データサイエンスは、人工知能の未来を切り開く鍵です。 ハリウッドのSF映画で見るようなコンセプトをすべて現実のものにすることができる。
ビッグデータ時代への移行に伴い、データストレージの必要性が高まりました。 2010年までは、ビジネス分野の主要な課題であり、懸念材料でもありました。
フレームワークの構築とデータ保存のソリューションに重点を置いた。 他のフレームワークがストレージの問題を解決することに成功したため、このデータの処理に焦点が当てられるようになったのです。
そのため、データサイエンスとは何か、自社に利益をもたらす可能性のあるその仕組みについて理解することが不可欠です。 それでは、初心者のための完全ガイドを始めましょう。
データサイエンスとは何か？
データサイエンスとは、データから有用な情報を抽出し、商業的な意思決定や戦略立案などに活用することです。 高度な分析ツールや科学的概念の応用が必要です。
データサイエンスは、科学的な手法、プロセス、アルゴリズム、システムを用いて、構造化データと非構造化データの両方から知識や洞察を得る分野である。 統計やコンピュータの技術を駆使して、大量の複雑なデータを見て意味を理解し、その分析結果をもとに適切な意思決定を行うことです。
マーケティングや販売戦略の改善、新規ビジネスの見込みの発見、業務効率の向上などに役立つ可能性があるため、企業はますますこのことを理解する必要があります。
その結果、他社に対する競争優位性が生まれるかもしれません。 データサイエンスは、以下のような複数の学問分野を融合しています：
- データ工学
- データ作成
- データマイニング
- プレディクティブ・アナリティクス
- 機械学習
- データビジュアライゼーション
- ソフトウェアプログラミング、数学、統計学が含まれています。
ただし、経験の浅いデータアナリストが携わることもあります。 専門家であるデータサイエンティストが主に実施します。
データサイエンスの重要性
現在、組織はデータに溺れています。 データサイエンスは、多くの技術、テクノロジー、ツールを組み合わせることで、洞察に満ちた結論を導き出すことを支援します。
企業は、電子商取引、金融、医療、人事などにおいて、膨大な量のデータに遭遇します。 それらをデータサイエンスの技術や手法を駆使して処理するのです。
企業がデータに基づいた意思決定をするための力を与えてくれます。 企業が膨大なデータからパターンやトレンドを見つけ出し、業務の強化や予測、開発に役立てることができます。
組織の成長や意思決定に重要な役割を果たします。 データサイエンスの価値には
- 顧客データを調査し、パターンや傾向を明らかにして、顧客体験を改善することもあります。
- 運用データを評価し、効率化やコスト削減を図ることができます。
- これにより、データを評価し、組織の意思決定を改善するための洞察を提供することができる。
- 新たな機会の発見や新しい商品・サービスの開発に役立てることができます。
- データを調査してパターンを発見することで、サイバー攻撃の検知と防止を支援します。
データサイエンスのプロセス
データプロセスの科学とは、データを分析・理解し、結論を導き出し、問題を解決するための科学者の行動や技術のことである。 目の前の課題や研究の目的によって、データサイエンスに関わる正確なプロセスは変わることがあります。
しかし、その過程では、いくつかの標準的な手順が頻繁に行われており、それらは以下の通りです：
1.情報の取得
まず、どのようなデータを分析する必要があるのかを決めることから始まります。 そして、このデータをExcelやCSVファイルにエクスポートする必要があります。
2.数字をきれいにする
データを読む前に、間違いや欠落、間違った値がない、読みやすい状態であることを確認する必要があるため、重要です。
3.シチュエーションを分析する
データを違う形で見せたり、パターンを探したりして異常がないかを分析するのです。 データを分析するためには、何か問題がないか、細部にまで気を配る必要があります。
4.機械学習またはモデリング
データエンジニアやサイエンティストは、分析すべきデータをもとに、機械学習アルゴリズムが従うべき指示を記述する。 アルゴリズムは、この命令を繰り返し使って、正しい出力を導き出す。
5.データの利用
このステップでは、あなたが発見したものとその意味を組織に示します。 結果を伝える力が最も重要なスキルでしょう。
データサイエンスの目的
データサイエンスは、データから情報や洞察を引き出し、意思決定の支援や課題解決につなげることを目的としています。 コンピュータサイエンス、統計学、機械学習など、他分野のツールや手法を採用し、大規模で複雑なデータセットを分析・解釈することができます。
目的の具体例としては、以下のようなものがあります：
- 記述的分析
出現する可能性のあるパターンについて、データポイントを正確に示し、データのすべての基準を満たすことを支援するものです。 データを分類、整理、修正し、入力されたデータに関する知識を生成することである。 さらに、生データを理解しやすい、わかりやすい形式に変換することも含まれます。
- 予測分析
過去のデータや、データマイニング、統計モデリング、機械学習など多様なアプローチで未来の結果を予測します。 予測分析は、データの傾向を利用して、企業の危険と機会を検出します。
- 診断分析
なぜそのようなことが起こったのかを理解するためには、徹底的な調査が必要です。 相関関係、ドリルダウン、データマイニング、ディスカバリーを用いて記述されています。 与えられたコレクションに様々なデータ操作や変換を施し、各メソッドの特定のパターンを見つけることができる。
- プリスクリプティブ・アナリシス
プリスクリプティブ分析では、予測されたデータを強化します。 何が起こるかを示し、どう対処するかを提案するものです。 結果を予測し、最善の策を提案することができます。 複雑なイベント処理、ニューラルネットワーク、モデリング、グラフ解析、機械学習によるレコメンデーションエンジンなどが使われています。
データサイエンスの前提条件
ポジションや役割によって、データサイエンスで成功するために必要なスキルや知識は異なる。 しかし、その中で成功するためには、いくつかの一般的な知識とスキルの領域が不可欠です：
- 統計学です：高度な機械学習アルゴリズムを活用し、統計学を用いてデータのパターンを特定し、関連情報に変換します。
- プログラミングのことです：SQL、R、Pythonが代表的なプログラミング言語です。 データサイエンス・プロジェクトを完成させるためには、プログラミングを理解していることが重要です。
- コンピュータの学習：その要となる機械学習により、正確な予測・見積もりが可能になります。 その中で成功したいのであれば、機械学習をよく把握する必要があります。
- データベースのことです：この分野では、データベースの仕組みをよく理解し、データを管理・抽出する能力が不可欠です。
- モデリングする：すでに知っているデータをもとに数学的なモデルを使うことで、物事をスピーディに計算し、予測することができる。 モデリングは、ある問題を最も効果的に処理するアルゴリズムを特定し、これらのモデルをどのように訓練するかを支援するものである。
データサイエンスの応用
データサイエンスは、数多くの分野や領域で活用されています。 特殊なアプリケーションの例としては、以下のようなものがあります：
- ヘルスケアです：患者さんのデータを分析し、病気の診断や治療に役立つパターンを明らかにします。 医療業務を改善し、コスト削減を見出すことができます。
- ファイナンスです：財務データを分析し、投資やリスク管理戦略に役立つトレンドやパターンを明らかにします。
- マーケティングです：消費者データを分析し、マーケティングキャンペーンや顧客体験を向上させる可能性のあるパターンや傾向を明らかにするものです。
- サプライチェーンマネジメント： 輸送や物流のデータを調査し、オペレーションを改善し、コスト削減を見出す。
- Eコマースです：顧客データを分析し、パターンや傾向を明らかにして、商品提案やマーケティング施策に活用します。
- 交通機関です：交通や交通システムのデータを分析し、交通機関の運用改善やコスト削減を見出します。
結論
データサイエンスは、科学的な手法、手順、アルゴリズム、システムを用いて、組織化されたデータや非構造化データから知識や洞察を抽出します。 統計的・計算的手法を用いて、複雑なデータセットを評価・解釈し、賢明な意思決定を行う。
データサイエンティストは、コンピュータサイエンス、統計学、そして学際的であるため金融、マーケティング、ヘルスケアなどのドメイン固有の職種の専門家とチームを組んで協力します。
多くの企業で、意思決定や業務の改善、新たな機会の発見に活用されています。 プログラミング、統計学、機械学習、データビジュアライゼーション、ドメイン知識などが必要です。
データサイエンスは、データに基づく洞察によって、企業がより良い意思決定を行い、成長することを支援しています。 クエスチョンプロリサーチは、データを収集するための市場調査やステークホルダーインサイトツールを提供しています。 組織がアンケートを作成・配布し、結果を分析・解釈し、調査に基づいて情報に基づいた意思決定を行うことを支援するためのいくつかの機能とツールを備えています。
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