數據科學過程：理解、數據收集、建模、部署和驗證

行業中的數據科學項目通常遵循定義明確的生命週期，為項目添加結構並為每個步驟定義明確的目標。 有許多這樣的方法可用，如 CRISP-DM、OSEMN、TDSP 等。數據科學過程中有多個階段與團隊不同成員執行的特定任務有關。

每當客戶提出數據科學問題時，都需要以結構化的方式解決並生成給客戶。 這種結構確保了整個過程無縫進行，因為它涉及到多個從事其特定角色的人，例如解決方案架構師、項目經理、產品負責人、數據工程師、數據科學家、DevOps 負責人等。遵循數據科學流程還可以確保最終產品的質量良好，項目按時完成。

在本教程結束時，您將了解以下內容：

• 業務理解
• 數據採集
• 造型
• 部署
• 客戶驗證

業務理解

了解業務和數據至關重要。 為了解決手頭的問題，我們需要決定我們需要預測哪些目標。 我們還需要了解我們可以從哪些來源獲取數據，以及是否需要構建新來源。

模型目標可以是房價、客戶年齡、銷售預測等。這些目標需要通過與完全了解其產品和問題的客戶合作來確定。 第二個最重要的任務是了解目標的預測類型。

無論是回歸、分類還是聚類，甚至是推薦。 需要確定成員的角色，以及完成該項目需要哪些人以及需要多少人。 還決定了成功的指標，以確保解決方案產生至少可以接受的結果。

需要確定可以提供預測上述目標所需數據的數據源。 還可能需要建立管道以從特定來源收集數據，這可能是項目成功的重要因素。

數據採集

一旦確定了數據，接下來我們需要係統來有效地攝取數據並通過設置管道將其用於進一步的處理和探索。 第一步是識別源類型。 如果它是本地或云端。 我們需要將這些數據攝取到分析環境中，我們將在其中對其進行進一步的處理。

一旦數據被攝取，我們將進入數據科學過程中最關鍵的步驟，即探索性數據分析 (EDA)。 EDA 是分析和可視化數據以查看所有格式問題和缺失數據的過程。

在繼續探索數據以找出模式和其他相關信息之前，需要對所有差異進行標準化。 這是一個迭代過程，還包括繪製各種類型的圖表和圖形，以查看特徵之間以及特徵與目標之間的關係。

需要設置管道以定期將新數據流式傳輸到您的環境中並更新現有數據庫。 在設置管道之前，需要檢查其他因素。 例如數據是否必須分批或在線流式傳輸，是高頻還是低頻。

建模與評估

建模過程是機器學習發生的核心階段。 需要確定正確的特徵集，並使用正確的算法對模型進行訓練。 然後需要對經過訓練的模型進行評估，以檢查其在真實數據上的效率和性能。

第一步稱為特徵工程，我們使用前一階段的知識來確定使我們的模型表現更好的重要特徵。 特徵工程是將特徵轉化為新形式，甚至組合特徵形成新特徵的過程。

必須小心執行，以避免使用太多可能會降低性能而不是提高性能的功能。 如果每個模型都可以幫助確定此因素以及相對於目標的特徵重要性，則比較指標。

一旦特徵集準備好，模型就需要在多種類型的算法上進行訓練，看看哪一種表現最好。 這也稱為抽查算法。 然後進一步採用性能最佳的算法來調整其參數以獲得更好的性能。 比較每個算法和每個參數配置的指標，以確定哪個模型是最好的。

部署

在上一階段之後最終確定的模型現在需要部署到生產環境中才能變得可用並在真實數據上進行測試。 該模型需要以移動/Web 應用程序或儀表板或公司內部軟件的形式進行操作。

這些模型可以部署在雲（AWS、GCP、Azure）或本地服務器上，具體取決於預期負載和應用程序。 需要持續監控模型性能，以確保防止所有問題。

每當模型通過早期設置的管道進入時，還需要對新數據進行重新訓練。 這種再培訓可以是離線的，也可以是在線的。 在離線模式下，應用程序被關閉，模型被重新訓練，然後重新部署在服務器上。

不同類型的 Web 框架用於開發後端應用程序，該應用程序從前端應用程序中獲取數據並將其提供給服務器上的模型。 然後，此 API 將模型中的預測發送回前端應用程序。 Web 框架的一些示例是 Flask、Django 和 FastAPI。

客戶驗證

這是數據科學過程的最後階段，項目最終移交給客戶使用。 客戶必須瀏覽應用程序、其詳細信息和參數。 它還可能包括退出報告，其中包含模型的所有技術方面及其評估參數。 客戶需要確認接受模型所達到的性能和準確性。

必須牢記的最重要一點是客戶或客戶可能不具備數據科學的技術知識。 因此，團隊有責任以客戶易於理解的方式和語言向他們提供所有細節。

在你走之前

數據科學過程因組織而異，但可以概括為我們討論的 5 個主要階段。 在這些階段之間可以有更多階段，以解決更具體的任務，例如數據清理和報告。 總的來說，任何數據科學項目都必須注意這 5 個階段，並確保在所有項目中都遵守它們。 遵循此過程是確保所有數據科學項目成功的重要一步。

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