En contactant certains amis, certains analystes de données se trouvent, en fait, sur la manière dont la machine d'apprentissage peut être appliquée aux entreprises et non claire qu'il devrait aller aux connaissances algorithmiques. Certains algorithmes complexes sont dans des activités commerciales réelles, telles que des recommandations de biens, des recommandations, une stratégie appropriée, etc en fait, les analystes de données effectuent de nombreuses vérifications Sonde.

Les analystes peuvent fournir quelques idées et comprendre de nouvelles données pour optimiser le modèle au début des étapes du modèle et des algorithmes peuvent également améliorer l'efficacité de l'analyse et de l'analyse scientifique. Sexe. Aujourd'hui, faites-nous savoir des détails pour comprendre la vie passée des analystes et des algorithmes de données.

Cet article:

Certains compréhensifs Les scènes d'algorithme

doivent être utilisées pour utiliser des algorithmes d'apprentissage de la machine

de la sortie et de la forme de collecteCependant, comment appliquer des entreprises
Pourquoi les analystes de données doivent apprendre
analystes de données et tâches algorithmiques
Comment diviser comment diviser les travaux dans une entreprise réelle peut maximiser
Les analystes de données devraient posséder
Avant, certains comprennent l'algorithme

avant l'analyse et l'algorithme, veuillez d'abord comprendre ce que l'algorithme est algorithme, des termes professionnels dans de nombreux livres, il y a des messages avec une définition distincte, il est courant, croit souvent que l'algorithme est souvent résoudre des méthodes de calcul fixes et une étape d'un problème.

Supprimer la phrase ci-dessus:

Objectif: Pour résoudre certains / une sorte de problème, vous devez comprendre la plate-forme d'entreprise derrière cela avant; En calculant, cela signifie qu'il existe une nécessité d'une entrée d'informations en volume, notamment et peut être calculée, pas une agence conceptuelle sans pannes de courant; Étape: avoir réussi, que faire avant tDans, il doit enfin faire n'importe quoi, chaque processus doit être capable et le nombre d'implémentations doit être limité;

Conclusion: Peut résoudre ce problème, comment les effets de l'information, il aura éventuellement une production. En plus des algorithmes, il y a plusieurs extensions;

Décision: Selon une ou plusieurs conclusions, ce processus ne correspond pas à l'attente, comment ajuster l'optimisation, qu'il puisse être appliqué directement à l'entreprise;

Demandes d'expansion: En plus de résoudre le problème initial, le même genre de problème homogène peut également être résolu, ce qui est le développement de la scène.

Il n'y a pas d'algorithmes spécifiques, il existe une explication très détaillée dans de nombreux livres, des livres professionnels et des livres. Retour à la question, le script doit être utilisé pour résoudre le problème. Prenons un exemple dans quelques vies:


Exemple: Faire des légumes: Manger mieux, choisissez une formule appropriée pour préparer des composants, des accessoires, des étapes et des étapes des compétences "Petit feu, feu, feu", "," un mouton, haJe ragoût, trois, quatre ", de la casserole


Par exemple, à partir de la maison, perdant de 50 mètres, le premier carrefour tourne à droite, continuant à 100 mètres directement, à la gare 402, 5 Après la gare, je suis allé au trottoir et la gauche tournée à gauche, puis 150 mètres environ, et finalement arrivé à l'école.
choses que cela peut être interprété comme algorithme, et la vie est tout, Mais dans la plupart des cas, deviennent une manière de notre routine.

Deuxièmement, toutes les scènes doivent être utilisées pour utiliser des algorithmes d'apprentissage de la machine

selon plusieurs scénarios, il est nécessaire d'avoir un algorithme d'apprentissage de la machine , Changer d'angle, pour la compréhension du script d'application. En substance, j'ai réussi les algorithmes de résolution de problèmes dans certains projets dans le passé, peut être divisé en plusieurs types

1. Question

Modifier le nombre au cours des dix dernières années, que ce soit dans B2C, ou B2B, S2B, B2G, nous construirons des portraits d'utilisateurs à faire du marketing précis, de faire unBon travail en introduisant des milliers de personnes, des cartes hiérarchiques pour les utilisateurs, fournissant aux utilisateurs des informations d'évaluation divisées en émotions, etc c'est-à-dire de mieux fournir des besoins appropriés.

Vidéos de personnalisation recommandées pour la gestion de l'offre et de la demande, des recommandations personnalisées sont de gérer l'offre et la demande, une utilisation du réseau en tant que gestionnaires, gestion de la gestion et ponts qu'il est «qui peut trouver une chose relativement appropriée (contenu, élément, information,indices, opportunités commerciales, je devrais peut-être surmonter ce processus, qui peut transmettre la connexion entre les autres. "

Le problème dérivé est immédiatement apparu, comment faire des appels appropriés de milliers de personnes voire des produits de milliardaires , Comment localiser le mot indices de page billion des informations de contenu de la session, comment clarifier quel talent est la foule spécifique de notre objectif, comment surmonter les informations correspondantes en poussant à la personne la plus appropriée, comment effectuer une fois une foisBon et comment récupérer des effets de retour après avoir reçu des informations.

Si seulement quelques milliers de données, un groupe de 10 est des individus, chaque personne est divisée en une certification une et n'a pas besoin de passer l'analyse. C'est une heure de saisie dans la main-d'œuvre.

Par conséquent, lors de l'arrangement quotidien, lors de la réception de la demande, l'évaluation des correspondances de ressources est généralement en premier, cela peut être résolu par la main-d'œuvre, si nécessaire de pouvoir coûter des personnes et résumer le résumé de certains petits Les échantillons de données ne peuvent pas être fournis avec une règle commune. Faites une signification de la quantité du coût après la fin du coût, quelle est la production?

Après la résolution de la solution d'algorithme, les ingénieurs investissent dans quelques mois et les ressources peuvent être maintenues et le niveau peut être affecté et final de production estimée. Enfin, considérez ceci, dans le cas du ratio de sortie, enfin, il est de former une règle avec un LCaractéristiques de petite ou petite mate à travers l'algorithme de diagramme et la durabilité.

Les grandes entreprises ont des ressources riches et généralement parallèles. À partir d'un certain niveau, il est strictement distingué par les tâches entre analyse de données et algorithmes de données; Les ressources des petites et moyennes entreprises sont limitées et des algorithmes analysés peuvent causer.
Nous avons constaté que l'algorithme impliqué dans l'approvisionnement et le processus approprié est essentiellement des algorithmes, qu'il soit classé, de la récupération de biens, de l'œdème à la demande, il peut être préliminaire à travers des expériences passées, des marques sont établis, puis vérifiez progressivement et optimisent la précision.

Il convient de mentionner qu'il y aura de nombreuses connaissances liées à Internet sur les choses dans certaines scènes d'arc et de demande, telles que le calendrier logistique, la combinaison de distribution, la route de priorité de la soirée, la construction d'entrepôt, etc. Optimisation en chaîne, en plus des algorithmes, à l'extérieurMath, vous devez toujours comprendre le contenu du travail de base.

2. Diagnostic et diagnostic et diagnostic inhabituel

Contrôle du vent inhabituel, Scénario de contrôle du vent:

Transaction de carte de crédit contre fraude: Classification des droits, algorithme d'algorithme GBDT / Algorithme logique XGBT + LR;

FRAUDE DE LA CARTE DE CRÉDIT: Tâches de classification, algorithme GBDT ALGORITHM / XGBT + LR Logic Retour Algorithm;

Demande de prêt de fraude inverse: petites annonces, algorithme GBDT Algorithme / XGBT + Magic

Anti-Wash: Tâches sont classées, algorithme GBDT Algorithme / algorithme XGBT + régression LR Logic.

Le secteur financier implique presque tous les GBDT / XGBT + LR, car il existe un attribut très spécial dans le secteur financier: la surveillance.
Pour le résultat de l'algorithme, il doit y avoir une très bonne explication du modèle. Pour le modèle LR, il s'agit d'un avantage naturel, caractéristiques pouvant interpréter, le projet est clairement clair, la contribution de MoI Personnage, le degré de corrélation peut également être des statistiques apparaître.

Pour d'autres modèles d'apprentissage profond, à partir de l'effet modèle final, la performance de ROC / AUC / KS n'est pas moins, mais l'interprétation est une période extrême, et là sont de nombreuses applications. Clôture en haut. Pour un point populaire, vous êtes très avancé, mais pas la réalité, Huawei.

3. Organiser

Triez dans l'ordre, son script d'application réellement limité, mais comment jouer, objectif, raisonnable, mais c'est une chose qui vaut la peine d'être devenue. Les scripts d'application d'arrangement général ont une liste chaude, des recherches de tri, des suggestions proposées, V.V.


Les questions sur la question sont un script d'application de tri classique. Assurez-vous que la haute qualité et les éloges élevés peuvent être classés devant l'utilisateur, mais également pour garantir que le nouveau contenu a une certaine exposition. Quantité, tout en ayant besoin de considérer de nombreux facteurs tels que l'ajustement de la chaleur et de la communauté.

Par conséquent, il est nécessaire de répondre à la réponse / à l'étape, répondez à la puissance, élimine l'utilisateur, l'autorité, le temps de réponse de l'utilisateur, la réponse à la controverse, payer des caractéristiques de portrait des caractéristiques de portrait historique des utilisateurs, etc. Le poids est trié par l'algorithme.

4. Prédire

Prédire la classification numérique et les prévisions appartiennent à des scènes prévisibles. Prédire les ventes, les prévisions des actions, les prévisions de flux, ce sont des prédictions populaires. En 11 ans, pendant 12 ans, les couleurs utiliseront évidemment Arima, SPSS au monde, je n'ai rien de temps ne peut être résolu, et il se transforme en XGoost, LightGM.

5. Connaissance universelle

Lorsque Google lance un produit appelé le tableau des connaissances et accéder à la relation entre les mots et leurs connaissances.

De nombreuses grandes entreprises ont été organisées dans la construction de cartes de connaissances. La première application de la carte de connaissances consiste à améliorer l'outil de rechercheFonderie. Ensuite, en question et des réponses auxiliaires intelligentes, comprennent la langue naturelle, une analyse de données importante, des recommandations informatiques, des appareils d'accès à Internet, une intelligence artificielle et d'autres aspects exprimant la richesse de la valeur de l'application et une promotion réussie cette année devrait être une question de jugement judiciaire judiciaire.

Récupération / recherche d'informations: synthèse exacte et incorporant des informations d'entité dans les moteurs de recherche, la compréhension des mots-clés et l'analyse sémantique des fins de recherche;

Comprendre la langue naturelle: connaissance des cartes de connaissances telles que la compréhension des informations de base de la langue naturelle de l'induction et de la relation;

Q & A Système: Questions et questions correspondantes et cartes entre cartes de connaissances;

Le système proposé: des cartes de connaissances intégrées telles que des informations auxiliaires dans le système proposé pour fournir des recommandations plus précises, des cartes de connaissances + THTubes proposés;

Commerce électronique: Construire des cartes de connaissances Le produit est utilisé pour correspondre à la volonté de l'utilisateur et à l'ensemble de candidats de produits, cartes de connaissances + systèmes proposés;

Contrôle financier: Utilisation de la relation entre l'entité d'analyse des risques des activités financières à fournir après avoir déclenché le risque de conseils (tels que la lutte anti-fraude, V.V.);

Étudier les crimes publics: analyser la relation entre entités et cas d'acquisitions;

Justice Assistante: Le représentant structuré des règlements juridiques et des requêtes pour les affaires auxiliaires, V.V.

Education médicale: fournir une visualisation, analyser les médicaments, le diagnostic, v.v.;

Business social: les entreprises sociales ont des caractéristiques de connexion élevées, telles que la relation d'amis et la LT; Utilisateurs 1, Note, Utilisateurs 2 & GT;
Mardi, sortie et forme d'algorithmes, comment demander des entreprises
de "Les grandes données sont cuites à proximitéY, il doit s'agir d'un script d'application très couramment utilisé dans les affaires. En général, la sortie de l'algorithme présente deux, la première est le résultat de la sortie de l'algorithme (distribution, classification, valeur prévisible) et la seconde est la sortie de la règle de l'algorithme.

1. Sortie

Nécessite: s'il s'agit de la classification des données ou de la prédiction de la valeur, il peut être utilisé comme objet de dépistage et réduire davantage les objectifs, trouver une limite de division claire. Dans certains points importants, l'algorithme réduira le coût de la décision de main-d'œuvre. De nombreuses stratégies pour choisir les meilleurs efforts pour mettre en œuvre;

Raffinage: Utiliser des résultats comme étiquettes, associé à la CRM, aux systèmes de publicité, aux systèmes de marketing, aux entreprises plus pratiques plus pratiques, des informations reçues plus d'informations précises, d'accroître les utilisateurs de sensibilisation, de produire une nouvelle étrangeté, ce qui rend les utilisateurs faisant attention à, définir des règles pour améliorer utilisateurs utilisant la viscosité;

Stratégie: Réduire les coûts, atteindre l'efficacité, les algorithmes sont fondamentalement deux chosesDe ce fait, tous les algorithmes, il peut être efficacement pris en charge et les arguments sont exprimés ou invalides.
2. Règles de production
Plusieurs fois, nous accordons souvent une attention particulière aux résultats, à la précision, à la précision et au taux de récupération, mais ignorez la production d'applications de classe de règles d'algorithmes. Le modèle mentionné précédemment est compréhensible, en fait, est un calcul emblématique d'une règle.

En analyse d'association, il y a une référence au surmenage, à une corrélation faible et non liée. En tant qu'entreprise, il peut dire que cette sortie peut également être connue à travers une expérience commerciale et une analyse, vous devez expliquer la soi-disant "expérience" en règle générale, cette règle connectée dans la chaîne par le numéro.


En cas d'algorithme, lorsque le modèle est expliqué, certaines fonctionnalités ont des règles fortes, mais sont souvent faciles à lire les résultats des données, mais il est ignoré qu'il s'agit en fait de l'économie processus dûgrand frère. La relation significative et causale, "les résultats de l'analyse des algorithmes ne sont pas aussi bonnes que la première décision".

Quatre, pourquoi les analystes de données doivent apprendre la machine


Veuillez clarifier un concept, ce qui signifie que l'analyse des données peut être utilisée comme une compétence tonique chantée d'une société dans une société ou peut aussi grandir en tant que responsable des professionnels de la société.

Dans la plupart des cas, nous ne servons dans la plupart des règles de ce monde, mais ne pensez pas pourquoi
Dans le projet d'applications de tabouret excitant, l'algorithme est le principe du noyau Facteurs, la plupart des algorithmes, qui impliqueront des connaissances mathématiques plus élevées.

La mathématique elle-même est très abstraite, étudie une nouvelle journée, naturellement, l'algorithme a un mystère pour beaucoup de gens. Curiosité humaine et motivation, promouvoir l'évolution humaine et la survie, donc je veux explorer le vetoMon mystère à apprendre.

La même personne évaluera souvent leurs résultats de persévérance et à court terme, donc généralement: Feijin Zi a plié beaucoup de temps pour comprendre certains des principes mathématiques, ne continuez pas à m'accrocher. À ce stade, vous pouvez aller à Extreme, tant que vous pouvez utiliser une bibliothèque d'algorithmes tiers pour fonctionner avec succès dans votre ordinateur et les résultats d'exportation, vous pouvez modifier un algorithme pour réessayer.

2. Analyse des données Pour atteindre les objectifs commerciaux, les algorithmes peuvent être utilisés pour effectuer des arguments rapides

Les analystes comprennent des algorithmes sont essentiels ces dernières années, des analystes de données de responsabilités de travail, beaucoup ou moins écriront de certains exigences relatives aux algorithmes.

Ma conscience est que l'analyste principal n'a pas besoin de comprendre la majeure partie du contenu du travail de la couverture. Cependant, nous devons vouloir une carrière plus au dernier étage, cL'effet scientifique et l'efficacité scientifique de l'analyse, en particulier dans le type d'entreprise relatif à la stratégie d'algorithme motivée et les analystes doivent comprendre certains des algorithmes habituels.

En fait, l'analyse se concentre également sur le démantèlement, le débat et la mise en œuvre des problèmes cibles, pour la plupart des analystes et des caractéristiques des besoins des entreprises, a été posée probablement, délai de livraison rapide, taille de données riche, conclusion complète , rapport pratique.

La plupart des scènes d'analyse commerciale peuvent être séparées par une méthode similaire à celle de DuPont Analysis et ce processus peut être très petit pour connaître les connaissances mathématiques et les fourmis réveillent l'algorithme.

L'industrie a une pratique d'application d'algorithme très mature. Pour effectuer les arguments et l'exploration de données, les mêmes algorithmes doivent être utilisés, le but est de trouver l'un des plus brefs délais. Vous pouvez aller à la ponctuation pHÁ de conclusion. Par conséquent, il rencontrera une prémisse dans des applications pratiques, c'est-à-dire que chaque algorithme possède le script d'application approprié et la condition précédente et lorsque les paramètres sont super affectés, il est très important.

Donc, si nous ne venons pas de niveaux élevés et que nous traitons des algorithmes, alors en temps réel, peut nécessiter des épées pour les épées, il est difficile d'obtenir l'effet que cela devrait être attendu ou tôt sans une des modèles d'algorithme pouvant aborder le problème droit, juste parce que le travail pertinent ne paie pas toute une attention (par exemple, des données propres, la sélection du mode Sélectionnez la fonction est déraisonnable).

Le paquet SKL fournit un grand nombre de fonctions simples. Pour utiliser rapidement ces fonctions pour résoudre les problèmes pratiques, nous devons prendre le temps de comprendre les principes internes de l'algorithme et des détails de déploiement. Les architectes n'ont pas besoin d'être compétents dans la production de ciment renforcés, mais vous devez comprendre la nature de l'utilisation de l'acier différent, du ciment,Appliquez la même chose pour ce lien.

3. Les analystes doivent être préparatoires, de meilleures réserves de connaissances horizontales doivent être essentielles

Les analystes de données poussent en tant que race de marathon, nécessite une allocation de temps raisonnable. La mise au point et la culture de soi est une ressource rare qui doit être utilisée dans le lieu le plus approprié. Je rappelle souvent à leur propre objectif de tout faire bien, en particulier pour les analystes.

Non seulement des algorithmes, dans cet environnement social important, pour les marchés, les branches, les segments, les champs verticaux, les positions, les professions, la technologie, les compétences, les partenaires de nombreux aspects nécessaires pour avoir un investissement, car l'analyse est Juste une compétence, ce qui en fait une stratégie raisonnable raisonnable comme une carrière plus essentielle.

5. Tâches d'analystes et devoirs de données d'ingénieurs algorithmiques

1. Demander une analyse des données

TITitre: L'école doit être aussi large que possible, nécessaire pour comprendre le marché, la motivation du marché, les entreprises commerciales, le modèle d'entreprise, le processus d'entreprise, la conscience de la conscience et la discrimination des vôtres et peuvent utiliser des méthodes scientifiques strictes dans des scénarios désignés;

Comprendre l'analyse est le noyau: méthode d'analyse de données de base, un bon rapport ne peut être séparé d'une bonne compétence de déclaration. Qui parle devant lui, disant ce qui est une technique.

2. Les exigences des ingénieurs algorithmiques

Comprendre la technologie sont une prémisse: différents algorithmes peuvent utiliser du temps, de l'espace ou des effets différents pour compléter la même chose que la tâche et la performance de l'algorithme doivent avoir un certain nombre de technologies de cryptage. Support.

Solutions extrêmes professionnelles: vers la recherche, principalement un ingénieur d'algorithme vidéo, un ingénieur de processeur d'image, un ingénieur algorithmique audio, un ingénieur en algorithme de bandeCommunications, ingénieurs algorithmiques de signal, ingénieurs d'algorithmes de signal, ingénieur d'algorithme NLP, signal d'ingénierie biomédicale et autres connaissances d'autres bénéfices?.

3. Points et différences

Généralités: Tous doivent explorer le modèle et les règles entre les données, en utilisant ainsi certaines règles et colonnes publiques éveillées pour résoudre des problèmes réels (Statistiques de lecture, probabilité théorie);

La différence: analyse des données pour résoudre des problèmes pratiques selon certaines méthodes traditionnelles, seuils faibles, tout le monde est une analyse des données, une réalisation d'effet, peut ignorer les performances; Le seuil de l'ingénieur d'algorithmes est relativement élevé, il est nécessaire d'avoir un certain degré d'innovation pour la méthode originale, de résoudre les problèmes dans des zones spécifiques et d'exiger des performances, des effets et des algorithmes de stabilité.

Vendredi, comment diviser le travail dans les affaires réelles peut maximiser
dans le processus commercial actuel, la demande d'analyse et laLes mathématiques existent dans différentes différences. Coordonner, généralement une personne peut varier dans différentes parties. Il peut y avoir des différences entre les conclusions dues aux plates-formes, au point de vue, conduisant à des conclusions.
1. Une affaire
Certaines personnes paient toujours pour les opérateurs de télécommunications en temps opportun, comment les trouver?

Analyse des données: en observant des données, nous avons constaté que 82% de la population était médiocre à temps. Par conséquent, la conclusion est que les personnes à faible revenu ont tendance à payer. Conclusion pour les exigences de réduction des tarifs;

Algorithme de données: En écrivant un bon algorithme, découvrez profondément. La raison peut, ceux qui vivent en dehors de cinq rounds, car l'environnement est bien payé rapidement. La conclusion nécessite de nombreuses salles d'affaires ou points d'auto-paye.
2. Collaboration
Avant l'algorithme de données, les données ont été explorées et analysées par la localisation et la désassemblation des problèmes commerciaux. Recueillir des données, analyse de formulaireLes combinaisons de taille variées de tuyaux, entraînant des conclusions préliminaires, comme ci-dessus: des recommandations de revenu à faible coût pour réduire les tarifs.
En mettant l'accent sur les informations commerciales, le thème de la découverte ne semble pas être décrit, organisé des caractéristiques organisées et des caractéristiques de données sont construites en mathématiques pour mettre en œuvre une profonde excavation et une conclusion potentielle, Comme ci-dessus: la recommandation environnementale à distance augmente la résidence.
Après la conclusion de la production de l'algorithme, une analyse de faisabilité peut être effectuée, sur la base d'appels d'appel commerciaux réels, d'analyse de lieu de site, d'assurance creuse East, d'emballage standard, etc.
3. Résumé
L'analyse et les algorithmes peuvent être confondus les uns avec les autres, dans le petit groupe, 1 à 2 analyse haut de gamme peuvent également être conservés. Beaucoup de choses doivent être motivées par elles-mêmes, mais à partir du projet réel, analysant souvent, se recréant et continuent de lier l'analyste, analysez à nouveau l'algorithme de disque.P répète.

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