经验丰富的旅行社可以通过将机票价格
接送当地景点和酒店空房情况的数据汇总在一起，非常有效地计划整个欧洲的旅行，他们将这与他们多年计划类似行程所积累的智慧相结合，然后产生了经过专业规划的行程，假期计划网站和旅行预订应用程序已将旅行社直接依赖的信息传递到群众手中，从而消除了旅行社的干扰，现在我们所有人都拥有旅行社曾经拥有（或什至更多）的信息，但是我们缺乏的是他们积累的智慧。结果，我们不得不尽一切可能安排行程，从而浪费所有的时间和次优的路线。

公民数据科学家的时代
在商业世界中，我们已经看到分析领域发生了类似的转变，我们生活在公民数据科学家的时代-使大量员工能够使用复杂的机器学习算法来追踪他们的好奇心，并深入其组织的数据湖的深处，这很棒！分析功能的民主化导致公司内部分析发现的步伐大大加快，但这也带来了新的挑战，机器学习擅长通过发现数据中的新关联来发现新信息，但是它无法完全理解这些相关性的相对价值，以及无法实现与模型操作相关的成本与所要达到的提升之间的折衷，机器学习AI缺乏智慧，无法理解将分析见解转化为现实决策所固有的权衡取舍，这种理解也可能缺乏确保模型在使用数据时符合道德的严格性。

分析模型开发的从业人员指南
在开发新的分析模型时，需要的是信息（由机器学习算法有效地产生），可解释性（也由技术提供）和智慧（由经验丰富的数据科学家和决策管理专家提供）的组合，许多企业专门致力于帮助公司做到这一点，在大多数情况下，任何好的模型开发都遵循以下步骤：

步骤1.从问题开始。
您必须先明确定义它们对帮助您解决问题的价值，然后才能确定有价值的数据集，这使我们回到了旅行社的范例中-确保您的公民数据科学家了解正在建模的业务环境。

步骤2.定义您要预测的行为。
例如如果一家银行试图预测损耗，则需要准确定义哪些类型的客户行为构成损耗，这可能包括诸如帐户关闭，变为非活动状态，帐户余额下降到特定水平以下或帐户支出下降达到指定阈值之类的信息。

步骤3.评估所有可能相关的数据源。
定义了要预测的内容后，您将希望在考虑的不同数据类型方面相当自由，机器学习在此阶段非常有用，因为它可以自动评估数据，例如：

帐户资料
交易数据-频率，频率，交易类型，交易量
呼叫中心数据
馆藏数据

步骤4.计划实施。
评估实现环境，以限制数据可用性和模型类型兼容性，了解在时间和精力上要填补可能存在的空白所需要的时间，此外在此阶段，应充分了解模型签名的任何批准或治理过程。

步骤5.整理数据。
一旦确信所讨论的数据将为关键业务问题提供重要的预测价值，便可以投入必要的时间和资源来整理数据并准备好在生产系统中使用，此步骤的关键考虑因素是理解和解决自然存在于数据中或可能通过采样无意中产生的任何数据偏差。

步骤6.构建模型。
在整理了相关数据之后，您将需要应用正确的分析技术（例如特征生成，变量归约，随机森林等）来构建模型，并查看数据对于您所处的不同行为的预测能力如何专注于，返回第1步，并确保模型本身以适当，合乎道德和有效的方式使用基础数据，如果您没有对其中一个数据源获得明显的预测能力，请不要将其包括在内，因为这会使下一步（步骤7）变得不必要地困难。

步骤7.操作模型。
当数据准备好用于生产中时，可以将模型合并到组织的现有决策策略和业务规则中，然后进行操作以用于制定更好的决策。

良好的模型开发，许多企业擅长帮助公司实施新的分析模型。所需要的是信息，可解释性和智慧的结合-带来构建和操作分析模型的专业知识，任何好的模型开发都可能遵循以下七个步骤。

开班信息

【山东14期】CPDA数据分析师线下培训开班

https://www.chinacpda.com/openclass/detail/?id=3101

【北京110期】CPDA数据分析师线下培训开班公告

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【青海6期】CPDA数据分析师线下培训开班
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CPDA企业内训

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CPDA项目数据分析师为什么要更名？

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海南智企数据分析师事务所

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王兴海老师 高级经济师

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用数据改变人生，获得CPDA证书仅是一个开始

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大数据专业就业前景及就业方向如何？

https://www.chinacpda.com/wenti/11706.html

 

CPDA数据分析师学习方式和课程体系

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数据分析师的职业进阶之路

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《大数据人才培养体系标准》正式发布！

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