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用奶茶来聊聊数据分析的基本原理

机器学习实验室 | 45 2020-11-24 15:05 0 0 0

前一阵“秋天的第一杯奶茶”的梗刚刷爆我的朋友圈,这两天又开始了“冬天的第一杯奶茶”。从什么时候开始,连“奶茶自由”都成了人们的理想生活方式之一

 

本来以为这件事情跟我没什么关系,但是那天我司同事喊我拼单的时候,我突然发现,奶茶的制作过程和数据分析的原理有一定相似之处!不信你看~



1.数据生成:收集情报


同事们经常就会讨论着:“喜X又出新品了”,“X雪的果茶最适合冬天”,“星X克的新品颜值很高。”(不过我一般都是谢绝之后握紧装有枸杞的保温杯

 

这就像一开始的数据生成过程,就像那些用户操作,或者那些会触发传感器的移动、热源或噪声信号等,在这一步,我们将从所有可能的特征中,选取和最后模型直接相关的那些,并据此定下需要生成、测量、统计哪些数据。

 


2.数据收集:点单


收集情报之后,确认自己具体点哪一杯,这就对应了数据收集的过程



3. 数据准备:拼单

 

当同事们全都下单之后,手机传到你这里时,你会看到,点单程序进行了一个对应的分类,这就像是把数据整理到数据库或者数据湖之类的仓库里,以便程序读取。同样,在这一步,你可能需要把数据分成用于训练和用于检测等不同的部分。

 


4. 确定数据预处理方式和算法:选择茶底和容量


在数据分析的过程中,茶(咖啡/奶)底就是你要采用的数据预处理方法,而容量就是数学算法,不同的选项将是影响你模型的超参数。



5. 选择模型:加料


选定了数据预处理方式和算法,也就是定了基底之后还要在考虑看看要不要加些芋圆、珍珠或者红豆、椰果等等,这些组合就好比你的模型。



6.数据预处理:摇匀

当你需要的所有料都在一个容器时,除非你喜欢被投诉你就可以干巴巴的直接就给顾客了,一般情况下还是要摇匀,所有东西混合在一起,即使很多人都觉得这一步太麻烦。



7.特征工程(处理复杂数据):包装


有时候,你光一杯饮品很难去打动别人,但只要你稍微用点心思在包装上,一切就会显得不一样了。

 

没错,这就是特征工程!这一步很重要,因为如果你干的足够巧妙,它能在很大程度上优化模型的表现。基本上差不多每个数据分析师都喜欢这一步

 


8.训练模型:品尝


这一步是所有步骤的灵魂之处,前面忙活了半天可能就是为了这一口甜。品尝也就是训练模型的过程了,是否过甜?茶底是否最佳?都是你需要自己去体会的。

 


9.微调参数:回购


一回生,二回熟。可能你面前的这一杯还有一点小瑕疵,但是下一次就可以往完美的方向发展。

 

就像是评估和微调的过程。你需要检查你的模型,判断它是否按照你设想的那样运行。如果不是,你可能需要加入更多的特征,或者调节超参数,以期对模型产生改变。但你还需要继续训练下去!

 

但如果你就是不喜欢这家店,一喝就拉肚子,那你也只能含泪舍弃这个模型,吸取教训,从头来过。

 

不过只要坚持不懈,你的经验在加上一点点运气,还是很有希望训练出一个高性能的模型啦~


 

 

说了这么多,你真的确定不来一杯奶茶吗???

 

不过现在有一个更好的选择:就着奶茶来看免费直播课。


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