次回のデータサイエンスの課題への5ステップ設計図

データサイエンスの次回課題解決のための5ステップ設計図

データを扱う際に企業が直面する主要な課題の一つは、一貫したデータ戦略の実装です。私たちは皆、問題がデータの不足ではないことを知っています。データはたくさんあります。問題は、データを行動可能な洞察に変換する方法です。

しかし、時には利用可能なデータがありすぎて、明確な意思決定をすることが難しくなります。面白いことに、データが多すぎるという問題が起こっているのです。ですから、企業は新しいデータサイエンスの問題に取り組む方法を理解する必要があります。

それでは、どのようにすれば良いか見てみましょう。

• データサイエンスのスキルセットを拡大するために次のステップを踏みましょう
• エンタープライズデータの力を活用するための生成AI：Amazon Kendra、LangChain、および大規模言語モデルによる洞察
• 「データの血統と現代データ管理におけるその重要性」

完璧な問題の説明文を作成する

深入りする前に、最初にやるべきことは、問題を定義することです。解決されるべき問題を正確に定義する必要があります。これは、問題が組織の制約内で明確かつ簡潔であり、測定可能であることを確認することで達成できます。

あまりにも曖昧だと、追加の問題が生じるため、過度に複雑にすることは避ける必要があります。どちらもデータサイエンティストが機械コードに変換するのを困難にします。

以下はいくつかのヒントです：

• 問題は本当にさらに分析が必要な問題である
• 問題の解決策が高い確率でポジティブな影響をもたらす
• 十分な利用可能なデータがある
• 利害関係者が問題解決にデータサイエンスを適用している

進む方向を選ぶ

次に、アプローチを選択する必要があります。私はこっちに進むのか、それともあっちに進むのかを決める必要があります。これには、問題を完全に理解し、それを的確に定義する必要があります。

異なるケースに使用できるさまざまなアルゴリズムがあります。例えば：

• 分類アルゴリズム：データを定義済みのクラスに分類するのに役立ちます。
• 回帰アルゴリズム：売上予測など、数値の結果を予測するのに理想的です。
• クラスタリングアルゴリズム：類似性に基づいてデータをグループに分割するのに適しています（顧客セグメンテーションなど）。
• 次元削減：複雑なデータ構造を簡素化するのに役立ちます。
• 強化学習：決定が後続の結果につながるシナリオ（例：ゲームプレイや株取引）には理想的です。

データ品質の探求

データサイエンスのプロジェクトにはデータが必要です。問題が明確に定義され、それに基づいて適切なアプローチを選ぶと、それを裏付けるデータを収集する必要があります。

データソーシングは重要です。関連するソースからデータを収集し、収集されたデータには収集日、ソース名、その他の有用なメタデータと共にログとして整理する必要があります。

心に留めておいてください。データを収集したからと言って、分析にすぐに使える状態になるわけではありません。データサイエンティストとして、データをクリーニングし、分析に適した形式に整えるために時間を費やす必要があります。

分析的な深さに没入する

データを収集し、きれいに整理したので、データの分析に移る準備が整いました。

データを分析する際の最初の段階は、探索的データ分析です。この段階では、データの性質を理解し、異なるパターン、相関関係、および潜在的な外れ値を特定できるようにしたいです。この段階では、データを中から外まで知り尽くすことで、後に驚くべき驚きが起こらないようにします。

これが完了したら、データを分析する2番目の段階のシンプルなアプローチは、基本的な機械学習アプローチをすべて試すことです。パラメータの数が少なくなるため、さまざまなオープンソースのデータサイエンスライブラリ（例：scikit learn）を使用してデータを分析することもできます。

データのストーリーを解読する

 

全体のプロセスの肝は解釈にあります。このフェーズでは、トンネルの終わりの光が見え、問題の解決に近づいていることを感じるようになります。

モデルはうまく動作しているように見えるかもしれませんが、結果が手元の問題を反映していないかもしれません。この問題に対する解決策は、データを追加して再試行し、結果が問題に合致するまで満足するまで続けることです。

繰り返しの改善はデータサイエンスの重要な部分であり、データサイエンティストがあきらめずにゼロからやり直すのではなく、既に構築したものを改善し続けるのを支援します。

 

結論

 

私たちはデータが過剰にあふれる状況で生活しており、企業はデータを集めています。データは競争優位性を得るために使用され、データに基づいた意思決定プロセスに基づいて革新し続けています。

組織を改善する際にデータサイエンスの道を進むことは容易ではありませんが、組織はその投資の利益を見ています。

****[Nisha Arya](https://www.linkedin.com/in/nisha-arya-ahmed/)****はデータサイエンティストでフリーランスの技術ライターです。彼女は特に、データサイエンスのキャリアアドバイスやチュートリアル、理論的な知識を提供することに興味を持っています。また、人間の寿命の持続性に人工知能がどのように利益をもたらすかを探求したいと考えています。彼女は積極的な学習者であり、他の人々をガイドしながら技術的な知識と執筆スキルを広めることを目指しています。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!