Toutefois, lors de la mise en œuvre des analystes de données, nous n'avons jamais à rendre nos analystes de données de congestion conformément aux plans de carrière ou doivent être modifiés pour ces erreurs ou leurs propres raisons. À cette fin, dans notre position d'analyse de données, nous devons accorder plus d'attention à certaines erreurs pouvant apparaître ou souvent dans le travail de l'analyste des données. Ce n'est qu'à cette manière, nous pouvons passer à pas, stable, améliorer constamment les compétences nécessaires pour s'améliorer. Dans la compétitivité sur le lieu de travail de l'industrie de l'analyse des données, nous avons donc des opportunités exceptionnelles. Ici, vous allez dire que l'analyse des données est courante et ses cas sont supprimés pour vos analystes de données.

"L'erreur est l'entrée trouvée." - James Joyce (nouveau roman irlandais célèbre).

Ceci est vrai dans la plupart des cas, nHung pour les scientifiques de données, des erreurs ont fait des erreurs pour les aider à trouver de nouvelles tendances de développement de données et plus de modes pour trouver des données. Il est important de dire ceci: je dois dire que cela comprend que les scientifiques de données ont beaucoup mal. Les scientifiques de données sont effectués après un grand nombre d'examens et des coûts de location élevés. Les organisations ne peuvent pas supporter et négliger les pratiques de données dans des scientifiques de données et des erreurs en double. Les erreurs de science des données et les mauvaises pratiques de données vont déverser la carrière des scientifiques de données. Les scientifiques de données gardent une trace de toutes les données de test sont très importants, apprennent des erreurs et évitent les erreurs dans les projets de science des données futurs.

Holmes a déclaré à savoir comment identifier les détectives et les scientifiques de données similaires aux détectives des personnages d'affaires.

"Je suis Holmes, mon travail est de trouver d'autres personnes qui ne savent pas."

Les entreprises souhaitent maintenir la compétitivité, il doit s'agir davantage d'une analyse de données majeure. N'évaluez pas la qualité des données à la main, les résultats qu'ils souhaitent, ils s'attendent à ce que le bénéfice de cette analyse de données, il sera difficile de trouver des projets scientifiques de données pouvant apporter des bénéfices et ne peut pas. Lorsque l'erreur de science des données survient - une fois qu'elle est acceptée - envisagez avec une courbe d'apprentissage, si ces erreurs se produisent plus de deux fois, cela augmente le coût des entreprises.

Apprendre la science des données à Python, est devenue un scientifique de données d'entreprise.

Évitez les erreurs scientifiques de données communes:

1, confus entre les relations connexes et les relations de causalité

pour chaque scientifique de données, des erreurs de corrélation et des relations de causalité peuvent conduire à un événement événementiel, par exemple la meilleure analyse "de l'économie démon", sur la relation entre la causalité, menant aux naissances Les comprimés Illinois viennent à l'État, car les étudiants ont des livresLa famille Rong peut être directement inspectée par les écoles directement. L'analyse montre en outre que les étudiants de la famille ont une meilleure performance dans leurs recherches, même s'ils n'ont jamais lu ces livres.
Cela a changé l'hypothèse et la perspicacité précédente: les parents achètent souvent des livres, peuvent créer un environnement d'apprentissage agréable.

La plupart des scientifiques de données ont supposé que la relation affecte directement les relations de causalité lors du traitement de données importantes. Cependant, l'utilisation de données importantes pour comprendre la corrélation entre les deux variables est souvent une méthode de bonne pratique, cependant, en utilisant toujours le rapport "cause" pouvant entraîner des prédictions et des décisions incorrectes Le. Afin d'obtenir le meilleur effet de l'utilisation importante des données, les scientifiques de données doivent comprendre la relation racine et la cause. L'association fait généralement référence à la modification des X et Y, et la relation de causalité signifie X menant à Y. dans la science des données, ce sont deux choses complètement complètesDifférents, mais de nombreux scientifiques de données ignorent souvent leurs différences. La décision fondée sur la pertinence peut suffire à agir, nous n'avons pas besoin de savoir pourquoi, mais cela dépend toujours complètement du type de données et du problème à résoudre.

Chaque scientifique de données doit comprendre -

"La science des données] n'est pas une cause"

Si deux relations sont liées les unes aux autres, cela ne signifie pas une relation avec les autres.

2, il n'y a pas d'outil visuel approprié
la plupart des scientifiques de données se concentrent sur les aspects techniques de l'analyse. Ils ne peuvent pas comprendre les données à l'aide de différentes techniques visuelles, ce qui signifie ceux qui peuvent leur mieux comprendre. Si les scientifiques de données ne peuvent pas choisir le modèle de développement d'images approprié, suivez l'analyse et la représentation des données d'exploration, même les meilleurs modèles, sa valeur sera également diluée. En fait, beaucoup nLa science des données est basée sur leur diagramme esthétique, au lieu d'envisager les caractéristiques de l'ensemble de données. Cela peut être évité en identifiant les objectifs visuels.

Même si les scientifiques de données ont mis au point le meilleur et le meilleur modèle d'apprentissage, il ne sera pas appelé "Yurika" - tous ces besoins sont efficaces Quan Hoa, peut comprendre que le mode de données est différent et il est conscient qu'il peut être utilisé pour obtenir des résultats d'entreprise. Tong Yan Tao "Une image vaut mieux que 1000 mots."

Une étape importante de résolution des problèmes scientifiques de données qui obtiennent ces données sur des perspectives approfondis, grâce à une expression d'image riche, forment une plate-forme d'analyse et de configuration d'un modèle correspondant.

3, il n'y a pas de choix pour le modèle de vérification de modèle approprié
Les scientifiques estiment que la création d'un modèle de modélisation réussi est la ville maximale du public. Cependant,Ceci est seulement à moitié réussi, il doit assurer la prédiction du modèle de travail. De nombreux scientifiques de données oublient souvent ou ont tendance à ignorer ces événements, ce qui signifie que leurs données doivent être vérifiées à plusieurs reprises dans la période déterminée. Certains scientifiques de données créent souvent des erreurs universelles: si les données d'observation sont cohérentes, l'idéal est un modèle idéal. L'effet prédit des modèles établis peut disparaître lorsque la relation entre le modèle est en train de changer. Pour éviter cela, la meilleure solution pour les scientifiques de données est d'enregistrer le modèle de données contenant de nouvelles données toutes les heures ou de modifier la relation modèle basée sur le modèle qui sera enregistrée pendant un mois.
En raison d'un certain nombre de facteurs, la prévisibilité du modèle a tendance à être faible, les scientifiques de données doivent donc identifier une constante pour assurer la prévisibilité du modèle ne peut pas diminuer que le niveau acceptable. Un exemple est un scientifique de données pour reconstruire le modèle de données. Toujours mieux pour construire certainsn chiffres et de traduction tourne, au lieu d'envisager un seul modèle.

Pour conserver l'effet prédictif et l'efficacité du modèle a été établie, il est très important de sélectionner le cycle d'itération. Si ce n'est pas fait, cela peut conduire à des erreurs.

4, pas d'analyse de problème / planification

Le président Michael Walker, président de la Data Science Association, a déclaré:

"Utilisation de la science des données Le plus avancé est l'expérience de conception, proposant le droit Question et collecte des ensembles de données corrects, tous les emplois doivent être basés sur des normes scientifiques. Après cela, vous obtiendrez des résultats et expliquez-le. »

La science des données est un processus structuré pour effacer l'objectif. de l'objectif, et il y a des problèmes hypothétiques et atteindre enfin l'objectif de nous. Les scientifiques de données se présentent souvent sur des données sans envisager de problèmes à analyser. Les projets scientifiques de données doivent avoir les objectifs du projet et les objectifs de modélisation parfaits. Les scientifiques de données ne sont pas bQue veulent-ils - les résultats de l'analyse finale ne veulent pas.

La plupart des projets scientifiques de données ont finalement répondu au problème "Qu'est-ce qui est", car les scientifiques de données analysent le chemin idéal pour analyser à travers les mains. Data Science est de répondre à toutes les questions sur "Pourquoi" utilise des données importantes. Les scientifiques de données doivent analyser activement les ensembles de données, répondant au problème précédent, avec les ensembles de données intégrés intégrés.
Pour éviter cela, les scientifiques de données devraient être axés sur la réalisation des résultats d'analyse précis, peuvent être obtenus en clarifiant les expériences, les variables et la précision des données. Et comprendre ce qu'ils veulent des données. Cela simplifiera les statistiques aussi pour répondre au problème de l'entreprise consiste à répondre au processus de questions commerciales. Citation de Voltaire - "Évaluer une personne passe par ses problèmes au lieu de sa réponse."

5, uniquement intéressé par les données

Selon Bosmy Allen Consulting Scientistes, «Les gens oublient d'utiliser des données, des problèmes de protection et des problèmes statistiques, s'ils croyaient que c'est une question morale. Les gens que j'ai oubliés que si les données que vous traitez suffisent, cela vous dira quelque chose, si vous avez un Lot de données, alors vous pouvez trouver des relations. Si les personnes ont de grandes données, elles croiront tout ce qu'ils voient ". Les scientifiques de données sont souvent excités des données provenant de plusieurs sources de données et commencent à créer des graphiques et de la visualisation pour analyser les rapports et ignorer la sagesse des affaires nécessaire nécessaire au développement. Ceci est dangereux pour toute organisation. Les scientifiques de données fournissent souvent de l'énergie pour trop de décisions. Ils ne font pas attention au développement de leur intelligence commerciale et ne comprennent pas comment profiter aux entreprises. Les scientifiques de données ne doivent pas seulement dire, mais aussi une bonne utilisation de leur sagesse. Les données doivent être le son final des facteurs affectant la prise de décisionou à cause de la décision des projets scientifiques de données. Les scientifiques de données de location sont combinés avec des connaissances sur le domaine et des spécialités techniques, une situation idéale pour éviter les erreurs.

6, ignorant la capacité
Les scientifiques de données ont souvent tendance à oublier la capacité d'oublier le programme, ce qui conduira à plus de décisions d'erreur. Les scientifiques de données reprennent souvent, car ils disent souvent que si la société effectue une opération X, elle remplira les cibles y. Il n'y a pas de réponses uniques à des problèmes spécifiques, vous devez donc confirmer que les scientifiques de données font de différentes possibilités. Il y a plus d'une possibilité de problèmes désignés, et ils ne sont pas sûrs dans une certaine mesure. La théorie de la planification et des sites touristiques est les deux cœurs de base de la science des données, ne doivent pas être ignorés et devraient être utilisés pour confirmer la fréquence de la précision de la prise de décision.

7. Créez un modèle de l'erreur

si un élément DLes données sont de créer un modèle d'effets clients, ils considèrent que les données comportementales des clients très influents, ce n'est pas une pratique correcte. La définition de ce modèle concerne non seulement les données comportementales avec des clients très influents, mais également envisager des données comportementales impeccablement touchées, mais a un effet potentiel. Comprendre la puissance prévue de tout aspect de la population peut entraîner une inclinaison du modèle ou l'importance de certaines variables importantes.

Ce sont des erreurs que les scientifiques de données effectuent des sciences de la technologie. Si vous n'avez pas évité, cela sera changé.

Terminer

Source: 简 书

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