快捷搜索:
为促进业务增长,数据科学入门的5个技巧
分类:互联网科技

原标题:Greenlight将在10月16日举办第三届虚拟现实战略大会VRS

原标题:为促进业务增长,我们还需要解决哪些问题?

原标题:数据科学入门的5个技巧

文章相关引用及参考:映维网

  9月15日技术沙龙

很多人问我数据科学和数据分析的最大区别是什么。有的人认为两者没有区别,有的人则认为两者千差万别。我认为,尽管两者确实存在很多不同之处,但最大的不同在于数据科学严格遵循结构化、一步一步的操作过程,保证了分析结果的可靠性。

注册已经开放

与东华软件、AWS、京东金融、饿了么四位大咖探讨精准运维!

和其他科学研究一样,这些过程必须被严格执行,否则分析结果将不可靠。再直白一点,对于外行的数据科学家,严格遵循这些过程将能够快速获得准确结果。反之,如果没有清晰的路线图,则分析结果很难得到保证。

映维网 2018年09月11日)Greenlight Insights今天宣布,由他们举办的第三届虚拟现实战略大会(Virtual Reality Strategy,VRS)将在18年10月16-17日举行,地点是美国洛杉矶。据悉,今年的VRS 2018大会将有大约500位与会者,包括来自中国,美国,欧洲和日本等国家与地区的著名媒体和企业机构。

当今世界的消费者比以往任何时候都更加“善变”,即时的满足感是其生活的常态。无论是电商购物平台,还是可以实时通知您收到诈骗短信的银行应用,亦或是带您疯狂追剧的视频流媒体服务,无论哪个行业,确保用户拥有最佳数字体验不仅是其关键竞争优势,更是其持续获得成功的必要条件。

图片 1

虚拟现实战略大会将在XRSWeek期间举行,后者聚集了VR和AR行业的重要高管。今年的演讲者主要来自微软,惠普,戴尔,IBM,DAQRI,HTC和Accenture等企业。

而现实情况是数字性能会影响企业的健康发展,包括对企业品牌声誉、股票行情、客户甚至是员工忠诚度的影响。数字性能的影响超乎想象,据亚马逊测算,其网页加载速度每延迟一秒就会损失16亿美元的年销售额,而当其交易平台每落后竞争对手1毫秒,一个典型代理的收入损失就将达到400万美元。

虽然这些步骤更多是写给业余分析师的指引,但它们同样是数据科学家,甚至更严格的商业分析和学术分析的基础。每一位数据科学家都理解这些步骤的重要意义,会在实践过程中严格遵守它们。

图片 2

试着问自己一个问题:最近一次感受到出色的用户体验是什么时候?实际上,我们会经常面临数字体验不佳的状况。因为用户无法忍受数字体验不佳的状况,所以越来越多的企业会投入更多资金用于开发新型创新数字服务,以获取新客户,留住现有客户。但企业如何从这些投资中获得最大收益呢?您的企业是否已走向正轨了呢?

5个步骤概览

Greenlight Insights的首席执行官克利夫顿·道森(Clifton Dawson)表示:“VRS 2018将展示虚拟现实和增强现实的未来,新创新将赋能未来的娱乐和商业。每一位XR行业的主要参与者都将出席VRS 2018,而全球品牌和著名初创公司将会发布能够革新XR行业的产品。”

数据科学的5个必备步骤分别是:

虚拟现实战略大会的与会者可以参与一系列由微软,惠普,戴尔,IBM和HTC等企业主导的讨论组,研讨会和主题演讲。演讲者包括:

确定您的数字体验管理战略

(1)提出有意思的问题;

● Christopher McKelvy, Oculus

建立有效数字体验的关键是了解工作人员如何在应用的整个生命周期中管理数字体验,从开发到交付再到消费。帮助企业实现该目标的一个关键步骤是考虑部署一套数字体验管理战略。

(2)获取数据;

● Paul Debevec, 谷歌

研究机构EMA将数字体验管理定义为:为支持业务成果,服务绩效和应用设计而向终端用户和消费者提供的分析和优化应用服务。

(3)探索数据;

● Roy Ashok, DAQRI

DEM解决方案提供了一个可操作的框架来帮助企业更好地管理数字应用或服务的生命周期。然而,启动一项可能对业务成果产生重大影响的DEM战略并非易事。为了帮助企业完成数字体验之旅,还需要考虑以下三个核心构成要素,以全面提升管理体验:

(4)数据建模;

● Gary Radburn, 戴尔

1. 设计应用时考虑性能因素:首先,良好的应用设计是成功的基础。随着云优先企业在各行各业中涌现,应用必须具备创新和为市场提供价值的能力。工程团队不仅要追求速度,还要确保有合适的诊断和调试工具帮助开发运营团队在开发周期中尽早快速方便地发现和排除漏洞。这一点很重要,因为在设计过程中修复漏洞的成本要比在测试中修复漏洞的成本低15倍,比在生产中解决问题的成本低100倍。

(5)可视化和分享结果。

● Joanna Popper, 惠普

2. 确保基础设施达标:对数字应用和服务来说,可靠性至关重要。企业正在构建的基础设施和第三方云服务能够提供的最高级别安全性、性能和可用性是非常重要的。因此,任何成功的DEM战略都必须包含云监测管理集成解决方案。

首先,我们从宏观上了解以上5个步骤。

● Jane Fang, 微软

3. 了解并测定业务影响:优化的数字体验对不同企业而言其意义也各不相同。对大多数企业而言,数字价值的创造是以新市场机会的形式出现的。它可以建立客户忠诚度,简化业务运营并提高员工的工作效率。DEM作为一种实践或一组技术解决方案,并不能直接创造这种商业价值。相反,它可以实现,衡量,改进和保护商业价值,因此需要整个企业共同努力来实现这一目标。这就意味着,需要重组或至少是重新关注IT和业务资源,以达到预期和可测定的数字体验。

1.1.1 提出有意思的问题

● Percy Stocker, Ubimax

数字体验非常重要,企业的数字化道路更不能出意外。整个企业需要理解并接受“可测定的数字体验管理”,它们在优化应用规划,设计,交付和消费方面发挥着作用。

这是我最喜欢的一步。作为一个创业者,我经常问自己(和他人)很多有意思的问题。我像对待头脑风暴会议一样对待这一步。现在开始写下问题,不要关心回答这些问题所需的数据是否存在。这样做的原因有两个。

● Peter Rubin, Wired

数字性能会影响企业成败,如影响到企业的品牌声誉、股票行情和客户忠诚度。因此,企业的数字化道路不需要充满风险和困难。对于整个企业来说,其关键是实现跨工程、IT和业务团队的共识,清楚地了解数字体验对业务的影响,以及在整个生命周期中,优化是否能转化为人们的高度参与和令人满意的客户体验。返回搜狐,查看更多

第一,你不会希望在没有找到数据之前,就被自己的偏见影响。第二,获取数据可能涉及公开渠道和私有渠道,因此不会轻松和显而易见。

● Aleissia Laidacker, Magic Leap

责任编辑:

你可能想到一个问题,然后自言自语说:“我打赌没有这样的数据可以帮到我们!”然后就将它从问题列表中删除。千万不要这样做,把它留在你的问题列表中!

● Jason Welsh, Accenture

1.1.2 获取数据

● Bruce Vaughn, Dreamscape Immersive

一旦你确定了需要关注的问题,接下来就需要全力收集回答上述问题所需要的数据。正如之前所说,数据可能来自多个数据源,所以这一步非常具有挑战性。

● Michael Yang, Comcast Venture

1.1.3 探索数据

● Clifton Dawson, Greenlight Insights

一旦得到数据,我们将使用第2章学习的知识,将数据归类到不同的数据类型。这是数据科学5个步骤中最关键的一步。当这一步骤完成时,分析师通常已经花费了数小时学习相关的领域知识,利用代码或其他工具处理和探索数据,对数据蕴含的价值有了更好的认识。

● Marci Jastrow, Technicolor

1.1.4 数据建模

● Kimberly Siva, Mixspace Technologies

这一步涉及统计学和机器学习模型的应用。我们不仅仅选择模型,还通过在模型中植入数学指标,对模型效果进行评价。

● Ben Lang, Road to VR

1.1.5 可视化和分享结果

● Timothy Brock, ROI Institute

毫无疑问,可视化和分享结果是最重要的一步。分析结果也许看起来非常明显和简单,但将其总结为他人易于理解的形式比看起来困难得多。我们将通过一些案例,演示糟糕的分享和改善后的效果。

● Clemens Kirner, Insider Navigation

本文将重点关注第(3)、(4)、(5)步。

● Guy Primus, The VR Company

为什么本书跳过了第(1)、(2)步?

● John Canning, Digital Domain

虽然前两步对数据科学整个过程是非常必要的,但它们通常先于统计模型和程序处理。本书的后面章节将介绍不同的数据收集方法,在此之前,我们更加关注数据科学过程中“科学”的部分。所以,我们先从探索数据开始。

● Toni Parisi, Unity

探索数据

● Kent Bye, Voices of VR

数据探索的过程并不简单。它涉及识别数据类型、转换数据类型、使用代码系统性提高数据质量为模型做准备的能力。为了更好地演示和讲解数据探索的艺术,我将使用Python的Pandas包,对几个不同的数据集进行探索。在此过程中,我们将看到多种数据处理技巧。

注册窗口现已正式开放,更多信息则请访问VRS官网。返回搜狐,查看更多

当我们接触新数据集时,有5个基本问题需要回答。请牢记,这些问题并不是数据科学的起点和终点,它们是我们面对新数据集时需要遵循的基本原则。

责任编辑:

1.2.1 数据探索的基本问题

每当接触新数据集时,不论你是否熟悉它,在初次进行分析前回答以下问题都非常有必要。

● 数据是有组织格式的,还是无组织格式的?

我们需要确认数据是否是行列结构。大部分情况下,我们处理的数据都是结构化数据。本书中,超过90%的例子都是结构化数据。尽管如此,在我们进行更深入的数据分析之前,还是要弄清楚这个最基本的问题。

根据经验,如果数据是无组织格式的,我们需要将其转换为有组织的行列结构。在本书前面的例子中,我们通过对文本中词语计数的方式将其转换为行列结构。

● 每一行代表什么?

一旦我们弄清楚了数据的组织形式,得到了行列结构的数据集,接下来就需要弄清楚每一行代表的意思。这一步通常不需要花费多少时间,却大有裨益。

● 每一列代表什么?

我们需要识别每一列的数据层次、定性/定量属性等。分类结果可能随着分析的不断深入而改变,但越早开始这一步越好。

● 是否有缺失值?

数据并不完美。很多时候,人工或机械的错误将导致数据缺失。当这种错误发生时,作为数据科学家,我们需要决定如何处理这些错误。

● 是否需要对某些列进行数据转换?

我们可能需要对某些列进行数据转换,当然,这取决于该列的数据层次和定性/定量属性。比如,为了使用统计模型和机器学习模型,数据集中的每一列都需要是数值型的。我们可以使用Python对数据集进行转换。

自始至终,我们的核心问题是:我们能从前期的推理统计中得到哪些信息?我们希望对数据的理解比初次接触时更深。

好了,我们已经介绍了很多内容,下面看一些具体的例子。

1.2.2 数据集1:Yelp点评数据

我们使用的第1个数据集来自点评网站Yelp的公开数据,数据集中所有的身份识别信息已经被删除。首先读取数据,如下所示。

import pandas as pd

yelp_raw_data = pd.read_csv("yelp.csv")

yelp_raw_data.head()

上述代码的作用是:

● 导入Pandas包,并缩写为pd。

● 读取文件yelp.csv,并命名为yelp_raw_data。

● 查看数据的表头(仅前几行),如图3.1所示。​

图片 3

​图3.1 数据的表头

问题1:数据是有组织格式的,还是无组织格式的?

● 数据源是非常好的行列结构,我们可以认为它是有组织格式的。

问题2:每一行代表什么?

● 很明显,每一行代表一条用户的评价。我们还会查看每一行和每一列的数据类型。我们使用DataFrame的shape方法查看数据集的大小,如下所示。

本文由wellbet手机吉祥官网发布于互联网科技,转载请注明出处:为促进业务增长,数据科学入门的5个技巧

上一篇:知识服务商养成记背后的运营策略分析,这些微 下一篇:没有了
猜你喜欢
热门排行
精彩图文