Introductie

Datawetenschap is een dynamisch veld dat gedijt bij het oplossen van problemen. Elk nieuw probleem biedt een kans om innovatieve oplossingen toe te passen met behulp van datagestuurde methodologieën. Het navigeren door een nieuw datawetenschapsprobleem vereist echter een gestructureerde aanpak om efficiënte analyse en interpretatie te garanderen. Hier zijn vijf essentiële stappen om u door dit proces te begeleiden.

5 stappen voor het benaderen van een nieuw datawetenschapsprobleem

Stap 1: Definieer het probleem

Het definiëren van het probleem markeert het begin van het hele data science-proces. Deze fase vereist een uitgebreid begrip van het probleemdomein. Het gaat om het onderkennen van het probleem en het onderscheiden van de implicaties en context ervan binnen het bredere scenario. Belangrijke aspecten zijn onder meer:

• Probleemdomeinbegrip: Inzicht krijgen in de branche of het vakgebied waarin het probleem zich situeert. Dit houdt in dat je de nuances, uitdagingen en ingewikkeldheden van dat domein begrijpt.
• Objectieve identificatie: Geef een duidelijke omschrijving van de doelstellingen van de analyse. Dit kan het voorspellen van klantgedrag zijn, het optimaliseren van de toewijzing van middelen, het verbeteren van de productprestaties of een ander meetbaar resultaat.
• Framing van bruikbare verklaringen: Het probleem omzetten in een goed gedefinieerde, uitvoerbare verklaring. Deze verklaring moet de essentie van het probleem verwoorden, waardoor het begrijpelijk wordt en aansluit bij de bedrijfs- of projectdoelstellingen.

Het doel is om een ​​routekaart te creëren die de volgende stappen in een gerichte richting stuurt, en ervoor zorgt dat alle inspanningen worden gericht op het effectief oplossen van het kernprobleem.

Stap 2: Bepaal een aanpak

Het selecteren van de juiste aanpak wordt van cruciaal belang zodra het datawetenschapsprobleem duidelijk is gedefinieerd. Bij dit besluitvormingsproces spelen verschillende factoren een rol:

• Aard van het probleem: Begrijpen of het probleem onder begeleid leren valt (voorspellende modellen), onbegeleid leren (clustering), of andere paradigma's helpen bij het bepalen van de geschikte technieken.
• Beperkte middelen: Het in overweging nemen van de beschikbare middelen – rekenkracht, beschikbaarheid van gegevens, expertise – helpt bij het kiezen van haalbare methodologieën.
• Complexiteitsbeoordeling: Het evalueren van de complexiteit van het probleem helpt bij het selecteren van de juiste algoritmen en technieken om de gewenste resultaten binnen de gegeven beperkingen te bereiken.
• Tijdgevoeligheid: Het identificeren van eventuele tijdsbeperkingen is van cruciaal belang. Sommige benaderingen zijn mogelijk tijdrovender maar leveren nauwkeurigere resultaten op, terwijl andere sneller maar minder nauwkeurig zijn.

Deze stap heeft tot doel de basis te leggen voor de technische aspecten van het project door een aanpak te kiezen die het beste aansluit bij de aard en beperkingen van het probleem.

Stap 3: Verzamel gegevens

Gegevensverzameling is van fundamenteel belang voor het succes van elk datawetenschapsproject. Het gaat om het verzamelen van relevante gegevens uit verschillende bronnen en het waarborgen van de kwaliteit ervan. De belangrijkste acties zijn onder meer:

• Gegevensbronnen: Het verzamelen van gegevens uit meerdere bronnen (databases, API's, bestanden of andere opslagplaatsen) om ervoor te zorgen dat deze de noodzakelijke aspecten van het probleem dekken.
• Gegevenskwaliteitsborging: Valideren van de gegevens op juistheid, volledigheid en consistentie. Vaak gaat het hierbij om het omgaan met ontbrekende waarden, uitschieters en andere afwijkingen.
• Gegevens voorverwerking: Het organiseren en opschonen van de gegevens om deze voor te bereiden voor analyse. Dit omvat taken als normalisatie, transformatie en feature-engineering.

Een goed voorbereide dataset vormt de basis voor nauwkeurige en betekenisvolle analyses.

Stap 4: analyseer gegevens

Met een schone dataset verschuift de focus naar het extraheren van inzichten en patronen. Het analyseren van de gegevens omvat:

• Verkennende gegevensanalyse (EDA): Het visueel en statistisch onderzoeken van de gegevens om de kenmerken, verdelingen, correlaties en uitschieters ervan te begrijpen.
• Eigenschapstechniek: Het selecteren, transformeren of creëren van kenmerken die de onderliggende patronen in de gegevens het beste weergeven.
• Modelbouw en evaluatie: Het toepassen van geschikte algoritmen en methodologieën om modellen te bouwen, gevolgd door een rigoureuze evaluatie om hun effectiviteit te garanderen.

Deze stap is cruciaal bij het afleiden van betekenisvolle conclusies en bruikbare inzichten uit de gegevens.

Stap 5: Interpreteer de resultaten

Het interpreteren van de geanalyseerde gegevens is cruciaal om bruikbare inzichten te verkrijgen en deze effectief te communiceren. De belangrijkste acties in deze stap zijn onder meer:

• Zinvolle conclusies trekken: Het vertalen van de analyseresultaten naar betekenisvolle en bruikbare inzichten.
• Contextueel begrip: De bevindingen relateren aan de context van het oorspronkelijke probleem om hun betekenis en impact te begrijpen.
• Effectieve communicatie: Presenteer de inzichten op een duidelijke, begrijpelijke manier met behulp van visualisatietools, rapporten of presentaties. Dit helpt bij het communiceren van de resultaten aan belanghebbenden, waardoor een geïnformeerde besluitvorming mogelijk wordt.

Deze stap voltooit de data science-levenscyclus en transformeert datagestuurde inzichten in waardevolle acties en strategieën.

Voorbeeld

Laten we aan de hand van het onderstaande voorbeeld een datawetenschappelijk probleem oplossen.

Stap 1: Definieer het probleem

Overweeg een zorgscenario waarin een ziekenhuis ernaar streeft het aantal heropnames van patiënten te verminderen. De probleemdefinitie omvat het begrijpen van de factoren die bijdragen aan de hoge overnamepercentages en het bedenken van strategieën om deze te verzachten. Het doel is om een ​​voorspellend model te creëren dat patiënten identificeert die een hoger risico lopen op heropname binnen 30 dagen na ontslag.

Stap 2: Bepaal een aanpak

Gezien de aard van het probleem – het voorspellen van een uitkomst op basis van historische gegevens – zou een geschikte aanpak het gebruik van machine learning-algoritmen op patiëntendossiers kunnen inhouden. Rekening houdend met de beschikbaarheid van middelen en de complexiteit van het probleem, kan een begeleide leeraanpak bijvoorbeeld worden ingezet logistische regressie or willekeurig bos, kunnen worden geselecteerd om het overnamerisico te voorspellen.

Stap 3: Verzamel gegevens

Gegevensverzameling omvat het verzamelen van patiëntinformatie, zoals demografische gegevens, medische geschiedenis, diagnoses, medicijnen en eerdere ziekenhuisopnames. Het elektronische patiëntendossier (EPD) van het ziekenhuis is een primaire bron, aangevuld met aanvullende bronnen zoals laboratoriumrapporten en patiëntenenquêtes. Het waarborgen van de datakwaliteit omvat het opschonen van de dataset, het omgaan met ontbrekende waarden en het standaardiseren van formaten voor uniformiteit.

Stap 4: analyseer gegevens

Voor het analyseren van de dataset is verkennende data-analyse (EDA) nodig om de correlaties tussen patiëntkenmerken en heropnamepercentages te begrijpen. Functie-engineering cruciaal wordt, waarbij relevante kenmerken eruit worden gehaald die een aanzienlijke impact hebben op de overname. Modeltraining omvat het opsplitsen van de gegevens in trainings- en testsets, het trainen van het gekozen algoritme op de trainingsset en het evalueren van de prestaties ervan op de testset.

Stap 5: Interpreteer de resultaten

Bij het interpreteren van de resultaten ligt de nadruk op het begrijpen van de voorspellingen van het model en hun implicaties. Het identificeren van welke kenmerken het meest bijdragen aan de voorspelling van heropnames helpt bij het prioriteren van interventiestrategieën. Inzichten uit het model kunnen interventies suggereren zoals gepersonaliseerde patiëntenzorgplannen, verbeterde ontslagprocedures of follow-ups na ontslag om het aantal heropnames terug te dringen.

Elke stap in dit proces, van het definiëren van het probleem tot het interpreteren van de resultaten, draagt ​​bij aan een alomvattende aanpak voor het aanpakken van de uitdaging in de gezondheidszorg om het aantal heropnames van patiënten terug te dringen. Deze gestructureerde methodologie zorgt voor een systematische en datagestuurde oplossing voor het probleem, wat mogelijk kan leiden tot betere patiëntresultaten en efficiëntere ziekenhuisoperaties.

Conclusie

Nu we ons onderzoek naar de fundamentele stappen voor het benaderen van een nieuw datawetenschapsprobleem afronden, wordt het duidelijk dat succes op dit gebied afhangt van nauwgezette planning en uitvoering. De vijf geschetste stappen – het definiëren van het probleem, het kiezen van een aanpak, het verzamelen van gegevens, de analyse en de interpretatie van de resultaten – vormen een robuust raamwerk dat de reis van onderzoek naar bruikbare inzichten stroomlijnt.

Naarmate het datawetenschapslandschap evolueert, blijft deze gids een tijdloos kompas dat professionals helpt bij het navigeren door de complexiteit van datagestuurde besluitvorming. Door deze gestructureerde aanpak te omarmen, ontsluiten praktijkmensen het ware potentieel van data en transformeren deze van ruwe informatie naar waardevolle inzichten die innovatie en vooruitgang in verschillende domeinen stimuleren. Uiteindelijk stuwt de samensmelting van methodologie, expertise en een meedogenloos streven naar begrip de datawetenschap naar meer buitengewone prestaties en impactvolle resultaten.

Verwant

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/12/data-science-problem/