Die Neugier eines Kindes: Eine überraschende Grundlage für die Datenwissenschaft

Wenn Sie mich bitten würden, einem 5-Jährigen Data Science zu erklären, würde ich wahrscheinlich so etwas sagen: „Es ist, als wäre man ein Detektiv!“ Sie sammeln Hinweise (Daten), finden heraus, wie sie zusammenpassen (analysieren und bereinigen Sie die Daten) und verwenden sie, um Rätsel zu lösen oder zu erraten, was als nächstes passieren könnte (Ergebnisse vorherzusagen).“

Datenwissenschaft ist nicht nur etwas für Detektive oder Erwachsene mit ausgefallenen Abschlüssen. Die Chancen stehen gut, dass Sie datenwissenschaftliche Prinzipien in Ihrem Alltag angewendet haben, ohne es zu merken. Nehmen Sie mich zum Beispiel.

Als ich aufwuchs, war ich ein neugieriges, ruhiges Kind, das nie aufhörte zu denken. Nach außen hin habe ich nicht viel gesagt, aber in meinem Kopf war es ein ganzer Markt. Ich habe Punkte verbunden, die niemand sonst zu bemerken schien, und endlose Fragen gestellt, und nicht nur das typische „Warum ist das so?“ aber die besonders Neugierigen: „Wann wird es passieren? Was könnte dazu führen, dass es passiert?“ Selbst jetzt, als Erwachsener, habe ich die schlechte Angewohnheit, zu viele Fragen zu stellen. Ein Freund sagte mir einmal: „Du stellst Fragen wie ein Kind!“ Ich habe es als Kompliment aufgefasst.

Es war diese Neugier, die mich als Kind unwissentlich dazu brachte, die Prinzipien der Datenwissenschaft zu übernehmen, insbesondere wenn es um etwas so Unvorhersehbares wie NEPA (jetzt PHCN) ging. Wenn Sie jemals in Nigeria gelebt haben, wissen Sie, dass Stromausfälle so häufig vorkamen, dass sich das Einschalten des Lichts wie eine kleine Feier anfühlte. Ich hasste die Unvorhersehbarkeit des Ganzen, also fing ich an, aufmerksam zu sein. Ich habe es mir zur Aufgabe gemacht, den NEPA-Code zu knacken.

Mein Notizbuch wurde zu meiner Mini-Datenbank. Ich beobachtete die Verhaltensmuster von NEPA und zeichnete jedes Mal auf, wann der Strom ausfiel und wann er wieder eingeschaltet wurde. (Datenerfassung). Ich kam von der Schule nach Hause und fragte sofort meine Mutter oder wer auch immer zu Hause war: „Haben sie das Licht mitgebracht?“ Wann haben sie es genommen?“ Ich würde aufschreiben, was mir aufgefallen ist – wie lange das Licht anhielt, wann es anging und wann es ausging. Es war wie ein Ritual; Ich musste die „Statusaktualisierung“ des Netzteils kennen.

Im Laufe der Zeit habe ich Muster und externe Faktoren wie Feiertage, Feiertage, Wetterbedingungen, Fußballspiele usw. berücksichtigt. Es hat einige Zeit gedauert, aber ich habe begonnen, Trends zu bemerken. Wenn es zum Beispiel heftig regnete, wusste ich einfach, dass sie stundenlang kein Licht bringen würden, weil die Drähte Zeit zum „Trocknen“ brauchten. Oder wenn Nigeria ein Fußballspiel austragen würde, wären die Chancen hoch, dass NEPA großzügig sein würde. Wenn ich heute das NEPA-Modell erstellen würde, müsste ich komplexere Variablen berücksichtigen – etwa die Häufigkeit, mit der das nationale Stromnetz zusammenbricht (was gefühlt alle zwei Wochen der Fall ist).

Anhand dieser Muster habe ich ein „mentales Modell“ erstellt. So unvorhersehbar die Stromversorgung auch war, ich konnte sie dennoch bis zu einem gewissen Grad vorhersagen, als ob ich Insiderinformationen hätte und ich mir den inoffiziellen Titel „NEPA-Prognostiker“ verdiente Kommt das Licht zurück?“ und ich würde zuversichtlich antworten: „Geben Sie ihnen zwei Stunden; es wird schon klappen.“

Sicher, die Daten waren nicht perfekt. NEPA fiel mir ein paar Mal in die Hände. Manchmal kam der Strom nicht wie erwartet zurück, oder er fiel unerwartet aus. Aber größtenteils waren meine Vorhersagen überraschend genau. Also habe ich diese inkonsistenten Fälle herausgefiltert (Datenbereinigung) und mich darauf konzentriert, Muster zu finden.

Rückblickend wird mir klar, dass ich die ganze Zeit über Kernprozesse der Datenwissenschaft angewendet habe:
Datenerfassung: Ich habe Informationen über die Stromversorgung gesammelt – wann sie kam, wann sie ausging und wie lange sie blieb.
Datenbereinigung und -vorbereitung: Ich habe irrelevante Details entfernt und mich auf Schlüsselvariablen wie Wetterbedingungen oder Tageszeit konzentriert.
Explorative Datenanalyse (EDA): Ich habe in meinen Notizen nach Mustern gesucht, um zu verstehen, wie die Stromversorgung funktionierte.
Datenmodellierung: Ich habe ein „mentales Modell“ erstellt, um anhand der von mir identifizierten Muster vorherzusagen, wann die Energie zurückkommen würde.
Modellbewertung: Ich habe meine Vorhersagen anhand der Realität getestet. Wenn das Licht nicht wie erwartet aufleuchtete, habe ich mein Modell angepasst.
Modelleinsatz: Mein „Modell“ wurde für andere nützlich – meine Geschwister und Nachbarn verließen sich bei ihren Entscheidungen auf meine Prognosen.

So lustig das auch klingt, dieses Kindheitsexperiment mit NEPA war mein erster Eindruck von der Datenwissenschaft. Datenwissenschaft ist mehr als nur Zahlen, Diagramme und Algorithmen. Es geht darum, reale Probleme zu lösen, so wie ich es als Kind mit meinen Machtvorhersagen getan habe. Ja, Data Science kann kompliziert sein, aber im Kern ist es nur strukturierte Neugier – etwas, das wir alle in uns tragen. Und für mich begann alles mit NEPA und einem Notizbuch.

Im Laufe der Zeit werden wir nicht nur die verschiedenen Konzepte und Prozesse der Datenwissenschaft erforschen, sondern auch die Probleme, die wir lösen und die Lösungen schaffen können. Ob es darum geht, einen Datensatz zu analysieren oder Erkenntnisse zur Verbesserung des Lebens zu gewinnen, Data Science ist ein Werkzeug, mit dem wir alle bessere Entscheidungen treffen können.

Lassen Sie uns gemeinsam eintauchen – ein Hinweis, ein Muster und eine Vorhersage nach dem anderen!

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDie Neugier eines Kindes: Eine überraschende Grundlage für die Datenwissenschaft. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!