資料科學工作流程中的機器人流程自動化 (RPA)

機器人流程自動化 (RPA) 越來越多地用於自動化資料科學工作流程中的重複任務。 透過使用軟體機器人或「機器人」來捕獲和解釋現有應用程式以處理交易、與其他系統通訊並觸發回應，RPA 使資料科學家能夠專注於更具策略性的工作。 目前佔用資料科學家大量時間的許多重複性任務（例如資料清理、轉換和聚合）可以使用 RPA 實現自動化。 這為資料科學家騰出了時間來從事更多分析和增值任務，例如統計建模、機器學習和資料視覺化。 RPA 還可以幫助資料科學家透過線上資料科學課程學習新技能，使日常工作自動化並讓他們專注於技能發展。

目錄：

• 資料科學中的機器人流程自動化 (RPA) 簡介

• 了解 RPA 和數據科學的交叉點

• 利用 RPA 進行資料收集和預處理

• 在資料清理和轉換中使用 RPA 自動執行重複任務

• 使用 RPA 工具和技術簡化資料分析

• 使用 RPA 增強資料模型部署和維護

• 應對資料科學工作流程中 RPA 的挑戰和最佳實踐

• 案例研究：數據科學計畫中 RPA 實施的真實範例
• 結論

資料科學中的機器人流程自動化 (RPA) 簡介

機器人流程自動化 (RPA) 使用軟體機器人或人工智慧 (AI) 助理來處理重複性的日常任務。 在資料科學工作流程中，RPA 可用於自動執行許多日常資料準備和清理任務。 這使得資料科學家和分析師能夠騰出時間進行更具策略性的分析和建模。 RPA 透過自動執行重複的手動任務，為資料科學流程帶來效率、速度和可擴展性。

了解 RPA 和數據科學的交叉點

RPA 透過自動化重複資料任務來補充和增強資料科學。 資料科學家將 60% 的時間花在資料準備上——收集、清理、轉換和建立原始資料。 RPA 工具可以透過觀察使用者來學習工作流程，然後大規模自動化這些任務。 這使得資料科學家能夠專注於建模、分析和洞察等更高層級的任務。 RPA 也為資料科學流程帶來了結構和治理。 透過記錄工作流程，RPA 提高了透明度、問責制、工作重用以及跨團隊和專案的協作。

利用 RPA 進行資料收集和預處理

RPA 機器人可以透過光學字元識別從資料庫、API、網頁、應用程式甚至實體文件等各種來源收集資料。 他們可以提取相關資料欄位、標準化格式和資料類型。 機器人可以按計劃收集更新的數據集。 對於預處理，RPA 可以自動執行資料分析等任務，以了解資料品質問題、處理缺失值、異常值和不一致情況。 機器人標準化格式、在資料類型之間進行轉換、透過計算和自然語言處理導出新欄位。 他們透過基於規則的驗證來清理地址欄位、電話號碼等。 RPA 顯著提高了資料收集和預處理任務的速度、準確性和可擴展性。

在資料清理和轉換中使用 RPA 自動執行重複任務

在資料清理和轉換中，許多任務（例如排序、過濾、合併和聚合資料）可以使用 RPA 實現自動化。 機器人可以應用規則來標準化值、標記異常值、處理缺失資料並派生新欄位。 他們擅長重複的條件格式化任務，例如驗證電子郵件和電話號碼。 RPA 簡化了諸如將日期/時間欄位轉換為標準格式、根據出生日期計算年齡、對客戶 ID 進行分組等任務。 機器人在轉換過程中記錄資料沿襲以確保合規性。 RPA 透過消除人為錯誤來提高準確性，並確保大規模的一致性。 這使得資料科學家能夠專注於分析資料準備。

使用 RPA 工具和技術簡化資料分析

RPA 機器人可以自動執行重複的分析任務，例如連接到分析工具、選擇資料集、參數和視覺化。 他們按計劃產生標準報告。 機器人從自然語言中提取見解或視覺化資料集。 RPA 與 BI 工具整合以自動執行儀表板刷新。 它透過自動準備訓練和測試資料集、執行模型、評估結果以及根據新資料重新訓練模型來驅動預測建模工作流程。 總體而言，RPA 簡化了日常數據分析、報告、儀表板和模型開發任務，以提高效率。

使用 RPA 增強資料模型部署和維護

RPA 透過模型監控、評估和再培訓支援連續資料科學。 機器人將更新的模型部署到生產中，執行 A/B 測試，收集結果和回饋以觸發再培訓。 RPA 可自動執行模型生命週期任務，例如文件、版本控制、授權和已棄用模型的退役。 它監視模型的資料或概念漂移，重新驗證假設。 機器人根據監控警報根據需要重新訓練模型。 RPA 改進了部署後大規模模型操作的治理、變更管理和可靠性。

應對資料科學工作流程中 RPA 的挑戰和最佳實踐

資料品質、安全性和治理是任何 RPA 實施的關鍵挑戰。 對於資料科學，RPA 機器人需要乾淨、記錄良好的輸入資料和工作流程。 基於角色的存取控制可確保資料和模型不會受到損害。 RPA 工作流程和變更管理實務的版本控制可以防止錯誤和安全性問題。 最佳實踐包括分離開發、測試和生產環境。 自動化測試驗證工作流程。 監控機器人可以防止惡意進程。 文件和 SOP 改進了變更管理、工作重複使用和協作。

案例研究：數據科學計畫中 RPA 實施的真實範例

一家保險公司使用 RPA 每天從不同的資料庫收集數千筆客戶記錄。 機器人使用外部資料標準化格式、刪除重複項並豐富記錄。 這將資料準備時間從幾週縮短到幾小時。

一家電子商務公司使用電腦視覺模型對產品進行自動視覺檢查。 RPA 機器人收集影像資料、應用模型來偵測缺陷、通知供應商並更新庫存系統。 這將品質檢查速度提高了 90%。

一家電信公司使用 RPA 從通話詳細記錄中擷取客戶使用模式。 機器人在一小時內清理、轉換和聚合數 TB 的資料到分析資料集中，從而實現近乎即時的個人化。

一家物流提供者部署 RPA 將電子郵件中的貨運詳細資訊提取到 CRM 中。 機器人安排取貨/送貨、追蹤出貨、透過多種管道通知客戶延誤情況。 這簡化了營運並改善了客戶體驗。

結論

總之，RPA 是一個強大的工具，可以自動執行資料科學工作流程中的重複手動任務。 它透過自動化數據收集、準備、分析和模型操作來補充數據科學功能。 RPA 提高了資料科學流程的效率、準確性、治理和可擴展性。 當與 AI/ML 等工具結合使用時，RPA 可以自動執行更複雜的任務。 總體而言，RPA 使資料科學家能夠將更多時間花在策略工作上，並幫助組織更快地從資料中獲取業務價值。