Lorsque j'ai parlé à de jeunes analystes, qui vient de participer à la science des données, je leur ai souvent demandé ce qu'ils pensaient être les capacités les plus importantes des scientifiques de données. Leurs réponses sont assez diverses.

Je tiens à leur dire que leurs capacités les plus importantes pourront convertir des données en clarté et donner un sens aux professionnels. Statistiques de Suède Hans Croling est connue pour ce problème. Cette capacité est souvent ignorée. La TedTalk of Hans s'appelle les discussions suivantes sur ces choses:

https: //v.qq.com/x/page/g05293tyy77.html

Analyse Il est Possible de soutenir la compréhension de la valeur de développement, il faut utiliser certains outils pour que les gens comprennent le rôle de l'analyse. L'un des outils est d'analyser des cartes en quatre dimensions.

Simple, l'analyse peut être divisée en quatre catégories importantes. Ci-dessous, je vais expliquer quatre types.

En premier,

Description: Qu'est-il arrivé? C'est le plus populaire. Dans les affaires, il fournit un aperçu des chiffres importants pour les analystes.

Un exemple est une perte et une facture mensuelle de trou. De même, les analystes peuvent obtenir un grand nombre de clients. En savoir plus sur les informations géographiques des clients (par exemple 30% des clients sont indépendants) peut également être considérée comme une "analyse descriptive". Utilisation complète d'outils visuels pour améliorer les informations dues à une analyse descriptive.

Deuxièmement, diagnostic: pourquoi s'est-il passé?

Il s'agit de la prochaine étape de la description de l'analyse de type. En évaluant des descriptions de données, les outils d'analyse de diagnostic permettent aux analyseurs d'analyser le noyau du problème.

Conçu des données de la ligne de contrôle intégrées de la ligne de commande intégrée (par exemple, dans plusieurs points de temps de contact) de lecture, de filtrage et de forage, oui peut être utilisé pour ce type d'analyse. Mardi, Prédictions: Qu'est-ce queÇa peut arriver?

L'analyse est prédite principalement. Un événement se produira à l'avenir, prédire la valeur de volume ou le temps estimé peut se produire, peut être effectué par le modèle de prédiction.
Le modèle de prédiction utilise souvent de nombreuses données variables différentes pour faire anticipation. La diversité des données de données avec des prédictions peut être liée (par exemple, plus l'âge de la population, plus la maladie cardiaque, plus la maladie cardiaque, le risque d'âge et de la maladie cardiaque linéaire). Après cela, ces données sont réunies, entraînant des scores ou des prévisions.

Dans un monde intégral de facteurs incertains, il peut prédire que les gens sont de meilleures décisions. Le modèle de prédiction est utilisé dans de nombreux domaines.

Voici quelques pièges évités d'abord dans une analyse prédictive

Type de quatrième, instructions: Je dois faire quoi?

En valeur et en complexité, la prochaine étape est le modèleDidacticiel.Le modèle pédagogique basé sur ce qui se passe, pourquoi se produit et une variété d'analyses "Que peut-on se produire" pour aider les utilisateurs à identifier les meilleures mesures à effectuer.Évidemment, l'analyse des instructions n'est pas un comportement séparé, il s'agit en fait du chef de nombreux autres comportements.
L'application de la circulation est un exemple typique.Il aide les gens à choisir la meilleure voie à domicile, en tenant compte de la distance de chaque route, avec la vitesse de chaque chemin et des restrictions de la circulation actuelles.

Un autre exemple est la création d'un calendrier qui n'autorise aucun calendrier étudiant de conflit.