إنّ علم البيانات له حالات استخدام محدودة في العالم الحقيقي، ومع ذلك يتم إعادة تنظيم عملية صنع القرار حول البيانات وتنفيذ إستراتيجية بيانات متماسكة، وتكمن المشكلة الحقيقية في عدم القدرة على تحويل البيانات.
مبدأ استكشاف الأخطاء وإصلاحها في علم البيانات
1- تحديد المشكلة
من الضروري تحديد مشكلة البيانات بدقة المطلوب حلها، حيث يجب أن تكون المشكلة واضحة وموجزة وقابلة للقياس والعديد من الشركات غامضة للغاية عند تحديد مشاكل البيانات، ممّا يجعل من الصعب أو حتى المستحيل على علماء البيانات ترجمتها إلى كود آلي، وبعض الخصائص الأساسية لمشكلة البيانات المحددة جيدًا:
- من المحتمل أن يكون لحل المشكلة تأثير إيجابي كافٍ لتبرير الجهد المبذول.
- تتوفر بيانات كافية بتنسيق قابل للاستخدام.
- يهتم أصحاب المصلحة بتطبيق علم البيانات لحل المشكلة.
2- تحديد النهج
هناك العديد من خوارزميات علوم البيانات التي يمكن تطبيقها على البيانات ويمكن تجميعها تقريبًا في المجموعات التالية:
- تصنيف من فئتين: مفيد لأي سؤال يحتوي على إجابتين محتملتين فقط.
- التصنيف متعدد الفئات: يجيب على سؤال له عدة إجابات محتملة.
- كشف الشذوذ: يحدد نقاط البيانات غير الطبيعية.
- الانحدار: يعطي إجابة ذات قيمة حقيقية ويكون مفيدًا عند البحث عن رقم بدلاً من فئة.
- التصنيف متعدد الفئات على أنّه انحدار: مفيد للأسئلة التي تظهر في شكل تصنيفات أو مقارنات.
- تصنيف من فئتين على أنّه انحدار: مفيد لمشاكل التصنيف الثنائي التي يمكن إعادة صياغتها أيضًا على أنّها انحدار.
- التجميع: الإجابة عن أسئلة حول كيفية تنظيم البيانات من خلال السعي لفصل مجموعة البيانات إلى أجزاء بديهية.
- تقليل الأبعاد: يقلل من عدد المتغيرات العشوائية قيد الدراسة بالحصول على مجموعة من المتغيرات الرئيسية.
- خوارزميات التعلم المعزز: ركز على اتخاذ الإجراءات في بيئة لتعظيم بعض فكرة المكافأة التراكمية.
3- جمع البيانات
مع تحديد المشكلة بوضوح واختيار نهج مناسب يتم جمع البيانات، حيث يجب تنظيم جميع البيانات التي تم جمعها في سجل جنبًا إلى جنب مع تواريخ التجميع والبيانات الوصفية المفيدة الأخرى.
