原文：
www.kdnuggets.com/5-step-blueprint-to-your-next-data-science-problem
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公司在处理数据时面临的主要挑战之一是实施连贯的数据战略。我们都知道问题不在于数据不足，我们知道我们有很多数据。问题在于我们如何将数据转化为可操作的见解。
然而，有时候可用的数据过多，这使得做出明确决策变得更加困难。奇怪的是，数据过多竟然成了一个问题，对吧？这就是为什么公司必须理解如何应对新的数据科学问题。
让我们深入了解如何做到这一点。
在深入讨论之前，我们必须做的第一件事是定义问题。你需要准确地定义要解决的问题。这可以通过确保问题在你组织的限制范围内是明确、简洁和可衡量的来完成。
你不希望过于模糊，因为这会带来额外的问题，但也不希望过于复杂化。两者都会使数据科学家难以转化为机器代码。
这里有一些提示：
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问题实际上是一个需要进一步分析的问题
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问题的解决方案有很高的概率产生积极影响
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有足够的可用数据
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利益相关者参与应用数据科学来解决问题
现在你需要决定你的方法，是走这条路还是那条路？只有在你对问题有全面了解并且已将其定义得非常清晰时，才能回答这个问题。
有多种算法可以用于不同的情况，例如：
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分类算法：用于将数据分类到预定义的类别中。
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回归算法：适用于预测数值结果，如销售预测。
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聚类算法：非常适合根据相似性将数据分组，如客户细分。
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降维：有助于简化复杂的数据结构。
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强化学习：适用于决策会导致后续结果的场景，如游戏或股票交易。
正如你所想，对于一个数据科学项目，你需要数据。明确了问题并根据它选择了合适的方法后，你需要去收集数据以支持你的分析。
数据来源很重要，因为你需要确保从相关来源收集数据，并且所有收集的数据需要在日志中组织，记录收集日期、来源名称和其他有用的元数据。
记住一点。仅仅因为你收集了数据，并不意味着它已经准备好进行分析。作为数据科学家，你将花时间清理数据，并将其整理成适合分析的格式。
所以你已经收集了数据，清理得一尘不染，现在我们准备进入数据分析阶段。
分析数据的第一阶段是探索性数据分析。在这个阶段，你需要理解数据的性质，能够识别不同的模式、关联和可能的异常值。在这一阶段，你希望彻底了解数据，以避免后续出现令人震惊的意外。
一旦完成这些，分析数据的第二阶段的简单方法是尝试所有基本的机器学习方法，因为你将处理较少的参数。你还可以使用各种开源数据科学库来分析数据，例如 scikit-learn。
整个过程的关键在于解释。在这一阶段，你将开始看到隧道尽头的光芒，感觉离问题的解决更近了。
你可能会发现你的模型运行良好，但结果与实际问题不符。解决方案是添加更多数据并重新尝试，直到你对结果感到满意。
迭代改进是数据科学的重要部分，它帮助确保数据科学家不会放弃并从头开始，而是继续改进他们已经构建的内容。
我们生活在一个数据饱和的环境中，公司不断吸引数据。数据被用来获得竞争优势，并继续基于数据决策过程进行创新。
在改进和提升组织时，数据科学的道路并非易事，但组织们正在看到投资的好处。
Nisha Arya 是一位数据科学家、自由技术作家以及 KDnuggets 的编辑和社区经理。她特别关注提供数据科学职业建议或教程以及围绕数据科学的理论知识。Nisha 涵盖了广泛的主题，并希望探索人工智能如何有利于人类寿命的延续。作为一名热衷学习者，Nisha 希望扩展她的技术知识和写作技能，同时帮助指导他人。