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D34 淺談資料科學與EDA所扮演的角色與重要性? - Cupoy

Q1:哪一個問題不適合用資料科學解決?Q2:以你的角度來分析,為什麼這樣的問題,較不適合用資料來解決...

D34 淺談資料科學與EDA所扮演的角色與重要性?

2021/02/22 下午 05:20
Benjamin
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Q1:哪一個問題不適合用資料科學解決? Q2:以你的角度來分析,為什麼這樣的問題,較不適合用資料來解決? 1.挑選 Mr./Ms. Right,這類問題不適合用資料科學解決 2.在設計影響問題變數時,往往存在當事人主觀認知及不易量化的問題,例如:"在一起很開心"、"談得來"。認知差異導致蒐集的資料的統計量與母體間存在相當大的誤差,據以提供的策略建議的可靠性也相對低。

回答列表

  • 2021/02/22 下午 07:54
    Yun
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    就像你說的 挑選另一伴的範例 裡面參雜許多無法具體化的變數 不適合用資料科學解決的問題.應該多數是 較無規律性的數據結構, 因為喜歡的東西 標準會隨時間改變 主觀的數據是很難量化的 就好像 今天不知道吃什麼 希望通過AI來給予推薦 但是你如果沒先想好至少口味, 機器判斷出來給你的食物推薦 也較可能是你不感興趣的 或者平常喜歡吃辣 但是今天嘴巴破洞 但AI依舊以歷史的紀錄來判斷 你喜歡跟想吃辣

  • 2021/02/23 下午 03:08
    Mora
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    對的,如何選擇對的人,目前較不適用資料科學解決唷!, 大致上,是否能資料科學解決,可以先檢查下面三個面向, 1.是否能定義出問題? 2.大家是否有一致的變數來描述這個問題? 3.是否能收集到量化的資料? 與你分享其他學員的答案,我覺得思考的蠻完整的。 https://www.cupoy.com/qa/collection/00000174C4BC1B93000000016375706F795F70726572656C656173654355/0000017563DA1A0F0000000D6375706F795F72656C656173654349/00000177B41EF3560000020E6375706F795F72656C656173655155455354

  • 2021/02/24 下午 02:28
    張維元 (WeiYuan)
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    嗨,你好
    對哦,我的想法跟你類似,最主要的原因是「挑選 Mr./Ms. Right」這個問題難以量化, 並且太過於主觀。

    嗨,你好,我是維元,持續在不同的平台發表對 #資料科學、 #網頁開發 或 #軟體職涯 相關的文章。如果對於內文有疑問都歡迎與我們進一步的交流,都可以追蹤我的 Facebook技術部落格 ,也會不定時的舉辦分享活動,一起來玩玩吧 ヽ(●´∀`●)ノ 以下分享一些我近期發表跟資料科學有關的文章,歡迎大家持續追蹤: ■ 資料分析工具那麼多,該怎麼選? 🛠️
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