5 Step Blueprint per il tuo prossimo problema di Data Science

5 Passaggi Fondamentali per il Tuo Prossimo Problema di Data Science

 

Una delle principali sfide che le aziende affrontano quando lavorano con i dati è l’implementazione di una coerente strategia dei dati. Sappiamo tutti che il problema non è la mancanza di dati, sappiamo che ne abbiamo molti. Il problema è come prendere i dati e trasformarli in insight utilizzabili. 

Tuttavia, a volte ci sono troppi dati disponibili, il che rende più difficile prendere una decisione chiara. Strano come troppi dati siano diventati un problema, vero? Ecco perché le aziende devono capire come affrontare un nuovo problema di data science. 

Scopriamo come farlo. 

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Creazione della Dichiarazione del Problema Perfetta

 

Prima di entrare nei dettagli, la prima cosa da fare è definire il problema. È necessario definire accuratamente il problema che si sta risolvendo. Ciò può essere ottenuto garantendo che il problema sia chiaro, conciso e misurabile all’interno dei limiti dell’organizzazione. 

Non si vuole essere troppo vaghi perché si aprono le porte a problemi aggiuntivi, ma non si vuole nemmeno complicarlo troppo. Entrambi rendono difficile per i data scientist tradurre il problema in codice macchina. 

Ecco alcuni suggerimenti:

• Il problema È REALMENTE un problema che deve essere ulteriormente analizzato
• La soluzione al problema ha una buona probabilità di avere un impatto positivo 
• Ci sono dati sufficienti disponibili
• Gli stakeholder sono impegnati nell’applicazione di data science per risolvere il problema

 

Scelta della Propria Direzione

 

Ora devi decidere il tuo approccio, vado in questa direzione o vado in quella direzione? Questo può essere risposto solo se si ha una piena comprensione del problema e lo si ha definito in modo preciso. 

Esistono una serie di algoritmi che possono essere utilizzati per casi diversi, ad esempio:

• Algoritmi di Classificazione: Utili per categorizzare i dati in classi predefinite.
• Algoritmi di Regressione: Ideali per prevedere risultati numerici, come le previsioni di vendita.
• Algoritmi di Clustering: Ottimi per segmentare i dati in gruppi in base alle somiglianze, come la segmentazione dei clienti.
• Riduzione della Dimensionalità: Aiuta a semplificare strutture di dati complesse.
• Apprendimento Rinforzato: Ideale per scenari in cui le decisioni portano a risultati successivi, come il gioco o il trading di azioni.

 

Alla Ricerca della Qualità dei Dati

 

Come puoi immaginare, per un progetto di data science hai bisogno di dati. Con il problema chiaramente definito e hai scelto un approccio adatto in base ad esso, devi raccogliere i dati per supportarlo. 

La raccolta dei dati è importante perché è necessario assicurarsi di raccogliere dati da fonti pertinenti e tutti i dati che si raccolgono devono essere organizzati in un registro con ulteriori informazioni come date di raccolta, nome della fonte e altri metadati utili. 

Tieni presente un cosa. Solo perché hai raccolto i dati, non significa che siano pronti per l’analisi. Come data scientist, trascorrerai del tempo pulendo i dati e mettendoli in un formato pronto per l’analisi. 

 

Immergersi nelle Profondità Analitiche

 

Quindi hai raccolto i tuoi dati, li hai ripuliti in modo che siano puliti e adesso siamo pronti per passare all’analisi dei dati. 

La prima fase nella tua analisi dei dati è l’analisi esplorativa dei dati. In questa fase, si desidera comprendere la natura dei dati e essere in grado di individuare e identificare i diversi modelli, le correlazioni e i possibili outliers. In questa fase, si desidera conoscere i dati dentro e fuori in modo da non imbattersi in sorprese sconvolgenti in seguito. 

Una volta fatto questo, un approccio semplice per la seconda fase dell’analisi dei dati è iniziare con tutti i metodi di machine learning di base poiché si dovranno gestire meno parametri. È anche possibile utilizzare una varietà di librerie di data science open-source per analizzare i dati, come ad esempio scikit learn. 

 

Decifrare la Storia dei Dati

 

La chiave di tutto il processo risiede nell’interpretazione. In questa fase, inizierai a vedere la luce in fondo al tunnel e ti sentirai più vicino alla soluzione del tuo problema.

Potresti notare che il tuo modello funziona perfettamente, ma i risultati non riflettono il tuo problema attuale. Una soluzione a questo è aggiungere più dati e provare di nuovo finché non sei soddisfatto che i risultati corrispondano al tuo problema.

Il perfezionamento iterativo è una parte fondamentale della scienza dei dati e aiuta a garantire che gli scienziati dei dati non si arrendano e ricomincino da zero, ma continuino a migliorare ciò che hanno già costruito.

 

Conclusion

 

Viviamo in un panorama ricco di dati, dove le aziende stanno raccogliendo informazioni. I dati vengono utilizzati per ottenere un vantaggio competitivo e per continuare a innovare in base al processo decisionale basato sui dati.

Seguire la strada della scienza dei dati per raffinare e migliorare la propria organizzazione non è facile, ma le aziende stanno vedendo i benefici dell’investimento.

****[Nisha Arya](https://www.linkedin.com/in/nisha-arya-ahmed/)**** è una data scientist e scrittrice tecnica freelance. È particolarmente interessata a fornire consigli o tutorial sulla carriera della scienza dei dati e conoscenze teoriche sulla scienza dei dati. Desidera anche esplorare i diversi modi in cui l’intelligenza artificiale può beneficiare della longevità della vita umana. È una studentessa appassionata, desiderosa di ampliare le sue conoscenze tecniche e le sue capacità di scrittura, mentre aiuta a guidare gli altri.