Итерация. Большинство проектов науки о данных требуют более или менее регулярных обновлений и актуализации. При каждом обновлении или итерации процесса можно добавлять новые данные, корректировки, а возможно, и новые алгоритмы. Модели оттока необходимо обновлять на регулярной основе. Частота этих итераций будет варьироваться от проекта к проекту, от ежедневных до одного раза каждые 3, 4, 6 или 12 месяцев. Для определения необходимости обновления моделей может быть встроен контроль генерируемых выходных данных.

Люди всегда абстрагировались от мира и пытались понять его, выявляя закономерности в собственном опыте. Наука о данных — последнее воплощение этого поиска, этой модели поведения. И хотя она имеет такую долгую предысторию, сила ее влияния на современную жизнь беспрецедентна. Слова «точный», «умный», «целевой» и «персонализированный» являются частью отраслевых названий науки о данных: точная медицина, точный полицейский контроль, точное сельское хозяйство, умные города, умный транспорт, целевая реклама, персонализированные развлечения. Все эти сферы человеческой жизни объединяет необходимость принятия решений. Какое лечение использовать для этого пациента? Как распределить полицейские ресурсы? Сколько удобрений нужно внести? Сколько школ необходимо построить в ближайшие четыре года? Кому мы должны отправить это дополнение? Какой фильм или книгу порекомендовать этому человеку? Именно наука о данных помогает принимать такие решения. Успешный проект науки о данных обеспечивает актуальное понимание вопроса, которое помогает принять наилучшее решение и достигнуть наилучших результатов.

Наука о данных в ее современном виде представляет собой смесь больших данных, компьютерных мощностей и человеческой изобретательности в целом ряде технологических областей (от глубинного анализа данных и исследования баз до машинного обучения). Эта книга призвана дать обзор основных идей и концепций, которые необходимы для понимания науки о данных. Жизненный цикл проекта CRISP-DM делает процесс обработки данных открытым и обеспечивает структуру для перехода от данных к мудрости: формулируйте проблему, подготавливайте данные, используйте машинное обучение для выявления закономерностей и создания моделей, применяйте модели для проникновения в суть. В книге также затрагиваются этические проблемы, связанные с конфиденциальностью. У нас есть искренние и обоснованные опасения, что наука о данных может быть использована правительствами и/или заинтересованными лицами для манипулирования нашим поведением и контроля над нашими действиями. Нам необходимо выработать обоснованное мнение о том, в каком мире мы хотим жить, и подумать о законах, которые бы направили науку о данных в соответствующих направлениях. Говоря о будущем, при всех возможных этических проблемах джинн уже выпущен из бутылки: наука о данных оказывает и будет оказывать существенное влияние на нашу повседневную жизнь. При правильном использовании она сможет улучшить ее. Но для того чтобы организации, в которых мы работаем, сообщества и семьи, в которых мы живем, получали выгоду от науки о данных, нам нужно понять и изучить, что она собой представляет, как работает, что умеет и чего не умеет. Мы надеемся, что эта книга поможет вам в этом.

CRISP-DM

Межотраслевой стандартный процесс, определяющий жизненный цикл проекта исследования данных. Часто используется в науке о данных.

Пирамида DIKW (DIKW Pyramid)

Модель структурных отношений между данными, информацией, знаниями и мудростью. В пирамиде DIKW данные предшествуют информации, которая предшествует знаниям, которые предшествуют мудрости.

Hadoop

Платформа с открытым исходным кодом, разработанная Apache Software Foundation, предназначенная для обработки больших данных. Использует распределенное хранение и обработку по кластерам аппаратного обеспечения.

OLAP — интерактивная аналитическая обработка

Операции OLAP генерируют сводки исторических данных и включают агрегирование данных из нескольких источников. Они предназначены для генерации сводок по типам отчетов и позволяют пользователям раcпределять, фрагментировать и переворачивать данные в хранилище, используя предопределенный набор атрибутов, например продажи по магазинам, продажи по кварталам.

SQL — язык структурированных запросов

Международный стандарт для определения запросов к базе данных.

Анализ данных (Data Analysis)

Общий термин, используемый для описания любого процесса извлечения полезной информации из данных. Типы анализа данных включают визуализацию, сводную статистику, корреляционный анализ и моделирование с использованием машинного обучения.

Аналитическая базовая таблица (Analytics Base Table, ABT)

Таблица, в которой каждая строка содержит данные, относящиеся к конкретному объекту, а каждый столбец — параметры определенного атрибута объектов в таблице. Это основной способ ввода информации для глубинного анализа данных и алгоритмов машинного обучения.

Атрибут (Attribute)

Каждый объект набора данных описывается рядом атрибутов (также называемых признаками или переменными). Атрибут фиксирует один фрагмент данных, относящихся к объекту. Атрибут может быть базовым или производным.

База данных (Database)

Центральное хранилище данных. Наиболее распространена реляционная структура базы данных, которая хранит данные в таблицах, где каждая строка отведена одному объекту, а каждый столбец — одному атрибуту. Это представление идеально подходит для хранения данных с четкой структурой, которые могут быть разложены на базовые атрибуты.

Большие данные (Big Data)

Большие данные часто определяют как «3V»: экстремальный объем (Volume), разнообразие типов (Variety) и скорость обработки данных (Velocity).

Высокопроизводительные вычисления (High Performance Computing, или HPC)

Нацелены на разработку и реализацию моделей для объединения большого количества компьютеров в кластер, способный эффективно хранить и обрабатывать большие объемы данных.

Выхлопные данные (Exhaust Data)

Данные, являющиеся побочным продуктом процесса, основной целью которого является нечто иное, чем сбор данных. Например, для каждого перепоста, ретвита или лайка в соцсетях создается ряд «выхлопных данных»: кто поделился, кто просмотрел, какое устройство использовалось, какое время суток и т. д. (В отличие от намеренно собранных данных.)

Выявление аномалий (Anomaly Detection)

Включает поиск и идентификацию экземпляров данных, которые являются нетипичными в наборе. Эти отклонения часто называют аномалиями или выбросами. Часто применяется при анализе финансовых транзакций для обнаружения потенциальных мошеннических действий и запуска расследований.