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数据分析师日常数据分析工作常见七种错误及其规避方法(下)

木马童年 2018-12-7 18:20 8 0

  从事python数据分析师的工作,做好自己的python数据分析师职业规划,是非常有必要的,它是我们不断向前进取的动力和方向,也是支撑我们坚持下去的理由和需要。一个良好而客观可行的python数据分析师职业规划,对 ...

      从事python数据分析师的工作,做好自己的python数据分析师职业规划,是非常有必要的,它是我们不断向前进取的动力和方向,也是支撑我们坚持下去的理由和需要。一个良好而客观可行的python数据分析师职业规划,对于一个人的成长和晋升是必不可少的。不过在进行python数据分析师职业规划的同时,我们千万不能因为自身一些错误或原因而使得我们的python数据分析师职业规划受到阻碍或必须修改。为此,在我们的python数据分析师岗位上,我们一定要多多留意在python数据分析师工作中可能会出现或常犯的一些错误。下面就来很大家讲讲数据分析工作常见七种错误及其规避方法,为你的python数据分析师职业规划道路扫清障碍。

      福尔摩斯有一句名言是如何定义侦探的,而数据科学家在商业中的角色就类似侦探。

      “我是福尔摩斯,我的工作就是发现别人不知道的。”

      企业要想保持竞争力,它必须比大数据分析做的更多。不去评估他们手中的数据质量,他们想要的结果,他们预计从这种数据分析中获得多少利润, 这将很难正确地找出哪些数据科学项目能够盈利,哪些不能。当发生数据科学错误时--一次是可以接受的--考虑到有一个学习曲线,但是如果这些错误发生在两次以上,这会增加企业成本。

      在Python中学习数据科学,成为企业数据科学家。

   

      避免常见的数据科学错误(4-7):

      4、无问题/计划的分析

      数据科学协会主席Michael Walker说: “数据科学的最高级用途就是设计实验,提出正确的问题和收集正确的数据集,一切工作都要根据科学的标准。然后你将获得结果,并解释它。”

      数据科学是一个结构化的过程,以明确的目标开始,随后出现一些假设的问题,最终实现我们的目标。数据科学家往往站在数据之上而不考虑那些需要分析回答的问题。数据科学项目必须要有项目目标和完美的建模目标。数据科学家们如果不知道他们想要什么——最终得到的分析结果将会是他们不想要的。

      大多数数据科学项目最终是回答“是什么”的问题,这是因为数据科学家通过手头的问题作分析而不遵循做分析的理想路径。数据科学是使用大数据回答所有关于“为什么”的问题。数据科学家应该通过整合以前未被整合的数据集,主动分析给与的数据集,回答以前没人解答的问题。

      为了避免这种情况,数据科学家应该集中精力获得正确的分析结果,这可以通过明确实验,变量和数据准确性和清晰明白他们想要从数据中获得什么实现。这将简化以往通过满足假设的统计方法来回答商业问题的过程。引用伏尔泰的一句话——“判断一个人,是通过他的问题而不是他的答案。”——先确定明确的问题是及其重要的,能够实现任何企业的数据科学目标。

      5、仅关心数据

      根据博思艾伦咨询公司的数据科学家Kirk Borne,“人们忘记在数据的使用,保护以及统计产生的问题如认为相关关系就是因果关系会产生伦理问题。人们忘记了如果你处理的数据足够长,它就会告诉你任何事,如果你有大量的数据,那么你就可以找到相关关系。如果人们拥有大数据他们会相信他们看到的任何事情”。

      数据科学家常常因为得到来自多个数据源的数据而兴奋,并开始创建图表和可视化来做分析报告,忽视发展所需的商业智慧。这对任何组织来说都是危险的事情。数据科学家经常给与数据太多决策制定的权力。他们不够重视发展自身商业智慧,不明白分析如何令企业获益。数据科学家应该不仅仅让数据说话,而且善于运用自身的智慧。数据应该是影响决策的因素而不是数据科学项目决策制定的最终声音。企业雇佣的数据科学家应该是可以将领域知识和技术特长结合起来的,这是避免错误的理想情况。

      6、忽视可能性

      数据科学家经常倾向性忘记方案的可能性,这将导致作出更多的错误决策。数据科学家经常犯错,因为他们经常说,如果企业采取了X操作一定会实现Y目标。对于特定的问题这没有唯一的答案,因此要确认数据科学家从不同可能性中所做的选择。对指定问题存在不止一个可能性,它们在某种程度是不确定的。情景规划和可能性理论是数据科学的两个基本核心,不应该被忽视,应该用以确认决策制定的准确性频率。

      7、建立一个错误人口数量的模型

      如果一个数据项目的目的是建立一个客户影响力模式的模型,但是他们仅仅考虑那些具有高度影响力的客户的行为数据,这不是对的做法。建立该模型不仅要考虑那些具有高度影响力的客户的行为数据,也要考虑那些不怎么有影响力但是具有潜在影响力的客户的行为数据。低估任何一边人口的预测力量都可能导致模型的倾斜或者一些重要变量的重要性下降。

      这些都是数据科学家在做数据科学时常见的错误。如果你能想到的任何其他常见的数据科学错误,那就联系容大教育一起分析吧。

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