Galleria mappe mentale Processo e metodi
Il capitolo 3 di Teoria e pratica della scienza dei dati include l'elaborazione dei dati, il controllo dei dati, l'analisi dei dati, la visualizzazione dei dati, il racconto dei dati e la gestione dei progetti di scienza dei dati.
Modificato alle 2023-10-15 10:50:07Microbiologia medica, Infezioni batteriche e immunità riassume e organizza i punti di conoscenza per aiutare gli studenti a comprendere e ricordare. Studia in modo più efficiente!
La teoria cinetica dei gas rivela la natura microscopica dei fenomeni termici macroscopici e le leggi dei gas trovando la relazione tra quantità macroscopiche e quantità microscopiche. Dal punto di vista del movimento molecolare, vengono utilizzati metodi statistici per studiare le proprietà macroscopiche e modificare i modelli di movimento termico delle molecole di gas.
Este é um mapa mental sobre uma breve história do tempo. "Uma Breve História do Tempo" é um trabalho científico popular com influência de longo alcance. Ele não apenas introduz os conceitos básicos da cosmologia e da relatividade, mas também discute os buracos negros e a expansão. Do universo. questões científicas de ponta, como inflação e teoria das cordas.
Microbiologia medica, Infezioni batteriche e immunità riassume e organizza i punti di conoscenza per aiutare gli studenti a comprendere e ricordare. Studia in modo più efficiente!
La teoria cinetica dei gas rivela la natura microscopica dei fenomeni termici macroscopici e le leggi dei gas trovando la relazione tra quantità macroscopiche e quantità microscopiche. Dal punto di vista del movimento molecolare, vengono utilizzati metodi statistici per studiare le proprietà macroscopiche e modificare i modelli di movimento termico delle molecole di gas.
Este é um mapa mental sobre uma breve história do tempo. "Uma Breve História do Tempo" é um trabalho científico popular com influência de longo alcance. Ele não apenas introduz os conceitos básicos da cosmologia e da relatividade, mas também discute os buracos negros e a expansão. Do universo. questões científicas de ponta, como inflação e teoria das cordas.
Processo e metodi
Processo di base
Digitalizzazione
Il processo di acquisizione della vita, degli affari o delle attività sociali delle persone e di conversione in dati
Elaborazione e regolarizzazione dei dati
dati puliti
Organizzare i dati
Due questioni fondamentali nell'elaborazione dei dati
analisi esplorativa dei dati
Metodo EDA
Resistenza
residuo
riesprimere
Analisi e approfondimenti dei dati
analisi descrittiva
Analisi predittiva
analisi normativa
I risultati mostrano
Fornitura di prodotti dati
elaborazione dati
L'elaborazione dei dati si riferisce a una serie di attività di elaborazione che controllano, puliscono, trasformano, integrano, desensibilizzano, riducono ed etichettano il set di dati originale in base alle esigenze dei successivi calcoli dei dati prima che i dati vengano elaborati formalmente.
Requisiti di qualità dei dati, requisiti di calcolo dei dati
Pulizia dei dati
Gestione dei dati mancante
Elaborazione dati ridondante
Elaborazione dati rumorosa
Secondo la strategia di binning del set di dati originale
Metodo di sostituzione basato sui dati dei membri in ciascuna casella
trasformazione dei dati
Levigatura
Costruzione delle caratteristiche
raccogliere
standardizzazione
discretizzazione
integrazione dei dati
Integrazione dei contenuti
integrazione strutturale
Integrazione dei modelli
Ridondanza dei dati
Rilevamento ed eliminazione dei conflitti
Desensibilizzazione dei dati
Unidirezionalità
Nessun residuo
facile da realizzare
riduzione dei dati
riduzione dimensionale
riduzione del valore
Annotazione dei dati
Annotazione grammaticale
Annotazione semantica
Verifica dei dati
Secondo le norme generali e i metodi di valutazione della qualità dei dati, verificare il contenuto dei dati e i suoi elementi per identificare i problemi.
Valori mancanti, valori di rumore, valori incoerenti, valori incompleti
Audit predefiniti
Dizionario dei dati
Vincoli di integrità definiti dall'utente
informazioni autodescrittive sui dati
valore del dominio dell'attributo
Informazioni associate autonome dei dati
Controllo personalizzato
Regole di definizione delle variabili
Regole di definizione delle funzioni
Tecniche comuni per il controllo dei dati
prima legge dei numeri
principio della piccola probabilità
regole linguistiche
teoria della continuità dei dati
tecnologia di autenticazione dei dati
Controllo visivo
analisi dei dati
analisi descrittiva
Concentrati sul passato e rispondi a ciò che è successo
Il primo passo nell'analisi dei dati
Metodi di analisi statistica descrittiva
analisi diagnostica
Concentrati sul passato e rispondi al motivo per cui è successo
Analisi di correlazione e analisi causale
Analisi predittiva
Concentrati sul futuro e rispondi a cosa accadrà
Utilizzare l'analisi della classificazione e l'analisi delle tendenze
costituisce la base per l’analisi normativa
analisi normativa
Prestare attenzione ai problemi di simulazione e ottimizzazione e a come ottimizzare i problemi che si verificheranno
Utilizzando tecniche di ricerca operativa, simulazione ed emulazione
Può generare direttamente valore industriale
visualizzazione dati
tipo base
visualizzazione scientifica
visualizzazione delle informazioni
analisi visiva
analisi visiva
visualizzazione delle informazioni
estrazione dei dati
Analisi statistica
ragionamento analitico
interazione umano-computer
Modello di analisi visiva
Enfasi sul processo di conversione dei dati in conoscenza
Enfasi sull'interazione tra analisi visiva e modellazione automatizzata
Sottolineare l’importanza della mappatura e del data mining dei dati
Enfasi sulla necessità di elaborazione dei dati
Enfasi sull’importanza dell’interazione uomo-computer
Metodologia
Base metodologica
metodo di base
metodi di dominio
Percezione visiva e cognizione visiva
percezione visiva
Il processo mediante il quale le cose oggettive producono reazioni dirette nel cervello umano attraverso gli organi sensoriali visivi
cognizione visiva
L'ulteriore elaborazione delle informazioni sulla percezione visiva da parte degli individui
Tipi di dati da una prospettiva visiva
Dati categorizzati
dati ordinali
dati dell'intervallo
Dati sul rapporto
Metodo di selezione del canale visivo
Precisione
leggibilità
artefatto visivo
Si riferisce a una percezione visiva falsa o imprecisa prodotta dall'utente target che non è coerente con l'intento del visualizzatore di dati o con la realtà dei dati stessi
Visualizzare l'ambiente circostante di Yamashita dove si trova l'apostolo può causare artefatti visivi
Il giudizio relativo della luminosità e del colore da parte dell'occhio umano può facilmente portare a illusioni visive
L'esperienza e l'esperienza dell'utente di destinazione possono causare artefatti visivi
Sei pratiche famose nella visualizzazione dei dati e i loro codici sorgente
Calcolare l'età dell'universo
Rendi la luna con i colori della Terra
1,3 miliardi di viaggi in taxi a New York City
Guarda il mondo attraverso 17.000 itinerari
Formattazione dell'eclissi
L'esperienza di Jimi Hendrix
Racconto di dati
Definizione: il processo di trasformazione dei dati in data story è chiamato data storytelling
facile da ricordare
Facile da riconoscere
Facile da sperimentare
Modello di storia dei dati
Esigenze aziendali
dati
Approfondimenti analitici
modello di storia
Narrativa
comportamento del pubblico
Termini correlati al data storytelling
Narrazione basata sui dati
narrazione visiva
Narrazione analitica
Narrazione interattiva
Raccontare storie con i dati
narrazione digitale
Il ruolo delle storie di dati
attirare
spiegare
Ispirare
Comprendere le storie di dati
Percezione della storia dei dati
La narrazione narrativa del narratore produce una risposta diretta nel cervello umano attraverso gli organi di senso visivo.
Comprendere le storie di dati
L’ulteriore elaborazione da parte del pubblico delle informazioni sensoriali basate sulla storia
Storie di dati in azione
Le azioni intraprese dal pubblico dopo aver ascoltato le storie sui dati
Gestione dei progetti di scienza dei dati
personaggio principale
Sponsor del progetto
responsabile del progetto
cliente
scienziato dei dati
ingegnere dei dati
operatore
Processo di base
Definizione degli obiettivi del progetto
Acquisizione e gestione dei dati
modello, intuizioni del modello
Modelli, validazione e ottimizzazione del modello
Visualizzazione e documentazione dei risultati
Schemi, applicazione e mantenimento dei modelli
Errori comuni nei progetti di data science
Analizzare i dati senza controllarli
Analizzare i dati senza capirli
Mettere in uso il modello senza testarlo
Il lavoro di analisi della scienza dei dati ha solo obiettivi e nessuna ipotesi di ricerca
Il modello dati non viene aggiornato contemporaneamente ai dati e utilizza un modello obsoleto.
Trarre conclusioni casualmente senza discutere i risultati dell'analisi dei dati
Mancanza di coinvolgimento degli esperti aziendali
Adottare o addestrare algoritmi di modelli eccessivamente complessi
L'esistenza di distorsioni dei dati
Non viene prestata sufficiente attenzione all’effetto di presentazione dei risultati del progetto di analisi dei dati
Enfasi insufficiente sull'esperienza utente dei prodotti di data science
Sopravvalutare o sottostimare la capacità di comprensione dell’utente target