[Перевод] Введение в data science: инструменты и методы анализа23.10.2023 10:01

В ноябре в Слёрм стартует сразу несколько курсов по data, и один из них — Data scientist. И если вы только думаете о старте в этой интересной и востребованной профессии, то вам пригодится этот вводный материал об основных инструментах и методах анализа data science.

Представьте, что вам предстоит собрать сложную головоломку, но вы не знаете, как будет выглядеть конечный результат. Наука о данных может помочь нам решить эту головоломку, используя специальные инструменты и методы, чтобы различные фрагменты, собранные вместе, имели смысл. 

Наука о данных позволяет принимать более качественные решения и решать сложные задачи. Компании совершенствуют свои продукты и услуги, используя науку о данных, чтобы узнать, что нравится и что не нравится клиентам. Врачи анализируют данные пациентов и разрабатывают более эффективные методы лечения заболеваний. Даже в обычной жизни наука о данных лежит в основе персонализированных предложений на потоковых сервисах или в социальных сетях, помогая зрителям найти контент, который им понравится.

Из этой публикации вы узнаете, как наука о данных обнаруживает скрытые закономерности, предвидит события и извлекает важные идеи из огромного количества данных, окружающих нас в современном обществе. Data science преобразует исходные данные в ценные знания, которые помогают нам улучшить нашу жизнь.

Исходные данные состоят из признаков, часто называемых независимыми переменными, а ценные знания являются целью модели, обычно называемой зависимой переменной.

Рабочий цикл data scientist-а

Прежде чем рассматривать различные методы и инструменты, используемые в науке о данных, давайте начнем с рабочий цикл data scientist-а. Процесс науки о данных включает в себя итерационный цикл, который помогает data-специалистам получить представление о данных. 

— Сбор данных: На этом начальном этапе данные собираются с помощью различных методов и технологий: баз данных, электронных таблиц, интерфейса прикладного программирования (API), изображений и видео, а также с помощью различных датчиков. Очень важно обеспечить точность данных, поскольку она напрямую влияет на достоверность последующего анализа. Также на этом этапе необходимо учитывать и этические соображения, такие как конфиденциальность и согласие пользователей.

— Предварительная обработка: Этот этап включает в себя очистку, преобразование и упорядочивание исходных данных, чтобы сделать их пригодными для анализа.

— Разведочный анализ данных (EDA): На этом этапе данные изучаются для понимания их характеристик. Основные задачи EDA включают следующее:

• Определение особенностей распределения различных входных переменных.

• Выявление закономерностей и тенденций для того, чтобы обнаружить взаимосвязи между переменными.

— Обучение моделей: На этом этапе специалист использует алгоритмы и методики, основанных на данных, для построения модели, которая отражает закономерности, взаимосвязи и выводы, содержащиеся в данных. Обычно этот процесс включает в себя:

• Выбор подходящего алгоритма в зависимости от характера проблемы и имеющихся данных.

• Обучение модели для прогнозирования или выявления закономерностей.

• Настройка параметров алгоритма для оптимизации работы модели.

— Оценка: После обучения выбранной модели наступает время оценить ее производительность и эффективность. Для этого необходимо выбрать подходящие метрики оценки в зависимости от характера проблемы и оценить работу модели, чтобы проверить, совпадают ли прогнозы с реальными результатами.

— Развертывание: После проверки модели мы готовы к ее развертыванию в реальных приложениях. Этот процесс включает в себя, главным образом, интеграцию модели в существующие системы и настройку системы мониторинга для постоянного отслеживания работы модели на этапе производства. Мониторинг обеспечивает эффективный механизм обратной связи, позволяющий с течением времени повышать эффективность и полезность модели.

Методы анализа в data science

В науке о данных используются различные методы, позволяющие специалистам получать информацию и принимать обоснованные решения на основе необработанных данных. Эти методы помогают понять взаимосвязи между переменными и извлечь значимую информацию из сложных наборов данных.

Предварительная обработка

Для очистки и обработки данных обычно используется несколько методов:

Обработка дубликатов и отсутствующих данных: Удаление дубликатов и заполнение пропусков в наборе данных для того, чтобы добиться согласованности имеющихся данных.

Масштабирование признаков: Обеспечивается одинаковый масштаб различных входных переменных. Таким образом, в процессе обучения все входные признаки учитываются одинаково.

Кодирование категориальных переменных: Категориальные данные кодируются в числовой формат для облегчения анализа этих переменных.

Разведочный анализ данных (EDA)

Для эффективного распредения набора данных необходимо их визуализировать. Кроме того, корреляция между переменными помогает выявить потенциальные области, представляющие интерес для дальнейшего анализа. К числу основных методов, используемых в EDA, относятся следующие:

— Сводные статистики: Среднее значение, медиана и моды датасетов дают хорошее представление об основных признаках и закономерностях в данных.

— Визуализация данных: Это мощный способ отразить всю сложность набора данных. Такие графики, как гистограммы, квадратные диаграммы и диаграммы рассеивания, позволяют выявить закономерности и отклонения в данных.

• Гистограммы полезны для группировки значений данных по диапазонам и визуализации распределения.

• Коробчатые диаграммы показывают сводную статистику и помогают выявить выбросы в наборе данных, которые могут потребовать дальнейшего изучения.

• Диаграммы рассеивания помогают показать взаимосвязь между двумя переменными. Это особенно полезно для выявления коррелирующих переменных и, в конечном счете, помогает выбрать соответствующие признаки, которые наиболее информативны для анализа. Этот процесс обычно называют отбором признаков.

Обучение моделей

Методы машинного обучения играют важнейшую роль в предиктивном и дескриптивном обучении моделей в науке о данных. Ниже перечислены некоторые из наиболее распространенных моделей, используемых в ML:

Регрессия: Это процесс моделирования взаимосвязи между одной или несколькими независимыми переменными и зависимой переменной. Регрессионные модели помогают понять, как изменения одной переменной приводят к изменениям другой. Регрессионный анализ широко используется в финансовой сфере для прогнозирования цен на акции или рыночных тенденций, оценки медицинских расходов и прогнозирования доходов от продаж.

Классификация: Классификацией называется процесс присвоения метки или категории заданному входному сигналу на основе его свойств или атрибутов. Классификация широко используется для распознавания изображений, обнаружения спама и анализа настроений.

Кластеризация: Процесс группировки схожих точек данных на основе определенных признаков называется кластеризацией. Это позволяет выявить закономерности, присущие набору данных. В отличие от классификации, кластеризация — это метод обучения без контроля, не предполагающий использования заранее заданных меток классов. Кластеризация широко используется в сегментации потребителей, обнаружении аномалий и распознавании образов.

Оценка модели

Оценка эффективности модели имеет большое значение для гарантии ее точности и универсальности. Ниже перечислены стандартные методы, используемые для оценки и валидации моделей:

Кросс-валидация: Используется для оценки и проверки эффективности модели на невидимых данных. В науке о данных мы разбиваем набор данных на несколько подмножеств. Затем мы используем различные подмножества для обучения и тестирования модели, чтобы оценить эффективность ее обобщения. Кросс-валидация помогает предотвратить перебор, когда модель очень хорошо работает на обучающих данных, но плохо на новых неизвестных данных.

Метрики: Они широко используются в регрессионном анализе для измерения точности модели. Они количественно определяют разницу между прогнозируемыми и фактическими значениями и помогают получить доступ к качеству регрессионной модели. Обычно используются такие метрики, как средняя квадратичная ошибка (MSE), средняя абсолютная ошибка (MAE) и средняя квадратичная ошибка (RMSE).

Точность: Это показатель доли правильно предсказанных экземпляров от общего числа экземпляров в наборе данных. Она дает общее представление о том, насколько хорошо работает модель машинного обучения. Точность можно рассчитать следующим образом

Точность: Этот показатель используется в задачах классификации, в которых основное внимание уделяется точности положительных предсказаний. Она определяет долю примеров, которые были правильно предсказаны как положительные, среди всех примеров, которые модель предсказала как положительные. В случае задачи бинарной классификации точность можно рассчитать следующим образом:

Инструменты для data science

Теперь рассмотрим распространенные библиотеки и программное обеспечение, позволяющие специалистам по науке о данных обрабатывать, анализировать и извлекать полезные сведения из массивов данных. Существует несколько инструментов, облегчающих различные этапы процесса работы с данными, начиная со сбора и предварительной обработки данных и заканчивая проведением статистического анализа, визуализацией данных и, наконец, моделированием.

Сбор и предварительная обработка данных

— Python: Это популярный язык программирования, который предоставляет следующие библиотеки для сбора данных и просмотра веб-страниц:

Beautiful Soup

Scrapy .

pandas

NumPy

— R: Это еще один язык программирования, широко используемый в науке о данных. Rcrawler — это популярный пакет R, используемый для сканирования веб-страниц и контента на основе доменов. R включает в себя следующие библиотеки, используемые в основном для работы с данными:

dplyr

janitor

Статистический анализ

— Python: Ниже перечислены популярные библиотеки на языке Python для статистического анализа:

SciPy

statsmodels

pandas

— R: Предоставляет встроенные статистические функции и библиотеки типа dplyr для расширенного анализа.

— Apache Spark: Это фреймворк распределенных вычислений с открытым исходным кодом, который широко используется для анализа данных и машинного обучения.

Визуализация данных

— Python: Matplotlib — это библиотека двумерного черчения для Python. Дополнительно предоставляется библиотека Seaborn, разработанная на основе Matplotlib.

— R: ggplot2 — мощный пакет визуализации данных в R.

— Tableau: Это популярный инструмент для создания интерактивных визуализаций.

— Power BI: это сервис бизнес-аналитики Microsoft, используемый для интерактивной визуализации данных.

Обучение моделей

— Python: Ниже перечислены библиотеки, предназначенные для построения и обучения алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения:

scikit-learn

TensorFlow

Keras

PyTorch

— R: Ниже перечислены библиотеки R, которые отлично подходят для статистического моделирования и машинного обучения:

caret

randomForest

Glmnet

От редакции

© Habrahabr.ru