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为什么数据科学不是一门精确的科学?

来源:CPDA数据分析师网 / 作者:数据君 / 时间:2020-11-24

可以从此类信息中收集大量的见解,包括使用消费者数据更好地为他们的策略和底线提供信息
但是实际上根据数据实施可操作步骤的企业数量很少,因此公司如何确保他们有效地管理所收集的数据以改善业务实践?确定您要学习的内容在没有真正定义他们要解决的问题的情况下,太多公司在软件和人员上进行了大量投资,以寻求大数据和分析,企业领导者期望立即对所有数据集进行广泛的分析,但是他们不一定会得到有用的回报。

例如,一位花了一年半时间的医生实施了一个新系统,该系统应该能够为他的同事提供有意义的医学见解,在没有真正定义要解决的问题的情况下收集数据后,他们得出了以下见解:“患有癌症的人进行了癌症检查。” 显然,这是从数据中选出的真实陈述-问题在于它是无用的信息。

数据科学背后的理论从来就不是针对小型数据集
而要进行扩展则存在许多问题和不规范之处,但是更多的数据并不一定意味着更好的见解。知道要问什么问题对公司而言,与拥有进行全面数据分析的最佳工具一样重要,准备数据以使其正常运行,他们说实践是完美的,但是对于数据科学来说,如果您以错误的方式进行实践,那么实践将是永久的。

公司用于跟踪数据的系统没有很多验证
一旦开始研究大数据以获得洞察力,您就会意识到,在开始运行报告和收集有用信息之前,需要进行一整层的“消毒”和转换,我们已经看到大型公司在进行数据迁移,但是准确率达到了53%。想象一下,如果您去了上一节中提到的医生,他承认他的建议只有53%正确,我们可以打赌,您不再去找那个医生了,要获取质量数据,您必须了解质量数据的外观。人为因素和机器必须协同工作;需要保持可行的平衡,数据源不断变化,需要从外部世界获取新的输入,以确保传入数据的有用质量水平至关重要,否则您将得到可疑的结果。

依靠可靠的技术解决方案
一旦有了清晰的制衡手段,确保您走上正确的道路,就可以建立最低限度的可行产品(可能拥有效率更高的外包团队),这才是真正带来可行结果的动力,它可以确保从洞察中得出的假设和预测能够不断更新,并从不同角度进行预测以预测主要趋势变化,看到全局很重要,但如果模型无法提供最有价值的见解,也能够更改模型的行为,无论您采用哪种解决方案都不一定是最复杂的解决方案,但是只要它能提供正确问题的答案,它就会比复杂而晦涩的问题更具影响力。

当公司在不了解数据科学局限性的情况下使用工具来解开数据存储时,他们就有可能基于错误的预测做出决策,从而对组织造成损害。这意味着更高的成本,不正确的成功指标以及整个营销计划中的错误,数据科学仍在迅速发展,尽管我们永远无法准确预测所有事情,但我们将更好地理解问题,从而从数据中获得更多有用的见解。


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