似乎总是很难知道从哪里开始您的数据分析项目。在项目开始时，您总是会面临一些问题，例如项目的目标是什么？如何熟悉数据？你试图解决的问题是什么？可能的解决方案是什么？需要哪些技能？您将如何评估您的模型，最重要的是从哪里开始？
好！制定强有力的计划和流程是启动项目计划的重要开始步骤。我们应该始终遵循定义良好的工作流程来构建数据模型。在本文中，我们提出了一些基本步骤来帮助您成功规划数据科学项目。
数据分析项目计划的基本步骤
我们分解了整个数据科学框架，带您完成项目生命周期的每一步，同时讨论它的关键技能和要求是什么。
1. 找一个有趣的话题
您的项目必须是明确的组织需求的答案，因此您应该始终专注于该主题的整体范围和目标。许多问题可以通过分析数据和改进数据来解决，但你应该选择一个能激励和吸引你的话题。例如，如果您对医疗保健分析感兴趣，您可以尝试许多主题——基于基因表达水平的肺癌分类、音乐聆听中基于 EEG 的情绪识别、使用异常分类的乳腺癌检测。
2. 获取和理解数据
有许多在线数据源，您可以获得免费的数据集以在您的项目中使用。一些惊人的数据存储库 – Kaggle、谷歌云公共数据集、Data.gov 以及包含带有数据集的学术论文的网站。 Facebook 和 Twitter 等网站允许用户连接到他们的网络服务器并访问他们的数据。您可以使用他们的 Web API 来抓取他们的数据。有时数据以某种格式出现，因此最好熟悉数据可能采用的一些形式，以及如何查看和操作这些形式。以下是其中一些：平面文件（csv、tsv）、HTML、XML、JSON、关系数据库、非关系数据库、API。获得数据后，下一步是探索和清理数据。在浏览数据集时，查找丢失的数据、重复的数据、不同的拼写错误，甚至是逻辑上没有意义的数据。要组织数据，您可以使用不同的工具——R、 Python、Tableau、Spark 等。
3. 数据准备
要对任何数据执行任何分析活动，它都需要采用结构化格式。此步骤称为数据清理或数据整理。您必须验证数据中的数据类型是否兼容？是否存在缺失值或异常值？在将数据拟合到模型中之前，是否应该纠正任何自然发生的差异或错误？您是否需要为分类变量创建虚拟变量？您是否需要数据集中的所有变量？对于分析数据以总结其主要特征，探索性数据分析起着重要作用。它可以识别数据中的异常值、模式和异常，以帮助您构建模型。
4. 数据建模
在此步骤中，您将开始构建模型来测试您的数据。这似乎是最有趣的阶段，但请记住，在此步骤之前，您在之前的步骤中花费了足够的时间和技巧。您可以使用不同的建模方法来确定哪种更适合您的数据。在建模数据中要做的非常重要的事情是减少数据集的维数。您可以使用回归来预测未来值，使用分类来识别，并使用聚类来对值进行分组。对于模型性能测量，precision，recall，F1-score可以用于分类。
5. 模型评估
制作模型后，您需要彻底评估模型。在这个阶段，您必须确定您的模型是否正常工作，如果它满足业务需求，您是否也获得了预期的结果。始终确保正确处理和解释数据。在数据分析中有两种评估模型的方法，Hold Out 和 Cross-Validation。他们帮助找到最好的模型。
6. 部署和可视化
这是完成数据分析项目的最后也是最关键的一步。在设置了一个性能良好的模型后，您可以为不同的应用程序和业务市场部署该模型。此阶段检查模型在外部环境中的承受能力。为了向客户解释您的发现，您可以使用不同的交互式可视化工具。数据可视化是信息和数据的图形表示。通过使用图表、图形和地图等视觉元素，数据可视化工具提供了一种快速有效的方式来交流和说明您的结论。
要执行上述任务，您将需要某些技术技能和工具，例如Python或 R。如果您使用Python，则需要知道如何使用 Numpy、Matplotlib、Sci-Kit learn 和 Pandas。如果您使用 R，您应该了解 GGplot2、CARET 或数据探索。要处理更大的数据集，您需要具备 Hadoop、Spark 方面的技能。沟通和写作技巧等软技能将在整个项目中有效地帮助您。您应该熟悉统计检验、分布、最大似然估计器等。更重要的是要了解大致的范围并了解何时适合使用不同的技术。完成项目后，您应该始终确保它仍然有用且准确。您需要不断地重新评估、重新训练并开发新功能。