データサイエンスプロセス：理解、データ収集、モデリング、導入、検証

業界のデータサイエンスプロジェクトは通常、プロジェクトに構造を追加し、各ステップの明確な目標を定義する、明確に定義されたライフサイクルとして実行されます。 CRISP-DM、OSEMN、TDSPなど、このような方法論は数多くあります。データサイエンスプロセスには、チームのさまざまなメンバーが実行する特定のタスクに関連する複数の段階があります。

データサイエンスの問題がクライアントから発生するたびに、それを解決し、構造化された方法でクライアントに提示する必要があります。 この構造により、ソリューションアーキテクト、プロジェクトマネージャー、プロダクトリード、データエンジニア、データサイエンティスト、DevOpsリードなど、特定の役割に複数の人が関与するため、プロセス全体がシームレスに進行します。データサイエンスプロセスに従うと、最終製品の品質が良好であり、プロジェクトが時間どおりに完了していることを確認してください。

このチュートリアルを終えると、次のことがわかります。

• ビジネス理解
• データ収集
• モデリング
• 展開
• クライアントの検証

ビジネス理解

ビジネスとデータの知識を持つことが最も重要です。 手元の問題を解決するために、どのターゲットを予測する必要があるかを決定する必要があります。 また、データを取得できるすべてのソースと、新しいソースを構築する必要があるかどうかを理解する必要があります。

モデルの目標は、住宅価格、顧客の年齢、売上予測などです。これらの目標は、製品と問題について完全な知識を持っているクライアントと協力して決定する必要があります。 2番目に重要なタスクは、ターゲットの予測のタイプを知ることです。

それが回帰、分類、クラスタリング、さらには推奨であるかどうか。 メンバーの役割を決定する必要があります。また、プロジェクトを完了するために必要な人数と人数も決定する必要があります。 成功の指標も、ソリューションが少なくとも許容できる結果を生み出すことを確認するために決定されます。

上記で決定されたターゲットを予測するために必要なデータを提供できるデータソースを特定する必要があります。 また、特定のソースからデータを収集するためのパイプラインを構築する必要がある場合もあります。これは、プロジェクトの成功にとって重要な要素となる可能性があります。

データ収集

データが特定されたら、次に、データを効果的に取り込み、パイプラインを設定してさらに処理および調査するために使用するシステムが必要です。 最初のステップは、ソースタイプを識別することです。 オンプレミスまたはオンクラウドの場合。 このデータを分析環境に取り込む必要があります。分析環境では、さらにプロセスを実行します。

データが取り込まれると、データサイエンスプロセスの最も重要なステップである探索的データ分析（EDA）に進みます。 EDAは、データを分析および視覚化して、すべてのフォーマットの問題と欠落しているデータが何であるかを確認するプロセスです。

パターンやその他の関連情報を見つけるためにデータの調査を進める前に、すべての不一致を正規化する必要があります。 これは反復プロセスであり、さまざまなタイプのチャートやグラフをプロットして、機能間および機能とターゲットとの関係を確認することも含まれます。

新しいデータを環境に定期的にストリーミングし、既存のデータベースを更新するには、パイプラインを設定する必要があります。 パイプラインを設定する前に、他の要素を確認する必要があります。 データをバッチ単位でストリーミングする必要があるのか​​、オンラインでストリーミングする必要があるのか​​、高頻度か低頻度かなど。

モデリングと評価

モデリングプロセスは、機械学習が行われるコアステージです。 適切な機能のセットを決定し、適切なアルゴリズムを使用してモデルをトレーニングする必要があります。 次に、トレーニングされたモデルを評価して、実際のデータでの効率とパフォーマンスを確認する必要があります。

最初のステップは特徴工学と呼ばれ、前の段階の知識を使用して、モデルのパフォーマンスを向上させる重要な特徴を決定します。 特徴エンジニアリングは、特徴を新しい形式に変換し、さらには機能を組み合わせて新しい機能を形成するプロセスです。

パフォーマンスを向上させるのではなく低下させる可能性のある機能を多用しないように、慎重に行う必要があります。 各モデルがターゲットに関する機能の重要性とともにこの要因を決定するのに役立つかどうか、メトリックを比較します。

機能セットの準備ができたら、モデルを複数のタイプのアルゴリズムでトレーニングして、どれが最高のパフォーマンスを発揮するかを確認する必要があります。 これは、スポットチェックアルゴリズムとも呼ばれます。 次に、最高のパフォーマンスを発揮するアルゴリズムをさらに使用して、パフォーマンスをさらに向上させるためにパラメーターを調整します。 アルゴリズムとパラメーター構成ごとにメトリックが比較され、どのモデルが最も優れているかが判断されます。

展開

前の段階の後で完成したモデルを使用可能にして実際のデータでテストするには、本番環境にデプロイする必要があります。 モデルは、モバイル/ Webアプリケーション、ダッシュボード、または社内ソフトウェアのいずれかの形式で運用可能にする必要があります。

モデルは、予想される負荷とアプリケーションに応じて、クラウド（AWS、GCP、Azure）またはオンプレミスサーバーのいずれかにデプロイできます。 モデルのパフォーマンスを継続的に監視して、すべての問題が防止されていることを確認する必要があります。

また、モデルは、前の段階で設定されたパイプラインを介して入ってくるたびに、新しいデータで再トレーニングする必要があります。 この再トレーニングは、オフラインでもオンラインでもかまいません。 オフラインモードでは、アプリケーションが停止され、モデルが再トレーニングされてから、サーバーに再デプロイされます。

さまざまなタイプのWebフレームワークを使用して、フロントエンドアプリケーションからデータを取り込み、それをサーバー上のモデルにフィードするバックエンドアプリケーションを開発します。 次に、このAPIは、モデルからフロントエンドアプリケーションに予測を送り返します。 Webフレームワークの例としては、Flask、Django、FastAPIなどがあります。

クライアントの検証

これはデータサイエンスプロセスの最終段階であり、プロジェクトは最終的にクライアントに渡されて使用されます。 クライアントは、アプリケーション、その詳細、およびそのパラメーターをウォークスルーする必要があります。 また、モデルとその評価パラメータのすべての技術的側面を含む終了レポートが含まれる場合もあります。 クライアントは、モデルによって達成されたパフォーマンスと精度の受け入れを確認する必要があります。

留意しなければならない最も重要な点は、クライアントまたは顧客がデータサイエンスの技術的知識を持っていない可能性があるということです。 したがって、クライアントが簡単に理解できる方法と言語ですべての詳細を提供するのはチームの義務です。

行く前に

データサイエンスプロセスは組織によって異なりますが、説明した5つの主要な段階で一般化できます。 データクリーニングやレポートなどのより具体的なタスクを説明するために、これらの段階の間にさらに多くの段階が存在する可能性があります。 全体として、データサイエンスプロジェクトは、これらの5つの段階を処理し、すべてのプロジェクトでそれらを順守する必要があります。 このプロセスに従うことは、すべてのデータサイエンスプロジェクトの成功を確実にするための主要なステップです。

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