تسلط بر جمع آوری داده ها: تکنیک هایی که هر دانشمند داده باید یاد بگیرد

در این عصر دنیای داده محور ، آغاز پروژه های تحلیلی موفق به مدیریت و جمع آوری داده های دقیق یا کارآمد بستگی دارد. در نتیجه ، کل تجزیه و تحلیل به نوع داده هایی که قادر به جمع آوری آنها هستند متکی است و ورودی های ضعیف داده ها به دانشمند داده ها یا بینش های گمراه کننده یا تصمیمات اشتباه آشکار ارائه می دهند. هرچه علم داده در همه زمینه ها شیوع بیشتری پیدا کند ، برای شخصی که می خواهد یک پایه محکم در علم داده ایجاد کند ، برای یادگیری این تکنیک ها بیشتر ضروری است.

1. نظرسنجی ها و پرسشنامه ها
   نظرسنجی ها همچنان گسترده ترین و هنوز هم مستقیم ترین روش های جمع آوری داده های اولیه هستند. با دقت تعریف شده ، نظرسنجی ها می تواند منجر به بینش هوشمندانه در مورد رفتار مشتریان ، امثال و دوست نداشتن آنها و همچنین روند مختلف بازار شود. ابزارهای مدرن مانند فرم های Google و Surveymonkey استقرار در مقیاس بزرگ نظرسنجی ها را تسهیل می کنند. با این حال ، اینها بزرگترین چالش های فریم و پاسخ بی طرفانه و نرخ پاسخ بالا را دارند که هر دو نتایج معنی دار را تضمین می کنند.

2. خراش وب
   خراش وب شامل استخراج حجم زیادی از داده ها از وب سایت ها است. این یک تازه وارد نسبی برای جعبه ابزار بسیار محبوب با انفجار محتوای آنلاین است که هر ثانیه گسترش می یابد. ابزارهایی مانند Beautifulsoup ، Scropy و Selenium اکنون به دانشمندان داده اجازه می دهند تا استخراج اطلاعاتی را که از سایت های مختلف تجارت الکترونیکی ، سیستم عامل های رسانه های اجتماعی و رسانه های خبری آنلاین تهیه می شوند ، خودکار کنند. پیامدهای اخلاقی ، از جمله پیروی از شرایط خدمات وب سایت و قوانین حفظ حریم خصوصی در مورد جمع آوری داده ها ، با این شیوه های در حال تحول در وب سایت های خراش ، اهمیت بیشتری به خود جلب کرده است.

3. رابط های برنامه نویسی برنامه (API)
   بسیاری از مشاغل ، از توییتر تا Spotify ، رابط های برنامه نویسی برنامه (API) را ارائه می دهند که امکان جمع آوری نزدیک به داده ها در قالب های ساختاری را فراهم می کند. جمع آوری داده ها با استفاده از API دارای اطمینان از داده های تمیز و به روز است که مستقیماً از ارائه دهنده سرچشمه می گیرد. API ها برای پروژه هایی که نیاز به نظارت بر داده های در زمان واقعی دارند ، مانند تجزیه و تحلیل بازارهای مالی یا روندهای دنبال شده بسیار مفید هستند. یکی از مزایای آن این است که داده های قابل اعتماد و استاندارد چنین خواهد بود.

4. داده های سانسور
در اطراف دستگاه های IoT ، داده های سنسور به یک نوع ارزشمند از منابع تبدیل شدند. صنایعی مانند مراقبت های بهداشتی ، تولید و شهرهای هوشمند از سنسورها برای خواندن داده های عملیاتی در زمان واقعی استفاده می کنند. داده های حسی نیاز به تجزیه و تحلیل سری زمانی تخصصی و مهارت های محاسبات لبه به مهارت های لازم برای دانشمند داده امروزی دارند.

1. نظارت بر رسانه های اجتماعی
   سیستم عامل های رسانه های اجتماعی روزانه مقادیر گسترده ای از داده ها را پردازش می کنند. توجه به این داده ها ، مارک ها را قادر می سازد تا احساسات را تجزیه و تحلیل کنند ، روند پیگیری کنند و تعامل مصرف کننده را درک کنند. تجزیه و تحلیل احساسات ، ردیابی هشتگ و نقشه برداری تأثیرگذار سازمانها را قادر می سازد تا افکار عمومی را با ارتباط در زمان واقعی بدست آورند. با توجه به نگرانی های اخیر در مورد هوش مصنوعی و اطلاعات نادرست ، دانشمندان داده ها قبل از قرار دادن در هرگونه استفاده تحلیلی ، به تأیید صحت داده های رسانه های اجتماعی مربوط می شوند.

2. داده های معامله ای
   این شامل دانش در مورد بازارها و رفتار مصرف کننده است که به طور غنی در تمام مراحل تجارت الکترونیکی ، بانکداری و سیستم های POS برای داده های معامله جمع می شود. بیشتر این داده ها به صورت پایگاه داده رابطه ای نگهداری می شوند ، بنابراین دانش SQL هنوز یک الزام اساسی برای استخراج کارآمد آن است. با افزایش استفاده از سیستم های پرداخت دیجیتال ، داده های معامله ای همچنان در حال رشد هستند ، بنابراین فرصت هایی را برای تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده و تقسیم مشتری افزایش می دهد.

3. داده های تجربی
   جمع آوری داده های تجربی زمانی است که دانشمندان داده ها یک آزمایش کنترل شده را برای مشاهده یک نتیجه خاص طراحی می کنند. یک آزمایش A/B این روش را در توسعه محصول و بازاریابی دیجیتال نشان می دهد. این داده های تجربی در توانایی اثبات علیت به جای همبستگی ساده بسیار ارزشمند تلقی می شوند ، بنابراین بینش پشتیبانی عمیق تر تصمیم می گیرند.

4. جمعیت
   سیستم عامل های شلوغی مانند Amazon Mechanical Turk به شرکت ها اجازه می دهد تا مجموعه داده های دارای برچسب را در مقیاس جمع آوری کنند ، به طور معمول برای اهداف آموزش یادگیری ماشین. این سریع و ارزان است ، اما برای اطمینان از کنترل کیفیت باید توجه داشته باشید تا مشخص شود که آیا به داده های جمع آوری شده می توان به آنها اعتماد کرد و به آنها اعتماد کرد.

مسائل نوظهور در جمع آوری داده ها
این پیشرفت ها تغییراتی در فرآیند جمع آوری داده ها ایجاد کرده است. به عنوان مثال ، تولید داده های مصنوعی ، به عنوان مثال ، مجموعه داده های تولید شده توسط رایانه که از همتایان دنیای واقعی خود تقلید می کنند ، بنابراین ، ارائه راه حل های جدید در هنگام حفظ حریم خصوصی یا دسترسی محدود مسئله ای است. انتظار می رود داده های مصنوعی نقش مهمی در صنایعی مانند مراقبت های بهداشتی و دارایی داشته باشند ، جایی که محافظت از اطلاعات حساس مهم است.

از طرف دیگر ، جمع آوری داده های هدف گرا به دلیل مسائل مربوط به حفظ حریم خصوصی داده ها و مقررات جدید مانند GDPR و CCPA که اکنون جمع آوری اطلاعات شخصی را محدود می کند ، به طور فزاینده ای دشوار می شود. بنابراین ، پیامدهای اخلاقی چنین عملی نیاز به توجه دانشمندان داده در تعادل نیاز به مجموعه داده های جامع تر با ملاحظات اخلاقی و انطباق قانونی دارد. تکنیک هایی مانند حریم خصوصی دیفرانسیل و یادگیری فدرال برای حفظ حریم خصوصی در حال افزایش است و پتانسیل تغییر بازی را برای نحوه جمع آوری داده ها در آینده دارند.
تولید داده های سازمانی ، خارج از مراکز داده سنتی ، تا سال 2025 60 درصد خواهد بود که شامل نیاز فشرده به روش های جدید و توسعه ابزار خاص برای عدم تمرکز است.

پایان
با افزایش تقاضا برای مهارت های علوم داده در سراسر جهان ، دانش در مورد تکنیک های مناسب جمع آوری داده ها به یک قانون نانوشته تبدیل شده است. از خراش دادن از منابع وب گرفته تا کار با داده های تجربی ، یک دانشمند داده امروز باید چابک باشد تا روش ها و ابزارهای متغیر را در خود جای دهد. فن آوری های جدید جمع آوری داده ها را پیچیده تر می کنند و استفاده اخلاقی از داده ها اهمیت بیشتری پیدا می کند ، بنابراین جریان باقی مانده برای حفظ اعتبار و ارائه بینش داده های ارزشمند بسیار مهم است.

جالب اینجاست که محبوبیت علوم داده مانند آتش سوزی در حال گسترش است ، به ویژه در مکانهایی که سرمایه گذاری زیادی در آموزش فنی و نوآوری دارند. دوره های علوم داده آنلاین در هند ، که در سیستم عامل های آنلاین ارائه می شود ، مسیرهای محبوب و در عین حال رقابتی برای متخصصان مشتاق تبدیل شده است. با این وجود ، بدون توجه به اینکه یک نفر از فارغ التحصیلان از کجا فارغ التحصیل می شود ، باید به جمع آوری داده ها تسلط داشته باشید.