Data science

การรับข้อมูลใน 6 ขั้นตอนง่ายๆ

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลถูกท้าทายอย่างต่อเนื่องด้วยการปรับปรุงโมเดล ML ของพวกเขา แต่เมื่ออัลกอริธึมใหม่ไม่ปรับปรุง AUC ของคุณ จะมีที่เดียวให้ดู: DATA คู่มือนี้จะแนะนำคุณผ่านหกขั้นตอนง่ายๆ สำหรับการเก็บข้อมูล รายการตรวจสอบที่สมบูรณ์สำหรับการตรวจสอบวิเคราะห์สถานะผู้ให้บริการข้อมูล และการทดสอบผู้ให้บริการข้อมูลเพื่อยกระดับความแม่นยำของโมเดลของคุณ หมายเหตุบรรณาธิการ: คู่มือฟรีนี้จะแนะนำคุณเกี่ยวกับหกขั้นตอนง่ายๆ สำหรับการเก็บข้อมูล รายการตรวจสอบที่สมบูรณ์สำหรับการตรวจสอบวิเคราะห์สถานะผู้ให้บริการข้อมูล และการทดสอบผู้ให้บริการข้อมูลเพื่อยกระดับความแม่นยำของแบบจำลองของคุณ เมื่อพยายามปรับปรุงความถูกต้องของแบบจำลองและการปรับปรุงข้อมูลประสิทธิภาพของแบบจำลอง (การสร้าง การทดสอบ และการผสานรวมคุณลักษณะใหม่จากแหล่งข้อมูลภายในและภายนอกต่างๆ) นั้นใช้เวลานาน ยาก แต่อาจเป็นการค้นพบครั้งสำคัญและทำให้ต้องขยับเข็มมากขึ้น กระบวนการเก็บข้อมูลสามารถแบ่งออกเป็นหกขั้นตอน: การตั้งสมมติฐาน – ใช้ความรู้โดเมน ความคิดสร้างสรรค์ และความคุ้นเคยกับปัญหาเพื่อลองกำหนดขอบเขตประเภทของข้อมูลที่อาจเกี่ยวข้องกับแบบจำลองของคุณ การสร้างรายชื่อผู้ให้บริการข้อมูลที่มีศักยภาพ – สร้างรายชื่อแหล่งที่มาสั้น ๆ (พันธมิตรข้อมูล เว็บไซต์ข้อมูลแบบเปิด หน่วยงานทางการค้า) ซึ่งระบุประเภทของข้อมูลที่คุณตั้งสมมติฐานไว้ว่าจะมีความเกี่ยวข้อง การตรวจสอบสถานะผู้ให้บริการข้อมูล – เป็นสิ่งที่จำเป็นอย่างยิ่ง รายการพารามิเตอร์ด้านล่างจะช่วยคุณตัดสิทธิ์ผู้ให้บริการข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้อง ก่อนที่คุณจะเข้าสู่กระบวนการตรวจสอบข้อมูลจริงที่ต้องใช้เวลาและแรงงานมาก การทดสอบผู้ให้บริการข้อมูล – ตั้งค่าการทดสอบกับผู้ให้บริการแต่ละรายที่จะช่วยให้คุณวัดข้อมูลได้อย่างเป็นกลาง คำนวณ ROI – เมื่อคุณมีตัวเลขเชิงปริมาณสำหรับการปรับปรุงแบบจำลองแล้ว ROI ก็สามารถคำนวณได้ง่ายมาก การผสานรวมและการผลิต – ขั้นตอนสุดท้ายในการรับแหล่งข้อมูลใหม่สำหรับแบบจำลองของคุณคือการผสานรวมผู้ให้บริการข้อมูลเข้ากับขั้นตอนการผลิตของคุณ รับคู่มือฉบับเต็มได้ฟรีที่นี่

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button