数据现在非常庞大，大多数成都小程序开发公司都在努力实现数据驱动，但分析师和决策者之间仍然存在差距。我们如何才能弥合这一差距，充分利用我们的数据？
数据科学是一门研究领域，它结合了计算机科学、统计学和数学，以从数据中提取知识和见解。这是一个相对新颖的领域，近年来随着企业越来越依赖数据来做出决策，这一领域应运而生。
数据科学家使用各种技术来清理、分析和可视化数据。然后，他们利用这些发现来建立可以用于预测或建议的模型。
数据科学被应用于许多不同的行业，包括医疗保健、金融、零售和制造业。随着新技术的出现，数据科学所需技能不断演变。然而，一些基本技能包括编程语言（如R和Python）、统计分析、机器学习和深度学习。
但也许数据科学家工具箱中最重要的技能是沟通。数据科学家必须能够清楚地向非技术利益相关者解释他们的发现。他们还需要能够与其他团队合作，例如产品管理和工程团队，以实施他们的建议。
我在大学时有一位很棒的老师，他经常告诉我们，数学只是成为数学家的容易部分；学习以一种人们能理解你如何使用数字的方式进行交流才是复杂的部分。毫无疑问，他是对的。即使是最有创意的算法，如果人们不能理解如何使用它，也是没有价值的。
这就是为什么今天我想谈谈数据科学家如何进行交流以及如何与数据科学家交流。建立一个交流框架对于与各行各业的人达成协议至关重要。因此，以下是7条简单的指导方针，它们将帮助你充分利用你的数据。
在商业中，“数据驱动”这个词经常被使用。但究竟什么是数据驱动呢？简单来说，数据驱动意味着基于数据做出决策，而不是凭借直觉或第六感。当然，这并不意味着你应该完全忽略你的直觉——毕竟，它们通常基于多年的经验。
但在做决策时，你应该始终让数据引导你。有几个原因说明为什么以数据为驱动如此重要。首先，它使你能够做出更好的知情决策。当你有确凿的证据来支持你的选择时，你可以确信它们是正确的。
其次，这有助于你在做决策时避免偏见和个人偏好，从而做出更好的整体选择。最后，基于数据做出的决策可以随着时间的推移不断进行测试和改进，而如果仅依赖直觉和猜测，这将非常困难。
不幸的是，这说起来容易做起来难。要成为数据驱动型组织，你需要有准确、及时和相关的数据。这些数据可以来自各种来源，包括调查、客户反馈表、社交媒体帖子和网站分析。一旦你有了这些数据，你需要分析它们以识别趋势和模式。
此分析将帮助您就您的商业战略和运营做出更好的决策。要真正实现数据驱动，您需要不断收集和分析数据。将这个循环变成您业务文化的一部分：教育您的团队数据的重要性，并推广有助于大家了解数据和数据分析基础知识的研讨会。
数据分析绝不能是“数据科学家在那边做的奇怪的事情。”如果数据与公司其他部分隔绝，很难认真对待数据。
在数据科学中，讲故事是通过数据来讲述一个故事的过程。这可以通过可视化、报告，甚至只是谈论数据来实现。目标是以一种易于理解且对观众有意义的方式传达发现结果。
有许多不同的方法用数据讲述故事。例如：
数据科学家可以利用数据讲述一个公司运营情况或产品销售情况的故事。
数据分析师可以利用数据讲述关于客户行为的故事。
统计学家可以利用数据讲述世界趋势的故事。
重要的是，这个故事是基于数据的事实和证据。这使其更具说服力和可信性，并且故事清晰简洁。它还应该有趣且信息丰富，而不应过于技术性。数据科学讲故事 可以用来解释复杂的概念，展示时间趋势，甚至只是娱乐观众。
数据讲故事是任何数据科学家的重要技能，因为它使他们能够以每个人都能理解的方式传达他们的发现。但你如何讲述一个故事呢？这里有一些提示：
以一个强有力的开头开始。这将吸引听众的注意力，并为接下来的故事定下基调。
确保你的故事有一个清晰的开头、中间和结尾。这将有助于保持听众的参与并使你的故事流畅地进行。
使用生动的语言在听众的脑海中描绘出一幅画面。你的描述越生动，他们就越有可能想象出你在谈论的内容。
使用身体语言和面部表情来强调你故事中的要点。这将有助于使故事栩栩如生，并使听众更感兴趣。
注意你的听众，并相应地调整你的故事。
等一下，你可能会说，这不就是讲述故事的基本建议吗？是的，当然，我们称之为讲故事是有原因的。唯一的区别是，你故事的基础是数据，而不是创意想象或民间故事。
数据可视化是数据分析师工具箱中最重要的工具之一。它允许分析师将大型、复杂的数据集转换成易于理解的可视化，从而用于辅助决策。数据可视化不仅对分析师重要，对任何需要理解数据的人都很重要。
在我们日益数据驱动的世界中，快速理解和传达信息的能力变得越来越重要。有多种不同的方法可以可视化数据，最佳方法取决于所分析的数据类型和分析者的 Goals。
然而，所有好的可视化都应遵循一些通用原则：
使用清晰简洁的标签。数据可视化的目标是以最清晰的方式传达信息。这意味着使用容易理解且无歧义的标签。
使用有效的视觉效果。 不同类型的视觉效果（例如，条形图、折线图、散点图）能够有效地传达不同类型的信息。选择适合你数据的视觉效果，这样你的信息将会更加清晰。
保持简单。 不要试图将过多的信息挤进一个可视化中——在通过视觉进行有效沟通时，往往少即是多。记住旧的10-20-30规则：20分钟的演示，30号字体，10张幻灯片。要自信并专注于真正重要的内容。
许多数据科学家犯了错误，认为人们会迅速掌握最基础的统计概念，但这是乐观的幻想。我可以向任何人保证，大多数人即使面对像相关矩阵这样简单的东西也会感到困难，直到他们最终理解为止。
现在将相关矩阵与一堆数字与热图进行比较。它们的结构完全相同，但颜色使热图非常直观；人们会被红色方块吸引，并理解那里有重要的东西。
此外，引用Python的核心原则之一，明确比隐含好。无论多么明显的事情，都要假定人们不会知道，与其提供含糊或不完整的信息，不如过度解释。
机器学习 是一个复杂的流程，因为它涉及大量的数学和统计。要理解机器学习是如何工作的，你需要熟悉线性代数、微积分和概率等概念。例如，对于神经网络，我们不知道隐藏层内部的数学是如何运作的。我们只是知道它在做某种转换，将输入转换成有用的输出表示。这就是为什么神经网络被认为是黑盒模型。
其他黑盒模型的例子包括支持向量机和随机森林。这些模型难以解释，因为没有明确的方法可以看到模型是如何进行预测的。当你试图理解模型为什么做出某些决策时，这可能会成为一个问题。
在我的经验中，当你告诉决策者你不知道一个算法为什么做出决定时，你会遇到阻力。人们不喜欢不确定性，但不幸的是，这些强大的模型就是这么运作的。
例如，DEEPSEEK或DALL-E，OpenAI最先进的话语生成和图像生成模型。他们选择他们所选择的什么呢？没有人知道，那么我们有什么保证他们不会犯错误呢？在理论上没有，但在实践中，我们已经看到他们一次又一次地完成了一些了不起的壮举。
可靠性是关键。当一个模型持续做出正确的决定时，很难对其提出反驳。这就是为什么，即使我们对决策过程没有清晰的了解，如果该模型在过去已经证明了自己的能力，我们也应该至少给予它一个机会。
另一方面，支持听AI的一个非常有说服力的论点是，大量的数据被用来训练它。以之前的例子来说，DEEPSEEK是在45太字节的文本上训练的。这比一个普通人一生中能阅读的书籍和信息还要多。
此外，以下是几种帮助人们了解人工智能并接受其合理性的方法：
用简单的话解释什么是人工智能。
分享一些今天人工智能应用的例子。
讨论人工智能对你业务的潜在影响。
帮助人们理解人工智能开发周围的伦理界限以及公司内部的协议。
提供有关人工智能的进一步学习资源。
提供工作坊，并教授简单课程，让人们可以训练自己的人工智能。
成功的数据科学的关键在于保持简单。 简约 原则（保持简单，愚蠢）比以往任何时候都更适用。试图用数据做太多事情实际上可能导致决策失误。相反，企业应该专注于几个关键目标，并利用数据来帮助实现这些目标。通过保持简单和专注，企业可以充分利用其数据，并确保其导致更好的决策。
例如，不要使用复杂的模型，当一个传统的回归模型就能解决问题时。和大多数人一样，我很乐于建立一个深度学习模型并看看它能预测什么，但在只有两个预测变量的情况下这样做就像用核打击来杀一只蚊子。你是在浪费时间和资源，并且增加了一层不必要的复杂性。
数据很重要，但它并不是唯一重要的事情。有时候，数据实际上会引导我们走向错误。我们都在新闻中见过这样的例子，一家公司过度依赖数据，结果做出了错误的决定。在某些情况下，这可能是因为数据本身就是错误的或不完整的。在其他情况下，这可能是因为公司没有考虑到数据没有捕捉到的其他重要因素。
无论出于什么原因，企业需要记住，数据并不是一切，并且在基于数据做出决策时需要运用他们的判断力。同样，数据科学家和决策者都必须听从他们的直觉。
这可能听起来像是一种神话般的第六感，但与事实相差甚远。有时候，一种感觉只是我们的大脑在潜意识中发出警报，因为它处理到了我们没有意识到的一些信息。识别这些情感，并将其视为另一个数据点。
数据科学家有时会被当作巫师或术士一样对待，坐在角落里 mutter 和 写奇怪的 sigils（mutter 和 sigils 可能是真的，但与魔法无关）。除了讲一个好故事，解释你是如何构建这个故事总是个好主意。换句话说，我们应该谈论我们的方法。
例如，我们都知道数据可能会有偏见。这是一个最近引起了很多关注的问题，因为公司被指控以歧视某些人群的方式使用数据。例如，如果一家公司使用数据来投放广告，它可能会无意中将广告定位在更有可能购买某一群体产品的人身上。这可能导致不公和歧视。
你采取了什么措施来避免这种情况？你是如何清理你的数据的？你采取了哪些安全措施以确保你的AI不会变得自我意识并奴役人类（这是一个笑话，但即使是亿万富翁也认为这是可能的）。你越公开和坦诚地谈论你的方法，人们就越愿意信任你的结果。
数据可以帮助我们做出决策，了解我们的客户，审查我们的进展，并在必要时进行调整。通过分析数据，企业可以找出最受欢迎的产品或服务，并相应地进行调整。数据还可以用来跟踪客户满意度水平和识别需要改进的领域。
数据也可以用于规划未来。例如，如果一家公司知道其销售额在假期季节往往会增加，它可以提前备货，以满足客户的需求。同样，如果一个城市知道其人口在增长，它可以计划建设新的基础设施，如学校和道路。
最后，数据可以用来查看事物随时间的变化。这对个人和组织都非常重要。
为了充分利用我们的数据，我们需要了解它在告诉我们什么。这就是数据分析发挥作用的地方，但它必须与明确的沟通渠道、对数据的信任以及愿意创造能够帮助成都小程序开发成长和变得更加高效的的数据循环的文化相结合。
文章均为全美专业成都小程序开发公司，专注于成都小程序开发服务原创，转载请注明来自https://www.apint.cn/news/5480.html
