Planen Sie Ihr Data Science-Projekt

Effektive Data-Science-Projekte beginnen mit einem starken Fundament. Dieser Leitfaden führt Sie durch die wesentlichen Anfangsphasen: Verstehen Ihrer Daten, Definieren von Projektzielen, Durchführen einer ersten Analyse und Auswahl geeigneter Modelle. Wenn Sie diese Schritte sorgfältig anwenden, erhöhen Sie Ihre Chancen, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.

Fangen wir an.

Ihre Daten verstehen

Die Grundlage jedes Data-Science-Projekts ist ein gründliches Verständnis Ihres Datensatzes. Betrachten Sie diese Etappe als eine Art, sich mit dem Gelände vertraut zu machen, bevor Sie Ihre Route planen. Hier sind die wichtigsten Schritte, die Sie unternehmen sollten:

1. Erkunden Sie den Datensatz: Beginnen Sie Ihr Projekt mit der Untersuchung der Struktur und des Inhalts Ihrer Daten. Tools wie Pandas in Python können Ihnen helfen, sich einen schnellen Überblick zu verschaffen. Es ist, als ob Sie Ihre Landschaft aus der Luft betrachten würden:

df.head(): Ihr erster Blick auf die Daten
df.info(): Der Entwurf Ihres Datensatzes
df.describe(): Eine statistische Momentaufnahme

2. Identifizieren Sie fehlende Werte und Datenbereinigungsbedarf: Verwenden Sie Funktionen wie df.isnull().sum(), um fehlende Werte zu erkennen. Es ist wichtig, diese Lücken zu schließen – werden Sie sie schließen (Zurechnung) oder umgehen (Löschung)? Ihre Wahl hier kann Ihre Ergebnisse erheblich beeinflussen.

3. Verwenden Sie Datenwörterbücher: Ein Datenwörterbuch ist wie eine Legende auf einer Karte. Es stellt Metadaten zu Ihrem Datensatz bereit und erklärt, was jede Variable darstellt. Wenn keines vorhanden ist, sollten Sie erwägen, ein eigenes zu erstellen. Es hilft, Sie daran zu erinnern. Es ist eine Investition, die sich in der Klarheit Ihres gesamten Projekts auszahlt.

4. Variablen klassifizieren: Bestimmen Sie, welche Variablen kategorisch (nominal oder ordinal) und welche numerisch (Intervall oder Verhältnis) sind. Diese Klassifizierung wird Ihnen später bei der Wahl der Analysemethoden und -modelle zugrunde liegen, ähnlich wie die Kenntnis des Geländetyps die Wahl Ihres Fahrzeugs beeinflusst.

Für etwas mehr Farbe zu diesen Themen schauen Sie sich unsere früheren Beiträge „Das Unsichtbare aufdecken: Visualisierung fehlender Werte in Ames Housing“ und „Wörterbücher erkunden, Variablen klassifizieren und Daten im Ames-Datensatz imputieren“ an.

Projektziele definieren

Klare Projektziele sind Ihr Leitstern und leiten Ihre Analyse durch die Komplexität Ihrer Daten. Bedenken Sie Folgendes:

1. Klären Sie das Problem, das Sie lösen möchten: Versuchen Sie, Immobilienpreise vorherzusagen? Soll die Kundenabwanderung klassifiziert werden? Das Verständnis Ihres Endziels wird Ihren gesamten Ansatz prägen. Es ist der Unterschied, ob man sich auf den Weg macht, einen Berg zu besteigen oder eine Höhle zu erkunden.

2. Stellen Sie fest, ob es sich um ein Klassifizierungs- oder Regressionsproblem handelt:

Regression: Vorhersage eines kontinuierlichen Werts (z. B. Immobilienpreise)
Klassifizierung: Vorhersage eines kategorialen Ergebnisses (z. B. Kundenabwanderung)

Diese Unterscheidung wird Sie bei der Auswahl Ihrer Modelle und Bewertungsmetriken leiten.

3. Entscheiden Sie sich zwischen der Bestätigung einer Theorie oder der Erforschung von Erkenntnissen: Testen Sie eine bestimmte Hypothese oder suchen Sie nach Mustern und Beziehungen in den Daten? Diese Entscheidung beeinflusst Ihren analytischen Ansatz und die Art und Weise, wie Sie die Ergebnisse interpretieren.

Erste Datenanalyse

Bevor Sie in komplexe Modelle eintauchen, ist es wichtig, Ihre Daten durch eine erste Analyse zu verstehen. Das ist so, als würde man das Land vor dem Bau vermessen:

1. Beschreibende Statistiken: Verwenden Sie Maßeinheiten wie Mittelwert, Median, Standardabweichung und Perzentile, um die zentrale Tendenz und Streuung Ihrer numerischen Variablen zu verstehen. Diese bieten eine quantitative Zusammenfassung der Eigenschaften Ihrer Daten.

2. Techniken zur Datenvisualisierung: Erstellen Sie Histogramme, Boxplots und Streudiagramme, um Verteilungen und Beziehungen zwischen Variablen zu visualisieren. Die Visualisierung kann Muster offenbaren, die Zahlen allein möglicherweise übersehen.

3. Erkunden Sie Feature-Beziehungen: Suchen Sie nach Korrelationen zwischen Variablen. Dies kann dabei helfen, potenzielle Prädiktoren und Multikollinearitätsprobleme zu identifizieren. Das Verständnis dieser Beziehungen ist der Schlüssel zur Merkmalsauswahl und Modellinterpretation.

Unsere Beiträge „Decoding Data: An Introduction to Descriptive Statistics“, „From Data to Map: Visualizing Ames House Prices with Python“ und „Feature Relationships 101: Lessons from the Ames Housing Data“ bieten ausführliche Anleitungen zu diesen Themen.

Das richtige Modell auswählen

Die Wahl des Modells ist wie die Auswahl des richtigen Werkzeugs für die jeweilige Aufgabe. Es hängt von Ihren Projektzielen und der Art Ihrer Daten ab. Lassen Sie uns die Hauptkategorien von Modellen untersuchen und erfahren, wann sie verwendet werden sollten:

1. Überwachtes vs. unüberwachtes Lernen:

Überwachtes Lernen: Verwenden Sie es, wenn Sie eine Zielvariable vorhersagen müssen. Es ist, als hätte man einen Reiseführer auf der Reise. Beim überwachten Lernen trainieren Sie das Modell anhand gekennzeichneter Daten, bei denen Sie die richtigen Antworten kennen. Dies ist nützlich für Aufgaben wie die Vorhersage von Immobilienpreisen oder die Klassifizierung von E-Mails als Spam oder Nicht-Spam.
Unüberwachtes Lernen: Nutzen Sie unüberwachtes Lernen, um Muster in Ihren Daten zu entdecken. Das gleicht eher einer Erkundung ohne vordefiniertes Ziel. Unüberwachtes Lernen ist wertvoll, wenn Sie versteckte Muster finden oder ähnliche Elemente gruppieren möchten, z. B. bei der Kundensegmentierung oder der Erkennung von Anomalien.

2. Regressionsmodelle: Zur Vorhersage kontinuierlicher Variablen (z. B. Hauspreise, Temperatur, Verkaufszahlen). Stellen Sie sich das so vor, als würden Sie eine Linie (oder Kurve) durch Ihre Datenpunkte zeichnen, um Vorhersagen zu treffen. Zu den gängigen Regressionsmodellen gehören:

Lineare Regression: Die einfachste Form, die eine lineare Beziehung zwischen Variablen annimmt.
Polynomielle Regression: Für komplexere, nichtlineare Beziehungen.
Random Forest Regression: Eine Ensemble-Methode, die nichtlineare Beziehungen erfassen und Interaktionen zwischen Variablen verarbeiten kann.
Gradient Boosting Regression: Eine weitere leistungsstarke Ensemble-Methode, die für ihre hohe Leistung in vielen Szenarien bekannt ist.

3. Klassifizierungsmodelle: Zur Vorhersage kategorialer Ergebnisse (z. B. Spam/kein Spam, Kundenabwanderung/-bindung, Krankheitsdiagnose). Bei diesen Modellen geht es darum, Grenzen zwischen verschiedenen Kategorien zu ziehen. Zu den beliebten Klassifizierungsmodellen gehören:

Logistische Regression: Trotz ihres Namens wird sie für binäre Klassifizierungsprobleme verwendet.
Entscheidungsbäume: Sie treffen Vorhersagen, indem sie einer Reihe von Wenn-Dann-Regeln folgen.
Support Vector Machines (SVM): Wirksam sowohl für die lineare als auch für die nichtlineare Klassifizierung.
K-Nearest Neighbors (KNN): Erstellt Vorhersagen basierend auf der Mehrheitsklasse nahegelegener Datenpunkte.
Neuronale Netze: Können komplexe Muster verarbeiten, erfordern jedoch möglicherweise große Datenmengen.

4. Clustering und Korrelationsanalyse: Zur Untersuchung von Erkenntnissen und Mustern in Daten. Diese Techniken können natürliche Gruppierungen oder Beziehungen in Ihren Daten aufdecken:

Clustering: Gruppiert ähnliche Datenpunkte. Zu den gängigen Algorithmen gehören K-Means, hierarchisches Clustering und DBSCAN.
Hauptkomponentenanalyse (PCA): Reduziert die Dimensionalität Ihrer Daten und behält gleichzeitig die meisten Informationen bei.
Lernen von Assoziationsregeln: Entdeckt interessante Beziehungen zwischen Variablen, die häufig in der Warenkorbanalyse verwendet werden.

Denken Sie daran, dass das „beste“ Modell oft von Ihrem spezifischen Datensatz und Ihren Zielen abhängt. Es ist üblich, mehrere Modelle auszuprobieren und ihre Leistung zu vergleichen, ähnlich wie das Anprobieren verschiedener Schuhe, um herauszufinden, welcher am besten zu Ihrer Reise passt. Zu den Faktoren, die bei der Auswahl eines Modells berücksichtigt werden müssen, gehören:

Die Größe und Qualität Ihres Datensatzes
Die Anforderungen an die Interpretierbarkeit Ihres Projekts
Die verfügbaren Rechenressourcen
Der Kompromiss zwischen Modellkomplexität und Leistung

In der Praxis ist es oft von Vorteil, mit einfacheren Modellen (wie linearer Regression oder logistischer Regression) als Basis zu beginnen und dann bei Bedarf zu komplexeren Modellen überzugehen. Dieser Ansatz hilft Ihnen, Ihre Daten besser zu verstehen und bietet einen Maßstab für die Bewertung der Leistung komplexerer Modelle.

Abschluss

Planung ist ein wichtiger erster Schritt in jedem Data-Science-Projekt. Indem Sie Ihre Daten gründlich verstehen, Ihre Ziele klar definieren, erste Analysen durchführen und Ihren Modellierungsansatz sorgfältig auswählen, legen Sie eine solide Grundlage für den Rest Ihres Projekts. Es ist, als würde man sich auf eine lange Reise vorbereiten – je besser Sie planen, desto reibungsloser verläuft Ihre Reise.