，以及为什么解决它对企业如此重要。
此外，您的团队将帮助您确定您的问题有多大，或者即使主要问题还涉及其他问题。 数据科学生命周期的第一阶段可能听起来有点陈词滥调，但这个阶段对于保证周期的成功至关重要。
第 2 阶段：数据调查和清理。
在第二个阶段，数据科学开始发挥作用，因为它是这门科学的基础。 没有数据，我们找不到问题，也找不到解决方案。 因此，对数据的调查是数据科学生命周期中非常重要的一部分。
但是，您可能想知道如何重新收集所有数据或在哪里可以找到这些数据。 您和您的团队都必须确定您要查找的数据是否是关于公司内部绩效的数据，例如销售统计数据，才能访问它们。
此外，存在您必须开始重新收集数据的可能性。 在这种情况下，重要的是要调查回忆的过程是容易还是过程中有困难。
此外，您还可以查看市场上是否有您想要或需要的数据。 如果它可用，您必须确定是否可以购买它以及它的成本是否值得信息。
一旦您已经收集了信息，您就可以开始与您的团队一起处理它。 您的团队对数据要做的第一件事就是确定他们的质量。 我们不能忘记，所有数据都不是好数据。 因此，确定您收集或购买的数据是否可以解决您的问题是必不可少的。
在确定数据质量良好后，我们需要对数据进行清洗，以免得出错误的结论。 在某种程度上，这就像清理我们的手机或笔记本电脑的缓存。 我们需要消除那些可能产生噪音并改变我们流程结果的数据。
最后，处理数据至关重要； 这意味着结合不同的数据组，创建图形以更好地可视化数据，并根据最初的发现制作初步报告。 这份初步报告将帮助您进行适当的修改并了解您的数据科学生命周期的方式。
第 3 阶段：最小可行模型。
在这一点上，我们处于第三阶段，即创建最小可行模型。 最小的词可能会有点混淆，但不要担心，因为在这种情况下，少即是多。
数据科学生命周期提出了一个最小可行模型，因为它没有意义将时间、金钱和精力花在你不知道它是否会工作的测试上。 出于这个原因，我们讨论的最小模型需要类似于您要实现的解决方案的简约版本。
但是，尽管建议是最小模型，但这并不意味着是否有效无关紧要。 这个想法正在开发足够长的模型以使其可行。 毕竟，我们正在为我们的问题寻找解决方案，而且它们必须具有功能性和永久性。
当然，就像任何科学可以做的任何其他实验一样，该模型需要有效性。 有效性将让我们衡量测试并给我们真实的结果。 这就是为什么我们在设计最小可行模型时必须非常小心的原因，因为我们应该减少外部变量。
减少这些变量很重要，因为它们可以改变我们模型的过程并给我们带来误报。 但是，如果我们能够控制并谨慎地控制这个阶段，成功将迫在眉睫。
第 4 阶段：部署和增强。
一步一步，现在我们处于基于部署和增强的四个阶段。 我们已经有了模型； 在这一刻，但它不仅仅是为了在纸上看到而创建的。 循环的目的是部署模型以查看它是如何工作的。
该部署将使我们对模型的性质和功能有一个清晰的认识。 当我们开始部署模型时，我们可以看到很多错误或失败。 但是，一切都不可能完全糟糕。 在这个过程中，我们也将成为我们模型的成功部分，并将它们用作更好的动力。
通过这种方式，部署中获得的所有结果都将让我们考虑适当的增强。 毕竟，主要目标是创建一个比可能是最终结果的开始更好的模型。
此外，也许这个阶段可以重复多次，因为如果我们进行改进，再次测试模型，需要更多的更改，则必须尽可能多地证明它。
第 5 阶段：数据科学操作。
最后一个阶段是向我们解释数据科学用于跟踪流程、数据、模型以及数据科学中涉及的所有元素的不同操作。
这样，数据科学操作由三个过程组成：
- 数据和模型的管理。
- 零件的持续管理涉及数据科学生命周期。
- 软件管理。
整个第五步取决于这三个过程的性能，它们只是在寻找对实验的适当控制。 我们不能忘记控制是周期的重要组成部分，因为它将让我们在正确的时间进行调整。
此外，您会注意到不断的修订不仅针对模型，还针对数据。 归根结底，唯一重要的是我们如何实施循环以及如何以最佳方式获得我们想要的东西。
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