Каковы основные этапы обработки данных в проектах по науке о данных?

Некоторые основные этапы обработки данных в проектах по науке о данных:

1. Постановка проблемы. proglib.io На этом этапе определяют задачи, с помощью которых можно решить проблему, и разрабатывают стратегии аналитического процесса. proglib.io
2. Сбор данных. dzen.ru proglib.io Информацию получают из внутренних и внешних источников, которые могут помочь ответить на бизнес-вопрос. proglib.io
3. Подготовка данных. proglib.io На этом этапе данные обрабатывают, очищают и готовят к анализу. proglib.io Могут устранять, например, пропущенные значения, пустые столбцы и неправильные форматы. proglib.io
4. Разработка модели. proglib.io Определяют метод и технику построения связи между входными переменными. proglib.io Для планирования используют различные статистические формулы и средства визуализации. proglib.io
5. Построение модели. proglib.io Начинают процесс моделирования и проверки гипотез. proglib.io Разделяют наборы данных для обучения и тестирования. proglib.io К первому набору применяют такие методы, как ассоциация, классификация и кластеризация. proglib.io
6. Операционализация. proglib.io Разрабатывают окончательную базовую модель с отчётами, кодом и техническими документами. proglib.io Её разворачивают в производственной среде после тщательного тестирования. proglib.io
7. Презентация результатов. dzen.ru proglib.io Полученные результаты и предложения решения проблем презентуют заказчикам проекта. proglib.io На основе входных данных модели определяют, соответствуют ли результаты проекта ожиданиям. proglib.io

Специфика этапов может варьироваться в зависимости от данных и проблемы. www.analyticsvidhya.com