百度ai大模子排名_百度ai大模子排名多少（百度ai模型）

　　关于作甚数据科学家，小科曾在文章中云云表明：

　　数据科学家是二十一世纪的炼金术士：他们洞悉原始数据，从而举行转化。数据科学家利用统计、呆板学习和分析方法来办理关键业务题目，资助公司将大数据量化为有代价、可操纵的见解。

　　感爱好可查察：数据科学家vs数据工程师,谁是你的真实身份？

　　究竟上，成为一名良好的数据科学家，是很多数据人的空想。那么，发愤成为数据科学家的你，以为什么是数据人不可缺少的好风俗呢？小科特地摘取了知乎的高票答案，供各人鉴戒，各人也可在文末留言区发布见解哦~

　　答主：曾耀辉

　　原答链接：https://www.zhihu.com/question/26894983

　　已有的答案大多谈的都是highlevel的比力抽象的东西，像相识业务、阅读人文、作育好奇心这些。我来说说具体关于数据分析的风俗好了。

　　1.分析数据前，肯定要尽大概多的举行数据可视化！可视化！可视化！做exploratorydataanalysis!

　　（说三遍！！！）

　　我上过的险些全部的应用性的统计课程上的老师都会夸大这一点。这个风俗对于数据科学家、统计学家来说估计是最最实用的。在实际的数据分析过程中，数据可视化可以显现很多insights：从选择什么样的模子，选择哪些feature建模，到怎样分析结果，表明结果等等。

　　给一个很闻名的例子，Anscombe'squartet（安斯库姆四重奏）：

　　https://link.zhihu.com/?target=https%3A//en.wikipedia.org/wiki/Anscombe%2527s_quartet

　　这个例子包罗四组数据。每组数据有11个(x,y)数据样本点。四组数据样本里x的均值方差全相称，y的均值方差根本相称，x与y的相干系数也很靠近。导致的结果是，四组数据线性回归的结果根本一样。但是，这四组数据本身差别很大。如下图。

　　假如不做可视化，简单跑一个线性回归，我们只能得到同样的回归线。数据可视化后，很直观的，左上图是传统的线性回归；右上图必要high-ordernonlinearterm；左下图x和y是线性关系，但是有outlier；右下图x和y没有线性关系，也有outlier，etc.

　　每一个数据科学家都应该认识各种图的画法，更紧张的是，差别的图怎样反映差别的信息以及面对差别的数据范例时，应该选择哪种图才华最好的显现数据里蕴含的信息。

　　为此，猛烈保举关于R里ggplot包的教程：ggplot2-ElegantGraphicsforDataAnalysis

　　https://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.springer.com/us/book/9780387981406

　　固然另一方面，假如数据量太大维度太高，数据可视化做起来就比力困难。这时间就必要一些履历本领了。

　　2.跑完程序得到模子结果时，肯定提示本身：任务只完成50%，分析，验证，表明结果才是根本！

　　很多时间，我们以为写完code跑完程序就完事了。能做到这一步只能算是一个合格的dataanalyst。这离数据科学家，统计学家还差远了。分析，验证，表明结果才是根本!这个过程更必要datasense,domainknowledge,andstatisticalexpertise.

　　在拿到结果的时间，肯定要多问本身为什么。模子assumptions是否满意？结果是否makesense?可否解答researchquestion？特别当结果不符合expectation时，要么有新发现，要么有错误！假如有错，错在那边？假如模子假设不创建，怎样修正？是否有outliers，如那边理惩罚？或有missingvalues，missing的机制是啥样的（missingatrandom,completelyatrandom,orNOTatrandom)?是否有multicollinearity?数据网络是否有bias(如selectionbias)？建模是否忽略了confoundingfactors(Simpson'sparadox)?

　　3.养成story-telling的风俗！

　　把分析结果跟你的boss大概collaborator讲！务必让他们明白！这个太必要本领了，特别是当你的collaborator是layperson的时间。

　　不会说只能等着被虐，哪怕analysis做的再好！Over.

编辑汪梦梦王飞翔

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