Этапы науки данных: сбор и получение данных
Процесс науки данных обычно состоит из нескольких критических этапов, которые работают вместе, чтобы преобразовать необработанные данные в значимые идеи. Каждый этап играет важную роль, гарантируя, что данные правильно обрабатываются, анализируются и интерпретируются таким образом, чтобы соответствовать конкретным целям проекта. Начиная с четкого понимания рассматриваемой проблемы, наука данных стремится предоставлять решения посредством систематического исследования и анализа данных. Этот методический подход позволяет организациям использовать данные для принятия обоснованных стратегических решений.
По своей сути наука данных — это не просто алгоритмы или технологии, а структурированный процесс, который превращает сложные, неструктурированные данные в применимые на практике знания. Выполняя последовательность четко определенных шагов, специалисты по данным могут гарантировать, что предоставляемые ими идеи надежны, точны и соответствуют потребностям бизнеса или исследовательской цели. При тщательном выполнении каждого этапа процесс науки данных предлагает мощные средства для извлечения ценности из данных в мире, где данные все чаще становятся одним из важнейших активов.
Что такое данные и откуда их взять?
Данные — это необработанные факты и цифры, собранные из различных источников. Этими источниками могут быть устройства, которые мы используем каждый день и которые генерируют различные типы данных в зависимости от их назначения.
Например, смартфоны собирают данные о местоположении с помощью GPS и отслеживают действия, такие как шаги и фазы сна. Они также регистрируют использование приложений, историю просмотров и звонки. Кроме того, смартфоны оснащены датчиками, такими как акселерометры и гироскопы, которые измеряют движение и ориентацию.
Компьютеры, такие как ноутбуки и настольные компьютеры, собирают данные о взаимодействии с пользователем, такие как щелчки мыши и историю просмотров. Они также собирают сетевые данные, такие как IP-адреса, и измеряют производительность системы, включая использование ЦП и памяти.
Носимые устройства, такие как умные часы и фитнес-трекеры, собирают данные о состоянии здоровья, включая частоту сердечных сокращений и шаги, а некоторые даже отслеживают фазы сна. Если они оснащены GPS, они также могут отслеживать ваше местоположение и движения.
Устройства Интернета вещей (IoT), которые включают в себя устройства для умного дома, такие как термостаты и камеры безопасности, записывают такие данные, как температура, обнаружение движения и потребление энергии. Аналогично, интеллектуальные приборы, такие как подключенные холодильники и стиральные машины, могут регистрировать, как часто они используются и сколько энергии они потребляют.
В транспортных средствах подключенные автомобильные системы регистрируют такие данные, как скорость, расход топлива и диагностику двигателя. Они также фиксируют данные о местоположении и поведении водителя, например, торможение или ускорение.
Дроны или беспилотные летательные аппараты собирают высококачественные фотографии и видео и часто включают в себя датчики окружающей среды, которые могут измерять температуру, влажность и другие факторы во время полета. Они также используют GPS для отслеживания местоположения и траектории полета.
Камеры, будь то в смартфонах, в системах безопасности или в автомобилях, снимают изображения и видео. Некоторые из этих устройств также могут записывать звук, что может быть полезно для таких приложений, как безопасность или связь.
Интеллектуальные счетчики, установленные в домах или на предприятиях, отслеживают потребление энергии, предоставляя подробную информацию о том, сколько электроэнергии, газа или воды используется в разное время дня.
Платформы социальных сетей генерируют большой объем данных о действиях пользователей, включая посты, лайки, публикации и время, потраченное на различный контент. Они также обрабатывают фотографии и видео, загруженные пользователями.
Медицинские устройства отслеживают данные о состоянии здоровья, такие как частота сердечных сокращений, артериальное давление или уровень глюкозы. Устройства визуализации, такие как рентгеновские аппараты и МРТ, также выдают данные, необходимые для диагностики.
Датчики окружающей среды собирают информацию о погодных условиях, качестве воздуха и загрязняющих веществах, предоставляя ценную информацию об окружающей среде.
Каждое из этих устройств предоставляет различные виды данных, которые можно анализировать для улучшения систем, улучшения пользовательского опыта или предоставления важной информации о здоровье, поведении и условиях окружающей среды.
Ступени сбора и получения данных
Сбор и получение данных являются начальными шагами в процессе науки данных, где основная цель — собрать соответствующие данные из различных источников. Этот этап включает определение того, какие данные необходимы на основе бизнес-проблемы или исследовательского вопроса, а также определение того, где и как их получить.
- Определение источников данных
Первым шагом является определение соответствующих источников данных, как перечислено выше, на основе целей вашего анализа или проекта. Этот шаг гарантирует, что вы собираете данные из мест, которые предоставят ценную информацию для нужд вашего бизнеса или исследований.
2. Управление данными и соответствие требованиям
После определения источников крайне важно установить политикиу компании по управлению данными. Эта политика обеспечат надлежащую обработку данных в соответствии с внутренними стандартами и внешними правилами, такими как GDPR, CCPA или HIPAA. Определение того, кто имеет доступ к данным, как они будут управляться, и обеспечение соблюдения местных и международных законов имеет жизненно важное значение как по юридическим причинам, так и для целостности процесса сбора данных.
3. Безопасность данных и конфиденциальность
Меры безопасности данных должны быть реализованы сразу после установки политики управления данными. Это включает шифрование конфиденциальных данных, контроль доступа с помощью протоколов аутентификации и авторизации и анонимизацию личной информации при необходимости. Этот шаг гарантирует, что во время сбора данных они остаются в безопасности, а конфиденциальность пользователя защищена.
4. Извлечение данных
После обеспечения безопасности следующим шагом является извлечение данных из определенных источников. Это может включать извлечение данных из баз данных, API или автоматическое извлечение данных из веб-ресурсов (веб-скрапинг) для получения данных в реальном времени или исторических наборов данных. Ключевым моментом здесь является обеспечение использования правильных методов и инструментов для извлечения данных с учетом типа данных (структурированные, неструктурированные или полуструктурированные) и объема собираемых данных.
5. Качество данных и проверка
После извлечения данных они должны пройти проверку, чтобы убедиться, что они чистые, точные, последовательные и надежные. Это включает проверку на отсутствие данных, повторений, ошибок или несоответствий. На этом этапе данные могут нуждаться в преобразовании или очистке для поддержания высокого качества, поскольку низкое качество данных может серьезно повлиять на последующие процессы, такие как аналитика или отчетность.
6. Интеграция данных
После очистки и проверки данных их необходимо интегрировать. Интеграция данных включает объединение данных из разных источников в единый связный набор данных. Это можно сделать с помощью методов хранилищ данных или процессов ETL (извлечение, преобразование, загрузка), которые объединяют разрозненные наборы данных, часто преобразуя их в общий формат для анализа.
7. Управление метаданными
На этом этапе важно управление метаданными. Метаданные описывают структуру, контекст и источник данных, что упрощает организацию, поиск и анализ. Эффективное управление метаданными гарантирует, что все члены команды понимают происхождение и назначение каждого элемента данных, что способствует прозрачности и прослеживаемости.
8. Обогащение данных
Обогащение данных — это процесс улучшения собранных данных дополнительной информацией. Например, можно объединить внутренние данные о продажах с рыночными тенденциями или демографическими данными, чтобы получить более богатую информацию. Обогащение набора данных повышает его глубину и удобство использования для более продвинутого анализа, такого как прогнозное моделирование или бизнес-аналитика.
9. Хранение и управление данными
После интеграции и обогащения данные должны храниться эффективно. Этот шаг включает выбор правильных решений для хранения данных, таких как реляционные базы данных, базы данных NoSQL, облачные хранилища или хранилища данных, в зависимости от объема, скорости и разнообразия данных. Правильное управление хранением также гарантирует, что данные будут легко извлекаемыми, масштабируемыми и безопасными.
После настройки начального конвейера сбора и обработки данных можно внедрить инструменты автоматизации для оптимизации процесса. Это включает использование API для автоматического извлечения данных из источников через регулярные промежутки времени или настройку устройств IoT для предоставления потоков данных в реальном времени. Автоматизация сводит к минимуму вмешательство человека, уменьшает количество ошибок и обеспечивает непрерывный поток данных для поддержания систем в актуальном состоянии.
Следуя этому логическому порядку, обеспечивается комплексный подход к сбору и получению данных. Процесс начинается с надлежащего планирования, соответствует правилам и стандартам конфиденциальности, фокусируется на целостности и качестве данных и заканчивается эффективным хранением и автоматизацией для поддержки долгосрочной масштабируемости и удобства использования данных.
