Эти огромные объемы данных, которые теперь называются большими данными, могут иметь большое значение для бизнеса и могут помочь получить представление и тенденции о своих пользователях и их поведении. Огромный объем данных как в структурированном, так и в неструктурированном форматах трудно обрабатывать с помощью традиционных средств моделирования и инструментов базы данных. Следовательно, необходимо использовать научные методы, алгоритмы и инструменты для анализа и осмысления больших данных, а также потребность в науке о данных и анализе данных.
Что такое наука о данных? Наука о данных — это все о творчестве. Цель науки о данных — получить представление и тенденции путем анализа разнообразных наборов данных, которые дают конкурентное преимущество предприятиям. Наука о данных — это сочетание математики, статистики и программного обеспечения с опытом работы в прикладной бизнес-среде.
Еще одно модное слово, которое часто неверно истолковывают в науке о данных, — это бизнес-аналитика (BI). BI в первую очередь занимается анализом данных и составлением отчетов, но не включает прогнозное моделирование, поэтому BI можно считать подмножеством Data Science. Построение прогностических моделей — одно из самых важных направлений в науке о данных. Другими процессами в Data Science являются Business Analytics , Data Analytics , Data Mining и Predictive Analytics . Наука о данных также занимается визуализацией данных и представлением результатов в понятном для пользователей формате.
Зачем нужна наука о данных? Компании должны использовать данные для ведения и развития своего бизнеса. Фундаментальная цель науки о данных — помочь компаниям принимать быстрые и эффективные бизнес-решения, которые могут позволить им получить большую долю рынка и лидерство в отрасли. Кроме того, это может помочь им использовать тактические подходы, чтобы быть конкурентоспособными и выстоять в сложных ситуациях. Организации всех размеров адаптируются к подходу, основанному на данных, при этом передовая аналитика данных становится точкой опоры для изменений.
Жизненный цикл науки о данных В жизненном цикле любого проекта Data Science есть пять этапов.
Сбор данных. Сбор данных — это самый первый шаг в любом проекте по науке о данных. Полный набор необходимых данных никогда не находится в одном месте, поскольку он распределен по бизнес-приложениям и системам.
Ввод данных: данные могут быть созданы с новыми значениями данных для предприятия людьми-операторами или устройствами. Это трудоемкий процесс, но в некоторых случаях он необходим.
Прием: еще одним источником для сбора данных являются устройства передачи данных, обычно важные в системах управления, но теперь более важные для информационных систем с изобретением «Интернета вещей».
Извлечение данных: это процесс, который включает в себя извлечение данных из различных источников. Это могут быть веб-серверы, базы данных, журналы и онлайн-репозитории.
Хранилище данных. Хранилище данных делает упор на сбор и хранение данных из разных источников для доступа и анализа. Это хранилище всех данных, собранных организацией.
Очистка данных. Очистка данных или очистка данных — это процесс выявления и удаления (или исправления) неточных записей из набора данных, таблицы или базы данных, который относится к распознаванию незавершенных, ненадежных, неточных, отсутствующих значений, повторяющихся значений или нерелевантных частей данных. данные, а затем восстановление, повторное моделирование или удаление грязных или необработанных данных
Промежуточное хранение данных: область промежуточного хранения используется для обработки данных в процессе извлечения, преобразования и загрузки (ETL). Промежуточная область данных находится между источником (источниками) данных и целевыми объектами данных, которыми часто являются хранилища данных, витрины данных или другие хранилища данных.
Обработка данных: на этом этапе данные обрабатываются для интерпретации. Обработка осуществляется с помощью алгоритмов машинного обучения , хотя сам процесс может немного различаться в зависимости от источника обрабатываемых данных (озер данных, социальные сети, подключенные устройства и т. д.) и их предполагаемого использования (проверка рекламных шаблонов, медицинский диагноз от подключенных устройств). устройства, определение потребностей клиентов и т. д.).
Архитектура данных: это структура, созданная для эффективной передачи данных из одного места в другое. Он полон моделей и правил, которые определяют, какие данные должны быть собраны. Он также контролирует, как собранные данные должны храниться, систематизироваться, интегрироваться и использоваться в системах данных организации. Короче говоря, архитектура данных устанавливает стандарты для всех систем данных как видение или модель функционирования взаимодействий систем данных.
Теперь, когда данные собраны и сохранены, мы можем перейти к следующему этапу обработки данных.
Интеллектуальный анализ данных. Интеллектуальный анализ данных заключается в поиске тенденций в наборе данных. Эти тенденции используются для определения будущих моделей. Он часто включает анализ огромного количества исторических данных, которые ранее игнорировались.
Кластеризация и классификация. Кластеризация — это задача разделения или классификации совокупности или точек данных на несколько групп таким образом, чтобы точки данных в одних и тех же группах были более похожи на другие точки данных в той же группе, чем в других группах. Проще говоря, цель состоит в том, чтобы разделить группы со схожими характеристиками и объединить их в кластеры.
Моделирование данных. Моделирование данных — это процесс создания описательной диаграммы взаимосвязей между различными типами информации, которая должна храниться в базе данных.
Суммирование данных. Суммирование — это ключевая концепция интеллектуального анализа данных , которая включает в себя методы поиска компактного описания набора данных. Обобщение данных — это простой термин для краткого заключения после анализа большого набора данных. Обобщение данных имеет большое значение в интеллектуальном анализе данных .
Анализ: теперь, когда вы классифицировали свои данные и смоделировали их, пришло время проанализировать ваши данные. Как вы анализируете свои данные?
Исследовательский/подтверждающий: изучение данных часто делится на две фазы: исследовательский и подтверждающий анализ. Оба они работают наиболее эффективно бок о бок. Исследовательский анализ данных иногда сравнивают с детективной работой: это процесс сбора доказательств. Анализ подтверждающих данных сравним с судебным разбирательством, это процесс оценки доказательств.
Прогнозный анализ. Прогнозная аналитика — это процесс использования анализа данных для создания прогнозов на основе данных. Этот процесс использует данные вместе с анализом, статистикой и методами машинного обучения для создания прогностической модели для прогнозирования будущих событий. Предиктивная аналитика используется для определения ответов или покупок клиентов, а также для продвижения возможностей перекрестных продаж. Прогнозные модели помогают компаниям привлекать, удерживать и развивать самых прибыльных клиентов. Многие компании используют прогностические модели для прогнозирования запасов и управления ресурсами.
Регрессия. Регрессионный анализ — это форма метода прогнозного моделирования, который исследует взаимосвязь между зависимой (целевой) и независимой переменной (переменными) (предиктором). Этот метод используется для прогнозирования, моделирования временных рядов и поиска причинно-следственной связи между переменными.
Интеллектуальный анализ текста: это относится к использованию методов интеллектуального анализа данных для обнаружения полезных шаблонов из текстов. Текст, извлекающий данные, неструктурирован. Информация и отношения скрыты в структуре языка, а не явно, как в интеллектуальном анализе данных.
Качественный анализ. Когда данные представлены не в виде чисел, их еще сложнее понять. Качественные данные определяются как данные, которые аппроксимируют и характеризуют. Качественные данные можно наблюдать и записывать. Этот тип данных не является числовым по своей природе. Этот тип данных собирается с помощью методов наблюдения, индивидуального интервью, проведения фокус-групп и подобных методов.
Качественный анализ данных — это просто процесс изучения качественных данных для получения объяснения конкретного явления. Качественный анализ данных дает вам понимание цели вашего исследования, выявляя закономерности и темы в ваших данных. Специалисты по данным и их модели могут извлечь большую пользу из качественных методов.
Как показывать свои результаты? Отчетность по данным: отчеты сообщают информацию, которая была собрана в результате исследования и анализа данных и проблем. Отчеты могут охватывать широкий круг тем, но обычно сосредоточены на передаче информации с четкой целью конкретной аудитории. Хорошие отчеты — это документы, которые являются точными, объективными и полными.
Визуализация данных. Визуализация данных — это графическое представление информации и данных. Используя визуальные элементы, такие как диаграммы, графики и карты, инструменты визуализации данных предоставляют доступный способ увидеть и понять тенденции, выбросы и закономерности в данных.
Бизнес-аналитика: BI является неотъемлемой частью науки о данных. Чтобы сделать прогнозный анализ, сначала нам нужно знать, что пошло не так. Следовательно, BI — это более простая версия науки о данных.
Принятие решений. Важность данных для принятия решений заключается в их согласованности и постоянном росте. Это позволяет компаниям создавать новые возможности для бизнеса, получать больше доходов, прогнозировать будущие тенденции, оптимизировать текущие операционные усилия и получать полезные идеи.
Все пять этапов требуют разных техник, программ и, в некоторых случаях, набора навыков.
Наука о данных оказалась полезной практически во всех отраслях.
Банковское дело
Наука о данных активно используется в банковском секторе. Ниже приведены ключевые области применения, в которых наука о данных используется в банковском секторе.
- Моделирование рисков
- Обнаружение мошенничества
- Значение жизни клиентов
- Сегментация клиентов
- Предиктивный анализ в реальном времени
Здравоохранение
Электронные медицинские карты: каждый пациент имеет свою цифровую карту, которая включает демографические данные, историю болезни, аллергии, результаты лабораторных анализов и т. д. Записи передаются через защищенные информационные системы и доступны для поставщиков как из государственного, так и из частного сектора. Каждая запись состоит из одного изменяемого файла, что означает, что врачи могут вносить изменения с течением времени без бумажной работы и без риска дублирования данных.
Электронные медицинские карты также могут вызывать предупреждения и напоминания, когда пациенту следует пройти новый лабораторный анализ, или отслеживать назначения, чтобы узнать, выполнял ли пациент предписания врачей.
Отслеживание пациентов: пациенты непосредственно участвуют в наблюдении за своим здоровьем, и стимулы от медицинских страховок могут подтолкнуть их к здоровому образу жизни. У них есть умные устройства, которые отслеживают каждый их шаг.
Предиктивная аналитика. Цель бизнес-аналитики в здравоохранении — помочь врачам принимать решения на основе данных за считанные секунды и улучшать лечение пациентов. Это особенно полезно в случае пациентов со сложным анамнезом, страдающих от нескольких заболеваний.
Медицинская визуализация больших данных. Аналитика больших данных для здравоохранения может изменить способ чтения изображений. Алгоритмы, разработанные для анализа сотен тысяч изображений, могут определять определенные закономерности в пикселях и преобразовывать их в числа, чтобы помочь врачу в постановке диагноза. Они даже идут дальше, говоря, что, возможно, рентгенологам больше не нужно будет смотреть на изображения, а вместо этого анализировать результаты алгоритмов, которые неизбежно будут изучать и запоминать больше изображений, чем они могли бы за всю жизнь.
Производство
Вот 8 самых популярных типов науки о данных, используемых в производстве, и то, как они влияют на производительность, минимизируют риски и увеличивают прибыль. Производители, ориентированные на данные, будут использовать науку о данных для:
- Профилактическое и условное обслуживание
- Производительность, гарантия качества и отслеживание дефектов
- Прогнозирование спроса и пропускной способности
- Цепочка поставок и отношения с поставщиками
- Ценообразование на мировом рынке
- Автоматизация и проектирование новых объектов
- Новые процессы и материалы для разработки продуктов и технологий производства
- Устойчивость и повышение энергоэффективности
Транспорт
Еще одним важным применением науки о данных является транспорт. В транспортном секторе наука о данных активно вносит свой вклад в создание более безопасных условий вождения для водителей. Он также играет ключевую роль в оптимизации характеристик автомобиля и повышении автономии водителей. Кроме того, в транспортном секторе наука о данных активно расширила свои возможности с появлением беспилотных автомобилей .
Кроме того, различные транспортные компании, такие как Uber, используют науку о данных для оптимизации цен и повышения качества обслуживания своих клиентов. Используя мощные инструменты прогнозирования, они точно предсказывают цену на основе таких параметров, как погода, доступность транспорта, клиенты и т. д.
Электронная коммерция Вы можете изучить четыре способа, с помощью которых интернет-магазины могут использовать науку о данных для достижения ценности для бизнеса.
- Определите своих самых ценных клиентов
- Узнайте, какие клиенты могут уйти
- Увеличьте продажи с помощью интеллектуальных рекомендаций по продуктам
- Автоматически извлекать полезную информацию из отзывов
Инструменты науки о данных
Вот некоторые популярные инструменты Data Science, используемые сегодня.
SAS: это один из тех инструментов обработки данных, которые специально разработаны для статистических операций. SAS — это проприетарное программное обеспечение с закрытым исходным кодом , которое используется крупными организациями для анализа данных. SAS использует базовый язык программирования SAS для выполнения статистического моделирования.
Apache Spark или просто Spark — это мощная аналитическая система, которая является наиболее часто используемым инструментом Data Science. Spark специально разработан для пакетной обработки и потоковой обработки. Он поставляется со многими API-интерфейсами, которые позволяют специалистам по данным выполнять повторный доступ к данным для машинного обучения, хранения в SQL и т. д. Это улучшение по сравнению с Hadoop и может работать в 100 раз быстрее, чем MapReduce. В Spark есть множество API-интерфейсов машинного обучения, которые могут помочь специалистам по данным делать мощные прогнозы на основе данных.
MATLAB: в науке о данных MATLAB используется для моделирования нейронных сетей и нечеткой логики. Используя графическую библиотеку MATLAB, вы можете создавать мощные визуализации. MATLAB также используется для обработки изображений и сигналов. Это делает его очень универсальным инструментом для специалистов по данным, поскольку они могут решать все проблемы, от очистки и анализа данных до более продвинутых алгоритмов глубокого обучения .
TensorFlow: стал стандартным инструментом машинного обучения. Он широко используется для продвинутых алгоритмов машинного обучения, таких как Deep Learning. Разработчики назвали TensorFlow в честь тензоров, которые представляют собой многомерные массивы. Это постоянно развивающийся инструментарий с открытым исходным кодом, известный своей производительностью и высокими вычислительными возможностями.
NLTK: обработка естественного языка стала самой популярной областью науки о данных. Он занимается разработкой статистических моделей, которые помогают компьютерам понимать человеческий язык. Эти статистические модели являются частью машинного обучения и с помощью нескольких его алгоритмов могут помочь компьютерам понять естественный язык. Язык Python поставляется с набором библиотек под названием Natural Language Toolkit (NLTK) , разработанных для этой конкретной цели.
Навыки, необходимые для того, чтобы стать Data Scientist Чтобы стать специалистом по данным, вы можете получить образование в области компьютерных, социальных, физических наук и статистики. Наиболее распространенными областями обучения являются математика и статистика (32%), за ними следуют информатика (19%) и инженерия (16%). Обучение на любом из этих курсов даст вам навыки, необходимые для обработки и анализа больших данных.
Некоторые технические навыки, которые можно приобрести в процессе становления специалистом по данным, включают R, Python, Apache Spark, платформу Hadoop, SQL/базу данных, машинное обучение, искусственный интеллект и визуализацию данных.