AI、機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)分析代表的絕不只是一波新的流行語。事實上，大大小小的組織都在關(guān)注AI工具與服務(wù)，希望通過大數(shù)據(jù)、預(yù)測分析與自動算法改善業(yè)務(wù)流程、客戶支持與決策制定。

然而，數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的專業(yè)知識在廣泛性上還遠(yuǎn)低于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)決策。因此，如果你的企業(yè)剛剛開始步入數(shù)據(jù)科學(xué)之路，請盡可能避免以下一些常見錯誤。

 

 

1. 假定數(shù)據(jù)已經(jīng)準(zhǔn)備就緒，且包羅萬象

2. 在著手使用前未對數(shù)據(jù)集進(jìn)行探索

3. 期望過高

4. 未使用控制組測試新的數(shù)據(jù)模型

5. 以目標(biāo)為起點(diǎn)，而非以假設(shè)為起點(diǎn)

6. 數(shù)據(jù)模型陳舊

7. 不監(jiān)控最終成果條件下盲目自動化

8. 忽視業(yè)務(wù)專家

9. 選擇過于復(fù)雜的工具

10. 復(fù)用不適合當(dāng)前問題的實現(xiàn)方法

11. 誤解因果關(guān)系及交叉驗證等基礎(chǔ)因素

12. 低估用戶的理解能力

原文標(biāo)題：12 data science mistakes to avoid

標(biāo)簽： 大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)分析 選擇

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