Основы методологии Data Science
Ежедневная работа специалиста по данным (Data Scientist) — это не просто применение инструментов, а целостный процесс анализа информации для решения бизнес-задач, прогнозирования и выявления скрытых закономерностей. Несмотря на стремительное развитие технологий, ключом к успеху является не владение конкретным софтом, а наличие чёткой методологии — стратегической основы, которая направляет все этапы работы. Такую универсальную структуру, не зависящую от инструментов, предложил Джон Роллинс в своей работе «Why we need a methodology for data science».
Джон Б. Роллинс — доктор философии и физики, старший специалист по данным в IBM Analytics. Его карьера включает работу инженером-консультантом, профессором и исследователем. Он является автором патентов, научных статей и книг, обладателем докторской степени в области экономики и нефтяной инженерии, а также сертифицированным профессиональным инженером в Техасе.
Предложенная им методология представляет собой итеративный цикл из 10 этапов. Этот процесс ведёт от первоначальной концепции и постановки задачи через анализ и моделирование к внедрению решения и его постоянному совершенствованию на основе обратной связи.
Этапы 1 и 2: Постановка задачи и выбор подхода
1. Деловое понимание
Любой проект, большой или малый, начинается с глубокого погружения в бизнес-контекст. На этом фундаментальном этапе бизнес-спонсоры и заказчики совместно со специалистом по данным определяют суть проблемы, цели проекта и критерии успешного решения. Этот этап часто оказывается самым сложным, так как от чёткости постановки задачи зависит успех всех последующих шагов.
2. Аналитический подход
После формулировки бизнес-проблемы на языке данных специалист определяет, какой аналитический подход (например, прогнозное моделирование, кластеризация, компьютерное зрение) и конкретные методы машинного обучения или статистики лучше всего подойдут для достижения поставленной цели.
Этапы 3, 4 и 5: Работа с данными
3. Требования к данным
Выбранный аналитический подход диктует, какие данные необходимы для работы. Определяются требуемые форматы, типы переменных и структура данных с учётом предметной области.
4. Сбор данных
Специалист выявляет и собирает все релевантные источники информации, которые могут включать:
- структурированные данные (таблицы, базы данных),
- неструктурированные данные (тексты, изображения, видео),
- частично структурированные данные (логи, JSON, XML).
Если в процессе сбора обнаруживаются пробелы, может потребоваться вернуться к предыдущему этапу и скорректировать требования.
5. Понимание данных
На этом этапе с помощью описательной статистики и визуализации (графики, диаграммы) Data Scientist изучает содержание и качество собранных данных, делает первые выводы о распределениях, аномалиях и потенциальных взаимосвязях. Недостаточное понимание может также привести к дополнительному сбору информации.
Этапы 6 и 7: Подготовка и создание модели
6. Подготовка данных
Этот этап — создание чистого и готового к анализу набора данных — часто является самым трудоёмким в проекте. Он включает:
- очистку от ошибок и пропусков,
- объединение данных из разных источников,
- преобразование и создание новых признаков (feature engineering).
Конструирование новых переменных и применение методов текстовой аналитики обогащают данные и повышают точность будущей модели. На подготовку может уходить 50–90% времени проекта. Автоматизация этих процессов способна радикально сократить сроки: известен кейс в телекоммуникационной сфере, где время запуска рекламных кампаний сократилось с трёх месяцев до трёх недель.
7. Моделирование
Специалист приступает к построению прогнозной или описательной модели, используя выбранные методы. Процесс глубоко итеративен: модель сначала обучается и проверяется на исторических данных с известным исходом, затем тестируется. На основе результатов модель может дорабатываться, а данные — уточняться.
Этапы 8, 9 и 10: Внедрение и развитие решения
8. Оценка
Готовая модель всесторонне оценивается с помощью диагностических метрик (точность, полнота, AUC-ROC и др.), таблиц и графиков. Ключевой вопрос: полностью ли модель решает первоначальную бизнес-проблему? Оценка проводится на тестовых данных, которые модель ранее не «видела».
9. Развёртывание
После одобрения бизнес-спонсорами модель внедряется в рабочую среду, сначала часто в ограниченном режиме (пилотный запуск). Интеграция модели в операционные бизнес-процессы обычно требует совместных усилий нескольких команд (разработчиков, инженеров, аналитиков).
10. Обратная связь
Этот этап, которым иногда пренебрегают, критически важен для долгосрочного успеха. Организация собирает данные о работе развёрнутой модели и её влиянии на бизнес-процессы. Анализ этой обратной связи позволяет непрерывно улучшать модель, адаптируя её к изменяющимся условиям и повышая точность.
Резюме
Методология Data Science — это не линейный, а циклический и итеративный процесс. Модель — не статичный артефакт, а живой инструмент. Благодаря постоянному сбору обратной связи, доработкам и повторным внедрениям, модель может эволюционировать и сохранять свою ценность для организации на протяжении всего жизненного цикла.