Реальные проблемы науки о данных имеют свои особенности или характеристики, которые должны решаться в своем собственном порядке или способом. Применение одних и тех же методов к каждой проблеме не приведет к лучшим решениям. Следующие идеи могут помочь получить максимальную отдачу от применения науки о данных.

  1. Исследуйте проблему: узнайте как можно больше о проблеме. Продолжайте искать ответы, пока не будете удовлетворены. Получите все источники данных, необходимые для решения задачи.
  2. Учитесь у экспертов в предметной области. Как специалист по данным или аналитик, вы можете знать методы, которые нужно применять, но важная часть головоломки исходит от экспертов в предметной области, которые больше знают о проблеме. Объедините обе сферы знаний и посмотрите, как может происходить волшебство.
  3. Цель. Четко определите цель и придумайте критерии ее приемлемости. Убедитесь, что заинтересованные стороны и команда данных понимают и принимают это.
  4. Учитесь на предыдущих результатах: получайте отзывы о результатах предыдущих проектов и используйте их в текущем проекте. Используйте данные для подтверждения теории и повторите процесс, чтобы получить результат, близкий к желаемому.

Эти идеи помогут создать надежный процесс обработки данных, который может привести к большому успеху. Мозговой штурм с заинтересованными сторонами и соответствующими командами является неотъемлемой частью решения проблем и создания ценности для компании.

Я надеюсь, что это поможет вам в достижении некоторых стратегических целей ваших команд по науке о данных. Спасибо!