챗GPT로 알아보는 빅데이터 : 데이터 과학 탐구
기업은 오늘날의 데이터 기반 사회에서 매일 엄청난 양의 데이터를 생산합니다. 고객 기록과 거래 기록을 포함하는이 데이터는 기업에게 경쟁 우위를 제공하고 잘 알려진 결정을 내릴 수있는 통찰력을 갖춘 정보를 포함합니다. 그러나 이것이 일어나기 위해서는 원시 데이터의 충분한 처리 및 분석이 필요합니다. 데이터 과학, 통계 및 계산 기술을 사용하여 데이터에서 지식과 통찰력을 추출하는 분야는 여기에 그림을 입력합니다.
데이터 과학을 어떻게 정의합니까?
데이터 과학은 통계, 계산, 컴퓨터 과학 및 도메인 지식을 사용하여 데이터에서 가치있는 정보를 발견하는 학제 간 분야입니다. 데이터 과학은 패턴과 트렌드를 발견하기 위해 데이터를 수집, 정화, 처리, 분석 및 표시하는 행위입니다.
기계 학습 알고리즘, 데이터 마이닝, 예측 모델링 및 데이터 시각화는 데이터 과학자가 데이터를 평가하는 데 사용하는 방법과 도구 중 일부입니다. 이러한 전략의 도움으로 조직은 의사 결정, 새로운 전망을 발견하고 도전적인 문제를 해결하는 데 도움이되는 사용되지 않은 정보를 찾을 수 있습니다.
데이터 과학 방법론 Data Science Methodology
데이터 과학 프로세스에는 여러 단계가 있으며 각각 자체 요구 사항과 장애물이 있습니다.
1. 데이터 수집 - 데이터 수집은 데이터 과학 과정의 초기 단계입니다. 데이터베이스, API 및 웹 스크래핑과 같은 다양한 소스가 데이터를 제공할 수 있습니다.A variety of sources, such as databases, APIs, and web scraping, can provide data. 데이터 청소, 변환 및 통합을 포함한 좋은 데이터 관리 능력은이 단계에서 필요합니다.
2. 데이터 준비 - 데이터가 수집되면 분석할 준비가 되어 있어야 합니다. 이 단계는 데이터에서 오류 또는 불일치 사항을 제거하고, 사용 가능한 형식으로 변환하고, 품질 관리 검사를 수행하는 것을 포함합니다.
3. 데이터 탐색: 데이터 과학자는이 단계에서 탐험 데이터 분석을 사용하여 패턴, 동향 및 외모를 찾습니다. 데이터 시각화, 요약 통계 계산 및 변수 간 상관 관계의 식별은이 과정의 모든 단계입니다.
4. 모델링 - 데이터에서 결론과 패턴을 추출하기 위해 데이터 과학자들은 이 단계에서 통계 모델과 기계 학습 알고리즘을 사용합니다. 이 절차에서 적합한 알고리즘을 선택하고 모델 매개 변수를 조정하고 모델의 정확성을 평가합니다.
5. 평가 - 모델이 구축되면 필요한 기준을 충족시키는지 확인하기 위해 평가를 받아야합니다. 이 단계에서 모델의 효율성은 신선한 데이터를 사용하여 테스트되고 대체 모델과 대조됩니다.
6. 배포 - 마지막 단계에서 모델의 통찰력은 실천에 적용될 수 있는 통찰력을 생산하는 데 사용됩니다. 이 절차는 결정을 내리는 사람들이 그들을 이해하고 적절한 조치를 취할 수 있도록 결과를 제시하는 것을 의미합니다.
데이터 과학 응용 프로그램
데이터 과학은 기술, 마케팅, 금융 및 건강 관리를 포함한 다양한 분야에서 많은 용도로 사용됩니다. 다음은 실제 환경에서 데이터 과학을 적용하는 몇 가지 예입니다.
1. 건강 관리 - 데이터 과학을 사용하여 의료 서비스 제공자는 높은 위험 인구를 감지하고 질병 및 질병 발병에 대한 예측 모델을 만들고 맞춤 치료를 통해 환자의 결과를 향상시킬 수 있습니다.
2. 금융 - 위험 모델을 만들고, 사기를 식별하고, 투자 결정에 대한 감정 분석을 수행하기 위해, 데이터 과학이 적용됩니다.
3. 마케팅 - 가격 전술, 타겟팅 마케팅 이니셔티브 및 고객 행동 분석은 모두 데이터 과학에 의해 지원됩니다.
4. 기술 - 데이터 과학은 권장 시스템을 만들고, 사용자 경험을 향상시키고, 향후 기술 동향을 예측하는 데 사용됩니다.
요약
데이터 과학은 구조화되지 않은 데이터에서 지식과 통찰력을 추출 할 수 있기 때문에 엄청난 잠재력을 가진 분야입니다. 기업은 데이터에서 가치를 얻고 경쟁 우위를 얻고 엄격하고 통제 된 접근 방식을 준수함으로써 현명한 결정을 내릴 수 있습니다. 데이터 과학은 광범위한 응용 분야를 가지고 있으며이 분야는 항상 발전하고 있으며, 작업 할 매혹적인 분야입니다.