Этот пост предназначен для людей, которые плохо знакомы с областью науки о данных или хотят сменить карьеру и заинтересованы в использовании наборов данных Kaggle, чтобы получить практический опыт работы с алгоритмами и построить модели статистического прогнозирования в качестве ключевого шага к тому, чтобы стать специалистом по данным. ученый
Наука о данных — это область, которая включает в себя извлечение идей и знаний из данных. Конечной целью науки о данных является создание моделей, которые могут делать прогнозы или принимать решения на основе данных. Однако быть специалистом по данным — это не только строить модели прогнозирования.
Однако процесс построения модели — это только одна часть науки о данных, и не всегда самая важная.
Ученый по данным отвечает за весь процесс науки о данных, от сбора и очистки данных до визуализации и передачи идей. Сюда входят такие задачи, как исследование данных, разработка функций и предварительная обработка данных.
При работе с данными важно учитывать два ключевых вопроса.
1. необходима ли модель для конкретного варианта использования.
Хотя модели могут быть мощными инструментами для извлечения информации и прогнозирования, они не всегда являются лучшим решением.
Прежде чем принять решение о построении модели, важно учитывать цели проекта и имеющиеся данные.
Например, если цель состоит в том, чтобы просто получить представление о данных, например, выявить закономерности или тенденции, то модель может не понадобиться. Вместо этого для изучения данных и получения информации можно использовать такие методы, как визуализация данных или описательная статистика.
С другой стороны, если цель состоит в том, чтобы делать прогнозы или принимать решения на основе данных, тогда может потребоваться модель. Например, если цель состоит в том, чтобы предсказать будущие продажи или определить клиентов, которые могут уйти, то для этого можно использовать модель. В таких случаях важно учитывать тип модели, который лучше всего подходит для задачи и качества данных.
Кроме того, следует учитывать экономическую эффективность построения модели. Построение модели и ее обслуживание могут быть дорогостоящими с точки зрения времени и ресурсов, поэтому важно сопоставить преимущества модели с затратами. Если модель не принесет существенной ценности, возможно, она не стоит вложений.
2. Достаточно ли понимания и знания данных?
Статистика — это ключ к пониманию данных и принятию обоснованных решений. Они обеспечивают более глубокое понимание данных, и их можно использовать для управления процессом построения модели.
На самом деле идеи часто оказываются более мощными, чем сама модель.
Например, представьте, что ученый данных пытается предсказать цену акции. Они строят сложную модель, которая учитывает исторические цены акций, экономические показатели и другие факторы. Тем не менее, они также находят время для тщательного анализа данных и получения информации о фондовом рынке. Они замечают, что цены на акции, как правило, растут в месяцы, предшествующие запуску крупного продукта, и используют это понимание для построения своей модели.
В результате их модель может делать более точные прогнозы, чем модель, не учитывающая это понимание. Это связано с тем, что понимание обеспечивает более глубокое понимание данных и более точный способ делать прогнозы.
Кроме того, информацию можно использовать для улучшения модели после ее создания. Например, если специалист по данным замечает, что модель делает неточные прогнозы, он может использовать свои знания для выявления проблемы и внесения корректировок в модель.
В заключение, необходимость модели для конкретного варианта использования зависит от целей проекта и доступных данных. Перед построением модели следует учитывать сложность варианта использования, доступные ресурсы и соотношение затрат и выгод. Если цель состоит в том, чтобы получить представление, модель может не понадобиться, но если цель состоит в том, чтобы делать прогнозы или принимать решения, тогда модель может быть необходима. Инсайты более эффективны, чем построение моделей в науке о данных, и их можно использовать для руководства процессом построения модели и улучшения модели после ее создания. Поэтому специалисты по данным всегда должны получать представление о данных и использовать их для информирования о процессе построения моделей и принятия решений.
подпишитесь на меня, чтобы узнать больше…
