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数据科学的处理流程

数据科学家知道

把不同的理论和工具有机地分别

在一同
并最终构成
特定的流程,进而依据

这个流程完成数据剖析

工作。

数据科学的整个流程包括这些环节:

  • 数据准备
  • 数据探求
  • 数据表示
  • 数据发现
  • 数据学习
  • 发明

    数据产品

  • 洞见与结论
  • 结果可视化

数据准备

数据准备虽耗时和无趣,但是至关重要,由于
它决议
了数据的质量。若是数据的质量得不到保证,后续一切
的数据工作都会收到影响。

数据准备包括数据读入和数据清洗。

数据探求

数据探求

用来查看数据内容,从数字化和可视化入手

,辅佐

我们找出数据集中的潜在信息并且肯定
数据剖析

的大致方向。

数据表示

数据表示是指选择合适

数据结构

存储数据。这样做有两个作用:

  • 完成从原始数据到数据集的转化
  • 为后续数据剖析

    提供最优的内存耗费

数据发现

数据发现是提出假定
,完成考证
,从数据集中发现特定的规律和方式

的步骤。
数据发现运用
不同的统计办法

来检验数据之间关联的显著性,经过
剖析

同一数据集中的不同变量或者不同数据集中的交叉

信息来得到确信牢靠

的信息。

数据学习

数据学习主要运用
统计办法

和机器学习算法来剖析

数据集。

无论一个工具有多么全能和有效,永远是运用
这些剖析

工具的数据科学家自身

的才干

使它们发挥作用,才干
最终得到有用的结果。
更好天文

这些工具,能够

辅佐

科学家们更明智
地选择学习办法

与工具,从而得到更好的结果。

发明

数据产品

数据产品是一个由数据和算法组合而成的产品。
——著名数据科学家Hilary Mason

一个数据产品是一个公司开发出来,能够

用于销售给其他客户从而赚取报答
的东西,这个东西简直

能够

触及
方方面面。

数据产品为什么有价值?
由于
数据产品给客户提供了十分

有用的信息。

往常
的数据产品经过
高速数据处置
,运用
最新的算法以及并行计算等方式来取得

之前人类无法取得

的信息。

一个数据科学家需求
选择
出结果中最有价值的相关数据(数据选择),然后把它包装成为最终的用户能够

看明白的方式

一个数据产品其实就似乎

是一个人人都能随身带在身边的数据剖析

专家,假定

你需求
信息的话,能够

付很少量的钱来置办

一些信息。

怎样
发明

数据产品?

  • 你需求
    知道

    你最终的客户是谁?他们的需求是什么?

  • 选择正确的数据和算法
  • 选择合适

    数据剖析

    工具

  • 有用信息(洞见)的呈现。(想象力很重要)

洞见与结论

洞见和结论是让剖析

结果能尽量地被更多的人了解

,并且能适用于更多的状况

结果可视化

结果可视化就是让更多的观看者明白其中信息的意义。
数据探求

可视化和结果可视化有很大不同,前者并不知道

将会发现什么,因而

需求
不时
尝试;后者对数据处置
的目的和数据剖析

的结论有了深化
了解

和解读。
结果可视化,让数据讲故事。

关于数据科学处置
流程
,您有什么见解,请留言。

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