Participer à des analystes de données, effectuant des analystes de données privées, une planification professionnelle, essentielle, c'est notre pouvoir et notre direction, nous continuons à importer, mais aussi les raisons et les besoins nous soutiennent. Un plan de carrière et des capacités bons et objectifs et réalisables sont essentiels pour la croissance et la promotion d'une personne.

Lors de la mise en œuvre des analystes de données, nous n'avons jamais besoin de faire des carrières de planification de nos analystes de données ou doivent être modifiées pour des erreurs ou des raisons pour des 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 des analystes de données. Ajoutons quelques personnes à parler de l'analyse des données.

Sept bugs et méthodes d'échappement pour supprimer des obstacles pour vos analystes de données.

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

Holmes a déclaré que Holmes dit comment identifier les détectives et les scientifiques de données semblables aux personnages de détective.

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

Pour maintenir la compétitivité, il doit davantage de données analysées. N'évaluez pas la qualité des données à la main, ce qu'ils veulent, ils Attendez-vous à quel point la présente analyse des données, qui sera difficile à découvrir quels projets peuvent apporter des bénéfices et ne peuvent être rentables. Lorsqu'une erreur de données survient - elle est acceptée - considérez avec une courbe d'apprentissage, mais si ces erreurs

se produisent Plus de deux fois, cela augmentera les frais d'entreprise.

Évitez les erreurs de la science des données communes:

Premièrement, confusion entre corrélation et relation causale

Les erreurs relationnelles et la causalité entraîneront des problèmes de coûts le meilleur exemple est l'analyse "de l'économie démoniaque", liée à la relation entre la causalité, entraînant des étudiants de l'État à l'État. Ensemble, en raison de l'analyse des étudiants avec des livres familiaux, ils peuvent directement vérifier les faits saillants. 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. En utilisant des données importantes pour comprendre la corrélation entre les deux variables, c'est généralement une méthode de bonne pratique, mais utilise toujours le taux de "cause" pouvant entraîner des prédictions incorrectes et des décisions non valides.

à Obtenir le meilleur effet de l'utilisation importante des données, les scientifiques de données doivent comprendre les termitesRelations et différences racines. L'association fait généralement référence à la modification de X et Y, et la relation causale signifie X menant à Y. Dans la science des données, il s'agit de deux choses complètement différentes, 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 relation de cause". Si deux relations sont liées les unes aux autres, cela ne signifie pas une relation avec les autres.

Lundi, il n'existe aucun outil de visualisation 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 les tissus hDéveloppement d'images appropriée, moniteur analyse et effectuer des données de sonde, même les meilleurs modèles, sa valeur sera également diluée. En fait, de nombreux scientifiques de données sont basés sur leur carte de graphique 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."

Étapes importantes Pour résoudre tout problème scientifique de données qui obtiennent ces données sur les perspectives approfondis, grâce à une visualisation riche, peut former une analyse de fond et définir un modèle correspondant.

Troisième, uniqueChoisissez le modèle approprié - Cycle de vérification

Le scientifique estime que la création d'un modèle de modélisation réussi est le succès maximum. Cependant, ce n'est que la moitié, il doit être
pour assurer la prédiction du modèle de travail.

De nombreux scientifiques de données oublient souvent ou ont tendance à ignorer de tels événements, ce qui signifie que leurs données doivent être vérifiées à plusieurs reprises au cours de la période spécifiée. Certains scientifiques de données font souvent des erreurs courantes:

Si les données sont observées, il est considéré comme un modèle prédictif idéal.

L'effet prédit du modèle défini peut disparaître immédiatement parce que 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 et de prédictions du modèle ont tendance à être faible, les scientifiques de données doivent donc être cachéesDéfinissez une constante pour assurer la prévisibilité du modèle ne peut être inférieure au niveau acceptable. Un exemple est un scientifique de données pour reconstruire le modèle de données. Toujours mieux pour construire des variables et traduire les traductions, 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 problèmes / planification

L'utilisation de la science des données la plus avancée est l'expérience de conception, proposition la collecte de données correcte et correcte, tous les emplois doivent être Sur la base des normes scientifiques plus tard, vous obtiendrez des résultats et l'expliquerez.

La science des données est un processus structuré, en commençant par un objectif clair, puis certains des problèmes hypothétiques finaux réaliseront nos objectifs. Les scientifiques de données se présentent souvent sur des données sans envisagerProblèmes qui doivent être analysés. Les projets scientifiques de données doivent avoir les objectifs du projet et les objectifs de modélisation parfaits. Les scientifiques de données ne savent pas ce qu'ils veulent - 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 se concentrer sur obtenir des résultats d'analyse précis, ce qui peut être des tests clairs, des variables et une précision de données et de la compréhension

. Ce qui est atteint.

Cela simplifiera le processus de réponse des questions commerciales en respectant des méthodes statistiques qui répondent aux hypothèses. Citation de Voltaire -"Évaluer une personne passe par ses problèmes au lieu de sa réponse."

Cinq si la question est pertinente, si la relation pertinente est considérée comme une question morale d'une question morale. Les gens ont oublié que si les données que vous traitez suffisamment longtemps, cela vous indiquera quelque chose si vous avez beaucoup de données, vous pouvez trouver des relations pertinentes. Si les gens ont de grandes données, ils croiront en tout ce qu'ils voient. Nécessaire pour grandir. Ceci est dangereux pour toute organisation. Les scientifiques de données fournissent souvent les pouvoirs qui développent trop de décisions.

Ils n'ont pas fait attention au développement de la sagesse de leur entreprise que je n'ai pas compris la manière dont les entreprises bénéficient. Les scientifiques de données devraient

non seulement pour les données, mais également à l'aide de leur propre intelligence.
Les données doivent être le son final du facteur décisionnel au lieu de déterminer le projet de science des données - fabrication.Les scientifiques de données sont embauchés par les entreprises doivent être combinés avec des connaissances sur le nom de domaine et des spécialités techniques. C'est une situation idéale pour éviter les erreurs.

Vendredi, ignorant la capacité

Les scientifiques de données ont souvent tendance à oublier la capacité d'oublier les programmes, ce qui entraînera des décisions d'erreur plus que. Les scientifiques de données reprennent souvent, car ils disent souvent que si la société effectue une opération X, elle remplira les cibles y. Pour des problèmes spécifiques, vous n'avez donc pas de réponse unique, vous devez donc confirmer que les scientifiques de données choisiront des possibilités différentes. Il y a plus d'une possibilité de problèmes désignés et ils ne sont pas sûrs de dans une certaine mesure.

Planification et théorie des scénarios La capacité d'être les données de base de base ne doit pas être ignorée et doit être utilisée pour confirmer la fréquence de la précision de la prise de décision.

Sept, mis en place un modèle de population de défaut u Un élément de données consiste à créer un modèle de mode d'effets clients, mais ils n'envisennent que des données comportementales à la clientèle à grande échelle, ce n'est pas la réalité.La définition de ce modèle examine non seulement ces données comportementales avec des clients très influents, mais également en considérant des données comportementales non influentes, mais a les effets potentiels, la puissance prédictive de l'évaluation basse peut entraîner une inclinaison du modèle ou une partie de la différence importante du modèle. Il s'agit de toutes les erreurs courantes lorsque les scientifiques de données effectuent des sciences de la technologie.Si vous pouvez penser à d'autres erreurs de science de données populaires, nous sommes heureux d'entendre vos pensées