A Variability-Aware Design Approach to the Data Analysis Modeling\n Process
Notice bibliographique
Résumé
The massive amount of current data has led to many different forms of data\nanalysis processes that aim to explore this data to uncover valuable insights.\nMethodologies to guide the development of big data science projects, including\nCRISP-DM and SEMMA, have been widely used in industry and academia. The data\nanalysis modeling phase, which involves decisions on the most appropriate\nmodels to adopt, is at the core of these projects. However, from a software\nengineering perspective, the design and automation of activities performed in\nthis phase are challenging. In this paper, we propose an approach to the data\nanalysis modeling process which involves (i) the assessment of the variability\ninherent in the CRISP-DM data analysis modeling phase and the provision of\nfeature models that represent this variability; (ii) the definition of a\nframework structural design that captures the identified variability; and (iii)\nevaluation of the developed framework design in terms of the possibilities for\nprocess automation. The proposed approach advances the state of the art by\noffering a variability-aware design solution that can enhance system\nflexibility, potentially leading to novel software frameworks which can\nsignificantly improve the level of automation in data analysis modeling\nprocess.\n
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».