2.1. 数据科学生命周期#
数据科学主要围绕数据进行探索实验，一个数据科学项目涉及到很多步骤，比如数据准备、建模并部署到生产环境。如 图 2.1 所示， [Shearer, 2000] 首次提出了一个业界标准 CRISP-DM（Cross-industry standard process for data mining），描述数据科学的生命周期。
图 2.1 数据科学生命周期#
CRISP-DM 主要涉及六大部分：
理解业务
理解数据
准备数据
建模
验证
部署
理解业务#
理解业务逻辑在任何项目的成功中起着非常重要的作用，因为数据科学最终目的是服务业务，任何数据相关探索都要围绕着业务目标展开。在进行具体的数据科学建模之前，数据分析师首先应该深入理解业务。比如，电商数据分析需要首先理解电商的内在逻辑，用户需求与公司商业目标，才能在后续建模分析中更好地服务用户与公司。
房价预测是一个典型的数据科学场景，我们选择了加利福尼亚房价数据集进行演示，该数据集提供了房价，街区收入、房屋年龄、房间数、卧室数、街区人口等特征信息。在这个业务场景下，我们要明确业务：买卖双方根据房屋的情况谈判，使得房屋在一个合理的价格下成交，房屋价格受很多因素影响。
理解数据#
在理解业务逻辑之后，下一步是理解数据。数据分析师需要与业务团队密切合作，了解该业务有哪些数据、哪些第三方数据。具体而言，数据分析师需要深入了解数据是如何生成的、数据的描述、数据类型和许多其他信息。这个阶段，数据分析师可能还需要进行探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA），通过查看数据的分布或者数据可视化，了解数据的基本情况。
这里我们对房价数据集进行探索。值得注意的是，企业的数据往往比开源数据更复杂，与业务结合得更紧密。
from sklearn.datasets import fetch_california_housing
import pandas as pd
cal = fetch_california_housing(data_home="../data/", as_frame=True)
cal_df = pd.DataFrame(cal.data,
columns=cal.feature_names)
cal_df['MedHouseValue'] = pd.Series(cal.target)
cal_df.head(3)
| MedInc | HouseAge | AveRooms | AveBedrms | Population | AveOccup | Latitude | Longitude | MedHouseValue | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 8.3252 | 41.0 | 6.984127 | 1.023810 | 322.0 | 2.555556 | 37.88 | -122.23 | 4.526 |
| 1 | 8.3014 | 21.0 | 6.238137 | 0.971880 | 2401.0 | 2.109842 | 37.86 | -122.22 | 3.585 |
| 2 | 7.2574 | 52.0 | 8.288136 | 1.073446 | 496.0 | 2.802260 | 37.85 | -122.24 | 3.521 |
数据一共有 8 列，我们现在希望来预测 MedHouseValue 这一列，也就是房价。我们可以使用一些可视化方法，对整个数据有一个宏观的了解。
%config InlineBackend.figure_format = 'svg'
import seaborn as sns
sns.scatterplot(data=cal_df, x="MedInc",y='MedHouseValue',
hue='MedHouseValue', palette='cool', legend=False)
<Axes: xlabel='MedInc', ylabel='MedHouseValue'>
从图表中可以看到，房价与收入有一定相关性。
准备数据#
理解基本情况之后，下一个步骤是数据准备。这一步也被称为数据清洗（Data Cleaning）或数据整理（Data Wrangling）。这一步包括选择数据、多源数据的融合、清洗数据、删除不需要的列和特征、处理缺失值和异常值；通过特征工程从现有数据中构建新数据，派生新特征；将数据格式化为下一步所需的结构。对于机器学习任务，还要将数据切分为训练集和测试集。这一步也非常依赖探索性数据分析，识别数据的模式和异常值。对数据的洞察可以帮助找到正确的算法模型。
网络上的开源数据往往已经被处理过，实际业务场景的数据准备难度比开源数据大很多。 因此，数据准备是最耗时的步骤，它可能会占整个项目时间的 70%-90%，然而它是整个数据科学生命周期中最重要的步骤。
在房价预测这个场景下，当前我们使用的这个开源数据集的特征只有 8 列。为了更好地做这个任务，应该挖掘更多的信息，包括房屋面积等更详细的信息。如果能从其他数据源获取数据，并将这些数据融合，能显著提升准确度等模型性能，但数据融合需要进行数据清洗和对齐工作。
数据的预处理非常依赖数据分析师的经验，这里不仔细展开讲解。现在我们只对数据进行切分，分为训练集和测试集。
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(cal.data,
cal.target,
random_state=11)
建模#
建模被认为是数据分析的核心。建模将准备好的数据作为输入，输出所需要预测的值。建模需要对业务问题本身进行提炼，确定当前的数据科学问题是分类问题、回归问题、聚类问题或者其他问题，选择一个合适的模型处理数据。选择模型后，需要在各种算法中调整每个模型的超参数以实现所需的性能。
现在，我们使用线性回归算法对房价进行建模：
from sklearn.linear_model import LinearRegression
linear_regression = LinearRegression()
linear_regression.fit(X=X_train, y=y_train)
LinearRegression()In a Jupyter environment, please rerun this cell to show the HTML representation or trust the notebook.
On GitHub, the HTML representation is unable to render, please try loading this page with nbviewer.org.
LinearRegression()
验证#
在正式部署到生产系统之前，我们还需要通过验证模型的表现。有很多评估指标验证模型的效果，比如模型的准确性。这里将预测值与真实值进行了比较；也可以尝试不同的模型和不同的超参数，观察准确性。
predicted = linear_regression.predict(X_test)
expected = y_test
df = pd.DataFrame()
df['Expected'] = pd.Series(expected)
df['Predicted'] = pd.Series(predicted)
axes = sns.scatterplot(data=df, x='Expected', y='Predicted',
hue='Predicted', palette='cool', legend=False)
部署#
模型在部署上线前必须经过严格的验证。在正式向所有用户开放使用之前，除了进行离线测试外，还应实施线上灰度测试。所谓离线测试，是指仅在非在线环境中进行验证，基于历史数据，不将模型推送给线上用户。灰度测试则是在项目正式全面推广前，选择特定用户群体进行试用，并根据反馈效果逐步增加试用者的数量，实现从“灰”到“全量”的过渡。如果灰度测试的结果不尽人意，需要继续迭代并重复上述所有步骤。此外，如果数据收集不准确，数据清洗处理不当，或离线测试的评估指标存在问题，模型在线上的实际效果也可能不会理想。
小结#
以上各个步骤共同构成了数据科学的生命周期，从 章节 2.1 和案例中可以看到，数据科学是一个反复迭代的过程，不同步骤之间没有特别明显的界线。