Giới thiệu

Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực năng động phát triển mạnh về giải quyết vấn đề. Mỗi vấn đề mới đều mang đến cơ hội áp dụng các giải pháp đổi mới bằng cách sử dụng các phương pháp dựa trên dữ liệu. Tuy nhiên, việc điều hướng một vấn đề khoa học dữ liệu mới đòi hỏi một cách tiếp cận có cấu trúc để đảm bảo phân tích và giải thích hiệu quả. Dưới đây là năm bước cần thiết để hướng dẫn bạn thực hiện quá trình này.

5 bước về cách tiếp cận một vấn đề khoa học dữ liệu mới

Bước 1: Xác định vấn đề

Xác định vấn đề đánh dấu sự khởi đầu của toàn bộ quá trình khoa học dữ liệu. Giai đoạn này đòi hỏi sự hiểu biết toàn diện về lĩnh vực vấn đề. Nó liên quan đến việc nhận ra vấn đề và nhận thức được ý nghĩa cũng như bối cảnh của nó trong một kịch bản rộng hơn. Các khía cạnh chính bao gồm:

• Hiểu biết về miền vấn đề: Đạt được cái nhìn sâu sắc về ngành hoặc lĩnh vực mà vấn đề tồn tại. Điều này liên quan đến việc hiểu các sắc thái, thách thức và sự phức tạp của miền đó.
• Nhận dạng khách quan: Nêu rõ mục đích và mục đích của việc phân tích. Điều này có thể dự đoán hành vi của khách hàng, tối ưu hóa phân bổ nguồn lực, nâng cao hiệu suất sản phẩm hoặc bất kỳ kết quả nào khác có thể đo lường được.
• Khung tuyên bố có thể hành động: Chuyển đổi vấn đề thành một tuyên bố được xác định rõ ràng, có thể hành động được. Tuyên bố này phải nêu rõ bản chất của vấn đề, làm cho nó dễ hiểu và phù hợp với mục tiêu kinh doanh hoặc dự án.

Mục đích là tạo ra một lộ trình hướng dẫn các bước tiếp theo theo hướng tập trung, đảm bảo rằng mọi nỗ lực đều được hướng tới việc giải quyết vấn đề cốt lõi một cách hiệu quả.

Bước 2: Quyết định phương pháp tiếp cận

Việc lựa chọn cách tiếp cận phù hợp trở nên tối quan trọng khi vấn đề khoa học dữ liệu được xác định rõ ràng. Các yếu tố khác nhau đóng vai trò trong quá trình ra quyết định này:

• Bản chất của vấn đề: Hiểu liệu vấn đề có thuộc về học tập có giám sát hay không (mô hình dự đoán), học tập không giám sát (tập hợp) hoặc các mô hình khác giúp xác định các kỹ thuật phù hợp.
• Ràng buộc tài nguyên: Việc xem xét các nguồn lực sẵn có—sức mạnh tính toán, tính sẵn có của dữ liệu, kiến ​​thức chuyên môn—giúp lựa chọn các phương pháp khả thi.
• Đánh giá độ phức tạp: Việc đánh giá mức độ phức tạp của vấn đề sẽ hỗ trợ việc lựa chọn các thuật toán và kỹ thuật phù hợp để đạt được kết quả mong muốn trong những ràng buộc nhất định.
• Độ nhạy thời gian: Xác định bất kỳ hạn chế về thời gian là rất quan trọng. Một số phương pháp có thể tốn nhiều thời gian hơn nhưng mang lại kết quả chính xác hơn, trong khi những phương pháp khác có thể nhanh hơn nhưng kém chính xác hơn.

Bước này nhằm mục đích đặt nền tảng cho các khía cạnh kỹ thuật của dự án bằng cách chọn một cách tiếp cận phù hợp nhất với bản chất và những hạn chế của vấn đề.

Bước 3: Thu thập dữ liệu

Thu thập dữ liệu là nền tảng cho sự thành công của bất kỳ dự án khoa học dữ liệu nào. Nó liên quan đến việc tìm nguồn dữ liệu liên quan từ nhiều nguồn khác nhau và đảm bảo chất lượng của nó. Các hành động chính bao gồm:

• Tìm nguồn dữ liệu: Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn—cơ sở dữ liệu, API, tệp hoặc kho lưu trữ khác—đảm bảo dữ liệu bao gồm các khía cạnh cần thiết của vấn đề.
• Đảm bảo chất lượng dữ liệu: Xác thực dữ liệu về tính chính xác, đầy đủ và nhất quán. Điều này thường liên quan đến việc xử lý các giá trị bị thiếu, các giá trị ngoại lệ và các điểm bất thường khác.
• Tiền xử lý dữ liệu: Tổ chức và làm sạch dữ liệu để chuẩn bị cho việc phân tích. Điều này bao gồm các nhiệm vụ như chuẩn hóa, chuyển đổi và kỹ thuật tính năng.

Một bộ dữ liệu được chuẩn bị tốt sẽ tạo nền tảng cho việc phân tích chính xác và có ý nghĩa.

Bước 4: Phân tích dữ liệu

Với một tập dữ liệu rõ ràng, trọng tâm sẽ chuyển sang việc trích xuất thông tin chi tiết và mẫu. Phân tích dữ liệu bao gồm:

• Phân tích dữ liệu thăm dò (EDA): Kiểm tra dữ liệu một cách trực quan và thống kê để hiểu các đặc điểm, sự phân bố, mối tương quan và các ngoại lệ của nó.
• Kỹ thuật tính năng: Lựa chọn, chuyển đổi hoặc tạo các đặc điểm thể hiện tốt nhất các mẫu cơ bản trong dữ liệu.
• Xây dựng và đánh giá mô hình: Áp dụng các thuật toán và phương pháp phù hợp để xây dựng mô hình, sau đó đánh giá chặt chẽ để đảm bảo tính hiệu quả.

Bước này có vai trò then chốt trong việc đưa ra những kết luận có ý nghĩa và những hiểu biết sâu sắc có thể áp dụng được từ dữ liệu.

Bước 5: Giải thích kết quả

Việc giải thích dữ liệu được phân tích là rất quan trọng để rút ra những hiểu biết sâu sắc có thể hành động và truyền đạt chúng một cách hiệu quả. Các hành động chính trong bước này bao gồm:

• Rút ra kết luận có ý nghĩa: Chuyển các kết quả phân tích thành những hiểu biết có ý nghĩa và có thể hành động.
• Hiểu theo ngữ cảnh: Liên hệ các phát hiện với bối cảnh của vấn đề ban đầu để hiểu tầm quan trọng và tác động của chúng.
• Giao tiếp hiệu quả: Trình bày những hiểu biết sâu sắc một cách rõ ràng, dễ hiểu bằng cách sử dụng các công cụ trực quan, báo cáo hoặc bản trình bày. Điều này hỗ trợ trong việc truyền đạt kết quả tới các bên liên quan, cho phép đưa ra quyết định sáng suốt.

Bước này hoàn thành vòng đời khoa học dữ liệu, chuyển đổi những hiểu biết dựa trên dữ liệu thành các hành động và chiến lược có giá trị.

Ví dụ

Sử dụng ví dụ dưới đây, hãy giải quyết vấn đề khoa học dữ liệu.

Bước 1: Xác định vấn đề

Hãy xem xét một kịch bản chăm sóc sức khỏe trong đó bệnh viện nhằm mục đích giảm tỷ lệ bệnh nhân tái nhập viện. Việc xác định vấn đề liên quan đến việc hiểu các yếu tố góp phần tạo nên tỷ lệ tái nhập học cao và đưa ra các chiến lược để giảm thiểu chúng. Mục tiêu là tạo ra một mô hình dự đoán xác định những bệnh nhân có nguy cơ tái nhập viện cao hơn trong vòng 30 ngày sau khi xuất viện.

Bước 2: Quyết định phương pháp tiếp cận

Do tính chất của vấn đề – dự đoán kết quả dựa trên dữ liệu lịch sử – một cách tiếp cận phù hợp có thể liên quan đến việc sử dụng thuật toán học máy trên hồ sơ bệnh nhân. Xem xét tính sẵn có của tài nguyên và mức độ phức tạp của vấn đề, phương pháp học có giám sát, như hồi quy logistic or rừng ngẫu nhiên, có thể được chọn để dự đoán rủi ro tái nhập viện.

Bước 3: Thu thập dữ liệu

Thu thập dữ liệu bao gồm việc thu thập thông tin bệnh nhân như nhân khẩu học, tiền sử bệnh, chẩn đoán, thuốc men và những lần nhập viện trước đó. Hệ thống hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR) của bệnh viện là nguồn chính, được bổ sung bởi các nguồn bổ sung như báo cáo xét nghiệm và khảo sát bệnh nhân. Đảm bảo chất lượng dữ liệu bao gồm việc làm sạch tập dữ liệu, xử lý các giá trị còn thiếu và chuẩn hóa các định dạng để có tính đồng nhất.

Bước 4: Phân tích dữ liệu

Việc phân tích tập dữ liệu yêu cầu phân tích dữ liệu thăm dò (EDA) để hiểu mối tương quan giữa các thuộc tính của bệnh nhân và tỷ lệ tái nhập viện. Kỹ thuật tính năng trở nên quan trọng, trích xuất các tính năng có liên quan có tác động đáng kể đến việc đọc lại. Huấn luyện mô hình bao gồm việc chia dữ liệu thành các tập huấn luyện và tập kiểm tra, sau đó huấn luyện thuật toán đã chọn trên tập huấn luyện và đánh giá hiệu suất của nó trên tập kiểm tra.

Bước 5: Giải thích kết quả

Việc diễn giải kết quả tập trung vào việc hiểu các dự đoán của mô hình và ý nghĩa của chúng. Việc xác định những đặc điểm nào đóng góp nhiều nhất vào việc dự đoán tỷ lệ tái nhập viện sẽ giúp ưu tiên các chiến lược can thiệp. Những hiểu biết sâu sắc thu được từ mô hình có thể đề xuất các biện pháp can thiệp như kế hoạch chăm sóc bệnh nhân được cá nhân hóa, quy trình xuất viện nâng cao hoặc theo dõi sau xuất viện để giảm tỷ lệ tái nhập viện.

Mỗi bước trong quy trình này, từ xác định vấn đề đến diễn giải kết quả, đều góp phần tạo nên một cách tiếp cận toàn diện nhằm giải quyết thách thức chăm sóc sức khỏe trong việc giảm tỷ lệ bệnh nhân tái nhập viện. Phương pháp có cấu trúc này đảm bảo giải pháp có hệ thống và dựa trên dữ liệu cho vấn đề, có khả năng dẫn đến cải thiện kết quả của bệnh nhân và hoạt động của bệnh viện hiệu quả hơn.

Kết luận

Khi chúng tôi kết thúc quá trình khám phá các bước cơ bản để tiếp cận một vấn đề khoa học dữ liệu mới, rõ ràng là thành công trong lĩnh vực này phụ thuộc vào việc lập kế hoạch và thực hiện tỉ mỉ. Năm bước được nêu ra—xác định vấn đề, chọn cách tiếp cận, thu thập dữ liệu, phân tích và giải thích kết quả—tạo thành một khuôn khổ vững chắc giúp hợp lý hóa hành trình từ tìm hiểu đến hiểu biết sâu sắc có thể hành động.

Khi bối cảnh khoa học dữ liệu phát triển, hướng dẫn này vẫn là một chiếc la bàn vượt thời gian, hỗ trợ các chuyên gia điều hướng sự phức tạp của việc ra quyết định dựa trên dữ liệu. Bằng cách áp dụng cách tiếp cận có cấu trúc này, những người thực hành sẽ khai thác được tiềm năng thực sự của dữ liệu, biến nó từ thông tin thô thành những hiểu biết sâu sắc có giá trị nhằm thúc đẩy sự đổi mới và tiến bộ trên nhiều lĩnh vực khác nhau. Cuối cùng, sự kết hợp giữa phương pháp luận, kiến ​​thức chuyên môn và sự theo đuổi sự hiểu biết không ngừng nghỉ đã thúc đẩy khoa học dữ liệu hướng tới những thành tựu phi thường và kết quả có tác động lớn hơn.

Sản phẩm liên quan

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/12/data-science-problem/