hur man bygger en effektiv Datavetenskapsmodell

Data finns överallt, men att få värde ur dessa data är det som utgör den största utmaningen. Men med introduktionen av datavetenskap har saker tagit en tur för gott. Alla pratar om det och alla vill införliva denna nyare teknik, men inte alla förstår hur man ska gå tillväga. Så här är en omfattande guide som utnyttjar de viktiga stegen för att bygga en framgångsrik datavetenskapsmodell. Nu sätter vi igång.

vad är datavetenskap?

datavetenskap är en konst att analysera och extrahera kunnig information från data. Extraktionen stöds av domänkompetens, programmering och lite matematik & statistik som fungerar tillsammans för att komma till en meningsfull slutsats. Data science har varit en underbar upptäckt som har riktat företag mot att göra otroliga vinster. Tror du inte på det?

exemplen nedan illustrerar detsamma:

  • Southwest Airlines sparade nästan 100 miljoner dollar genom att minimera tomgångstiden för flygplan på asfalten
  • UPS sparade som nästan 39 miljoner liter bränsle genom ruttoptimering

är du inte förvånad över den magi som datavetenskap sprider? Ja, Southwest Airlines och UPS gjorde ett fantastiskt jobb här. Men det var inget dagsarbete. Det finns saker som de gjorde annorlunda och du kan göra det också.

det stora steget mot förändring är att bygga en datavetenskapsmodell. Om du känner dig naiv om hur du ska gå tillväga, här är några viktiga steg.

1. Data Extraction

till att börja med måste du ha en uppfattning om problemet till hands, medan insamlingen av data följer nästa. Inte några data, men de insamlade bitarna av ostrukturerad data bör vara relevanta för det affärsproblem du ska lösa. Du skulle bli förvånad över att veta hur World Wide Web visar sig vara en välsignelse för dataupptäckt.

de populära online-datalagren du kan referera till:

  • Kaggle – en plats för datavetenskapsprojekt
  • UCI ML Repository-maskininlärningsarkivet
  • dataset-sökmotorer – Den Google-baserade datasetsökningen
  • NCBI-den akademiska forskningsplattformen för Bioteknik

Obs: inte alla data är relevanta och uppdaterade. Använd webbskrapning för att förstå de samlade datauppsättningarna. Det är en förenklad och automatiserad process för att extrahera relevant data från webbplatserna.

2. Gå vidare till data rengöring

har du hört att du aldrig ska lämna saker för imorgon? Detta har betydelse där du behöver rengöra data medan du samlar in den. Ju tidigare du blir av med uppsägningarna, desto bättre!

Här är några vanliga källor till datafel:

  • duplicerade poster som samlats in från många databaser
  • felet med indata med avseende på noggrannhet
  • dataposterna ändrades / uppdaterades/raderades
  • saknade värden i variabler över databaser

Tricks för att eliminera de vanliga felkällorna:

  • filtrera bort dubbletterna genom att hänvisa till de vanliga ID: n
  • sortera ut data genom att hänvisa till det datum det uppdaterades, dvs. ge företräde åt den senaste datainmatningen
  • fyll i de saknade dataposterna med medelvärdet

3. Dykning djupt in i Data

Nu när varje datakälla är klar kan du börja med att analysera de väsentliga mönstren som är inblandade. Att använda intressanta verktyg som Tableau eller Micro strategy kan hjälpa ett ton. Allt du behöver göra är att bygga en interaktiv instrumentpanel och se hur dina data blir en spegel för viktiga insikter.

bilden skulle vara tydlig och nu skulle du veta vad som driver de variabla funktionerna i ditt företag. Till exempel, om det är prissättningsattributet, skulle du veta när priset fluktuerar och varför.

5. Identifiera de kritiska funktionerna

När man försöker få tag på nyckelmönster i affärer kan funktionsteknik distribueras. Detta steg kan inte ignoreras eftersom det utgör förutsättningen för att slutföra en lämplig maskininlärningsalgoritm. Kort sagt, om funktionerna är starka, skulle maskininlärningsalgoritmen ge fantastiska resultat.

det finns två kategorier av funktioner som måste tas om hand:

  • konstanta funktioner som är mindre benägna att ändra
  • variabla funktioner vars värden fluktuerar från tid till annan

6. Utforska världen av maskininlärning

detta är ett av de viktigaste stegen eftersom maskininlärningsalgoritmen hjälper till att bygga en fungerande datamodell. Det finns många algoritmer att välja mellan, men inga bekymmer eftersom datavetenskaparen skulle göra det till en cakewalk för dig.

i ord av datavetenskapare är maskininlärning processen att distribuera maskiner för att förstå ett system eller en underliggande process och göra förändringar för dess förbättring. Och en algoritm kan betecknas som en uppsättning instruktioner till datorsystemet för att driva en viss uppgift.

här är de tre typerna av maskininlärningsmetoder du behöver veta om:

typer av maskininlärning
  • övervakat lärande: det är baserat på resultaten av en liknande process tidigare. Övervakat lärande hjälper till att förutsäga ett resultat baserat på historiska mönster.

exempel: genom att granska onlineannonserna som fick maximala klick tidigare kan du förutsäga vad som är den speciella funktionen som gör att en användare klickar direkt.

de beprövade algoritmerna för övervakat lärande:

-linjär regression

– slumpmässig skog

– Stödvektormaskiner

  • oövervakat lärande: denna inlärningsmetod saknar ett befintligt resultat eller mönster. Istället fokuserar den på att analysera anslutningarna och relationerna mellan dataelement.

exempel: när du ser funktionen ”föreslagna vänner” på Facebook. Den sociala medieplattformen beräknar antalet vänner som två användare har gemensamt. Ju fler är de gemensamma vännerna, desto närmare är de.

de beprövade algoritmerna för oövervakat lärande:

– k-means

-Apriori algoritm

  • Reinforcement Learning: Detta är en intressant maskininlärningsmetodik som bygger på en dynamisk dataset som interagerar med den verkliga världen. I enkla ord är det en metod där systemet lär sig av sina misstag och blir bättre dag för dag.

exempel: Deep Blue var ett system skapat av IBM som schackspelande expert. Systemet gick från nybörjarnivå till professionell nivå genom att bli bättre med varje spel.

de beprövade algoritmerna för förstärkningsinlärning:

-Q-Learning

-State-Action-Reward-State-Action (SARSA)

-Deep Q Network

7. Utvärdera & distribuera modellen

När du är klar med att välja rätt maskininlärningsalgoritm kommer nästa utvärdering. Du måste validera algoritmen för att kontrollera om den ger önskat resultat för ditt företag.

tekniker som korsvalidering eller till och med ROC (Receiver operating characteristic) – kurva fungerar bra för att generalisera modellutgången för nya data. Om modellen verkar ge tillfredsställande resultat är ni alla bra att gå! Implementera modellen och se ditt företag göra en skillnad som aldrig förr.

  • ingenjörerna får kraften att distribuera modellen i motsvarande produktionsfas. Här översätter experterna modellen till ett produktionsstackspråk för att underlätta en fin implementering.
  • för det andra inrättas infrastruktur som ytterligare gör datavetenskapare oberoende nog för att distribuera datamodellen på egen hand. Detta är möjligt med API: er som får fart i god takt. Dessa API: er arbetar med att eliminera fördröjningarna mellan datavetenskap och de team som är involverade i projektet.

Key Takeaway:

oavsett vilken sektor ditt företag verkar i, bör datavetenskap vara ditt nästa stora experiment. Att bygga en datavetenskapsmodell är en vacker resa för att samla olika datamängder och sätta mening åt det.

det är den perfekta tiden att börja med ett datavetenskapsprojekt om du verkligen vill komma före din tävling. Följ de angivna stegen och kom igång direkt! När allt kommer omkring är målet att förvandla data till information och information till insikter.

författare Bio:

Paige Griffin är en erfaren innehållsförfattare på Net Solutions, Los Angeles i 7 år med en expertis inom blogga, skriva kreativ och teknisk kopia för direktresponsmarknader och reklamannonsering för B2B-och B2C-industrier. Född och uppvuxen i New York, Paige har en kandidatexamen i engelsk litteratur. Hon har arbetat för branscher som IT, produktteknik, livsstil, bland andra och skrivit några bra insikter om teknik som python webbutveckling, php webbutveckling, iOS App utveckling och så vidare. Förutom sin tekniska bakgrund, hon är en poet utantill, som älskar att få kontakt med människor genom en dos av kreativitet och fantasi.

Lämna ett svar

Din e-postadress kommer inte publiceras.