✅ ۶ مرحله برای شروع هر پروژه داده‌ای


👨🏻‍💻 وقتی اولین پروژه علوم داده‌ات رو می‌خوای شروع کنی، پیش خودت میگی از کجا شروع کنم؟ تمیز کردن داده؟ ساخت مدل؟ داشبورد؟

✏️ واقعیت اینه که بدون یه ساختار منسجم برای انجام پروژه، حتی حرفه‌ای‌ترین‌ها هم گیر می‌کنن.

✅ روش CRISP-DM دقیقاً برای همین موقع‌هاست. با این روش دیگه می‌دونی قدم بعدیت چیه، از کجا باید شروع کنی و چطور بری جلو.


1️⃣ درک کسب ‌و کار

⬅️ مشکل اصلی چیه؟ کی به نتیجه اهمیت می‌ده؟ خروجی تو قراره چه تصمیمی رو پیش ببره؟

➖ ➖ ➖

2️⃣ درک داده

⬅️ چه داده‌هایی داری؟ چی کمه؟ چی به درد می‌خوره؟

✅ اینجا کنجکاوی مهم‌تر از کدنویسیه.

➖ ➖ ➖

3️⃣ آماده‌سازی داده

⬅️ تمیزکاری، ادغام و تغییر شکل داده.

✅ میانبر نداره ولی می‌تونی کارای تکراری رو اتومات انجام بدی.

➖ ➖ ➖

4️⃣ مدل‌سازی

⬅️ روشی رو انتخاب کن که به درد بیزینست بخوره.

✅ دقت مهمه، ولی قابل توضیح بودن خیلی وقت‌ها مهم‌تره.

➖ ➖ ➖

5️⃣ ارزیابی

⬅️ آیا واقعاً این مدل مشکل کسب ‌و کار رو حل می‌کنه؟ ذی‌نفع‌ها راضی هستن؟

➖ ➖ ➖

6️⃣ استقرار و توسعه

⬅️ گاهی یه داشبورد ساده‌ست، گاهی یه پایپ‌لاین، یا حتی فقط یه گزارش اسلایدی.

✅ خروجی باید به درد تصمیم ‌گیرنده هم بخوره، نه فقطبه درد رزومه تو.

➖ ➖ ➖

❗️ می‌تونی ترتیب رو کمی تغییر بدی، ولی مرحله ۱ رو هیچ‌وقت نمی‌تونی جا بندازی. تا وقتی مسئله کسب ‌و کار رو درست نفهمی، هیچ ‌کدوم از مراحل بعدی ارزش نداره!



🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa