數據科學生命週期：所有階段和功能
已發表: 2022-09-11從一開始，人就一直是一個分析的存在，被幾個要解決的問題包圍著。 然而，社會已經發展和發展到能夠開發不同的方法來解決問題。
當然，目前我們無法將其他時代的問題與當前的問題進行比較。 但是，一個不可否認的事實是，時間無關緊要，它們總是有問題的。 出於這個原因，有必要找到最好的模型來有效地解決它們。
對我們所有人來說幸運的是，三年前誕生了數據科學，試圖像一個能夠解決任何領域問題的模型一樣行事。 儘管當時創建了數據科學，但該術語開始使用是在 70 年代。
歲月流逝，直到 2001 年，數據科學才能成為真正獨立的科學。 儘管自數據科學成立以來已經過去了大約二十年，但目前很大一部分人口對數據科學及其生命週期一無所知。
出於這個原因，我們想告訴你更多關於數據科學生命週期的信息，以及使它成為解決問題的最佳方法之一的所有階段。 通過這種方式，您將能夠在需要解決問題的不同領域實施數據科學。
什麼是數據科學生命週期？
在開始談論數據科學的各個階段之前，我們必須了解什麼是數據科學。 顧名思義，它是一門以數據為研究基礎的科學。 這門科學能夠獲取大量數據並對其進行分析以得出結論。
在某種程度上，數據科學是不同科學的混合體，包括數學、統計學和信息學。 通過與這三門科學相結合的工作，數據科學可以重新收集一組數據，對它們進行組織、分析，並為發現的問題找到解決方案。
從涉及數據收集的過程開始，這門科學就試圖使用所有更新的技術。 這意味著使用社交媒體、電子設備、網站、潛在客戶等平台。 當然，隨著新技術和平台的發展，數據的收集變得更加容易。
但是，數據收集只是數據科學週期整個過程的一個簡單部分。 有必要了解所有階段和每個階段的細節，以便能夠將數據科學生命週期應用於我們需要的領域。
閱讀更多-什麼是數據科學？ 完整指南
數據科學週期背後的重要性。
通常，社會的很大一部分人認為或混淆了數據科學與大數據。 畢竟，這兩個過程都涉及數據收集和組織。 然而，數據科學超越了它，因為它不僅試圖解決與數據存儲和處理相關的問題。
數據科學可以解決問題，但不僅如此，它處理所有數據以賦予其重要價值。 我們不能忘記，數據不僅僅是數字。 收集的數據可能是 Facebook 上的瀏覽量、其他平台上的評論，甚至是對企業客戶的評論。
因此，僅收集信息並發現問題是不夠的。 有必要給這個問題一個特殊的價值來找到正確的解決方案。 此外，解決方案必須持續一段時間，而不僅僅是幾天。
為了使這成為可能，數據科學開發了通過不同系統解決問題的工具，例如類似於神經元人類系統的神經元網絡。 此外，它還適用於人工智能。 一般來說，它使用所有必要的工具來解決數據中的問題。
數據科學生命週期的各個階段。
我們已經告訴你一些關於數據科學的基本知識和概念，但我們還沒有告訴你符合它的不同階段。 數據科學的各個階段是科學界不同群體的爭論點。
這就是為什麼有人說十步以上，而有的人說五步就夠了。 從辯論和觀點來看，我們認為要解釋像數據科學這樣的複雜過程，有必要嘗試讓事情變得更簡單。
出於這個原因，我們想向您解釋數據科學
生命週期經過五個階段。 這些階段足夠長，足以了解整個週期並能夠使用它來解決我們遇到的任何問題。 它將幫助您更好地組織數據，並賦予您將其用於您的井的意義。
階段 1：問題的定義。
數據科學生命週期的第一階段是定義將標誌著周期節奏的問題。 甚至在考慮解決方案之前，我們必須找到問題的根源。
在這個階段的開始，最重要的是回答一個問題：你為什麼要開始一個數據科學的過程。 大多數時候，這樣做的原因是為了增加企業的收入或找到某事不工作的原因。
問題定義的主要關鍵是領導力，因為你這個時代的所有成員都需要一個指導或遵循的方法。 它將幫助您高效地工作並更快地解決任何問題。
您應該首先確認一個合適的團隊來幫助您解決問題。 這個團隊必須由專業人士組成，他們需要具備為您的團隊增加特殊價值的技能。 然後與您的團隊討論這個問題，以及為什麼解決它對企業如此重要。
此外，您的團隊將幫助您確定您的問題有多大，或者即使主要問題還涉及其他問題。 數據科學生命週期的第一階段可能聽起來有點陳詞濫調，但這個階段對於保證週期的成功至關重要。
第 2 階段：數據調查和清理。
在第二個階段，數據科學開始發揮作用，因為它是這門科學的基礎。 沒有數據，我們找不到問題，也找不到解決方案。 因此，對數據的調查是數據科學生命週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數據或在哪裡可以找到這些數據。 您和您的團隊都必須確定您要查找的數據是否是關於公司內部績效的數據，例如銷售統計數據，才能訪問它們。
此外，存在您必須開始重新收集數據的可能性。 在這種情況下，重要的是要調查回憶的過程是容易還是過程中有困難。
此外，您還可以查看市場上是否有您想要或需要的數據。 如果它可用，您必須確定是否可以購買它以及它的成本是否值得信息。
一旦您已經收集了信息，您就可以開始與您的團隊一起處理它。 您的團隊對數據要做的第一件事就是確定他們的質量。 我們不能忘記，所有數據都不是好數據。 因此，確定您收集或購買的數據是否可以解決您的問題是必不可少的。
在確定數據質量良好後，我們需要對數據進行清洗，以免得出錯誤的結論。 在某種程度上，這就像清理我們的手機或筆記本電腦的緩存。 我們需要消除那些可能產生噪音並改變我們流程結果的數據。
最後，處理數據至關重要； 這意味著結合不同的數據組，創建圖形以更好地可視化數據，並根據最初的發現製作初步報告。 這份初步報告將幫助您進行適當的修改並了解您的數據科學生命週期的方式。
第 3 階段：最小可行模型。
在這一點上，我們處於第三階段，即創建最小可行模型。 最小的詞可能會有點混淆，但不要擔心，因為在這種情況下，少即是多。
數據科學生命週期提出了一個最小可行模型，因為它沒有意義將時間、金錢和精力花在你不知道它是否會工作的測試上。 出於這個原因，我們討論的最小模型需要類似於您要實現的解決方案的簡約版本。
但是，儘管建議是最小模型，但這並不意味著是否有效無關緊要。 這個想法正在開發足夠長的模型以使其可行。 畢竟，我們正在為我們的問題尋找解決方案，而且它們必須具有功能性和永久性。
當然，就像任何科學可以做的任何其他實驗一樣，該模型需要有效性。 有效性將讓我們衡量測試並給我們真實的結果。 這就是為什麼我們在設計最小可行模型時必須非常小心的原因，因為我們應該減少外部變量。
減少這些變量很重要，因為它們可以改變我們模型的過程並給我們帶來誤報。 但是，如果我們能夠控制並謹慎地控制這個階段，成功將迫在眉睫。
第 4 階段：部署和增強。
一步一步，現在我們處於基於部署和增強的四個階段。 我們已經有了模型； 在這一刻，但它不僅僅是為了在紙上看到而創建的。 循環的目的是部署模型以查看它是如何工作的。
該部署將使我們對模型的性質和功能有一個清晰的認識。 當我們開始部署模型時，我們可以看到很多錯誤或失敗。 但是，一切都不可能完全糟糕。 在這個過程中，我們也將成為我們模型的成功部分，並將它們用作更好的動力。
通過這種方式，部署中獲得的所有結果都將讓我們考慮適當的增強。 畢竟，主要目標是創建一個比可能是最終結果的開始更好的模型。
此外，也許這個階段可以重複多次，因為如果我們進行改進，再次測試模型，需要更多的更改，則必須盡可能多地證明它。
第 5 階段：數據科學操作。
最後一個階段是向我們解釋數據科學用於跟踪流程、數據、模型以及數據科學中涉及的所有元素的不同操作。
這樣，數據科學操作由三個過程組成：
- 數據和模型的管理。
- 零件的持續管理涉及數據科學生命週期。
- 軟件管理。
整個第五步取決於這三個過程的性能，它們只是在尋找對實驗的適當控制。 我們不能忘記控制是周期的重要組成部分，因為它將讓我們在正確的時間進行調整。
此外，您會注意到不斷的修訂不僅針對模型，還針對數據。 歸根結底，唯一重要的是我們如何實施循環以及如何以最佳方式獲得我們想要的東西。
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