Introdução

A ciência de dados é um campo dinâmico que prospera na resolução de problemas. Cada novo problema apresenta uma oportunidade para aplicar soluções inovadoras utilizando metodologias baseadas em dados. No entanto, navegar num novo problema de ciência de dados requer uma abordagem estruturada para garantir uma análise e interpretação eficientes. Aqui estão cinco etapas essenciais para guiá-lo nesse processo.

5 etapas para abordar um novo problema de ciência de dados

Etapa 1: Defina o problema

A definição do problema marca o início de todo o processo de ciência de dados. Esta fase requer uma compreensão abrangente do domínio do problema. Envolve reconhecer a questão e discernir as suas implicações e contexto dentro do cenário mais amplo. Os principais aspectos incluem:

• Compreensão do domínio do problema: Obter insights sobre o setor ou campo em que reside o problema. Isso envolve compreender as nuances, desafios e complexidades desse domínio.
• Identificação objetiva: Descreva claramente os objetivos e metas da análise. Isso pode ser prever o comportamento do cliente, otimizar a alocação de recursos, melhorar o desempenho do produto ou qualquer outro resultado mensurável.
• Enquadramento de declaração acionável: Converter o problema em uma declaração bem definida e acionável. Essa afirmação deve articular a essência do problema, tornando-o compreensível e alinhado aos objetivos do negócio ou projeto.

O objectivo é criar um roteiro que oriente os passos subsequentes numa direcção específica, garantindo que todos os esforços sejam canalizados para a resolução eficaz da questão central.

Etapa 2: decidir sobre uma abordagem

A seleção da abordagem apropriada torna-se fundamental quando o problema da ciência de dados é claramente definido. Vários fatores desempenham um papel neste processo de tomada de decisão:

• Natureza do problema: Compreender se o problema se enquadra na aprendizagem supervisionada (modelagem preditiva), aprendizagem não supervisionada (agrupamento) ou outros paradigmas ajudam a determinar as técnicas adequadas.
• Restrições de recursos: Considerando os recursos disponíveis – poder computacional, disponibilidade de dados, experiência – ajuda a escolher metodologias viáveis.
• Avaliação de Complexidade: Avaliar a complexidade do problema ajuda na seleção dos algoritmos e técnicas corretos para alcançar os resultados desejados dentro das restrições fornecidas.
• Sensibilidade de tempo: Identificar quaisquer restrições de tempo é crucial. Algumas abordagens podem consumir mais tempo, mas produzir resultados mais precisos, enquanto outras podem ser mais rápidas, mas menos precisas.

Esta etapa visa lançar as bases para os aspectos técnicos do projeto, escolhendo uma abordagem que melhor se alinhe com a natureza e as restrições do problema.

Etapa 3: coletar dados

A coleta de dados é fundamental para o sucesso de qualquer projeto de ciência de dados. Envolve obter dados relevantes de diversas fontes e garantir sua qualidade. As principais ações incluem:

• Fonte de dados: Coletar dados de múltiplas fontes – bancos de dados, APIs, arquivos ou outros repositórios – garantindo que cubram os aspectos necessários do problema.
• Garantia de qualidade de dados: Validar os dados quanto à precisão, integridade e consistência. Isso geralmente envolve lidar com valores ausentes, valores discrepantes e outras anomalias.
• Pré-processamento de dados: Organizar e limpar os dados para prepará-los para análise. Isso inclui tarefas como normalização, transformação e engenharia de recursos.

Um conjunto de dados bem preparado constitui a base para uma análise precisa e significativa.

Etapa 4: analisar dados

Com um conjunto de dados limpo, o foco muda para a extração de insights e padrões. A análise dos dados envolve:

• Análise Exploratória de Dados (EDA): Examinar os dados visual e estatisticamente para compreender suas características, distribuições, correlações e valores discrepantes.
• Engenharia de recursos: Selecionar, transformar ou criar recursos que melhor representem os padrões subjacentes nos dados.
• Construção e avaliação de modelo: Aplicar algoritmos e metodologias adequadas para construir modelos, seguidos de avaliação rigorosa para garantir a sua eficácia.

Esta etapa é fundamental para obter conclusões significativas e insights acionáveis ​​a partir dos dados.

Etapa 5: interpretar os resultados

Interpretar os dados analisados ​​é crucial para extrair insights acionáveis ​​e comunicá-los de forma eficaz. As principais ações nesta etapa incluem:

• Derivando conclusões significativas: Traduzir os resultados da análise em insights significativos e acionáveis.
• Compreensão contextual: Relacionar as descobertas ao contexto do problema original para compreender o seu significado e impacto.
• Comunicação efetiva: Apresente os insights de maneira clara e compreensível usando ferramentas de visualização, relatórios ou apresentações. Isso auxilia na comunicação dos resultados às partes interessadas, permitindo uma tomada de decisão informada.

Esta etapa completa o ciclo de vida da ciência de dados, transformando insights baseados em dados em ações e estratégias valiosas.

Exemplo

Usando o exemplo abaixo, vamos resolver um problema de ciência de dados.

Etapa 1: Defina o problema

Considere um cenário de saúde em que um hospital pretende reduzir as readmissões de pacientes. A definição do problema envolve a compreensão dos factores que contribuem para as elevadas taxas de readmissão e a elaboração de estratégias para os mitigar. O objetivo é criar um modelo preditivo que identifique pacientes com maior risco de readmissão em até 30 dias após a alta.

Etapa 2: decidir sobre uma abordagem

Dada a natureza do problema – prever um resultado com base em dados históricos – uma abordagem adequada poderia envolver o emprego de algoritmos de aprendizagem automática nos registos dos pacientes. Considerando a disponibilidade de recursos e a complexidade do problema, uma abordagem de aprendizagem supervisionada, como regressão logística or floresta aleatória, poderia ser selecionado para prever o risco de readmissão.

Etapa 3: coletar dados

A coleta de dados envolve a coleta de informações do paciente, como dados demográficos, histórico médico, diagnósticos, medicamentos e internações hospitalares anteriores. O sistema de registros eletrônicos de saúde (EHR) do hospital é uma fonte primária, complementada por fontes adicionais, como relatórios laboratoriais e pesquisas com pacientes. Garantir a qualidade dos dados envolve limpar o conjunto de dados, lidar com valores ausentes e padronizar formatos para uniformidade.

Etapa 4: analisar dados

A análise do conjunto de dados requer análise exploratória de dados (EDA) para compreender as correlações entre os atributos do paciente e as taxas de readmissão. Engenharia de recursos torna-se crucial, extraindo características relevantes que impactam significativamente as readmissões. O treinamento do modelo envolve a divisão dos dados em conjuntos de treinamento e teste, depois o treinamento do algoritmo escolhido no conjunto de treinamento e a avaliação de seu desempenho no conjunto de teste.

Etapa 5: interpretar os resultados

A interpretação dos resultados concentra-se na compreensão das previsões do modelo e suas implicações. Identificar quais características contribuem mais para a previsão de readmissões ajuda a priorizar estratégias de intervenção. Os insights obtidos com o modelo podem sugerir intervenções como planos personalizados de atendimento ao paciente, procedimentos aprimorados de alta ou acompanhamentos pós-alta para reduzir as taxas de readmissão.

Cada etapa deste processo, desde a definição do problema até à interpretação dos resultados, contribui para uma abordagem abrangente para enfrentar o desafio dos cuidados de saúde de reduzir as readmissões de pacientes. Esta metodologia estruturada garante uma solução sistemática e baseada em dados para o problema, levando potencialmente a melhores resultados para os pacientes e operações hospitalares mais eficientes.

Conclusão

À medida que concluímos a nossa exploração dos passos fundamentais para abordar um novo problema de ciência de dados, torna-se evidente que o sucesso neste domínio depende de planeamento e execução meticulosos. As cinco etapas descritas – definição do problema, escolha de uma abordagem, coleta de dados, análise e interpretação dos resultados – formam uma estrutura robusta que agiliza a jornada desde a investigação até insights acionáveis.

À medida que o cenário da ciência de dados evolui, este guia permanece uma bússola atemporal, auxiliando os profissionais a navegar pelas complexidades da tomada de decisões baseada em dados. Ao adotar esta abordagem estruturada, os profissionais liberam o verdadeiro potencial dos dados, transformando-os de informações brutas em insights valiosos que impulsionam a inovação e o progresso em vários domínios. Em última análise, a fusão de metodologia, experiência e uma busca incansável pela compreensão impulsionam a ciência de dados em direção a conquistas mais extraordinárias e resultados impactantes.

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