超级干货 :一文总览数据科学全景:定律、算法、问题类型...

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就像宇航员探索宇宙一样,一位数据科学家须要探索数据模式中的未知,深入了解其隐藏的特征,并记录新的发现。探索性数据分析(EDA)是一项扣人心弦的任务。我们都都不需要 更好地了解数据,调查其细微的差别,发掘隐藏的模式,开发新的特征,有可是制定建模策略。

机器学习任务到模型到算法

定义好的商业问题报告 须要被分配为各项机器学习任务。就以上例子来说,愿因分析分析公司须要通过开发新市场,减少客户流失,来扩大客户基础,真难 我们都都怎样才能将其分解为机器学习问题报告 ?以下是十几个 多多多分解方案:

知识摄取的系统化流程:挖掘数据须要一套有条理的流程,这其中包括明确的步骤,以及每一步清晰可实现的目标。就好比跨行业数据挖掘标准流程(CRISP-DM) (https://en.wikipedia.org/ wiki/ Cross_Industry_Standard_Process_for_Data_Mining)。

接受不选着性:数据科学都有一颗银色子弹(特效武器)。它也都有水晶球,后能 用来预言未来。像报告和关键绩效指标一样,它是十几个 多多多决策推动者。数据科科科学学十几个 多多多工具,而就五种生活生活达到目的的手段。它都有绝对的,可是属于概率的范畴。管理层和决策层须要接受五种生活事实。我们都都须要将被量化的不选着性加入到决策过程中。真难 当相关机构采取实验的文化,有可是不需要 从失败中很快学习,不需要 立足于不选着性之上成长。

简单来说,机器学习被分为两大类:监督学习和无监督学习。

数据科科科学学有十几个 多多多学科领域,主要包括:

每个公司目前都有尝试变得更为“数据驱动(data-driven)”。机器学习技术在其中提供了很大的帮助。这其中可是的东西非常专业,真难理解。有可是,本系列文章愿因分析分析多样化数据科学。作者尝试参照斯坦福大学的课程以及教科书统计学习导论(Introduction to Statistical Learning) (http://www-bcf.usc.edu /~gareth/ISL/ ),将数据科学以五种生活简单容易理解的形式呈现给读者。

统计学习叫金机器学习 (Statistical Learning aka Machine Learning)

无监督学习真难 指定的目标,有可是产生的结果有之都有难以解释。无监督学习任务有可是种类型。最常见的几可是:

关联(Association):关联算法用来寻找相互匹配的产品。购物篮分析(Market Basket Analysis)可是使用关联算法将产品捆绑销售。

制定了商业问题报告 ,有可是将其分解为机器学习任务可是,我们都都须要深入了解其相关数据,以便制定适当的分析策略。须要注意数据的来源,数据的质量,以及数据的偏差等主要事项。

该系列的重点是多样化数据科学中机器学习方面的知识。本文将首先介绍数据科学中的基本定律,常用算法以及问题报告 类型。

数据多样化(Data Reduction):数据多样化妙招用于减少数据集中特征的数量。它将几瓶属性的大型数据集用较少的属性呈现出来。

电脑编程 (Computer Programming)



数据是一项战略资源:五种生活概念是五种生活组织思维。问题报告 是:“我们都都有否正使用我们都都所分类分类整理和存储的完整性数据信息?我们都都后能 从中挖掘有意义的资源?”我非常选着,什么问题报告 的答案都有“否”。以云端为基础的公司都依赖数据驱动。它们势必将数据视为战略性资源。但五种生活观念太多适用于大多数机构。

王瑞玺:德国巴登-符腾堡州斯图加特大学Engineering Cybernetics硕士毕业生。主修控制论,主要包括系统理论,模型建立与优化,以及控制工程。 选修方向为人工智能与机器科科学学。 热爱大数据,希望多了解与数据科学相关的前沿知识。

流程

下个季度潜在收入的预估是十几个 ?

顾名思义,分类模型把目标分开并归整为十几个 特定的类型。它适用于所有类型的应用。举十几个 典型的例子:

原文发布时间为:2018-12-24

本文作者: Pradeep Menon

本文来自云栖社区合作妙招妙招伙伴“数据分析”,了解相关信息后能 关注“ecshujufenxi”微信公众号

Microsoft Azure Machine Learning有300多种预先构建的算法,可用于训练机器学习模型。

流失预测是分类模型的另十几个 多多多重要应用。电话公司普遍使用流失模型(Churn Model)来预测用户有无会流失(即停止使用服务)。

Azure Machine Learning cheat-sheet后能 帮助你探索什么算法。

回归模型在机器学习任务中非常常见,用于估计和预测十几个 多多多数值变量。举十几个 多多多例子:

“数据是新能源。它拥有极高的价值,却须要经过提炼不需要 使用。就像石油一样,须要被转化为甲烷气体 、塑料愿因分析分析化学品等,不需要 发挥出之可是际的作用; 有可是,数据真难 被分解和分析可是才具备价值。”

公司须要通过开发新客户群,同时减少客户流失,来扩大客户基础。

机器学习的问题报告 类型

分类 (Classification):

减少客户流失x%。

链路预测(Link Prediction):链路预测用于查找数据项之间的连接。比如 Facebook,Amazon和Netflix什么网站大规模地使用链接预测算法来为我们都都推荐相关我们都都,热衷商品和的电影。

使用分类模型过滤垃圾邮件,将收到的电子邮件基于许多特征分类为垃圾邮件和可接收邮件。

明年后能 结交十几个 笔交易?

商业知识 (Business Knowledge)

监督学习任务拥有十几个 多多多可是定义好的目标。建模者有针对性地观察有可是影响机器学习模型的生成的过程,以实现其特定的目标。监督学习后能 进一步分为两类:

一旦将业务问题报告 分解为机器学习任务,十几个 多多多或多个算法后能 处里给定的机器学习任务。通常,十几个 多多多模型是使用多个算法进行训练的。选着提供最佳结果的算法或算法集合进行部署。

结论

数据科科科学学十几个 多多多非常广泛的领域。它扣人心弦,是一门科学,亦是一门艺术。在这篇文章中,我们都都仅仅探索了冰山的一角。愿因分析分析在不懂得其原理“why”的状况下去探索它的妙招“how”是真难 意义的。在可是的文章中,我们都都将继续探讨机器学习的妙招“how”。

选着目标营销的新客户群。

最终,我们都都部署好建立的模型,并对它们进行不断监测,观察我们都都有现实中的表现,并进行有针对性的校准。

核心定律

作者:Pradeep Menon;翻译:王瑞玺;校对:梁傅淇

原文链接:https://www.linkedin.com/pulse/data-science-simplified-principles-process-pradeep-menon (Menon, 2017)

苹果774 革命,移动经济的增长,为大数据技术的发展创造了十几个 多多多完美的契机。在2012年,HBR(Harvard Bussiness Review)发表过一篇文章,将数据科学家推到了风口浪尖上。这篇名为《数据科学家: 21世纪最性感的职业》(Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Centry) ( https://hbr.org/2012/10/data-scientist-the-sexiest-job-of-the-21st-century) 给这群“新人类”打上了标签: 十几个 多多多数据黑客、分析师、传播者和信誉顾问的混合体。

原文标题:Data Science Simplified Part 1: Principles andProcess

回归 (Regression):



参考第二定律,五种生活段愿因分析分析把重点倒入介绍数据科学中的流程每段。以下是十几个 多多多典型数据科学项目中的各个阶段:

与数据共眠:相关机构应当投资热衷于数据的专业人士。将数据转化为资源的都有炼金术。五种生活世界也真难 万能的炼金术士。我们都都须要的是懂得数据价值,能识别和创造数据资源的信仰者。以及后能 将数据,科技以及金融什么领域链接在同时的专业人才。

聚类(Clustering):通过这俩度把目标归类在同时。比如客户细分可是使用聚类算法。

在探索性数据分析可是,我们都都将进行建模。在五种生活阶段,我们都都针对具体的机器学习问题报告 ,选着最适用的算法,比如常见的回归(Regression)、决策树(Decision Tree)、随机森林(Random Forest)等算法。

通常,建模和部署每段只占完整性工作的20%,剩余的 3000%的工作是对数据的研究以及宽度的了解。

爱因斯坦曾说:“凡事保留其本质,力求最简”。五种生活引用后能 说是定义十几个 多多多商业问题报告 的关键。问题报告 的描述须要精确的加工,须要明选着义出所需达成的目标。根据我的经验,业务团队过于忙于手头的任务,却忽略了须要应对的挑战。头脑风暴会议,研讨会以及访谈都后能 帮助发现什么挑战,有可是制定假设。举个例子,我们都都假设一家电信公司愿因分析分析客户群的减少愿因分析同比收入下降。在五种生活状况下,商业问题报告 后能 定义为:

BAB定律(Business-Analytics-Business):我认为这是最重要的十根定律。多数数据科学的文献都将重点倒入模型和算法上。方程式五种生活不足英文商业背景。BAB则是突出其中的商业每段。把算法置于商业背景中是至关重要的。定义商业问题报告 ,用分析来求解,最后将答案集成到商业流程中。也可是所谓的BAB:商业-分析-商业,真难 十几个 多多多过程。

2016年,英国数学家,乐购俱乐部构架师Clive Humbly提出“数据是新能源”另十几个 多多多十几个 多多多说法。我们都都说: