Was ist der Data Science Prozess

Data Science ist ein mit Big Data verbundener Bereich, der darauf abzielt, große Mengen komplexer Rohdaten zu analysieren und dem Unternehmen aussagekräftige Informationen auf der Grundlage dieser Daten zu liefern.

Es handelt sich um eine Kombination aus vielen Bereichen wie Statistik, Mathematik und Berechnung, um Daten zu interpretieren und zu präsentieren, damit Unternehmensleiter wirksame Entscheidungen treffen können.

Data Science hilft Unternehmen, ihre Leistung, Effizienz und Kundenzufriedenheit zu verbessern und finanzielle Ziele leichter zu erreichen. Damit Datenwissenschaftler Data Science jedoch effektiv einsetzen und nützliche, produktive Ergebnisse liefern können, ist ein tiefes Verständnis des Data-Science-Prozesses erforderlich. Die verschiedenen Phasen des Data-Science-Prozesses helfen bei der Umwandlung von Daten in praktische Ergebnisse. Sie helfen dabei, Daten zu analysieren, zu extrahieren, zu visualisieren, zu speichern und effektiver zu verwalten.

Was ist der Data Science-Prozess? Ein kurzer Abriss

Bei Data Science geht es um einen systematischen Prozess, der von Data Scientists zur Analyse, Visualisierung und Modellierung großer Datenmengen verwendet wird. Ein Data-Science-Prozess hilft Data Scientists dabei, mit Hilfe von Tools ungesehene Muster zu finden, Daten zu extrahieren und Informationen in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln, die für das Unternehmen von Bedeutung sein können. Dies hilft Unternehmen und Betrieben, Entscheidungen zu treffen, die zur Kundenbindung und zum Gewinn beitragen können. Darüber hinaus hilft ein Data-Science-Prozess bei der Entdeckung verborgener Muster in strukturierten und unstrukturierten Rohdaten. Der Prozess hilft dabei, ein Problem in eine Lösung zu verwandeln, indem das Geschäftsproblem als Projekt behandelt wird. Lassen Sie uns also lernen, was ein Data-Science-Prozess im Detail ist und welche Schritte in einem Data-Science-Prozess enthalten sind.

Die sechs Schritte des Data-Science-Prozesses sind wie folgt:

  1. Formulierung des Problems
  2. Sammeln Sie die für Ihr Problem benötigten Rohdaten
  3. Aufbereitung der Daten für die Analyse
  4. Erforschen der Daten
  5. Tiefgreifende Analyse durchführen
  6. Kommunizieren Sie die Ergebnisse der Analyse

Da die Prozessschritte der Datenwissenschaft dazu beitragen, Rohdaten in monetäre Gewinne und Gesamtgewinne umzuwandeln, sollte jeder Datenwissenschaftler den Prozess und seine Bedeutung gut kennen. Lassen Sie uns nun diese Schritte im Detail besprechen.

Schritt 1: Das Problem formulieren

Bevor man ein Problem löst, muss man ganz pragmatisch wissen, was genau das Problem ist. Datenfragen müssen zunächst in umsetzbare Geschäftsfragen umgewandelt werden. Die Menschen werden oft mehrdeutige Angaben zu ihren Problemen machen. Und in diesem ersten Schritt müssen Sie lernen, diese Eingaben in umsetzbare Ergebnisse zu verwandeln.

Ein guter Weg, diesen Schritt zu gehen, ist, Fragen zu stellen wie:

  • Wer sind die Kunden?
  • Wie kann man sie identifizieren?
  • Wie läuft der Verkaufsprozess im Moment ab?
  • Warum sind sie an Ihren Produkten interessiert?
  • An welchen Produkten sind sie interessiert?

Sie brauchen viel mehr Kontext als Zahlen, um daraus Erkenntnisse zu gewinnen. Am Ende dieses Schritts müssen Sie so viele Informationen wie möglich zur Hand haben.

Schritt 2: Sammeln der Rohdaten für das Problem

Nachdem Sie das Problem definiert haben, müssen Sie die erforderlichen Daten sammeln, um Erkenntnisse zu gewinnen und das Geschäftsproblem in eine wahrscheinliche Lösung zu verwandeln. Dazu müssen Sie sich Gedanken über Ihre Daten machen und Wege finden, um die benötigten Daten zu sammeln und zu erhalten. Dazu kann die Durchsicht Ihrer internen Datenbanken oder der Kauf von Datenbanken aus externen Quellen gehören.

Viele Unternehmen speichern ihre Verkaufsdaten in CRM-Systemen (Customer Relationship Management). Die CRM-Daten lassen sich leicht analysieren, indem sie mithilfe von Datenpipelines in fortschrittlichere Tools exportiert werden.

Schritt 3: Verarbeitung der zu analysierenden Daten

Wenn Sie nach dem ersten und zweiten Schritt über alle benötigten Daten verfügen, müssen Sie diese verarbeiten, bevor Sie sie weiter analysieren können. Daten können unübersichtlich sein, wenn sie nicht ordnungsgemäß gepflegt wurden, was zu Fehlern führt, die die Analyse leicht verfälschen. Das können z. B. Werte sein, die auf Null gesetzt wurden, obwohl sie eigentlich Null sein sollten, oder das genaue Gegenteil, fehlende Werte, doppelte Werte und vieles mehr. Um genauere Einblicke zu erhalten, müssen Sie die Daten durchgehen und auf Probleme überprüfen.

Die häufigsten Fehler, auf die Sie stoßen können und auf die Sie achten sollten, sind:

  1. Fehlende Werte
  2. Beschädigte Werte wie ungültige Einträge
  3. Unterschiede in der Zeitzone
  4. Fehler im Datumsbereich, z. B. ein aufgezeichneter Verkauf, bevor der Verkauf überhaupt begonnen hat

Sie müssen sich auch die Summe aller Zeilen und Spalten in der Datei ansehen und prüfen, ob die Werte, die Sie erhalten, sinnvoll sind. Ist dies nicht der Fall, müssen Sie die unsinnigen Daten entfernen oder ersetzen. Sobald Sie den Datenbereinigungsprozess abgeschlossen haben, sind Ihre Daten bereit für eine explorative Datenanalyse (EDA).

Schritt 4: Erkundung der Daten

In diesem Schritt müssen Sie Ideen entwickeln, die dazu beitragen können, verborgene Muster und Erkenntnisse zu erkennen. Sie müssen interessantere Muster in den Daten finden, z. B. warum der Absatz eines bestimmten Produkts oder einer bestimmten Dienstleistung gestiegen oder gesunken ist. Sie müssen diese Art von Daten gründlicher analysieren oder wahrnehmen. Dies ist einer der wichtigsten Schritte in einem Data-Science-Prozess.

Schritt 5: Ausführliche Analyse

In diesem Schritt werden Ihre mathematischen, statistischen und technologischen Kenntnisse auf die Probe gestellt. Sie müssen alle Data-Science-Tools einsetzen, um die Daten erfolgreich zu analysieren und alle möglichen Erkenntnisse zu gewinnen. Möglicherweise müssen Sie ein Vorhersagemodell erstellen, mit dem Sie Ihren durchschnittlichen Kunden mit denjenigen vergleichen können, die unterdurchschnittliche Leistungen erbringen. Möglicherweise finden Sie in Ihrer Analyse verschiedene Gründe wie das Alter oder die Aktivität in den sozialen Medien als entscheidende Faktoren für die Vorhersage der Kunden einer Dienstleistung oder eines Produkts.

Möglicherweise finden Sie verschiedene Aspekte, die den Kunden beeinflussen, wie z. B. dass manche Menschen lieber per Telefon als über die sozialen Medien erreichbar sind. Diese Erkenntnisse können sich als hilfreich erweisen, da der größte Teil des Marketings heutzutage über soziale Medien erfolgt und sich ausschließlich an die Jugend richtet. Die Art und Weise, wie das Produkt vermarktet wird, wirkt sich stark auf den Umsatz aus, und Sie müssen demografische Zielgruppen ansprechen, die noch nicht zum alten Eisen gehören. Sobald Sie diesen Schritt abgeschlossen haben, können Sie die quantitativen und qualitativen Daten, die Sie haben, kombinieren und in die Tat umsetzen.

Schritt 6: Kommunikation der Ergebnisse dieser Analyse

Nach all diesen Schritten ist es von entscheidender Bedeutung, dass Sie Ihre Erkenntnisse und Ergebnisse an den Vertriebsleiter weitergeben und ihm deren Bedeutung verständlich machen. Es ist hilfreich, wenn Sie das Problem, das Ihnen gestellt wurde, in geeigneter Weise kommunizieren, um es zu lösen. Richtige Kommunikation führt zu Handlungen. Im Gegensatz dazu kann ein unsachgemäßer Kontakt zu Untätigkeit führen.

Sie müssen die Daten, die Sie gesammelt haben, und Ihre Erkenntnisse mit dem Wissen des Vertriebsleiters verknüpfen, damit dieser sie besser verstehen kann. Sie können damit beginnen, zu erklären, warum ein Produkt zu wenig erfolgreich war und warum bestimmte Bevölkerungsgruppen nicht an dem Verkaufsgespräch interessiert waren. Nachdem Sie das Problem dargelegt haben, können Sie mit der Lösung des Problems fortfahren. Sie müssen eine starke Erzählung mit Klarheit und starken Zielen erstellen.

Bedeutung des Data-Science-Prozesses

Die Anwendung eines Data-Science-Prozesses hat für jedes Unternehmen verschiedene Vorteile. Außerdem ist er für den Erfolg eines jeden Unternehmens äußerst wichtig geworden. Hier sind die Gründe, die Ihnen einen Anstoß geben sollten, einen Data-Science-Prozess in Ihre Datenerfassungsroutine aufzunehmen:

1. Bessere Ergebnisse und höhere Produktivität

Jedes Unternehmen oder jeder Betrieb, der über Daten oder Zugang zu Daten verfügt, ist zweifellos im Vorteil gegenüber anderen Unternehmen. Daten können in verschiedenen Formen verarbeitet werden, um die vom Unternehmen benötigten Informationen zu erhalten und ihm zu helfen, gute Entscheidungen zu treffen. Der Einsatz eines Data-Science-Prozesses ermöglicht es, Entscheidungen zu treffen, und gibt den Unternehmensleitern Vertrauen in diese Entscheidungen, da sie durch Statistiken und Details gestützt werden. Dies verschafft dem Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil und erhöht die Produktivität.

2. Die Berichterstellung wird vereinfacht

In fast allen Fällen werden Daten verwendet, um Werte zu sammeln und Berichte auf der Grundlage dieser Werte zu erstellen. Sind die Daten erst einmal entsprechend aufbereitet und in das System eingepflegt, kann mit einem Klick problemlos auf sie zugegriffen werden, so dass die Erstellung von Berichten nur noch eine Frage von Minuten ist.

3. Schneller, genauer und zuverlässiger

Es ist äußerst wichtig, dass die Sammlung von Daten, Fakten und Zahlen zügig und ohne Fehler erfolgt. Ein Data-Science-Prozess, der auf Daten angewendet wird, bietet eine geringe bis vernachlässigbare Chance auf Fehler oder Irrtümer. Dies stellt sicher, dass der nachfolgende Prozess mit größerer Genauigkeit durchgeführt werden kann. Und der Prozess liefert bessere Ergebnisse. Es ist nicht ungewöhnlich, dass mehrere Wettbewerber über die gleichen Daten verfügen. In diesem Fall ist das Unternehmen im Vorteil, das über die genauesten und zuverlässigsten Daten verfügt.

4. Einfache Speicherung und Verteilung

Wenn Unmengen von Daten gespeichert werden, muss auch der dafür benötigte Platz riesig sein. Dies birgt die Gefahr, dass Informationen oder Daten fehlen oder verwechselt werden. Ein Data-Science-Prozess bietet Ihnen zusätzlichen Platz, um Papiere und komplexe Dateien zu speichern und die kompletten Daten durch eine computerisierte Einrichtung zu kennzeichnen. Dies verringert die Verwirrung und macht die Daten leicht zugänglich und nutzbar. Ein weiterer Vorteil des Data-Science-Prozesses besteht darin, dass die Daten in digitaler Form gespeichert werden.

5. Kostenreduzierung

Durch das Sammeln und Speichern von Daten mithilfe eines Data-Science-Prozesses entfällt die Notwendigkeit, Daten immer wieder neu zu sammeln und zu analysieren. Außerdem ist es bequem, Kopien der gespeicherten Daten in digitaler Form zu erstellen. Das Versenden oder Übertragen von Daten zu Forschungszwecken wird einfach. Dadurch werden die Gesamtkosten für das Unternehmen gesenkt. Es fördert auch die Kostensenkung durch den Schutz der Daten, die sonst in den Unterlagen verloren gehen könnten. Verluste, die auf das Fehlen bestimmter Daten zurückzuführen sind, werden durch die Anwendung eines Data-Science-Prozesses ebenfalls verringert. Daten helfen dabei, durchdachte und sichere Entscheidungen zu treffen, was wiederum zu einer Kostenreduzierung führt.

6. Sicher und geschützt

Durch die digitale Speicherung von Daten im Rahmen eines Data-Science-Prozesses sind die Informationen wesentlich sicherer. Der Wert von Daten nimmt mit der Zeit zu, so dass Datendiebstahl häufiger vorkommt als früher. Sobald die Verarbeitung der Daten abgeschlossen ist, werden die Daten durch verschiedene Software gesichert, die jeden unbefugten Zugriff verhindert und Ihre Daten gleichzeitig verschlüsselt.

Fazit

Ein Data-Science-Prozess ist nicht linear und variiert je nach der Phase, in der Sie sich gerade befinden. Dies führt dazu, dass Ihr Tagesablauf sehr unterschiedlich ist und Sie oft Aufgaben erledigen müssen, die nicht in Ihren Bereich fallen. Sie werden die einzelnen Schritte immer wieder durchlaufen müssen, bevor Sie schließlich das Ende des Prozesses erreichen. Es ist wichtig, einen datenwissenschaftlichen Prozess und die damit verbundenen Schritte richtig zu verstehen, um systematisch zu denken. Ihre Karriere in der Datenwissenschaft wird sich exponentiell entwickeln, wenn Sie den Prozess der Datenwissenschaft besser verstehen.