[इन्फोग्राफिक] डेटा साइंस प्रोजेक्ट चेकलिस्ट

कैसे करना है?

सुलझाई जा रही व्यावसायिक समस्या की पहचान करें

इससे स्पष्ट और निर्विवाद रूप से बताना चाहिए कि प्रोजेक्ट क्यों किया जा रहा है। 

स्टेकहोल्डर्स की पहचान करें

भूमिकाओं में प्रोजेक्ट मैनेजर, डेटा साइंटिस्ट, अकाउंट मैनेजर, डेटा एडमिनिस्ट्रेटर शामिल हो सकते हैं।

पूर्व कार्य की समीक्षा करें

ऐसे मौजूदा प्रोजेक्ट्स की समीक्षा करें जो समान क्षेत्र कवर करते थे।

• प्रोजेक्ट के प्रमुख निष्कर्ष क्या थे?
• क्या इस प्रोजेक्ट में कोई कार्य या एसेट्स पुन: उपयोग किए जा सकते हैं?
• ऐसी कौन-सी गलतियाँ हुईं जिन्हें दोहराने से बचना चाहिए?

सफलता मापने के लिए प्रमुख प्रदर्शन संकेतक (KPI या मेट्रिक्स) तय करें

मेट्रिक्स को SMART मानदंडों का पालन करना चाहिए।

• Specific: स्पष्ट रूप से परिभाषित, ताकि टीम का हर सदस्य समझ सके।
• Measurable: यह निर्धारित करना संभव हो कि KPI हासिल हुआ है या नहीं।
• Achievable: टीम के पास KPI प्राप्त करने के लिए कौशल और संसाधन हों।
• Relevant: KPI व्यापक संगठनात्मक लक्ष्यों से संबंधित हो।
• Time-related: लक्ष्य तक पहुँचने की अंतिम तिथि हो।

SMART न होने का उदाहरण: "वेबसाइट कन्वर्ज़न बढ़ाएँ"

SMART उदाहरण: "वेबसाइट के डिज़ाइन और उपयोगकर्ता अनुभव को अनुकूलित करके Q2 के अंत तक वेबसाइट कन्वर्ज़न दर में 10% वृद्धि करें"

स्कोप निर्धारित करें

• प्रोजेक्ट डिलिवरेबल्स क्या हैं?
• इन डिलिवरेबल्स के लिए आवश्यकताएँ क्या हैं?
• प्रोजेक्ट में क्या शामिल नहीं होगा?

प्रोजेक्ट प्लान लिखें

• प्रोजेक्ट के मध्यवर्ती चरणों के लिए माइलस्टोन तय करें।
• प्रत्येक माइलस्टोन तक पहुँचने की समय-सीमा तय करें।
• प्रत्येक चरण का संक्षिप्त विवरण लिखें।

प्रोजेक्ट के प्रभाव का अनुमान लगाएँ

• यदि लक्ष्य प्राप्त होते हैं तो संगठन को होने वाले लाभ का परिमाणित करें।
• यदि गणना में अनिश्चितता है, तो लाभ के लिए एक रेंज या कॉन्फिडेंस इंटरवल दें।
• किसी भी गुणात्मक लाभों की सूची दें जिन्हें परिमाणित नहीं किया जा सकता।

प्रोजेक्ट के प्रयास का अनुमान लगाएँ

• प्रोजेक्ट की लागत कितनी होगी?
• प्रोजेक्ट में कितना समय लगेगा?
• प्रोजेक्ट को किन संसाधनों की आवश्यकता होगी?

प्रोजेक्ट जोखिमों का अनुमान लगाएँ

• प्रोजेक्ट के सभी जोखिमों की सूची बनाएं।
• प्रत्येक जोखिम के लिए, जोखिम प्रभाव को उसकी होने की संभावना गुणा उसकी घटना की गंभीरता के रूप में गणना करें।

प्रोजेक्ट आगे बढ़ाना है या नहीं, तय करें

प्रोजेक्ट के अपेक्षित प्रभाव को प्रयास और जोखिमों के सापेक्ष देखकर निर्णय लें कि

• प्रोजेक्ट अभी आगे बढ़ाएँ।
• उच्च प्राथमिकता वाले प्रोजेक्ट्स के पक्ष में प्रोजेक्ट को होल्ड पर रखें।
• प्रोजेक्ट रद्द करें।

प्रत्येक स्टेकहोल्डर की जिम्मेदारी तय करें

RACI मॉडल का उपयोग करें। प्रत्येक कार्य के लिए तय करें कि कौन

• Responsible: वह व्यक्ति जो काम करता है।
• Accountable: वह व्यक्ति जो प्रमुख निर्णयों के लिए उत्तरदायी है।
• Consulted: वे लोग जिनकी राय प्रमुख निर्णयों के लिए ली जाती है।
• Informed: वे लोग जिन्हें प्रमुख निर्णयों के बारे में सूचित किया जाना चाहिए।

संचार रणनीति तय करें

• आप कैसे संपर्क में रहेंगे?
• मीटिंग्स की आवृत्ति क्या होगी?

डेटा स्रोतों की पहचान करें

• क्या आपके पास इस डेटा तक पहुँच पहले से है?
• डेटा कहाँ संग्रहीत है?
• डेटा किस रूप में है?
• डेटासेट कितना बड़ा है?
• क्या आपके पास डेटा डिक्शनरी है जो डेटा का अर्थ समझाती है?
• क्या प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट के लिए सिंथेटिक डेटा बनाया जा सकता है?

नियामकीय जरूरतों का पूर्वानुमान लगाएँ

• क्या कोई डिलिवरेबल (जैसे वित्तीय मॉडल) ऑडिट होगा?
• क्या सभी डेटा स्रोतों या फीचर्स का कानूनी रूप से उपयोग किया जा सकता है?

टेक्नोलॉजी स्टैक तय करें

• डेटा के भंडारण, प्रोसेसिंग और मॉडलिंग के लिए टूल्स पर सहमति बनाएँ।

प्रोजेक्ट चार्टर लिखें

• प्रोजेक्ट के लिए तय की गई बातों—लक्ष्य, स्टेकहोल्डर्स, KPI, प्लान, डेटा स्रोत, टेक्नोलॉजी स्टैक और संचार रणनीति—को एक संक्षिप्त दस्तावेज़ में संक्षेपित करें।

कैसे करना है?

डेटा साइंटिस्ट्स को सभी डेटासेट्स की पहुँच दें

• प्रत्येक डेटासेट के लिए उपयुक्त परमिशन्स की व्यवस्था करें।
• कोई वाणिज्यिक डेटासेट खरीदें या समान गुणों वाला सिंथेटिक डेटा इस्तेमाल करें।

डेटा इन्गेस्ट करें

• प्रत्येक डेटा स्रोत को एनालिटिक्स वातावरण में स्थानांतरित करें।

डेटा का अन्वेषण करें

• प्रत्येक चर के वितरण को हिस्टोग्राम या बार प्लॉट से विज़ुअलाइज़ करें।
• प्रत्येक चर के लिए मिसिंग वैल्यू को परिमाणित करें।
• फीचर्स और टार्गेट वेरिएबल के बीच संबंध को स्कैटर प्लॉट, हिस्टोग्राम, बॉक्स प्लॉट या हीटमैप से विज़ुअलाइज़ करें।

डेटा क्वालिटी रिपोर्ट लिखें

प्रत्येक डेटासेट के लिए

• डेटासेट का सार प्रस्तुत करें।
• किसी भी उच्च-स्तरीय डेटा गुणवत्ता मुद्दों का वर्णन करें।
• टार्गेट वेरिएबल की गुणवत्ता का वर्णन करें।
• प्रत्येक फीचर की गुणवत्ता का वर्णन करें।
• प्रत्येक फीचर और टार्गेट वेरिएबल के बीच संबंध का वर्णन करें।

प्रोजेक्ट आगे बढ़ाना है या नहीं, तय करें

डेटा क्वालिटी रिपोर्ट के आधार पर निर्णय लें कि

• प्रोजेक्ट जारी रखें।
• अधिक डेटा इकट्ठा करते समय प्रोजेक्ट रोकें।
• प्रोजेक्ट रद्द करें।

डेटा पाइपलाइन बनाएं

प्रोजेक्ट के आगे बढ़ने के साथ आमतौर पर डेटा को नियमित रूप से अपडेट करने की आवश्यकता होगी। डेटा पाइपलाइन 

• इन्गेस्टन और क्लीनिंग प्रक्रिया को स्वचालित करे।
• शेड्यूल पर (बैच अपडेट्स) या लगातार (स्ट्रीमिंग अपडेट्स) चले।

डेटा पाइपलाइन का प्रलेखन करें

• डेटा पाइपलाइन के चरणों और उनकी निर्भरताओं का एक आरेख बनाएं।
• प्रत्येक चरण में क्या होता है, उसका वर्णन करें।

कैसे करना है?

परिकल्पना बनाएँ

• क्या परिकल्पना व्यावसायिक परिप्रेक्ष्य में सार्थक है?
• क्या आप परिणाम को माप सकते हैं?
• क्या आपके पास सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण प्रभाव देखने के लिए पर्याप्त डेटा है?
• क्या ऐसे कोई सांख्यिकीय पक्षपात हैं जिनका हिसाब रखना होगा?

अपने डेटा को प्रशिक्षण और परीक्षण सेट्स में विभाजित करें

डेटा लीकेज से बचने के लिए फीचर इंजीनियरिंग शुरू करने से पहले यह अवश्य करें।

फीचर्स इंजीनियर करें

इन तकनीकों सहित अपने मॉडल के लिए फीचर्स बनाएं:

• संख्यात्मक वेरिएबल्स को केंद्रित करें या स्केल करें।
• बिनिंग द्वारा संख्यात्मक वेरिएबल्स से श्रेणीबद्ध वेरिएबल्स बनाएं।
• संख्यात्मक वेरिएबल्स पर Box-Cox या Yeo-Johnson ट्रांसफॉर्मेशन लागू करें ताकि वे सामान्य वितरण का पालन करें।
• दुर्लभ या संबंधित श्रेणियों को संयोजित करें।
• डेटाटाइम के भागों को निकालें या संयोजित करें।
• सारांश सांख्यिकी से नए वेरिएबल्स बनाएं।
• पाठ और अन्य असंरचित डेटा से परिमाणात्मक मीट्रिक्स निकालें।

मॉडल फिट करें, या एक प्रयोग चलाएँ

• सबसे सरल मॉडल से शुरू करें और धीरे-धीरे जटिलता बढ़ाएँ।
• बड़े डेटासेट्स के लिए, सैंपल के साथ मॉडलिंग करने पर विचार करें।

परिणामों का मूल्यांकन करें

अपने मॉडल के प्रदर्शन को मात्रा में व्यक्त करने के लिए accuracy, precision और recall जैसे मीट्रिक्स का उपयोग करें। यदि प्रदर्शन पर्याप्त अच्छा नहीं है तो देखें:

• क्या आप अतिरिक्त डेटा एकत्र कर सकते हैं?
• क्या आप और फीचर्स इंजीनियर कर सकते हैं?
• क्या आप अन्य एल्गोरिद्म्स का उपयोग कर सकते हैं?

परिणामों पर रिपोर्ट करें

• स्टेकहोल्डर्स को नियमित रूप से फीडबैक दें।
• व्यावसायिक बनाम तकनीकी स्टेकहोल्डर्स के अनुसार अपनी भाषा समायोजित करें।
• विफलताओं के साथ-साथ सफलताओं की भी रिपोर्ट करें।

कैसे करना है?

एक टेस्ट सूट बनाएं

ऐसे परीक्षण परिभाषित करें जो स्वचालित रूप से चलें ताकि आपके मॉडल या प्रयोग के प्रदर्शन की जाँच हो सके और इटरेशन के दौरान आने वाली बग्स पकड़ी जा सकें। इनमें शामिल हो सकते हैं:

• कोड के यूनिट टेस्ट्स।
• पोर्टफोलियो या अन्य टाइम सीरीज़ के लिए बैकटेस्ट।

व्यावसायिक प्रभाव का सत्यापन करें

अब जब आपके पास मॉडल प्रदर्शन मीट्रिक्स हैं, तो आप अपने व्यवसाय पर अपेक्षित प्रभाव को बेहतर ढंग से परिमाणित कर सकते हैं। व्यावसायिक स्टेकहोल्डर्स के साथ प्रभाव पर चर्चा करें।

तकनीकी दृष्टिकोण का सत्यापन करें

जाँचें कि अंतिम मॉडल तकनीकी रूप से उपयुक्त है।

• क्या आपके मॉडल की धारणाएँ मान्य हैं?
• क्या परिणाम आपके द्वारा सैंपल किए गए डेटा के प्रति संवेदनशील हैं?
• क्या हाइपरपैरामीटर्स उपयुक्त हैं?
• क्या कोई और आपके मॉडल को पुन: उत्पन्न कर सकता है?

परिनियोज्य होने का सत्यापन करें

• क्या सभी संभावित इनपुट मानों या उपयोग-मामलों को संभाला जा सकता है?
• क्या सभी आवश्यक डेटा स्रोत प्रोडक्शन में उपलब्ध हैं?
• यदि कुछ डेटा स्रोत उपलब्ध न हों तो क्या मॉडल शालीनता से विफल हो सकता है?
• क्या पर्याप्त तेजी से प्रेडिक्शंस की जा सकती हैं?

शून्य परिणामों को संरक्षित करें

जो भी प्रोडक्शन तक नहीं पहुँचेगा, उसे एक नॉलेज रिपॉजिटरी में दर्ज करें ताकि भविष्य के प्रोजेक्ट्स उसी चीज़ को दोहराकर समय बर्बाद न करें।

कैसे करना है?

डेटा पाइपलाइन विकसित करें

• सभी डेटा स्रोतों के लिए प्रोडक्शन वातावरण तक एक Directed Acyclic Graph (DAG) सेट अप करें।
• डेटा अपडेट्स को स्वचालित रूप से चलने के लिए शेड्यूल करें।

मॉडल पाइपलाइन विकसित करें

• मॉडल फ्लो को कार्यों में विभाजित करें और उन्हें एक पाइपलाइन में संयोजित करें।

मॉडल को ऑपरेशनलाइज़ करें

अपने मॉडल के लिए एक API प्रदान करें, जिसे डैशबोर्ड्स, वेबसाइट्स या अन्य सॉफ़्टवेयर द्वारा एक्सेस किया जा सके।

मॉनिटरिंग प्लान डिज़ाइन करें

• ट्रैक की जाने वाली मीट्रिक्स तय करें, जिनमें प्रदर्शन मीट्रिक्स और सुरक्षा मीट्रिक्स शामिल हों जो बग के आने पर संकेत दें।
• उन मीट्रिक्स के लिए स्वीकार्य रेंज की सीमाएँ निर्धारित करें।
• तय करें कि यदि मीट्रिक्स रेंज से बाहर जाएँ तो आपको अलर्ट कैसे मिले।

A/B टेस्ट के माध्यम से रोलआउट करें

• नई सुविधा या मॉडल को उपयोगकर्ताओं के एक यादृच्छिक सैंपल को प्रदान करें।
• चुनी गई मीट्रिक्स पर कड़ी नज़र रखें, लेकिन सांख्यिकीय महत्व प्राप्त होने से पहले किसी समूह को विजेता घोषित करने की जल्दबाज़ी न करें।

A/B टेस्ट परिणामों का विश्लेषण और रिपोर्ट करें

• प्रत्येक समूह के लिए चुनी गई ट्रैकिंग मीट्रिक्स की तुलना करें।
• परिणामों की रिपोर्ट करें, भले ही परीक्षण सफल न रहा हो।

अधिकांश या सभी उपयोगकर्ताओं तक रोलआउट करें

यदि परीक्षण सफल रहा, तो सुविधा या मॉडल को अधिकांश या सभी उपयोगकर्ताओं तक रोलआउट करें।

• एक छोटा होल्डआउट समूह शामिल करना जिसे सुविधा या मॉडल न मिले, आपको नई सुविधा या मॉडल से प्रदर्शन वृद्धि का दीर्घकालिक डेटा प्राप्त करने देता है।

कैसे करना है?

एग्ज़िट रिपोर्ट लिखें

प्रोजेक्ट की स्थिति और सीखे गए पाठों का सार प्रस्तुत करें।

• प्रोजेक्ट का एक अवलोकन प्रदान करें।
• जिस व्यावसायिक समस्या को आप सुलझाना चाहते थे, उसका सार प्रस्तुत करें।
• डेटा स्रोतों और उनके प्रोसेसिंग का वर्णन करें।
• उपयोग की गई मॉडलिंग तकनीकों और मॉडल के सत्यापन का वर्णन करें।
• सॉल्यूशन आर्किटेक्चर का सार प्रस्तुत करें।
• कंपनी और ग्राहक के लिए प्रोजेक्ट से होने वाले लाभों का विवरण दें।
• प्रोजेक्ट निष्पादन, डेटा साइंस, व्यावसायिक डोमेन और प्रोडक्ट से संबंधित किसी भी सीख का वर्णन करें।
• अगले कदमों की रूपरेखा प्रस्तुत करें।

ग्राहक प्रतिक्रिया प्राप्त करें

• सर्वेक्षण और उपयोगकर्ता साक्षात्कार करें।
• समीक्षाओं, रेटिंग्स और सोशल मीडिया की निगरानी करें।

कैसे करना है?

मॉनिटरिंग पाइपलाइन विकसित करें

मॉनिटरिंग प्लान में परिभाषित प्रदर्शन और सुरक्षा मीट्रिक्स को स्वचालित रूप से ट्रैक करने के लिए एक पाइपलाइन सेट अप करें।

डैशबोर्ड्स बनाएं

समय के साथ इन मीट्रिक्स में होने वाले परिवर्तन ट्रैक करने के लिए डैशबोर्ड्स बनाएं।

अलर्ट सेट अप करें

जब मीट्रिक्स स्वीकार्य रेंज से बाहर जाएँ तो आपको ईमेल, Slack आदि के माध्यम से सूचित करने के लिए अलर्ट सेट अप करें।