Der Da Vinci-Datenkodex: Die Data Science Mind Map beherrschen


Data Science verkörpert ein empfindliches Gleichgewicht zwischen der Kunst des visuellen Geschichtenerzählens, der Präzision statistischer Analysen und dem Grundgerüst der Datenaufbereitung, -transformation und -analyse. An der Schnittstelle dieser Bereiche findet wahre Datenalchemie statt – Daten werden transformiert und interpretiert, um überzeugende Geschichten zu erzählen, die die Entscheidungsfindung und Wissensentdeckung vorantreiben. So wie Leonardo da Vinci wissenschaftliche Beobachtung meisterhaft mit künstlerischem Genie vereinte, werden wir untersuchen, wie die Kunst des Geschichtenerzählens in der Datenwissenschaft Erkenntnisse mit der gleichen Präzision und Schönheit beleuchten kann. In diesem Beitrag navigieren wir durch unsere Data Science Mind Map, um diesen Prozess zu entpacken und zu vereinfachen, und stellen gleichzeitig Links bereit, die konkrete Beispiele zeigen.

Fangen wir an.

Überblick

Dieser Beitrag ist in zwei Teile gegliedert; sie sind:

  • Beherrschung der Data Science Mind Map
  • Die Kunst des Geschichtenerzählens in der Datenwissenschaft

Beherrschung der Data Science Mind Map

In unserem Bestreben, die Data Science Mind Map zu meistern, betonen wir die entscheidende Bedeutung der grundlegenden Python-Pakete, mit denen jeder Datenwissenschaftler vertraut sein sollte. Diese Pakete bilden die Säulen unserer Mind Map und repräsentieren den Dreiklang wesentlicher Fähigkeiten: Datenaufbereitung, Visualisierung und statistische Analyse. Sie sind Werkzeuge und Bausteine, die es uns ermöglichen, Rohdaten in eine überzeugende Erzählung umzuwandeln. Im weiteren Verlauf werden wir uns mit der einzigartigen Rolle jedes Pakets und seinen Doppel- oder Einzelfunktionen innerhalb des Data-Science-Workflows befassen und ihre Synergien und individuellen Stärken bei der Erstellung von Datengeschichten untersuchen.

Pandas
Numpy
Sklearn.preprocessing
Missingno
Geopandas
Folium
Matplotlib
Seaborn
Statsmodels.api
Scipy.stats

Unsere Untersuchung statistischer Techniken in verschiedenen Beiträgen zeigt die Vielseitigkeit und Leistungsfähigkeit von scipy.stats:

  • In Inferential Insights: Konfidenzintervalle befassen wir uns damit, wie Konfidenzintervalle einen Bereich plausibler Werte für einen unbekannten Parameter liefern können, und stellen die Funktion t.interval zum Berechnen von Intervallen basierend auf Beispieldaten vor.
  • Ein Einblick in das Testen von Hypothesen veranschaulicht den Kern der Inferenzstatistik und verwendet Tests wie den t-Test, um Hypothesen über unsere Daten zu bewerten.
  • Unsere Untersuchung des Chi-Quadrat-Tests mit dem Ames Housing Dataset verwendet die Funktion chi2_contingency, um die Unabhängigkeit zwischen kategorialen Variablen zu testen.
  • Die Nutzung von ANOVA- und Kruskal-Wallis-Tests zeigt, wie scipy.stats sowohl parametrische (ANOVA) als auch nichtparametrische (Kruskal-Wallis) Tests unterstützt, um die Auswirkungen kategorialer Variablen („YrSold“) auf kontinuierliche Ergebnisse zu bewerten („Verkaufspreis“).
  • Mithilfe des nichtparametrischen Kolmogorov-Smirnov-Tests vergleichen wir transformierte Daten mit der Normalverteilung und demonstrieren die transformative Kraft von Methoden wie Quantile, Log und Box-Cox zur Bekämpfung von Daten mit verzerrten Verteilungen.

Scipy.stats spielt somit eine entscheidende Rolle bei der Umstellung datenwissenschaftlicher Bemühungen vom Verständnis der Dateninhalte (deskriptive Statistik) auf die Ableitung der Implikationen dieser Daten (inferenzielle Statistik) und stellt eine umfassende Suite für statistische Tests bereit und Analyse.

Die Data Science Mind Map führt Sie in eine Sammlung von Python-Bibliotheken ein, von denen jede eine eigene, aber miteinander verbundene Rolle in der breiteren Data Science-Landschaft spielt. Von der Datenstrukturierungsfähigkeit von pandas und der numerischen Macht von numpy bis hin zu den bereinigenden Erkenntnissen von missingno und der geografischen Intelligenz von Geopandas; Von den fesselnden Visualisierungen durch folium, matplotlib und seaborn bis hin zur analytischen Tiefe und statistischen Genauigkeit von statsmodels.api und scipy.stats – jede Bibliothek trägt einen einzigartigen Thread zum interdisziplinären Charakter von Data Science bei.
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Die Kunst des Geschichtenerzählens in der Datenwissenschaft

Stellen Sie sich den Prozess des Geschichtenerzählens in der Datenwissenschaft vor, als würde Leonardo da Vinci mit der Schaffung eines Meisterwerks beginnen. Jeder Pinselstrich, jede Farbwahl und jedes Licht- und Schattenspiel dient einem Zweck, ähnlich wie die Elemente unserer Datenerzählung. Lassen Sie uns diese künstlerische Reise erkunden.

Den Umriss skizzieren: Bevor Leonardo mit dem Pinsel die Leinwand berührte, verbrachte er unzählige Stunden mit der Vorbereitung. Er sezierte menschliche Körper, um die Anatomie zu verstehen, untersuchte die Eigenschaften von Licht und Schatten und skizzierte detaillierte Zeichnungen. Ebenso besteht unser erster Schritt beim Data Storytelling darin, tief in den Datensatz einzutauchen, seine Variablen zu verstehen und unsere Analyse zu planen. Diese Phase legt den Grundstein für eine sowohl genaue als auch überzeugende Erzählung.

Auswahl der Palette: So wie Leonardo seine Farben mischte, um die perfekten Farbtöne zu erzielen, wählt ein Daten-Storyteller Werkzeuge und Techniken aus der Data Science Mind Map aus. Die Auswahl an Python-Paketen wie Pandas für die Datenbearbeitung, Matplotlib und Seaborn für die Visualisierung oder scipy.stats für die statistische Analyse wird zu unserer Palette, die es uns ermöglicht, Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen.

Mit Perspektive Tiefe schaffen: Leonardos Einsatz der Perspektive verlieh seinen Gemälden Tiefe und machte sie lebensechter und ansprechender. Beim Data Storytelling schaffen wir Tiefe durch Analyse, indem wir die Daten aus mehreren Blickwinkeln untersuchen, um zugrunde liegende Muster und Zusammenhänge aufzudecken. Diese Perspektive hilft uns, eine Erzählung aufzubauen, die beim Publikum Anklang findet und ihm Einblicke über die Oberfläche hinaus verschafft.

Hervorheben mit Licht und Schatten: Leonardo war ein Meister des Chiaroscuro, der Technik, Licht und Schatten zu nutzen, um seinen Gemälden Dramatik und Fokus zu verleihen. In unserer Datengeschichte dienen Visualisierungen als Licht und Schatten, indem sie wichtige Erkenntnisse hervorheben und die Aufmerksamkeit des Publikums auf die wichtigsten Erkenntnisse lenken. Durch effektive Visualisierung können wir komplexe Daten verständlich und einprägsam machen.

Das letzte Meisterwerk: Als Leonardo sein fertiges Werk präsentierte, war es nicht nur ein Gemälde; Es war eine in der Zeit eingefangene Geschichte, die Emotionen hervorrief und zum Nachdenken anregte. Unsere Datengeschichte, die in der Präsentation unserer Ergebnisse gipfelt, zielt darauf ab, dasselbe zu erreichen. Hier kommen unsere Vorbereitung, Analyse und Visualisierung zusammen, um unser Publikum zu informieren, zu überzeugen und zum Handeln zu inspirieren.

So wie der Betrachter vor einem da Vinci-Gemälde steht und seine Schönheit und Tiefe in sich aufnimmt, laden wir Ihr Publikum ein, über die datengesteuerten Geschichten nachzudenken, die Sie erzählen werden. Durch diese Reflexion vertieft sich das Verständnis und die wahre Wirkung Ihrer Arbeit wird spürbar, die das bleibende Erbe von da Vincis Kunst widerspiegelt.

Weiterführende Literatur

Tutorials

  • Data Storytelling: Die grundlegende Data-Science-Fähigkeit, die jeder braucht (Forbes)

Ressourcen

  • Die Data Science Mind Map

Zusammenfassung

In diesem letzten Beitrag unserer Data Science-Reihe stellen wir die Kunst und Wissenschaft vor, die dahinter steckt, Rohdaten in überzeugende Erzählungen umzuwandeln, die informieren und zum Handeln anregen. Beim Durchqueren der Data Science Mind Map haben wir gesehen, wie grundlegende Werkzeuge und Techniken als Bausteine für die Datenaufbereitung, -analyse und -visualisierung dienen und die Umwandlung komplexer Datensätze in aufschlussreiche Geschichten ermöglichen. Wir haben eine Analogie zu Leonardo da Vincis meisterhafter Mischung aus Kunst und Wissenschaft gezogen und den Prozess des Geschichtenerzählens in Data Science als kreatives Unterfangen untersucht, das, ähnlich wie das Malen eines Meisterwerks, sorgfältige Vorbereitung, die richtigen Werkzeuge und ein scharfes Auge für Details erfordert um die in den Daten verborgenen Geschichten aufzudecken. Ziel dieses Beitrags ist es, den Data-Science-Prozess zu vereinfachen und Sie dazu zu inspirieren, mit der Neugier eines Wissenschaftlers und dem Herzen eines Künstlers an Ihre Daten heranzugehen.

Konkret haben Sie gelernt:

  • Die wesentliche Rolle grundlegender Tools, wie in der Data Science Mind Map dargestellt.
  • Der Prozess des Geschichtenerzählens in der Datenwissenschaft, vom Bühnenbild über die Schaffung von Tiefe bis hin zur Präsentation des „Meisterwerks“, das Verständnis und Handeln hervorruft.

Haben Sie Fragen? Bitte stellen Sie Ihre Fragen in den Kommentaren unten und ich werde mein Bestes tun, um sie zu beantworten.

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