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    快乐十分怎么玩:数据分析的生成和分析模型

    浙江快乐彩和值走势图 www.pn-vs.com 来源:数据分析师 CPDA | 时间:2019-07-12 | 作者:admin

    91 053 - 数据分析的生成和分析模型

     

    描述如何创建数据分析是我非常感兴趣的主题,并且有几种不同的方式来考虑它。关于数据分析的两种不同的思考方式是我称之为“生成”方法和“分析”方法。我喜欢考虑这些方法的另一种非正式的方式是“生物”模型和“医生”模型。通过阅读有关数据分析过程的文献,我注意到许多人似乎关注前者而不是后者,我认为这为新的有趣工作提供了机会。

     

    生成模型

    思考数据分析的生成方法侧重于创建分析的过程。了解从第一步到第二步再到第三步等的决策可以帮助我们重建或重建数据分析。虽然重建可能不是以这种方式研究数据分析的目标,但是更好地理解该过程可以为改进过程打开大门。

     

    数据分析过程的一个关键特性是它通常发生在数据分析师的头脑中,因此无法直接观察。可以通过向分析师询问他们在给定时间内的想法来进行测量,但这可能会受到各种测量误差的影响,就像任何依赖于主体召回的数据一样。在某些情况下,部分信息是可用的,例如,如果分析师通过一系列报告记下思考过程,或者是否涉及团队并且有关于该过程的沟通记录。从这种类型的信息中,可以收集“事情如何发生”的合理图像并描述生成数据分析的过程。

     

    该模型有助于理解“生物过程”,即如何创建数据分析的基本机制,有时称为“统计思维”。毫无疑问,这一过程既有教学目的,也有理解应用工作的内在兴趣。但是有一个关键因素是缺乏的,我将在下面谈论更多。

     

    145 3008x2000 zcool.com .cn 22825027 - 数据分析的生成和分析模型

     

    分析模型

    考虑数据分析的第二种方法忽略了用于生成数据分析的基础过程,而是查看分析的可观察输出。这样的输出可能是R降价文档,PDF报告,甚至是幻灯片(Stephanie Hicks和我将其称为分析容器)。这种方法的优点是分析输出是真实的,可以直接观察。当然,分析师在报告或幻灯片中所做的事情通常只代表在完整数据分析过程中可能产生的一小部分。但是,值得注意的是,报告中的元素是通过数据分析过程做出的所有决策的累积结果。

     

    我以前曾多次使用音乐理论作为数据分析的类比,主要是因为......这是我所知道的,但也因为它确实有效!当我们听或听一段音乐时,我们基本上不知道音乐是如何形成的。我们不能再采访莫扎特或贝多芬关于他们如何编写音乐的内容。然而,我们仍然可以做一些重要的事情:

     

    分析和理论化。我们可以分析我们听到的音乐(以及他们的书面表达,如果有的话),并讨论不同的音乐作品如何彼此不同或分享相似之处。我们可能会了解给定作曲家或许多作曲家通常所做的事情,并评估哪些输出更成功或更不成功。甚至可以在几个世纪以来分开的不同种类的音乐之间建立联系。这些都不需要了解基础流程。

     

    提供反馈。当学生学习创作音乐时,培训的一个重要部分就是在别人面前演奏音乐。然后,观众可以提供有关哪些有效,哪些无效的反馈。偶尔,有人可能会问“你在想什么?”但在大多数情况下,这是没有必要的。如果某些事情真的被打破了,有时可能会规定一些纠正措施(例如“将其设为C和弦而不是D和弦”)。

     

    甚至有两个完整的播客专门用于分析音乐:粘滞便笺和流行音乐。他们通常不会采访所涉及的艺术家(这对于粘滞便笺来说尤其困难)。相比之下,歌曲爆炸播客播客通过让艺术家谈论创作过程采取更“生成的方法”。

     

    我将这种用于数据分析的分析模型称为“医生”方法,因为它在基本意义上反映了医生所面临的问题。当患者到达时,会出现一系列症状和患者自己的报告/病史。根据该信息,医生必须规定一个行动方案(通常,收集更多数据)。对疾病的生物学过程通常缺乏详细的了解,但他们的医生可能有丰富的个人经验,以及比较各种治疗方法的临床试验文献。在人类医学中,生物过程的知识对于设计新的干预措施至关重要,但在处方特定治疗方面可能不会发挥重要作用。

     

    当我看到数据分析,作为教师,同行评审员,或者只是大厅里的同事时,通常我的工作就是及时提供反馈。在这种情况下,通常没有时间对分析的开发过程进行广泛的访谈,尽管这实际上可能是有用的。相反,我需要根据观察到的输出和一些简短的后续问题做出判断。在某种程度上,我可以提供反馈,我认为这将提高分析的质量,这是因为我了解成功分析的原因。

     

    407af1f603b3da13099 - 数据分析的生成和分析模型

     

    缺少成分

    Stephanie Hicks和我讨论了数据分析的要素以及指导分析发展的原则。在一篇新论文中,我们基于分析师和受众之间的原则匹配来描述和描述数据分析的成功。这是我之前已经提到的,无论是在这个博客还是我与Hilary Parker的播客上,都是一般的更加浪漫的方式。正如斯蒂芬妮和我在这里所做的那样,开发一个更正式的模型非常有用,并提供了一些额外的见解。

     

    对于生成模型和数据分析的分析模型,缺失的成分是对数据分析成功的明确定义。当然,硬币的另一面是知道数据分析何时失败。分析方法很有用,因为它允许我们将分析与分析人员分开,并根据他们观察到的特征对分析进行分类。但除非我们有一些成功的概念,否则分类是“无序的”。如果没有成功的定义,我们就无法正式批评分析并以合乎逻辑的方式解释我们的推理。

     

    生成方法很有用,因为它揭示了潜在的干预目标,特别是从教学的角度来看,以改进数据分析(就像理解生物过程一样)。但是,如果没有成功的具体定义,我们就没有目标可以争取,我们也不知道如何进行干预以实现真正的改善。换句话说,没有结果我们可以“训练我们的模型”进行数据分析。

     

    我在上面提到过,有很多关注于开发数据分析的生成模型,但开发分析模型的工作相对较少。然而,这两个模型对于提高数据分析的质量和从以前的工作中学习是至关重要的。我认为这为统计学家,数据科学家和其他人提供了一个重要的机会,可以研究如何根据观察到的输出来描述数据分析,以及我们如何在分析之间建立联系。

     

    作者:Roger Peng

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