各地的企业正在竞相从他们的数据中提取有意义的见解.许多组织都在研究数据科学团队和攻击问题(有些人比其他人更成功).然而,确定组织内当前的数据科学阶段是其中的挑战之一.下一步是确定数据科学的预期阶段.潍坊IT培训开启TTS8.0双模式教学平台,彻底告别"教科书"时代"24小时360"云平台,为学员提供高质量的教学服务.
以下是真正成熟的数据科学的3个阶段.
1. 仪表盘(Dashboards)
数据科学的初始阶段就是dashboards.这是关于回答"多少?"和"发生了什么",通过查看历史数据所得出的报告.如果做的好的话,它甚至可以帮助组织报告出为什么会发生.许多组织将这一阶段称为商业智能.
Dashboard阶段对于组织来说还是很昂贵的,耗费的人力、时间和资金还是相当大的,通常它涉及的投资有:
1.数据仓库或者其他存储环境,用于数据存储以便于报告
2.ETL (提取转换负载) 工具,用于操纵、合并和移动数据到数据仓库
3.报告工具 ,用于展示结果并允许用户"挖掘"数据
以下是传统仪表盘可展示的常见问题:
每个地区有多少用户?
黑色星期五的销售额是多少?
上个月有多少人去医院看病?
正如你所见, 只有这个阶段可以获取到大量的数据价值.企业要去了解历史业绩这个点非常重要,但这个阶段是大部分企业停止的阶段.
2. 机器学习(Machine Learning)
数据科学的真正"科学"直到第二阶段的机器学习才开始.它专注于不能直观获取数据的估计,也就是可以根据现有数据分析隐藏数据.这可能是用户喜欢的某个电影,公司明天的股价,或特定广告活动的因果影响.机器学习用第一阶段的数据,并应用统计学或其他方法来分析出更多的见解内容.潍坊IT培训是实名制指定讲师授课,所有讲师均有8-10年的项目实战经验,是业内的专家级讲师.
目前机器学习思考如下问题:
当客户出门了,他/她会去五金店消费吗?
当信用卡购买时,收费是欺诈的概率是多少?
预计新用户会存在多久?
如果飓风来临,用户会购买什么? (蛋挞?很有可能哦)
注意起因和结果之间的关系.机器学习的价值内容是来自于估计潜在事物的因果.这个阶段充满了术语如:机器学习,数据挖掘和数据建模等术语.机器学习阶段是在分析潜在可能发生的事情,是未来的展望.
3. 执行(Actions)
决定执行的操作是第三个阶段也是最后一个阶段.它会试图利用机器学习的结果来采取适当的操作执行.以下操作可能适用于上述预测分析的部分事件.
当用户出门时,向附近五金店发送一个带有优惠券的"欢迎来到附近"的信息包.
拒绝欺诈消费或停用信用卡.
如果预测新用户的预期存在时间非常高,可以提供一些特殊优惠或待遇,以便于让新客户成为永久客户.
W当飓风来临时,将蛋挞放在商店最前面.
正如你所见,第二阶段良好的机器学习可以导致第三阶段做出明确的选择.
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