数据科学工作流程中的机器人流程自动化 (RPA)

机器人流程自动化 (RPA) 越来越多地用于自动化数据科学工作流程中的重复任务。 通过使用软件机器人或“机器人”来捕获和解释现有应用程序以处理交易、与其他系统通信并触发响应，RPA 使数据科学家能够专注于更具战略性的工作。 目前占用数据科学家大量时间的许多重复性任务（例如数据清理、转换和聚合）可以使用 RPA 实现自动化。 这为数据科学家腾出了时间来从事更多分析和增值任务，例如统计建模、机器学习和数据可视化。 RPA 还可以帮助数据科学家通过在线数据科学课程学习新技能，使日常工作自动化并让他们专注于技能发展。

目录：

• 数据科学中的机器人流程自动化 (RPA) 简介

• 了解 RPA 和数据科学的交叉点

• 利用 RPA 进行数据收集和预处理

• 在数据清理和转换中使用 RPA 自动执行重复任务

• 使用 RPA 工具和技术简化数据分析

• 使用 RPA 增强数据模型部署和维护

• 应对数据科学工作流程中 RPA 的挑战和最佳实践

• 案例研究：数据科学项目中 RPA 实施的真实示例
• 结论

数据科学中的机器人流程自动化 (RPA) 简介

机器人流程自动化 (RPA) 使用软件机器人或人工智能 (AI) 助手来处理重复性的日常任务。 在数据科学工作流程中，RPA 可用于自动执行许多日常数据准备和清理任务。 这使得数据科学家和分析师能够腾出时间进行更具战略性的分析和建模。 RPA 通过自动执行重复的手动任务，为数据科学流程带来效率、速度和可扩展性。

了解 RPA 和数据科学的交叉点

RPA 通过自动化重复数据任务来补充和增强数据科学。 数据科学家将 60% 的时间花在数据准备上——收集、清理、转换和构建原始数据。 RPA 工具可以通过观察用户来学习工作流程，然后大规模自动化这些任务。 这使得数据科学家能够专注于建模、分析和洞察等更高级别的任务。 RPA 还为数据科学流程带来了结构和治理。 通过记录工作流程，RPA 提高了透明度、问责制、工作重用以及跨团队和项目的协作。

利用 RPA 进行数据收集和预处理

RPA 机器人可以通过光学字符识别从数据库、API、网页、应用程序甚至物理文档等各种来源收集数据。 他们可以提取相关数据字段、标准化格式和数据类型。 机器人可以按计划收集更新的数据集。 对于预处理，RPA 可以自动执行数据分析等任务，以了解数据质量问题、处理缺失值、异常值和不一致情况。 机器人标准化格式、在数据类型之间进行转换、通过计算和自然语言处理导出新字段。 他们通过基于规则的验证来清理地址字段、电话号码等。 RPA 显着提高了数据收集和预处理任务的速度、准确性和可扩展性。

在数据清理和转换中使用 RPA 自动执行重复任务

在数据清理和转换中，许多任务（例如排序、过滤、合并和聚合数据）可以使用 RPA 实现自动化。 机器人可以应用规则来标准化值、标记异常值、处理缺失数据并派生新字段。 他们擅长重复的条件格式化任务，例如验证电子邮件和电话号码。 RPA 简化了诸如将日期/时间字段转换为标准格式、根据出生日期计算年龄、对客户 ID 进行分组等任务。 机器人在转换过程中记录数据沿袭以确保合规性。 RPA 通过消除人为错误来提高准确性，并确保大规模的一致性。 这使得数据科学家能够专注于分析数据准备。

使用 RPA 工具和技术简化数据分析

RPA 机器人可以自动执行重复的分析任务，例如连接到分析工具、选择数据集、参数和可视化。 他们按计划生成标准报告。 机器人从自然语言中提取见解或可视化数据集。 RPA 与 BI 工具集成以自动执行仪表板刷新。 它通过自动准备训练和测试数据集、执行模型、评估结果以及根据新数据重新训练模型来驱动预测建模工作流程。 总体而言，RPA 简化了日常数据分析、报告、仪表板和模型开发任务，以提高效率。

使用 RPA 增强数据模型部署和维护

RPA 通过模型监控、评估和再培训支持连续数据科学。 机器人将更新的模型部署到生产中，执行 A/B 测试，收集结果和反馈以触发再培训。 RPA 可自动执行模型生命周期任务，例如文档、版本控制、许可和已弃用模型的退役。 它监视模型的数据或概念漂移，重新验证假设。 机器人根据监控警报根据需要重新训练模型。 RPA 改进了部署后大规模模型操作的治理、变更管理和可靠性。

应对数据科学工作流程中 RPA 的挑战和最佳实践

数据质量、安全性和治理是任何 RPA 实施的关键挑战。 对于数据科学，RPA 机器人需要干净、记录良好的输入数据和工作流程。 基于角色的访问控制可确保数据和模型不会受到损害。 RPA 工作流程和变更管理实践的版本控制可以防止错误和安全问题。 最佳实践包括分离开发、测试和生产环境。 自动化测试验证工作流程。 监控机器人可以防止恶意进程。 文档和 SOP 改进了变更管理、工作重用和协作。

案例研究：数据科学项目中 RPA 实施的真实示例

一家保险公司使用 RPA 每天从不同的数据库收集数千条客户记录。 机器人使用外部数据标准化格式、删除重复项并丰富记录。 这将数据准备时间从几周缩短到几小时。

一家电子商务公司使用计算机视觉模型对产品进行自动视觉检查。 RPA 机器人收集图像数据、应用模型来检测缺陷、通知供应商并更新库存系统。 这将质量检查速度提高了 90%。

一家电信公司使用 RPA 从通话详细记录中提取客户使用模式。 机器人在一小时内清理、转换和聚合数 TB 的数据到分析数据集中，从而实现近乎实时的个性化。

一家物流提供商部署 RPA 将电子邮件中的货运详细信息提取到 CRM 中。 机器人安排取货/送货、跟踪发货、通过多种渠道通知客户延误情况。 这简化了运营并改善了客户体验。

结论

总之，RPA 是一个强大的工具，可以自动执行数据科学工作流程中的重复手动任务。 它通过自动化数据收集、准备、分析和模型操作来补充数据科学功能。 RPA 提高了数据科学流程的效率、准确性、治理和可扩展性。 当与 AI/ML 等工具结合使用时，RPA 可以自动执行更复杂的任务。 总体而言，RPA 使数据科学家能够将更多时间花在战略工作上，并帮助组织更快地从数据中获取业务价值。