数据分析的生命周期阶段

在本教程中，我们将讨论数据分析生命周期的不同阶段，其中我们将回顾不同的生命周期阶段，然后详细介绍它们。

数据分析生命周期

数据分析生命周期旨在解决大数据问题和数据科学项目。该过程会重复进行以展示实际项目。为了满足对处理大数据进行分析的特定需求，需要一个分步方法来规划与数据获取、处理、分析和回收相关的各种任务。

阶段 1：发现 -

• 数据科学团队接受培训并研究问题。
• 建立背景并获得理解。
• 了解项目所需和可用的数据源。
• 团队提出初步假设，随后可以通过证据进行确认。

阶段 2：数据准备 -

• 研究在分析和建模之前预处理、分析和准备数据的可能性。
• 需要有一个分析沙箱。团队执行、加载和转换以将信息导入数据沙箱。
• 数据准备任务可以重复进行，并且不按预定的顺序进行。
• 此过程常用的工具包括 - Hadoop、Alpine Miner、Open Refine 等。

阶段 3：模型规划 -

• 团队研究数据以发现变量之间的关系。随后，它选择最显著的变量以及最有效的模型。
• 在此阶段，数据科学团队创建可用于训练、测试、生产和培训目标的数据集。
• 团队根据模型规划阶段完成的工作构建和实施模型。
• 此阶段常用的工具是 MATLAB 和 STASTICA。

阶段 4：模型构建 -

• 团队创建用于训练、测试以及生产使用的数据集。
• 团队还评估其当前工具是否足以运行模型，或者是否需要更强大的环境来运行模型。
• 免费或开源工具，如 Rand PL/R、Octave、WEKA。
• 商业工具 - MATLAB、STASTICA。

阶段 5：沟通结果 -

• 模型执行后，团队成员将需要评估模型结果，以建立模型成功或失败的标准。
• 团队正在考虑如何最好地向团队成员和其他利益相关者展示发现和结果，同时考虑警示性故事和假设。
• 团队应确定最重要的发现，量化其对业务的价值，并创建叙述来向所有利益相关者展示和总结发现。

阶段 6：运行 -

• 团队将项目的好处分发给更广泛的受众。它设立了一个试点项目，将在受控方式下部署工作，然后再将项目扩展到整个用户企业。
• 此技术允许团队在小规模的生产环境中了解模型在性能和约束方面的表现，然后在全面部署前进行必要的调整。
• 团队生成最终报告、演示文稿和代码。
• WEKA、SQL、MADlib 和 Octave 等开源或免费工具。