数据科学入门的5个技巧,不要再给老师过教师节

来源:http://www.027kmyj.com 作者:互联网 人气:132 发布时间:2019-10-23
摘要:原标题:不要再给老师过教师节了 原标题:请注意:人工智能正在改变市场营销时代 原标题:数据科学入门的5个技巧 返回搜狐,查看更多 如今,人工智能已不再是一个新鲜概念,随

原标题:不要再给老师过教师节了

原标题:请注意:人工智能正在改变市场营销时代

原标题:数据科学入门的5个技巧

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如今,人工智能已不再是一个新鲜概念,随着科技发展,人工智能在营销等商业领域的应用已经逐渐扩大:效率超过人工千倍;人脸识别、广告和内容精准投放等等,AI技术在不断的改变人们的生活。

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。

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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。

人工智能的价值,尤其是在效率提升方面,已得到很多企业的认可。同时在它的辅助下,企业已经能够通过数据分析、运算等从繁杂的工作中解脱出来,同时也有时间去做更重要的创新工作,这可谓是给企业、个人,甚至团队都带来了很大的好处。

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但说起来简单,做起来却不是那么容易。现在对于很多商业公司来讲,要充分利用人工智能,必须首先做到让人工智能与公司的业务流程进行整合,要让其成为团队工作的核心也需要花费一些时间。另外,就企业对于Ai的认知和信任程度而言,从布置AI系统和设备预算等,能否获得企业管理层的支持,也是一件不容易的事情。

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。

不过,随着AI技术的发展,已经有很多企业开始将人工智能应用到企业的营销中,这有望将一步步覆盖到当代市场营销的方方面面,改变商业中的规则。

5个步骤概览

高效沟通交流

数据科学的5个必备步骤分别是:

现在已经有很多公司融入人工智能来代替人工客服,通过自然交互、智能应答进行会员营销与客户服务,有效的引导企业的营销转型,有效的帮助企业解决了成本转化问题。目前,有一款名为“智拓”AI智能机器人在陕西很多企业中得到应用,它是陕西拓方信息技术有限公司在呼叫中心系统基础上,加入了自然语言生成、语音识别、语义理解等多项人工智能技术,通过智能外呼、自动应答来代替人工接打电话,极大地提升了企业客户体验、提高营销效率!

(1)提出有意思的问题;

智能分类,精准营销

(2)获取数据;

匹配用户需求,达到精准营销是现在最热门的营销方式,而智拓Ai智能机器人则也可根据设定的规则维度对客户资料进行智能分类,有效筛选出意向客户,快速跟进精准营销助力企业降本增效,彰显了其核心价值。

(3)探索数据;

定位目标用户

(4)数据建模;

通过人工智能,对大数据有效的利用:只需一键启动,智能机器人就会以真人式的语音对目标客户进行自动群呼,而且整个过程都有录音与文字翻译 ,可实时监控查看,同时能达到意向客户筛选、锁定目标客户、精准客户分类的营销服务目的,极大提高了营销的投入产出比。

(5)可视化和分享结果。

因此在2018年,为提升市场竞争力,AI已开始被更多企业所接纳和应用。故从实践的层面而言,企业想要熟悉人工智能,并利用Ai技术来解决企业营销等方面的问题,必须要有能力获取充足的数据,并从中找出更有利于企业发展的价值和机遇。返回搜狐,查看更多

首先,我们从宏观上了解以上5个步骤。

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1.1.1 提出有意思的问题

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。

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。

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!

1.1.2 获取数据

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。

1.1.3 探索数据

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。

1.1.4 数据建模

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。

1.1.5 可视化和分享结果

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。

本文将重点关注第(3)、(4)、(5)步。

为什么本书跳过了第(1)、(2)步?

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。

探索数据

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。

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。

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。​

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​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。

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