Наука о данных – это огромная сфера человеческой деятельности, общепринятый подход к освоению которой, прослеживающийся в каждом исследовательском проекте как правило следующий. Сначала данные импортируются в R. Обычно это означает, что берете данные, хранящиеся в файле, базе данных или интернете, и загружаете их в таблицу данных R. Если не можете импортировать свои данные в R, то дальнейший анализ данных в R не представляется возможным и стоит рассмотреть альтернативные варианты.

После того, как импортировали свои данные в R, неплохо было бы привести их в порядок. Очистка ваших данных означает хранение их в согласованном виде, который соответствует семантике набора данных. Короче говоря, когда данные структурированы, каждый столбец является переменной, и каждый ряд – это наблюдение. Структурированные отфильтрованные данные важны еще и потому, что последовательная запись позволяет сосредоточиться на вопросах о непосредственно самих данных, а не на вопросах о получении данные в правильном формате для разных функций.

После того, как у вас есть структурированные данные, общим первым шагом является их преобразование, включающее в себя:

1) фильтрацию по наблюдениям (например, все люди обучающиеся в одном городе, или все данные за последний учебный год);

2) создание новых переменных, которые являются функциями от существующих переменных (например, вычисление продолжительности обучения или длительности прохождения тестов);

3) вычисление набора сводных статистических данных (например, наивысший балл из набранных обучающимися).

После того, как у вас есть структурированные данные с вычисленными переменными запускаются два основных генератора новых знаний: визуализация и моделирование. Оба имеют свои сильные и слабые стороны, и любой реальный анализ будет происходить в процессе их многократного чередования.

Визуализация – это фундаментальная человеческая деятельность. Одна хорошая визуализация покажет вам то, чего даже не ожидали, или поднимет новые вопросы об анализируемых данных. Хорошая визуализация также может намекнуть, что задаете неправильный вопрос, или что нужно собирать дополнительные данные. Визуализация может вдохновить вас, но не стоит обольщаться, так как для интерпретации результатов всё же требуется участие человека.

Моделирование является дополнительным инструментам визуализации. После того, как достаточно точно сформулировали свои вопросы, можете попробовать использовать математическую модель, чтобы ответить на них. Модели в R принципиально являются математическими и представляют собой вычислительный инструментарий, поэтому они хорошо масштабируются. Нередко бывает дешевле купить больше компьютеров, чем это купить больше мозгов. Но каждая модель при этом генерирует лишь предположения, и по своей природе математическая модель не может подвергать сомнению свои собственные предположения. Это означает, что модель сама по себе не может сделать принципиальное открытие.

Последняя ступень анализа данных: представление полученных результатов, – самая критическая часть любого аналитического проекта. При этом не важно, насколько хороши ваши модели или визуализации, если не можете передать свои идеи и результаты другим людям.

Объединяет все названные этапы – программирование, оно красной нитью проходит через каждый этап проекта, но не нужно быть опытным программистом, чтобы анализировать данные, достаточно знания базовых концепций, и желания постоянно улучшать свои навыки программирования, так как последнее позволяет автоматизировать частые задачи и проще решать новые.