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Le 6+1 fasi del processo di Data Science: dalla domanda di business alla conoscenza.
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INFOGRAFICA
Data Science – Le fasi del processo analitico
DI COSA SI TRATTA
La Data Science è un campo di studi interdisciplinare il cui obiettivo finale è estrarre informazione e conoscenza utili dai dati.
Consente di tradurre un problema aziendale in un progetto di ricerca e analisi, e trasformarlo in una soluzione pratica di valore. Ad oggi non esiste un framework unico e universalmente condiviso: tuttavia, dal punto di vista tecnico, lo standard KDD – Knowledge Discovery in Databases è quello a cui ci si ispira maggiormente.
Il processo non è lineare, ma iterativo: ogni fase alimenta la successiva e può richiedere di tornare a quella precedente per affinare i risultati. Questa guida descrive le 6+1 fasi tipiche di questo approccio, dall’individuazione del problema alla messa in produzione del sistema di analisi.
LE FASI DEL PROCESSO
Le 6+1 fasi del processo di Data Science
1. DISCOVERY
Individuare e capire il problema
2. DATA SELECTION
Recuperare i dati necessari
3. DATA PREPARATION
Processare i dati per le analisi
4. DATA EXPLORATION
Esplorare e trasformare i dati
5. DATA MINING
Scoprire i modelli nascosti
6. DATA VISUALIZATION
Comunicare e visualizzare i risultati
7. ITERAZIONE
Ripetere gli step in un ciclo continuo
fasi del processo analitico
framework di riferimento
ciclo iteraztivo di miglioramento
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Data Science – Le fasi del processo analitico
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IL PERCORSO
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