「ゴミを入れればゴミが出る」という言葉は、実際のビジネスの問題解決において何を意味するのでしょうか?

「ゴミを入れればゴミが出る」という言葉の意味は何でしょうか?

ギャリーチャンさんによるUnsplashの写真

実践的なワークフローで回避する方法

現代のビジネスの景色では、正確なデータに依存することがますます重要になっています。”ゴミを入れればゴミが出る”という言葉は、成功したデータ駆動型のソリューションを実現するためのデータ品質の重要性を完璧に表しています。予測や分類に適したモデルを使用することは重要ですが、信頼性のあるデータ入力なしでは良い結果を得ることは不可能です。信頼できるデータソースから生成された増幅された特徴を使用することで、単純な線形回帰でも非常に正確な結果を得ることができます。このブログ記事では、現実のビジネスの問題を解決するためのデータの重要性について説明し、正確なモデリングとスマートな意思決定のための入力データの品質を確保する強力なデータ評価パイプラインの作成手順を概説します。

応用データサイエンスの現実

データサイエンティストとして2年以上働いた後、私が最も驚いた観察の1つは、私と同僚がデータのクリーニングにどれだけの時間を費やしているかです。学校では、基本的なアルゴリズムの理解、モデルの基礎となる数学的原理、予測パイプラインの構築プロセス全体などに注意が向けられることが通常です。私たちはしばしば完璧なデータセットで作業し、それらが意図的に特定の方法で作成され、EDAプロセス、モデル評価、微調整などにのみ集中することから、データのクリーニングの重要性を過小評価してしまいます。現実のビジネスデータは乱雑です。混乱は以下のような要素から生じますが、これに限定されません:

  1. データソースの多様性:ビジネスはさまざまなソースからデータを蓄積します。たとえば、Eコマース企業は顧客の購入、販売計画、製造プロセス、マーケティングキャンペーンなどからデータを収集することができます。各データソースは独自のデータ形式、構造、品質レベルを持っています。ここでの不整合は、後の分析のためにすべてのデータソースを統合する際に大きな課題となります。
  2. 人為的ミス:データの収集には人間の関与が必要ですが、そのプロセス中にミスが発生する可能性が高まります。タイポや間違った…

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