개요

데이터 과학은 문제 해결을 중심으로 성장하는 역동적인 분야입니다. 모든 새로운 문제는 데이터 기반 방법론을 사용하여 혁신적인 솔루션을 적용할 수 있는 기회를 제공합니다. 그러나 새로운 데이터 과학 문제를 탐색하려면 효율적인 분석과 해석을 보장하기 위한 구조화된 접근 방식이 필요합니다. 이 과정을 안내하는 다섯 가지 필수 단계는 다음과 같습니다.

새로운 데이터 과학 문제에 접근하는 5단계

1단계: 문제 정의

문제를 정의하는 것은 전체 데이터 과학 프로세스의 시작을 의미합니다. 이 단계에서는 문제 영역에 대한 포괄적인 이해가 필요합니다. 여기에는 문제를 인식하고 더 넓은 시나리오 내에서 그 의미와 맥락을 식별하는 것이 포함됩니다. 주요 측면은 다음과 같습니다.

• 문제 영역 이해: 문제가 있는 산업이나 분야에 대한 통찰력을 얻습니다. 여기에는 해당 영역의 뉘앙스, 과제 및 복잡성을 이해하는 것이 포함됩니다.
• 객관적인 식별: 분석의 목표와 목표를 명확하게 설명합니다. 여기에는 고객 행동 예측, 리소스 할당 최적화, 제품 성능 향상 또는 기타 측정 가능한 결과가 포함될 수 있습니다.
• 실행 가능한 진술 구성: 문제를 잘 정의되고 실행 가능한 진술로 변환합니다. 이 진술은 문제의 본질을 명확하게 설명하여 이해하기 쉽고 비즈니스 또는 프로젝트 목표와 일치하도록 해야 합니다.

목표는 후속 단계를 집중된 방향으로 안내하는 로드맵을 작성하여 모든 노력이 핵심 문제를 효과적으로 해결하는 데 집중되도록 하는 것입니다.

2단계: 접근 방식 결정

데이터 과학 문제가 명확하게 정의되면 적절한 접근 방식을 선택하는 것이 가장 중요합니다. 이 의사결정 과정에서는 다양한 요소가 역할을 합니다.

• 문제의 성격: 문제가 지도 학습에 해당하는지 이해하기(예측 모델링), 비지도 학습(클러스터링) 또는 기타 패러다임은 적합한 기술을 결정하는 데 도움이 됩니다.
• 자원 제약: 컴퓨팅 성능, 데이터 가용성, 전문 지식 등 사용 가능한 리소스를 고려하면 실행 가능한 방법론을 선택하는 데 도움이 됩니다.
• 복잡성 평가: 문제의 복잡성을 평가하면 주어진 제약 내에서 원하는 결과를 달성하기 위한 올바른 알고리즘과 기술을 선택하는 데 도움이 됩니다.
• 시간 민감도: 시간 제약을 식별하는 것이 중요합니다. 일부 접근 방식은 시간이 더 많이 걸리지만 더 정확한 결과를 얻을 수 있는 반면 다른 접근 방식은 더 빠르지만 정확도가 떨어질 수 있습니다.

이 단계의 목표는 문제의 성격과 제약 조건에 가장 적합한 접근 방식을 선택하여 프로젝트의 기술적 측면에 대한 토대를 마련하는 것입니다.

3단계: 데이터 수집

데이터 수집은 모든 데이터 과학 프로젝트 성공의 기본입니다. 여기에는 다양한 소스에서 관련 데이터를 소싱하고 품질을 보장하는 것이 포함됩니다. 주요 조치는 다음과 같습니다.

• 데이터 소싱: 데이터베이스, API, 파일, 기타 리포지토리 등 여러 소스에서 데이터를 수집하여 문제의 필요한 측면을 다룹니다.
• 데이터 품질 보증: 정확성, 완전성 및 일관성을 위해 데이터를 검증합니다. 여기에는 누락된 값, 이상치 및 기타 이상 현상을 처리하는 작업이 포함되는 경우가 많습니다.
• 데이터 전처리: 분석을 위해 데이터를 정리하고 정리합니다. 여기에는 정규화, 변환, 기능 엔지니어링과 같은 작업이 포함됩니다.

잘 준비된 데이터 세트는 정확하고 의미 있는 분석의 기반을 형성합니다.

4단계: 데이터 분석

깨끗한 데이터세트를 사용하면 통찰력과 패턴을 추출하는 데 초점이 맞춰집니다. 데이터 분석에는 다음이 포함됩니다.

• 탐색 적 데이터 분석 (EDA): 데이터를 시각적, 통계적으로 조사하여 특성, 분포, 상관 관계 및 이상값을 이해합니다.
• 기능 엔지니어링 : 데이터의 기본 패턴을 가장 잘 나타내는 기능을 선택, 변환 또는 생성합니다.
• 모델 구축 및 평가: 적절한 알고리즘과 방법론을 적용하여 모델을 구축한 후 엄격한 평가를 통해 효율성을 보장합니다.

이 단계는 데이터에서 의미 있는 결론과 실행 가능한 통찰력을 도출하는 데 중추적인 역할을 합니다.

5단계: 결과 해석

분석된 데이터를 해석하는 것은 실행 가능한 통찰력을 추출하고 이를 효과적으로 전달하는 데 중요합니다. 이 단계의 주요 작업은 다음과 같습니다.

• 의미 있는 결론 도출: 분석 결과를 의미 있고 실행 가능한 통찰력으로 변환합니다.
• 문맥적 이해: 발견한 내용을 원래 문제의 맥락과 연관시켜 그 중요성과 영향을 이해합니다.
• 효과적인 의사 소통: 시각화 도구, 보고서 또는 프레젠테이션을 사용하여 명확하고 이해하기 쉬운 방식으로 통찰력을 제시하세요. 이는 결과를 이해관계자에게 전달하는 데 도움이 되며 정보에 입각한 의사결정을 내릴 수 있게 해줍니다.

이 단계는 데이터 과학 수명주기를 완성하여 데이터 기반 통찰력을 가치 있는 행동과 전략으로 전환합니다.

예

아래 예를 사용하여 데이터 과학 문제를 해결해 보겠습니다.

1단계: 문제 정의

병원이 환자 재입원을 줄이는 것을 목표로 하는 의료 시나리오를 생각해 보십시오. 문제 정의에는 높은 재입원율에 기여하는 요인을 이해하고 이를 완화하기 위한 전략을 고안하는 것이 포함됩니다. 목표는 퇴원 후 30일 이내에 재입원 위험이 높은 환자를 식별하는 예측 모델을 만드는 것입니다.

2단계: 접근 방식 결정

과거 데이터를 기반으로 결과를 예측하는 문제의 성격을 고려할 때 적절한 접근 방식에는 환자 기록에 기계 학습 알고리즘을 사용하는 것이 포함될 수 있습니다. 리소스 가용성과 문제의 복잡성을 고려하여 지도 학습 접근 방식은 다음과 같습니다. 로지스틱 회귀 or 랜덤 포레스트, 재입원 위험을 예측하기 위해 선택할 수 있습니다.

3단계: 데이터 수집

데이터 수집에는 인구 통계, 병력, 진단, 약물 및 이전 병원 입원과 같은 환자 정보 수집이 포함됩니다. 병원의 전자 건강 기록(EHR) 시스템은 실험실 보고서 및 환자 설문 조사와 같은 추가 소스로 보완되는 기본 소스입니다. 데이터 품질을 보장하려면 데이터 세트 정리, 누락된 값 처리, 균일성을 위한 형식 표준화가 필요합니다.

4단계: 데이터 분석

데이터세트를 분석하려면 환자 특성과 재입원율 간의 상관관계를 이해하기 위한 탐색적 데이터 분석(EDA)이 필요합니다. 기능 엔지니어링 재입원에 큰 영향을 미치는 관련 기능을 추출하는 것이 중요해집니다. 모델 훈련에는 데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 분할한 다음 훈련 세트에서 선택한 알고리즘을 훈련하고 테스트 세트에서 성능을 평가하는 작업이 포함됩니다.

5단계: 결과 해석

결과 해석은 모델의 예측과 그 의미를 이해하는 데 중점을 둡니다. 재입원 예측에 가장 큰 영향을 미치는 특징을 식별하면 개입 전략의 우선순위를 정하는 데 도움이 됩니다. 모델에서 얻은 통찰력은 재입원율을 줄이기 위한 맞춤형 환자 치료 계획, 향상된 퇴원 절차 또는 퇴원 후 후속 조치와 같은 개입을 제안할 수 있습니다.

문제 정의부터 결과 해석까지 이 프로세스의 각 단계는 환자 재입원을 줄이는 의료 문제를 해결하기 위한 포괄적인 접근 방식에 기여합니다. 이 구조화된 방법론은 문제에 대한 체계적이고 데이터 중심적인 솔루션을 보장하여 잠재적으로 환자 결과를 개선하고 병원 운영을 보다 효율적으로 이끌 수 있습니다.

결론

새로운 데이터 과학 문제에 접근하는 기본 단계에 대한 탐구를 마무리하면서 이 영역에서의 성공은 세심한 계획과 실행에 달려 있다는 것이 분명해졌습니다. 문제 정의, 접근 방식 선택, 데이터 수집, 분석 및 결과 해석이라는 XNUMX가지 단계는 문의에서 실행 가능한 통찰력으로의 여정을 간소화하는 강력한 프레임워크를 형성합니다.

데이터 과학 환경이 발전함에 따라 이 가이드는 시대를 초월한 나침반으로 남아 전문가들이 데이터 기반 의사 결정의 복잡성을 탐색하는 데 도움을 줍니다. 이러한 구조화된 접근 방식을 수용함으로써 실무자는 데이터의 진정한 잠재력을 활용하고 이를 원시 정보에서 다양한 영역에 걸쳐 혁신과 발전을 주도하는 귀중한 통찰력으로 변환합니다. 궁극적으로 방법론, 전문성, 끊임없는 이해 추구의 융합은 데이터 과학을 더욱 놀라운 성과와 영향력 있는 결과로 이끌어줍니다.

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• 출처: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/12/data-science-problem/