Și cum să le răspund.
În lumea datelor în evoluție rapidă, rolul unui om de știință a datelor nu a fost niciodată mai important. Capacitatea lor de a săpa prin vaste mine de date, de a descoperi modele ascunse și de a le transpune în informații utile poate face diferența între o afacere care prosperă sau pur și simplu supraviețuiește. Dar ceea ce separă un om de știință de date bun de unul grozav nu este doar capacitatea lor de a analiza cifrele, ci și capacitatea lor de a pune întrebările potrivite.
În acest articol, vom explora cele patru întrebări esențiale la care fiecare cercetător de date ar trebui să poată răspunde: întrebări care le permit să înțeleagă tendințele din trecut, să diagnosticheze cauzele, să prezică rezultatele viitoare și să ghideze cel mai bun curs de acțiune. Până la sfârșit, nu numai că veți aprecia impactul profund pe care îl pot avea aceste întrebări asupra călătoriei dvs. de date, dar veți înțelege și de ce ele formează pietrele de temelie ale oricărei analize de date de succes.
Deci, fie că sunteți un pasionat de date în devenire dornic să înțeleagă pilonii domeniului sau un profesionist experimentat care dorește să vă perfecționeze cunoștințele de bază, citiți mai departe. Răspunsurile la aceste întrebări cruciale vă vor servi drept busolă în peisajul vast și uneori uluitor al științei datelor.
Întrebarea 1: Ce s-a întâmplat?
Analitica descriptivă
Prima întrebare crucială la care trebuie să răspundă un cercetător de date este „Ce s-a întâmplat?” Acest pas, cunoscut și sub denumirea de analiză descriptivă, implică utilizarea unor măsuri statistice și vizualizare a datelor pentru a identifica tendințele, modelele și comportamentele din trecut. Capacitatea de a spune o poveste clară și convingătoare din datele brute pune bazele unei analize mai complexe. Nu este vorba doar de a calcula cifre, ci de a înțelege și de a povesti povestea datelor în contextul său de afaceri. Această întrebare fundamentală pune bazele pentru explorări mai profunde în „de ce”, „ce urmează” și „ce este mai bun” în călătoria științei datelor.
În această fază, ar trebui să vă preocupați în primul rând de:
- Colectarea datelor: de ce date am nevoie și unde le pot găsi?
- Curăţarea datelor: sunt datele complete, exacte şi în formatul potrivit pentru analiză?
- Integrarea datelor: Cum pot îmbina sau alinia datele din diferite surse pentru a crea un set de date unificat?
- Explorarea datelor: ce modele, tendințe sau valori aberante pot identifica din date?
- Interpretarea datelor: cum îmi pot traduce constatările într-o formă pe înțelesul părților interesate non-tehnice și care este relevanța lor într-un context de afaceri?
- Povestirea datelor: cum pot construi o narațiune convingătoare în jurul datelor care comunică succint perspectivele cheie și răspunde la întrebarea „Ce s-a întâmplat?”
Întrebarea 2: De ce s-a întâmplat?
Analitica de diagnosticare
După ce ați înțeles „ce” sa întâmplat, următorul pas logic în procesul științei datelor este să răspundeți „de ce” sa întâmplat. Această întrebare se adâncește în domeniul analizei diagnosticului. Este vorba despre identificarea relațiilor, dependențelor și modelelor care explică de ce au apărut anumite rezultate.
Pentru a răspunde la această întrebare, un cercetător de date utilizează o varietate de tehnici:
- Analiza corelației: aceasta este utilizată pentru a descoperi dacă și în ce măsură variabilele din setul dvs. de date depind unele de altele.
- Analiza de regresie: această metodă statistică vă permite să cuantificați relația dintre variabilele dependente și cele independente, adesea folosite pentru a înțelege care factori au cel mai mare impact asupra rezultatului.
- Data Mining: tehnicile de data mining, cum ar fi gruparea și clasificarea, pot identifica modele și structuri în date care ar putea explica de ce au apărut anumite tendințe.
- Analiza cauzei principale:Această abordare sistematică este utilizată pentru a identifica motivul sau motivele care stau la baza unui anumit rezultat.
Răspunsul „De ce s-a întâmplat?” necesită o examinare atentă a datelor și o înțelegere profundă a afacerii sau a fenomenului în cauză. Este vorba despre a privi dincolo de nivelul de suprafață al „ce” pentru a înțelege factorii și cauzele care stau la baza. Aceasta pune bazele următoarelor întrebări: „Ce se va întâmpla în continuare?” și „Care este cel mai bun curs de acțiune?”.
Întrebarea 3: Ce se va întâmpla în continuare?
Analitica predictivă
După ce am înțeles „ce” s-a întâmplat și „de ce” sa întâmplat, următoarea întrebare pentru un cercetător de date este „Ce se va întâmpla în continuare?” Aici intervine analiza predictivă. Obiectivul aici este de a prognoza rezultatele viitoare pe baza datelor trecute și prezente.
Pentru a răspunde la această întrebare, un cercetător de date folosește o varietate de tehnici statistice și de învățare automată:
- Analiză statistică și prognoză:aceasta include metode precum analiza seriilor temporale sau netezirea exponențială pentru a prezice evenimente viitoare pe baza datelor din trecut.
- Modele de învățare automată: predicțiile mai complexe pot necesita modele de învățare automată, cum ar fi regresia liniară, arbori de decizie, SVM sau păduri aleatorii. Aceste modele sunt antrenate pe date istorice și apoi utilizate pentru a prezice rezultatele viitoare.
- Tehnici de învățare profundă: tehnicile de învățare profundă, cum ar fi rețelele neuronale, pot fi utilizate pentru seturi de date sau predicții foarte complexe. Aceste modele pot captura modele complicate și dependențe în datele pe care modelele mai simple le-ar putea pierde.
- Evaluarea și validarea modelului:după construirea modelului, este esențial să-i evaluăm performanța utilizând valori adecvate și să-l validăm cu un set de date de testare pentru a vă asigura că poate face predicții precise.
Analiza predictivă le permite oamenilor de știință de date să furnizeze previziuni despre evenimentele viitoare care pot ajuta companiile să anticipeze tendințele, să se pregătească pentru diferite scenarii și să ia decizii proactive.
Întrebarea 4: Care este cel mai bun curs de acțiune?
Analitica prescriptivă
După ce am parcurs înțelegerea „ce sa întâmplat”, „de ce s-a întâmplat” și „ce se va întâmpla în continuare”, ajungem la întrebarea finală și, probabil, cea mai de impact: „Care este cel mai bun curs de acțiune?” Această întrebare se află în analiza prescriptivă , unde scopul este de a recomanda acțiuni care maximizează rezultatul dorit.
Pentru a răspunde la această întrebare, un cercetător de date ar putea folosi următoarele abordări:
1. Tehnici de optimizare: Acestea sunt metode matematice folosite pentru a găsi cea mai bună soluție dintr-un set de alternative disponibile, adesea supuse constrângerilor.
2. Modele de simulare: Aceste modele permit testarea diferitelor scenarii pentru a înțelege rezultatele potențiale. Sunt deosebit de utile atunci când crearea acestor condiții în viața reală este fie nepractică, fie imposibilă.
3. Analiza arborelui decizional: Aceasta ajută la vizualizarea mai multor soluții posibile și evidențiază căile care duc la un rezultat de succes.
4. Învățare automată și inteligență artificială: Tehnicile avansate de învățare automată, cum ar fi învățarea prin consolidare, pot fi folosite și pentru a recomanda acțiuni care maximizează recompensele în timp.
5. Analiza cost-beneficiu: Aceasta presupune compararea avantajelor și dezavantajelor fiecărei acțiuni posibile, ținând cont de costurile și beneficiile fiecăreia.
Analiza prescriptivă urmărește să anticipeze ce se va întâmpla și când și să ofere perspective asupra acțiunilor care ar trebui luate pentru a optimiza rezultatele. Este faza în care informațiile bazate pe date sunt traduse în decizii practice de afaceri. Reușind să răspundă la această întrebare, un om de știință de date poate oferi valoare strategică și recomandări aplicabile organizației sale.
În concluzie,
Știința datelor este multifațetă și complexă, dar poate fi navigată în mod eficient punând în mod constant și răspunzând la aceste patru întrebări fundamentale: Ce s-a întâmplat? De ce s-a întâmplat? Ce se va întâmpla în continuare? Și care este cel mai bun curs de acțiune?
Aceste întrebări încapsulează întreaga călătorie a analizei datelor, de la înțelegerea tendințelor istorice și diagnosticarea motivelor din spatele lor până la prezicerea evenimentelor viitoare și, în cele din urmă, conceperea celor mai bune strategii pentru a obține rezultatele dorite. Aceștia îndrumă oamenii de știință în domeniul datelor prin vastul peisaj al datelor către perspective acționabile, bazate pe afaceri.
Puterea științei datelor nu constă în capacitatea de a manipula numere sau de a utiliza algoritmi sofisticați, ci în capacitatea de a transforma datele în cunoștințe - cunoștințe care pot fi acționate pentru a conduce luarea deciziilor și a strategiei.
Indiferent dacă sunteți un cercetător de date în devenire sau un profesionist cu experiență, menținerea acestor întrebări în prim-planul activității dvs. vă va asigura că rămâneți concentrat pe furnizarea de informații valoroase și acționabile. La urma urmei, scopul științei datelor nu este doar de a înțelege lumea așa cum este, ci de a valorifica această înțelegere pentru a modela lumea așa cum ar putea fi.
