Apa itu siklus hidup Ilmu Data? - Proses Ilmu Data Dijelaskan

Ilmu Data dapat dimanfaatkan oleh berbagai bidang. Namun, mungkin menakutkan untuk mengetahui cara memulai dan membuat proyek Ilmu Data. Pertanyaan seperti bagaimana memulai, langkah apa yang harus diikuti, dll. Bisa sangat sulit untuk dijawab, terutama untuk pemula. Oleh karena itu, di blog ini, kami akan membahas proses Ilmu Data, yang dapat Anda gunakan untuk membangun proyek Anda berikutnya. Langkah-langkah ini akan membantu Anda membangun proyek Ilmu Data dari awal hingga selesai sepenuhnya dari awal.

Siklus Hidup Ilmu Data

Pelajari Tentang Siklus Hidup Ilmu Data di Video Kursus Ilmu Data Intellipaat:

Pengantar Siklus Hidup Ilmu Data

Ilmu Data adalah pertemuan antara ilmu komputer dan matematika. Ini berkaitan dengan penggalian informasi dari volume data yang besar. Ilmu Data telah sepenuhnya mengubah cara kami menyelesaikan masalah menggunakan komputer aplikasi. Sebelum Ilmu Data, organisasi harus menangani volume data yang sangat besar tetapi hanya dapat mengekstrak sedikit informasi darinya, yang dapat dianggap berguna. Karena itu, banyak perusahaan terpaksa membuat keputusan berdasarkan sedikit informasi yang telah mereka ekstrak dan tren yang telah mereka prediksi. Ketika Ilmu Data menjadi lebih umum, semakin banyak orang mulai menggunakannya. Saat ini, sebagian besar perusahaan dapat menggunakan data dalam jumlah besar yang telah mereka kumpulkan dari pelanggan mereka, yang membantu mereka membuat keputusan yang lebih tepat tentang layanan yang mereka sediakan. Ilmu Data juga telah membantu dalam membuat model yang memungkinkan mereka membuat prediksi, seperti omset penjualan yang diharapkan, atau untuk mengklasifikasikan informasi, seperti apakah pelanggan akan meningkatkan ke paket terbaru atau meninggalkan layanan. Kemampuan baru ini menjadi sangat penting bagi banyak perusahaan sehingga ada permintaan yang cepat untuk profesional Data Science yang terampil dalam dekade ini. Karena Ilmu Data sangat populer dan sangat diminati, para profesional yang telah menangani proyek Ilmu Data telah menemukan proses yang dapat digunakan untuk memecahkan masalah Ilmu Data. Proses ini memiliki langkah-langkah berbeda. Kami akan segera membahasnya.

Membingkai Masalah

Setiap kali kita mencoba memecahkan masalah Ilmu Data, pertama-tama kita harus memahami ruang lingkup dan kedalaman masalah yang coba kita selesaikan. Jika kita membuat kesalahan dalam langkah ini, maka kita akhirnya menyelesaikan masalah yang tidak perlu kita selesaikan, dan kita akhirnya menghabiskan banyak waktu dan sumber daya untuk proyek yang tidak akan menghasilkan efek yang diinginkan. Misalnya, jika manajemen organisasi memerlukan Anda untuk membangun mesin rekomendasi untuk layanan streaming film mereka, dan Anda memulai proyek tanpa memahami masalahnya, Anda mungkin akan membangun sistem yang menghasilkan beberapa rekomendasi saat dan saat pengguna memberi tahu sistem tentang suka dan tidak suka mereka. Sementara itu, apa yang sebenarnya diinginkan oleh pejabat perusahaan adalah membuat umpan rekomendasi yang juga dapat dikirim melalui email untuk menarik pelanggan agar menghabiskan lebih banyak waktu di platform mereka. Dalam hal ini, upaya Anda pada proyek tersebut akan sia-sia. Untuk memastikan bahwa kami menyelesaikan masalah yang benar, yang terpenting adalah mengajukan pertanyaan sebanyak mungkin untuk mendapatkan gambaran yang jelas tentang apa yang diinginkan pemangku kepentingan dari produk atau layanan tersebut. Misalnya, saat membuat mesin rekomendasi film, kita dapat memulai pekerjaan dengan mengajukan pertanyaan seperti:

Sistem seperti apa yang ingin dibangun oleh perusahaan?
Jenis data apa yang tersedia untuk kita gunakan?
Berapa banyak film yang ada di perpustakaan?
Berapa banyak film yang harus ada dalam sebuah rekomendasi?
Bagaimana rekomendasi ini akan digunakan ?

Hanya setelah mendapatkan jawaban yang jelas untuk pertanyaan-pertanyaan ini dan lebih banyak lagi, kita harus mulai membangun sistem. Langkah ini akan memastikan bahwa kami menyelesaikan masalah yang sama dengan yang perusahaan ingin kami selesaikan. Lihat ini Kursus Ilmu Data untuk mendapatkan pemahaman mendalam tentang Ilmu Data.

Mengumpulkan data

Setelah menentukan masalah yang ingin kami selesaikan, kami harus mengumpulkan data yang dapat digunakan dalam langkah pemecahan masalah berikutnya. Pengumpulan data adalah langkah yang sangat penting dalam seluruh siklus hidup Ilmu Data. Ini penting karena, dalam Ilmu Data, semua keputusan dibuat menggunakan data. Oleh karena itu, jika data yang kita dapatkan tidak bagus, maka solusi kita juga tidak akan bagus. Data yang kami kumpulkan mungkin memiliki beberapa masalah, seperti salah, tidak benar, atau tidak cukup untuk menyelesaikan masalah yang dihadapi. Jenis masalah ini mungkin muncul karena data dikumpulkan dari berbagai sumber. Karena sumber-sumber ini bisa sangat beragam dan berbeda satu sama lain, kami mungkin juga mengalami masalah dalam menggabungkan data dari sumber-sumber ini ke dalam satu kumpulan data raksasa. Selain itu, data yang kami kumpulkan harus dari sumber yang dapat dipercaya. Jika sumbernya tidak dapat diandalkan, maka itu bisa berarti bahwa datanya tidak dapat diandalkan, dan ini dapat membuat kita berakhir dengan solusi yang tidak terlalu bermanfaat. Ada beberapa langkah yang dapat kami lakukan untuk memastikan bahwa data yang kami dapatkan berkualitas tinggi dan mudah digunakan. Pertama, kita perlu mengumpulkan data langsung dari pelanggan dengan sepengetahuan mereka. Misalnya, jika kami ingin memastikan bahwa keputusan bisnis yang diambil berdampak baik pada pengguna, maka kami harus mengumpulkan data terkait pengalaman pengguna dari pengguna itu sendiri dengan mengajukan pertanyaan tentang beberapa aspek layanan — seperti jika layanan akan sesuai dengan standar jika perubahan yang dilakukan atau fitur baru yang ditambahkan bermanfaat, dll. Ini akan memastikan bahwa data memiliki kualitas yang baik. Kami juga bisa mendapatkan data dari sumber seperti situs web menggunakan web scraping, yang akan mengekstrak data dari halaman web. Setelah data terkumpul dan memiliki kualitas yang baik, maka kita dapat melanjutkan ke langkah berikutnya. Dapatkan pemahaman tentang Ilmu Data di Tutorial Ilmu Data sekarang!

Memproses Data

Setelah mengumpulkan data berkualitas dari sumber yang dapat dipercaya, kami perlu memprosesnya. Pemrosesan data dilakukan untuk memastikan bahwa setiap masalah yang data yang dikumpulkan telah ditangani sebelum melanjutkan ke langkah berikutnya. Tanpa langkah ini, kami mungkin akan menghasilkan kesalahan atau hasil yang salah. Mungkin ada beberapa masalah dengan data yang dikumpulkan. Misalnya, data mungkin memiliki banyak nilai yang hilang di beberapa baris atau kolom. Data tersebut dapat memiliki banyak pencilan, nilai yang salah, atau nilai di stempel waktu dengan zona waktu berbeda, dll. Data tersebut juga dapat memiliki masalah terkait rentang tanggal. Misalnya, di banyak negara, format tanggalnya sebagai DD / MM / YYYY, dan di negara lain, diformat sebagai MM / DD / YYYY. Banyak masalah juga bisa muncul dalam proses pengumpulan data, misalnya, jika data dikumpulkan dari beberapa termometer dan ada yang salah, maka data tersebut mungkin harus dibuang atau dikumpulkan kembali. Semua masalah dengan data ini perlu diselesaikan pada langkah ini. Beberapa di antaranya dapat memiliki beberapa solusi seperti jika data berisi nilai yang hilang, kita dapat mengisinya dengan nol atau mengisinya dengan rata-rata dari semua nilai kolom. Selain itu, jika kolom kehilangan banyak nilai, mungkin lebih baik untuk menghapus kolom seluruhnya karena data di dalamnya sangat sedikit sehingga tidak dapat berguna bagi kita dalam memecahkan masalah menggunakan proses sains data kita. Sekarang, jika semua zona waktu bercampur, kecuali kita dapat menentukan zona waktu yang digunakan di stempel waktu tertentu, kita tidak dapat menggunakan data di kolom tersebut dan mungkin harus menghapusnya. Namun, jika kita memiliki zona waktu di mana setiap stempel waktu dikumpulkan, kita dapat mengonversi semua nilai stempel waktu ke zona waktu tertentu. Seperti ini, ada beberapa cara untuk menangani masalah yang mungkin muncul dalam data yang dikumpulkan. Mempersiapkan wawancara? Lihat yang paling banyak ditanyakan Pertanyaan Wawancara Ilmu Data sekarang!

Menjelajahi Data

Eksplorasi data adalah salah satu langkah terpenting dan memakan waktu dalam siklus hidup Ilmu Data. Kami mungkin menghabiskan waktu mulai dari satu hari hingga beberapa minggu untuk menjelajahi data. Langkah eksplorasi data dilakukan untuk memastikan bahwa kita dapat mengekstrak beberapa pola dari data kita, yang dapat menuntun kita untuk menyelesaikan masalah kita. Misalnya, bayangkan kita menganalisis data dari platform e-niaga untuk membantu menyusun strategi yang bermakna guna menarik lebih banyak pelanggan ke setiap produk. Untuk mengatasi masalah ini, kita bisa mulai dengan menganalisis distribusi usia pelanggan suatu produk. Dengan melakukan ini, kita dapat menyadari bahwa produk tertentu lebih banyak digunakan oleh orang-orang yang berusia muda, terutama yang berusia antara 20 dan 40 tahun, daripada orang yang sudah tua atau berada di atas kelompok usia tersebut. Ini dapat membantu kami menyusun strategi pemasaran yang berfokus pada pelanggan yang lebih muda untuk menghubungkan mereka dengan produk. Eksplorasi semacam ini dapat dilakukan dengan menggunakan visualisasi dan ringkasan numerik dari data dan kolomnya. Dengan menggunakan ini, kita bisa mendapatkan sedikit pemahaman tingkat permukaan dari data yang kita gunakan dalam tahapan proses ilmu data kita. Namun, kami bisa mendapatkan pemahaman yang lebih dalam tentang data yang kami kumpulkan di langkah berikutnya.

Menganalisis Data

Pada langkah ini, kami mencoba dan mendapatkan pemahaman yang lebih dalam tentang data yang telah kami kumpulkan dan proses. Kami menggunakan metode statistik dan numerik untuk menarik kesimpulan tentang data dan untuk mengidentifikasi hubungan antara beberapa kolom dalam kumpulan data kami. Kami juga dapat menggunakan visualisasi untuk lebih memahami dan meringkas data menggunakan gambar, grafik, bagan, plot, dll. Alat-alat ini memungkinkan kita membangun model yang dapat membuat prediksi atau melakukan klasifikasi pada kumpulan data tertentu. Kita bisa belajar bagaimana caranya lebih memahami data kami dan pola yang mendasari data tersebut untuk mengubahnya menjadi informasi yang berguna. Dengan menggunakan alat-alat ini, kami juga dapat menentukan bagaimana kolom yang berbeda terkait satu sama lain dengan mencari korelasinya. Dengan menggunakan wawasan ini, kami dapat menentukan cara menyelesaikan berbagai masalah yang kami tangani. Misalnya, jika kita melihat korelasi antar kolom dan kita memahami bahwa beberapa kolom sangat berkorelasi, maka kita dapat menarik wawasan bahwa peningkatan nilai di satu kolom akan menyebabkan peningkatan nilai di kolom lain. Meskipun, di sini, perlu dicatat bahwa korelasi tidak berarti penyebab yang sama, yaitu, hanya karena dua kolom berkorelasi tidak berarti bahwa kenaikan satu nilai pada kolom pertama selalu menyebabkan kenaikan nilai pada kolom lainnya. Lihat ini Kursus Pembelajaran Mesin untuk mendapatkan pemahaman mendalam tentang Pembelajaran Mesin.

Hasil Konsolidasi

Menggunakan wawasan yang diperoleh dari semua langkah sebelumnya dari proses ilmu data kami, kami sekarang harus dapat mengkonsolidasikan hasil agar dapat dianalisis dan dipahami oleh pemangku kepentingan. Artinya, setelah kita membuat visualisasi, menganalisis data, dan menarik kesimpulan, kita perlu membuat dokumen yang membenarkan kesimpulan kita dengan mendeskripsikan wawasan dan visualisasi.

Proses Ilmu Data: Kesimpulan

Kami berharap blog ini membantu mengungkap fase siklus hidup Ilmu Data, yang dapat membantu Anda menangani proyek Ilmu Data berikutnya secara sistematis. Di sini, kami telah membahas proses standar yang digunakan. Namun, Anda dapat membuat proses Anda sendiri dengan menambahkan langkah-langkah ke standar ini atau menghapus langkah-langkah berdasarkan masalah Anda dan persyaratannya. Jika Anda memiliki pertanyaan atau pertanyaan, Anda dapat menulis kepada mereka di Forum komunitas Ilmu Data . Pos Apa itu Siklus Hidup Ilmu Data? - Penjelasan Proses Ilmu Data muncul pertama kali di Blog Intellipaat .

source https://intellipaat.com/blog/what-is-data-science-life-cycle-and-process/

Cari Blog Ini

Teknologi Terkini