Veri Bilimi Neden Önemlidir?

Veri bilimi, verilen bir veriden değerler elde etmek için matematik, veri analizi ve bilimsel yöntemler gibi birden fazla alanı birleştirir. Veriler akıllı telefonlardan, web'den, tüketicilerden, sensörlerden ve diğer kaynaklardan toplanır. Her veriyi büyüten modern teknoloji ile büyük miktarda veriden yararlanılmaktadır. Veri bilimi araçlarının artmasıyla birlikte çeşitli projeler üretilebilir.

Çeşitli veri bilimcileri, iklimin gıda üretimini nasıl etkilediğini belirlemek için çeşitli araştırmalar yapıyor. Nüfusun ve beslenme ihtiyaçlarının artması ile bu ihtiyaçların karşılanabilmesi için gıda üretiminin artması gerekmektedir. Sanayileşmenin artmasıyla birlikte iklim değişikliği de beraberinde geliyor. Sıcaklıktaki bir değişiklik gibi iklim değişikliği gıda üretimini etkiler. Makine öğrenimi yoluyla , bu değişikliklerdeki istatistikler, gıda verimi üretimini tahmin etmek için girdi görevi görür.

Veri Bilimi Nedir?

Veri Bilimi, yararlı bilgiler üretmek için bilimsel hesaplama yöntemleri, istatistiksel yöntemler, matematik ve çeşitli veri analizlerini kullanan disiplinler arası bir alandır.

“Dünya büyük bir veri sorunudur.” – MIT Initiative eş direktörü Andrew McAfee tarafından

Veri Bilimi Neden Önemlidir?

21. yüzyılda veri biliminin önemini bilmek çok önemli. “Veri yeni petroldür”, her saniye tonlarca ve tonlarca veri oluşturuluyor. Verileri analiz etmek ve verilerden doğru içgörüleri sağlamak çok önemlidir. Bunlar, veri biliminin neden önemli olduğunun önemini kanıtlayan bazı önemli noktalar:

• Veriler, işletme ve müşteriler arasında en iyi iletişimi sağlamaya yardımcı olur. Veri Bilimcisi Verileri analiz eder ve bir veri ürünü oluşturmak için işletmeye en iyi öngörüleri sağlar. En iyi örnek amazon ile ilgili, herhangi bir üründe arama yaptığınızda önerilen öğeleri görebilirsiniz.
• Mevcut sistemin verimliliğini analiz etme ve kontrol etme : Bir veri bilimcisi, mevcut çalışan altyapı ile ilgili mevcut çok çeşitli verilerden içgörü sağlayabilir. Mevcut mimari, işletmelere çok fazla satış sağlamıyorsa, daha iyi sonuçlar elde etmek için değiştirebilir veya değiştirebilirler.
• En iyi pazarlama anlayışını sağlar: Yeni bir kalem satmak istediğinizi varsayalım, Bu durumda aklınızda kalemin boyutu nedir gibi bir çok soru beliriyor. Ne kadar ödül? Kalemin görünümü ve hissi? Satış başına ne kadar kar elde edilebilir?..vs. Tek başımıza bir sonuca varmak gerçekten zor. Bu durumlarda veri bilimcisi en önemli rolü oynar, ürünü analiz eder ve şirketin satıştan maksimum kâr elde etmesine yardımcı olur. demografi, yaş grupları, müşterilerin satın alma eğilimi, kalemin rengi, satış fiyatı ve çok daha fazlası gibi çeşitli faktörleri analiz ederek..

Veri Bilimi nasıl çalışır?

Veri Analizi hiç de hızlı bir adım değil, büyük sabır ve beceri gerektiriyor. Doğru bilgiye sahip olmadan iyi bir şey ortaya çıkaramazsınız, küçük bir hata hem sizin için hem de şirket için büyük kayıplara neden olabilir.

Her şey bir sorudan geliyor. Bir Veri Bilimcisi iyi bir anket olmalıdır. Herhangi bir veriyi analiz etmeyle ilgili adımları görelim:

1. İşi Anlayın ve Soruları Çerçeveleyin
2. Ham verileri toplayın
3. Verilerinizi dönüştürün
4. Verilerinizi temizleyin
5. Temizlenmiş verileri keşfetme
6. Verilerin Doğru Modellenmesi
7. Verilerin Görselleştirilmesi
8. sonucu iletmek

1. İşi Anlayın ve Soruları Çerçeveleyin

Önce işinizi doğru bir şekilde bilin ve cevaplanması gereken soruları çerçeveleyin. Evet, hangi soruların çerçevelenmesi gerektiğini merak ediyor olabilirsiniz. Müşterilerin cevabını istediği sorular. Çözümler bulabilir ve daha iyi ve kolay bir şekilde çözebilirseniz başarı gelir. Bu, bir veri bilimcisinin onunla birlikte takip ettiği kilit noktadır. Bu yüzden, alacağınız veri plakasından cevaplanması gereken soruları kendinize sorun.

2. Ham verileri toplayın

Veri bilimi sürecindeki zor işlerden biri. Her saniye tonlarca veri üretilmesine rağmen veri toplamak hiç de kolay değil. İşletmenin iç trendini analiz etmek istiyorsanız veri elde etmek çok kolay, çünkü şirket tüm verileri yanlarında bulunduruyor, yeni bir sorunu çözmeye doğru ilerliyorsanız, asıl görev önünüze geliyor. Bu nedenle ham verilerinizi çeşitli kaynaklardan toplayın.

3. Verilerinizi dönüştürün

Topladığınız ham veriler çeşitli formatlarda olacaktır. Bu nedenle, gereksinimleriniz doğrultusunda bunları excel veya word belgelerine dönüştürmeniz son derece gereklidir. Petrol madenciliğinden petrol çıkarmakla aynı şey. Çok fazla kirlilik içeren ilk ürünü elde edersiniz. Daha sonra süzülecek ve son olarak faydalı ürün olarak dönüştürülecektir.

4. Verilerinizi temizleyin

Bu muhtemelen en çok zaman alan adımdır. Çok sayıda eksik değer görebilir, aykırı değerler (değerler, veri kümesindeki diğer tüm verilerden farklıdır), veri kümenizden önemsiz sütunlar bırakabilirsiniz. Bu nedenle, bu işlemle uğraşırken, üzerinde çalışmak için en iyi veri setini elde etmek için bu adımları izlediğinizden emin olun.

5. Verileri Keşfetmek

Tüm veri setini aldıktan sonra, bir veri bilimcisi olarak keskin bir gözlemci olmalıdır. Verilerden çeşitli desenler bulmak çok önemlidir. Bu, farklı verilerle uğraşırken çok önemli bir şeydir. Gizli kalıpları bulamazsanız, o zaman açıkçası, en iyi sonucu elde edemezsiniz.

6.Verilerin Doğru Modellenmesi

Şimdi, makinenin en iyi öngörü ve öngörüyü öğrenmesine ve sunmasına daha iyi yardımcı olmak için verileri uygun bir istatistik modeline uydurma zamanı. Mükemmel bir model elde etmek gerçekten zor, yani %100 mükemmel. Tek yapmanız gereken, verileri çeşitli modellere sığdırmak ve size en iyi çıktıyı sağlayan en iyi modeli seçmek.

7. Verilerin Görselleştirilmesi

Görselleştirme, en etkili iletişim araçlarından biridir ve sonuçları anlayın. Bir veri bilimcisi olarak, başkalarının bulgularınızın ne hakkında olduğunu anlamasına yardımcı olan verileri görselleştirmeniz gerekir. Aşağıdakiler gibi birçok görselleştirme aracı mevcuttur:

• tablo
• Google Grafikleri
• bol
• HubSpot vb.

8.Sonucun iletilmesi

Sonuçların/içgörülerin sıradan insanlara veya diğer iş adamlarına iletilmesi önemlidir. Bu alanda olmayan normal insanlar, veri modeline bakarak sonuçları nasıl analiz edeceklerini bilemezler. Bu nedenle, uygun görselleştirme ve iletişim, insanların verilerden ne bulduğunuzu anlamasına yardımcı olacaktır.