Предисловие

В наши дни данные являются сердцем корпораций, поскольку они дают конкурентное преимуществов отрасли, улучшает потенциальный рост и предоставляет своим клиентам ценные преимущества (расширенные). Он служит основой для анализа и разработки прототипов, которые имитируютповедение в реальном времени. сильный> клиентов.

Короче говоря, данные дают ценную информацию, и в необработанном виде мы ничего не можем получить. Нам нужны данные в их очищенной форме, которые мы можем анализировать и изучать, чтобы получить реальную ценность. Кроме того, мы собираем чрезмерные объемы данных и анализируем их безкакой-либо обработки, что может привести к полному беспорядку. >.

Процесс SEMMA и его этапы

SAS Institute разработалпроцесс SEMMA для извлечения информации из необработанных данных, что означает Sдостаточно, Исследуйте, изменяйте, изменяйте, моделируйте и оценивайте. Некоторые популярные приложения, в которых, возможно, используется SEMMA, — это удержание потребителей и закупки, финансовый факторинг и анализ рисков, касающихся различных приложений, таких как кредиты. Процесс SEMMA включает пять этапов, которые я подробно опишу следующим образом:

  • Пример: мы начинаем с выбора репрезентативного набора данных из доступных источников (слишком больших баз данных) и пытаемся идентифицировать условные(зависимые) и автономные(независимые) функции, которые влияют на процесс моделирования. После анализа выборки данные разбиваются на наборы для обучения, тестирования и проверки.
  • Изучение. Затем мы изучаем данные на основе одного и многофункционального с помощью визуального графики и статистика. Мы изучаемвзаимосвязь между несколькими признаками, чтобы определить пробелы в признаках данных. Мы также анализируеми записываемнаблюдения для всех функций, которые могут влиять на результат. >.

  • Изменить. На этом этапе мы используем записи, наблюдаемые на предыдущем шаге, и анализируемданные с помощью соответствующих операций. чтобы сделать его готовым к этапу разработки модели. При необходимости мы также можем повторить шаг исследования.
  • Модель. Этот шаг сосредоточен на использовании нескольких методов интеллектуального анализа данных для разработки моделей, которые помогут решить бизнес-цель на протяжении всего процесса.
  • Оценка. На последнем этапе мы оцениваемэффективность и надежностьразработанных моделей. strong>использование различных метрик, касающихся наборов тестов и валидаций, созданных изначально в процессе.

Процесс SEMMA против процесса KDD

Процесс SEMMA почти похож на процесс KDD, а отличие заключается только в разделении работать между этапами. Этап Образец в SEMMA сравним с этапом Выбор данных в процессе KDD. Этап Изучение похож на этап Сбор и очистка данных, где мы используем очищенные данные для их анализа. Этап Изменение эквивалентен этапу Преобразование данных в процессе KDD. Этап Модель также похож на этап Интеллектуальный анализ данных, где мы применяем интеллектуальные методы для извлечения шаблонов из данных. Наконец, этап Оценка идентичен Оценке шаблона в процессе KDD, и после критических решений мы определяем следующие шаги.

Процесс SEMMA и структура CRISP-DM

Процесс SEMMA также почти похож на процесс CRISP-DM. Этапы Образец и Изучение в SEMMA сравнимы с этапом Понимание данных в каркас CRISP-DM. Этап Изменить эквивалентен этапу Подготовка данных в структуре CRISP-DM. Этап Модель также похож на этап Моделирование, на котором машина разрабатывает несколько моделей для изучения закономерностей на основе данных. Наконец, этап Оценка идентичен Оценке в процессе CRISP-DM, и после основных суждений мы определяем следующие шаги.

Альтернатива SEMMA

Вы можете найти несколько других платформ, которые можно использовать в качестве альтернативы процессу SEMMA. Они также помогают получать знания из необработанных данных и итерироватьвесь процесс, давая вернуться к уточненным результатам, если это необходимо. Эти рамки:

Все эти альтернативы почти похожи с одной и той же целью решения бизнес-задач и получения знаний.

Заключительные мысли и заключительные комментарии

Есть некоторые жизненно важные моменты, которые люди не понимают, занимаясь наукой о данных или путешествием в области искусственного интеллекта. Если вы один из них и ищете способ уравновесить эти минусы, ознакомьтесь с сертификационными программами, предоставляемыми INSAID на их веб-сайте. . Если вам понравилась эта история, я рекомендую вам пройти Глобальный сертификат в области науки о данных, потому что он будет охватывать ваши основы, а также алгоритмы машинного обучения(базовые для продвижения) .

& Вот и все. Надеюсь, вам понравилась эта традиционная структура науки о данных, и вы узнали что-то ценное.

Подпишитесь на меня, чтобы не пропустить новые статьи, связанные с Python, R, наукой о данных, машинным обучением и искусственным интеллектом.

Если вы найдете это чтение полезным, нажмите Аплодисменты👏. Ваша поддержка послужит катализатором вдохновения, чтобы поддерживать меня и разрабатывать более ценный контент.