大数据分析师学习入门

我的项目来说，可交付结果总是一个模型。由于数小时的数据清洗和特征工程，很可能会有一个不错的分数。我是我项目的唯一参与者，我的教授们在他们给我这些数据时就已经知道关于数据的一切。那我作图是为了给谁看?我自己?好吧…没必要!对不?我比任何人都清楚每一步在实现什么，我不需要向任何人解释。

但除此之外，老实说，作图一点都不神秘。任何人都可以作图。我 60 岁的父亲只要用 excel 就能作出一些图表。当然，每个人都能做到，这就是为什么我认为它并不神秘。我和我的朋友们都在从事数据科学和机器学习，但大多数人甚至不明白那是什么。正如《哈佛商业评论》(Harvard Business Review)杂志所说，这就是为什么我们都那么帅气性感。

问题是小伙子们——如果你们还没有从我过分的讽刺中发现，现实生活并非如此。我相信这可能是我在数据科学中的最大失败：没有充分考虑可解释性和可解释性的重要性。你可能是个天才，但如果你不能向第三方解释你是如何得到这些美妙的结论，以及为什么得到这些结论，那么你可能什么都不是。例如，在 Ravelin Technology，我们提供基于机器学习的欺诈预防解决方案。想象一下，你告诉一个客户，你封锁了 x% 的交易，只是因为机器学习模型是这样说的，但你根本不知道为什么要这样做会怎样?当然，对于任何试图最大化环化率和销售情况的电子商务来说，这都不是很有吸引力，对吧?想象一下，在医疗保健等其他敏感领域出现同样的情况……那简直是灾难即将来临的千兆。

现在，除了与业务相关的问题，甚至从法律的角度或者从你的业务只关心预测的结果来看——不管你如何得到它们，理解一个算法实际上是如何工作的对你会有帮助。你不仅能更好地向客户解释输出的原因，还能更好地协调数据科学家和分析师的工作。

因此，在现实世界中，情况与我在学校从事学术数据科学项目时的情况完全不同：我从来不是项目的唯一参与者，我的同事和/或客户通常对我使用的数据不太了解。那我现在要为谁作图呢?听起来还没必要吗?很显然不是。能够向人们解释你的思维过程是任何数据相关工作的关键部分。在这种情况下，复制和粘贴图表是不够的，图表的个性化变得非常重要。

（编辑：南通站长网）

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