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Haben Sie sich schon einmal gefragt, warum Ihr Information-Science-Projekt unorganisiert wirkt oder warum die Ergebnisse schlechter sind als ein Basismodell? Wahrscheinlich machen Sie 5 häufige, aber schwerwiegende Fehler. Glücklicherweise können diese mit einem strukturierten Ansatz leicht vermieden werden.
In diesem Weblog bespreche ich fünf häufige Fehler von Datenwissenschaftlern und biete Lösungen, um sie zu vermeiden. Es geht darum, diese Fallstricke zu erkennen und aktiv daran zu arbeiten, sie zu beseitigen.
1. Projekte ohne klare Ziele überstürzen
Was würden Sie tun, wenn Sie einen Datensatz erhalten und Ihr Supervisor Sie auffordert, eine Datenanalyse durchzuführen? Normalerweise vergessen die Leute das Geschäftsziel oder was wir mit der Analyse der Daten erreichen wollen und stürzen sich direkt in die Verwendung von Python-Paketen, um die Daten zu visualisieren und zu verstehen. Dies kann zu verschwendeten Ressourcen und nicht schlüssigen Ergebnissen führen. Ohne klare Ziele kann man sich leicht in den Daten verlieren und die Erkenntnisse verpassen, die wirklich wichtig sind.
So vermeiden Sie dies:
- Definieren Sie zunächst klar das Downside, das Sie lösen möchten.
- Arbeiten Sie mit Stakeholdern/Kunden zusammen, um ihre Bedürfnisse und Erwartungen zu verstehen.
- Entwickeln Sie einen Projektplan, der die Ziele, den Umfang und die Leistungen umreißt.
2. Die Grundlagen übersehen
Das Vernachlässigen grundlegender Schritte wie Datenbereinigung, -transformation und das Verstehen aller Merkmale im Datensatz kann zu fehlerhaften Analysen und ungenauen Annahmen führen. Die meisten Datenwissenschaftler verstehen nicht einmal statistische Formeln und verwenden einfach Python-Code, um explorative Datenanalysen durchzuführen. Dies ist der falsche Ansatz. Sie müssen auswählen, welche statistische Methode Sie für den jeweiligen Anwendungsfall verwenden möchten.
So vermeiden Sie dies:
- Investieren Sie Zeit in die Aneignung der Grundlagen der Datenwissenschaft, einschließlich Statistik, Datenbereinigung und explorativer Datenanalyse.
- Bleiben Sie auf dem Laufenden, indem Sie On-line-Ressourcen lesen und an praktischen Projekten arbeiten, um eine solide Grundlage zu schaffen.
- Laden Sie die Spickzettel zu verschiedenen Information-Science-Themen herunter und lesen Sie sie regelmäßig, um sicherzustellen, dass Ihre Kenntnisse geschärft und related bleiben.
3. Auswahl der falschen Visualisierungen
Ist es wichtig, ein komplexes Datenvisualisierungsdiagramm auszuwählen oder Farben oder Beschreibungen hinzuzufügen? Nein. Wenn Ihre Datenvisualisierung die Informationen nicht richtig vermittelt, ist sie nutzlos und kann Stakeholder manchmal sogar in die Irre führen.
So vermeiden Sie dies:
- Verstehen Sie die Stärken und Schwächen verschiedener Visualisierungstypen.
- Wählen Sie Visualisierungen aus, die die Daten und die Geschichte, die Sie erzählen möchten, am besten darstellen.
- Verwenden Sie verschiedene Instruments wie Seaborn, Plotly und Matplotlib, um Particulars, Animationen und interaktive Visualisierungen hinzuzufügen und die beste und effektivste Möglichkeit zur Kommunikation Ihrer Ergebnisse zu ermitteln.
4. Fehlendes Characteristic Engineering
Beim Erstellen der Modelldaten konzentrieren sich Wissenschaftler auf die Datenbereinigung, Transformation, Modellauswahl und Ensemblebildung. Dabei vergessen sie den wichtigsten Schritt: das Characteristic Engineering. Options sind die Inputs, die die Modellvorhersagen steuern, und schlecht gewählte Options können zu suboptimalen Ergebnissen führen.
So vermeiden Sie dies:
- Erstellen Sie weitere Options aus bereits vorhandenen Options oder lassen Sie mithilfe verschiedener Methoden zur Characteristic-Auswahl weniger wichtige Vollfeatures weg.
- Nehmen Sie sich Zeit, die Daten und die Domäne zu verstehen, um aussagekräftige Funktionen zu identifizieren.
- Arbeiten Sie mit Fachexperten zusammen, um Erkenntnisse darüber zu gewinnen, welche Funktionen die besten Vorhersagen ermöglichen, oder führen Sie eine Shap-Analyse durch, um herauszufinden, welche Funktionen einen größeren Einfluss auf ein bestimmtes Modell haben.
5. Mehr Fokus auf Genauigkeit als auf Modellleistung
Wenn Genauigkeit gegenüber anderen Leistungsmetriken priorisiert wird, kann dies zu verzerrten Modellen führen, die in Produktionsumgebungen schlecht funktionieren. Hohe Genauigkeit bedeutet nicht immer ein gutes Modell, insbesondere wenn es die Daten überanpasst oder bei großen Labels intestine, bei kleineren jedoch schlecht funktioniert.
So vermeiden Sie dies:
- Bewerten Sie Modelle je nach Problemkontext anhand verschiedener Metriken wie Präzision, Rückruf, F1-Rating und AUC-ROC.
- Arbeiten Sie mit Stakeholdern zusammen, um herauszufinden, welche Kennzahlen für den Geschäftskontext am wichtigsten sind.
Abschluss
Dies sind einige der häufigsten Fehler, die ein Information Science-Crew von Zeit zu Zeit macht. Diese Fehler können nicht ignoriert werden.
Wenn Sie Ihren Arbeitsplatz im Unternehmen behalten möchten, empfehle ich Ihnen dringend, Ihren Arbeitsablauf zu verbessern und den strukturierten Ansatz zur Lösung aller Information-Science-Probleme zu erlernen.
In diesem Weblog haben wir 5 Fehler kennengelernt, die Datenwissenschaftler regelmäßig machen, und ich habe Lösungen für diese Probleme bereitgestellt. Die meisten Probleme entstehen aufgrund mangelnden Wissens, fehlender Fähigkeiten und struktureller Probleme im Projekt. Wenn Sie daran arbeiten können, werden Sie sicher in kürzester Zeit ein erfahrener Datenwissenschaftler.
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) ist ein zertifizierter Datenwissenschaftler, der gerne Modelle für maschinelles Lernen erstellt. Derzeit konzentriert er sich auf die Erstellung von Inhalten und das Schreiben technischer Blogs zu Technologien für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft. Abid hat einen Grasp-Abschluss in Technologiemanagement und einen Bachelor-Abschluss in Telekommunikationstechnik. Seine Imaginative and prescient ist es, mithilfe eines Graph-Neural-Networks ein KI-Produkt für Studenten zu entwickeln, die mit psychischen Erkrankungen zu kämpfen haben.