Introducere - Ce este Data Science?

Data science reprezintă setul interdisciplinar de abilități care devin din ce în ce mai importante în multe aplicații din industrie și academic

Elementul interdisciplinar este cheia: în opinia noastra, cea mai bună definiție este ilustrată de diagrama Venn a științei datelor concepută de Drew Conway, publicată pentru prima dată pe blogul său în septembrie 2010 (Figura P-1).

Această diagramă capturează esența a ceea ce oamenii înțeleg atunci când spunem "știința datelor": este fundamental o disciplină interdisciplinară.

Știința datelor cuprinde trei domenii distincte care se intersectează:

- Abilitățile unui statistician care știe cum să modeleze și să prelucreze seturile de date (care devin din ce în ce mai mari);

- Abilitățile unui informatician care poate proiecta și utiliza algoritmi pentru a stoca, procesa și vizualiza eficient aceste date

- Expertiză în domeniul specific - ceea ce am putea numi pregătire "clasică" într-un domeniu - necesară atât pentru a formula întrebările corecte, cât și pentru a pune răspunsurile lor în context.

Având acest lucru în vedere trebuie să ne gandim la Data Science nu ca pe un domeniu nou de cunoaștere de învățat, ci ca pe un nou set de abilități pe care le puteți aplica în cadrul domeniului dvs. actual de expertiză.

Fie că raportați rezultatele alegerilor, prognozați randamentele acțiunilor, optimizați clicurile pe anunțurile online, identificați microorganisme în fotografii de microscop, căutați noi clase de obiecte astronomice sau lucrați cu date în orice alt domeniu. [1]

Mai exact, Învățarea automată (Machine Learning, ML) este știința programării calculatoarelor astfel încât să poată învăța din date, oferindu-le astfel capacități de învățare fără a fi programate explicit. Sistemele de învățare automată sunt clasificate în funcție de cantitatea și tipul de supraveghere pe care o primesc în timpul antrenamentului.

Există trei categorii majore:

• Învățarea supervizată (Supervised Learning): În această categorie, algoritmul de învățare automată este antrenat folosind un set de date care conține exemple de intrări și ieșiri corecte asociate acestor intrări. Scopul este ca algoritmul să învețe să facă predicții sau clasificări corecte pe baza acestor exemple. Învățarea supervizată este utilizată în aplicații precum recunoașterea de imagini sau traducerea automată.

• Învățarea nesupervizată (Unsupervised Learning): În acest caz, algoritmul este antrenat pe date care nu conțin perechi de intrări și ieșiri corecte. Scopul principal este de a descoperi modele sau structuri ascunse în date, precum gruparea datelor similare sau reducerea dimensionalitatii datelor. Învățarea nesupervizată este folosită în clustering (gruparea) și analiza componentelor principale, printre altele.

• Învățarea prin recompensă (Reinforcement Learning): Acest tip de învățare automată implică un agent care învață să ia decizii într-un mediu învățat, obținând recompense sau pedepse pentru acțiunile sale. Agentul își îmbunătățește abilitățile de luare a deciziilor pe baza experienței acumulate și a feedback-ului primit. Reinforcement learning este folosit în domenii precum jocurile video, robotica și gestionarea resurselor.

Aceste trei categorii de învățare automată oferă un cadru important pentru dezvoltarea și implementarea sistemelor de învățare automată într-o varietate de domenii și aplicații.

Data Science - Fundamente

Abordare Tradițională:

Imaginati-va că avem o problemă de detectare a spam-ului în e-mailuri. O abordare tradițională ar putea implica utilizarea unui filtru de e-mailuri spam bazat pe reguli. Iată cum ar putea funcționa această abordare:

Definirea regulilor: Experții în securitate cibernetică stabilesc un set de reguli care identifică caracteristicile tipice ale mesajelor de spam. Aceste reguli pot include verificarea cuvintelor cheie, analiza adresei de expeditor, verificarea URL-urilor și altele

Implementarea regulilor: Dezvoltatorii de software implementează regulile într-un sistem de filtrare a e-mailurilor. Acest sistem analizează fiecare e-mail și aplică regulile pentru a decide dacă e-mailul este spam sau nu.

Actualizarea regulilor: De-a lungul timpului, experții trebuie să actualizeze regulile pentru a ține pasul cu noile tactici ale spammerilor. Aceasta necesită o intervenție umană constantă.

Abordare pe Bază de Machine Learning:

În comparație, o abordare pe bază de învățare automată pentru detecția spam-ului ar putea arăta astfel:

• Colectarea datelor: Se colectează un set mare și variat de e-mailuri, care include mailuri legitime, cât și spam. Aceste e-mailuri sunt etichetate corespunzător ca fiind spam sau non-spam.

• Antrenarea unui model de învățare automată: Utilizând datele colectate, se antrenează un model de învățare automată, cum ar fi o rețea neurală sau un algoritm de învățare automată, pentru a învăța caracteristicile care disting spamul de e-mailurile legitime.

• Testarea și evaluarea modelului: Modelul este testat folosind date pe care nu le-a văzut în timpul antrenamentului pentru a evalua cât de bine poate face distincția între spam și non-spam.

• Implementarea modelului în producție: După ce modelul a fost antrenat și evaluat cu succes, este implementat într-un sistem de filtrare a e-mailurilor. Acesta rulează automat și poate detecta spamul fără intervenție umană.

Diferențe cheie:

• Abordarea tradițională se bazează pe reguli stabilite manual, în timp ce abordarea pe bază de învățare automată învață din date.

• Abordarea tradițională necesită actualizări constante ale regulilor, în timp ce modelul de învățare automată poate evolua pe baza noilor date de antrenament.

• Abordarea pe bază de învățare automată are potențialul de a fi mai precisă și de a detecta spamuri mai complexe, dar necesită date de antrenament semnificative și expertiză în dezvoltarea și implementarea modelelor de învățare automată [2].

Data Science - Sales Forecasting

Într-o lume în care business-ul este în proces schimbare continuă și a piețelor competitive, capacitatea de a anticipa și de a gestiona cererea pentru produse și servicii este esențială pentru succesul unei companii.

Acest proces complex de prognoză a vânzărilor, care în trecut se baza în mare parte pe intuiție și experiență, a fost revoluționat de apariția Data Science.

În era tehnologiei și a big data, prognoza vânzărilor nu mai este doar o simplă estimare, ci un domeniu în care algoritmi avansați de machine learning și analiza datelor au transformat fundamental modul în care companiile iau decizii.

Astăzi, ne propunem să explorăm cum Data Science a devenit un instrument indispensabil pentru îmbunătățirea și optimizarea procesului de prognoză a vânzărilor. Iată cum data science joacă un rol esențial în prognoza vânzărilor:

1. Optimizarea Performanței Prin Analiza Detaliată a Istoricului Vânzărilor:

În lumea afacerilor de astăzi, datele sunt aurul pentru luarea deciziilor înțelepte.

Imaginați-vă că sunteți un retailer online și doriți să înțelegeți de ce anumite produse au înregistrat creșteri semnificative ale vânzărilor în anumite luni ale anului trecut.

Utilizând tehnici avansate de analiză de date, putem să deslușim că această creștere a vânzărilor a coincis cu un eveniment important în lumea modei, cum ar fi o săptămână de modă, iar vremea a fost favorabilă pentru promovarea articolelor de vară.

Cu aceste informații, sunteți pregătit să ajustați stocurile și strategia de marketing pentru a profita de aceeași tendință anul acesta.

2. Anticiparea Cererii Cu Ajutorul Inteligenței Artificiale:

În domeniul alimentelor și băuturilor, de exemplu, variabilitatea în cerere poate fi provocatoare. Cu algoritmii noștri de învățare automată, putem prognoza cu precizie cum se va schimba cererea pentru produsele dvs. în funcție de condițiile meteorologice.

Să presupunem că sunteți un producător de înghețată. Utilizând datele despre temperatură și istoricul de vânzări, putem anticipa că vânzările dvs. de înghețată vor crește semnificativ în zilele în care temperatura depășește 30 de grade Celsius.

Această prognoză precisă vă permite să planificați producția și stocurile în avans, evitând astfel pierderile din cauza unei cereri neașteptate.

3. Personalizarea Soluțiilor pentru Succesul Dvs.:

Fiecare afacere are particularitățile sale. Dacă sunteți în industria modei, sezonul și tendințele de modă sunt cruciale pentru prognozele de vânzări.

Cu serviciile noastre de Data Science, putem ajusta algoritmii noștri pentru a ține cont de specificul industriei dvs. și așteptările clienților

De exemplu, dacă sunteți un retailer de moda și vă apropiați de sezonul rece, prognozele noastre pot anticipa cererea pentru articole de îmbrăcăminte groasă și vă pot ajuta să decideți câtă marfă să aduceți în stoc.

4. Reducerea Riscului și Creșterea Preciziei Cu Data Science:

În domeniul financiar, orice eroare în prognozele de vânzări poate avea consecințe semnificative. Prin eliminarea factorului uman și prin folosirea analizei de date, ne asigurăm că prognozele dvs. pentru vanzarile viitoare sunt bazate pe date solide.

De exemplu, dacă sunteți o instituție financiară, datele istorice cu privire la tranzacțiile clienților pot fi analizate pentru a detecta modele suspecte sau fraudă. Acest lucru vă ajută să protejați atât afacerea, cât și clienții.

5. Răspuns Rapid la Schimbări Cu Actualizare în Timp Real:

Piața se schimbă rapid, iar vărsarea datelor în timp real este cheia pentru a fi în pas cu aceste schimbări.

Să ne gândim la un serviciu de livrare rapidă. Prin actualizarea în timp real a prognozelor pe baza datelor din trafic, prețurile carburanților și starea comenzilor, puteți să alocați resursele și să faceți rutele optime pentru livrările zilnice, economisind timp și bani în proces.

6. Segmentarea Clienților:

Fiecare client este unic, și tratamentul potrivit poate face diferența. Imaginează-ți că ești în domeniul comerțului electronic.

Cu ajutorul analizei datelor, putem segmenta clienții în diferite categorii în funcție de preferințe și comportamentul de cumpărare.

De exemplu, putem identifica că un grup de clienți preferă produse pentru sănătate și wellness, în timp ce altul este interesat de produse pentru înfrumusețare.

Această segmentare precisă vă permite să creați campanii de marketing personalizate pentru fiecare grup, ceea ce poate crește semnificativ rata de conversie și loialitatea clienților.

7. Detectarea Fraudei:

Pentru o instituție financiară sau pentru comerțul electronic, prevenirea fraudei este esențială. Datele din tranzacțiile clienților pot fi analizate pentru a identifica modele suspecte.

De exemplu, un client care obișnuiește să cumpere produse într-o anumită categorie și apoi efectuează o tranzacție neobișnuit de mare poate ridica semne de întrebare.

Cu ajutorul analizei de date, astfel de tranzacții pot fi semnalate pentru investigații suplimentare, contribuind astfel la protejarea afacerii împotriva fraudelor.

Concluzii

În concluzie, data science a transformat fundamental modul în care companiile abordează prognoza vânzărilor.

Ea aduce mai multă precizie, personalizare și eficiență în acest proces esențial pentru succesul afacerii.

Cu ajutorul științei datelor, companiile pot lua decizii mai bine informate și pot rămâne competitive într-un mediu de afaceri în continuă schimbare.