数据科学的生命周期

一个名为数据科学的新兴研究主题有多个方面，包括对大量数据的研究和分析，以及它的分支几乎涉及每个研究领域的事实。 想在数据科学领域获得专业知识？ 报名参加我们的数据科学认证课程。

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我们处理的是精心组织的多个层次的数据，而不是精简的数据。 统计学、算术和计算机语言是构建数据科学的三个基本构件。

兄弟会的每个组成部分——商业、卫生部门、科学、日常生活、营销、研究——都需要数据来推动运动。 我们的生活已经完全被信息技术和计算机科学所接管，它们正在以如此快的速度和如此多的不同方向发展，以至于几年前应用的操作方法策略现在已不再适用。

这同样适用于准确的困难和问题。 由于它们的复杂性增加，过去对某个主题、疾病或缺点的问题和担忧现在可能不适用。

因此，为了应对当今和未来的困难并找到未解决问题的答案，任何科学、研究或组织领域都需要最新的操作技术和系统集合。

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你所说的数据科学是什么意思？

为了应对分析上具有挑战性的问题，数据科学涉及技术、算法开发和数据推理的融合。

数据是基础。 有大量未处理的数据进入并保存在公司数据仓库中。 我们可以使用它来组合高级功能。 数据科学本质上是关于寻找创新方法来使用这些数据来产生经济利益。

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谁是数据科学家？ 他是做什么的？

如果你询问 20 位不同的数据科学家，你可能会得到 20 个不同的答案。 这是因为数据科学家的职能和职责可能会因行业、经验和他们工作的组织结构等一系列因素而有很大差异。

不过，所有数据科学职位都有一些特点。 此外，如果您准备以数据科学家的身份参加工作面试，您应该了解所有数据科学家共有的特征。

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数据科学的生命周期

自该短语于 90 年代首次使用以来，数据科学取得了显着进步。 专家在解决数据科学主题时遵循预定的结构。 数据科学中的项目执行实际上已经成为一种算法。

放弃方法并开始解决问题的诱惑太普遍了。 然而，如果忽视为整个努力提供坚实的基础，这样做会使我们最大的意图无效。 相反，根据说明通常会使我们更接近我们要解决的问题。

让我们进入生命周期的要点。

1.业务知识

完整周期的焦点是公司的目标。 解决特定问题后，您会修复什么？ 了解公司目标至关重要，因为它将确定调查的最终目标。 除非我们对某项评估给予肯定意见，否则我们不能选择符合公司目标的特定评估目标。 您必须了解客户是否希望预测商品价格，减少储蓄损失等。

2. 数据专长

这是可访问的每条数据的列表。 因为他们熟悉现在可以获得的信息、需要针对此管理问题实施的事实以及其他相关信息，所以在这种情况下你必须与组织的团队密切合作。 在此阶段描述数据及其结构、相关性和记录类型。 应该使用图表来检查数据。 它只涉及搜索数据并获取有关信息的任何知识。

3.数据准备

下一阶段是数据准备。 这涉及选择适当的信息，通过融合大型数据集来整合信息，清理信息，通过分离或归因处理属性数据，通过混淆处理不准确的数据，使用散点图查找异常并处理它们，以及通过派生来制作新信息来自旧模块的各个模块。 为数据创建适当的结构并删除任何额外的列和功能。 存在周期中最重要的阶段是数据准备，发生在睡觉前的晚上。 您的模型与数据一样全面。

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4. 分析探索性数据

这个阶段需要在创建真实模型之前理解答案和影响它的变量。 使用条形图以图形方式分析各种字符相关标准中的数据分布。 使用频率分布和变暖图可视化各种因素之间的相关性。 每个特征的识别，无论是单独识别还是与其他因素结合，都需要大量使用各种数据可视化方法。

5. 分析数据

数据建模是数据分析的脉动中心。 排序后的数据被输入到一个模型中，该模型输出预期的结果。 根据问题是属于分类、回归还是聚类，此阶段需要选择正确的模型类型。 在构成我们选择的模型家庭的不同算法技术中，我们必须谨慎选择执行和实施它的方法。 我们必须修改每个模型的权重和偏差以达到预期的性能。 此外，我们需要确保性能和通用性得到适当匹配。 该模型不应再评估数据并且在新数据上表现不佳。

6.模型评估

此分析确定模型是否已准备好部署。 该模型使用一组精心选择的评估措施进行评估，并使用虚拟数据进行测试。 我们还必须确保模型准确地描述了现实。 为了获得必要的指标水平，如果评估没有产生高质量的结果，我们必须重做建模过程。 就像人一样，机器学习的每种数据科学方法或算法都必须进化，利用新信息变得更好，并适应新的评估标准。 我们可以为特定事件开发多个模型，但其中许多可能是错误的。

七、版本部署

经过综合分析，原型完全在选定的结构和通道中实现。 认真考虑上述数据科学服务条件的每一步很重要。 如果一个阶段执行不当，就会影响下一个阶段，整个计划就会付之东流。 例如，错误的数据创建将导致信息丢失和无法构建理想模型。 如果数据没有被正确清理，分类器将停止运行。 如果没有经过全面评估，该模型将无法在现实世界中使用。