Наука о данных. Базовый курс

Как только бизнес-проблема была четко сформулирована, а специалист убедился в том, что соответствующие данные доступны, происходит переход к очередному этапу CRISP-DM — подготовке данных. Целью этого этапа является создание набора данных, который можно использовать для анализа. Обычно это подразумевает интеграцию источников из нескольких баз данных. Когда в организации существует хранилище данных, эта интеграция значительно упрощается. После создания набора данных необходимо проверить и исправить их качество. Типичные проблемы качества включают выбросы и пропущенные значения. Проверка качества крайне важна, поскольку ошибки в данных могут серьезно повлиять на производительность алгоритмов анализа.

Следующим этапом CRISP-DM является моделирование. На этой стадии используются автоматические алгоритмы для выявления полезных закономерностей в данных и создаются модели, которые кодируют эти закономерности. Алгоритмы для выявления закономерностей также называются алгоритмами машинного обучения. На этапе моделирования специалист по данным обычно использует несколько алгоритмов машинного обучения для подготовки разных моделей в каждом наборе данных. Необходимость в нескольких моделях вызвана тем, что разные типы алгоритмов машинного обучения ищут разные типы закономерностей в данных, и на этапе моделирования специалист, как правило, не знает, какие именно закономерности нужно искать. Таким образом, имеет смысл поэкспериментировать с различными алгоритмами и посмотреть, какой из них работает лучше всего.

В большинстве проектов тестовые результаты испытания моделей позволят выявить проблемы с данными. Иногда эти ошибки обнаруживаются, когда специалист выясняет, что производительность модели ниже ожидаемой или, наоборот, она подозрительно хороша. Бывает, что, изучая структуру моделей, специалист по данным неожиданно выясняет ее зависимость от каких-либо атрибутов и возвращается к данным, чтобы проверить, правильно ли они кодированы. В результате некоторые этапы в проекте повторяются: за моделированием следует подготовка данных, затем снова моделирование, снова подготовка данных и т. д. Например, Дэн Стейнберг и его команда сообщили, что в ходе одного своего проекта они перестраивали набор данных 10 раз в течение шести недель, причем на пятой неделе этого процесса после ряда итераций по очистке данных и подготовке в них была обнаружена существенная ошибка^{10}. Если бы она не была выявлена и исправлена, проект не стал бы успешным.

На двух последних этапах (при оценке и внедрении) вы сосредотачиваетесь на том, каким образом модели будут приспособлены к бизнесу и его процессам. Тесты, выполняемые на этапе моделирования, ориентированы исключительно на точность модели в наборе данных. Этап оценки включает оценку моделей в более широком контексте, определяемом потребностями бизнеса. Соответствует ли модель целям процесса? Адекватна ли она с точки зрения бизнеса? На этом этапе специалист по данным должен провести анализ для обеспечения качества проекта: не было ли что-то упущено, можно ли было сделать лучше и т. д. На основании общей оценки моделей принимается основное решение этого этапа — можно ли внедрять какую-то из них в бизнес или требуется еще одна итерация процесса CRISP-DM для создания моделей более адекватных. Если модели одобрены, проект переходит к финальной стадии процесса — внедрению. На этапе внедрения изучается то, каким образом можно развернуть выбранные модели в бизнес-среде, как интегрировать их в техническую инфраструктуру и бизнес-процессы организации. Лучшие из моделей — те, которые плавно вписываются в существующую практику. Такие модели ориентированы на конкретных пользователей, столкнувшихся с четко обозначенной проблемой, которую эта модель и призвана решить. Кроме того, на этапе внедрения создается план периодической проверки эффективности модели.