协作数据建模的优点和缺点

在分析领域就像在生活中一样通常有多种方法可以找到问题的解决方案。由于公司在当今快节奏且日益复杂的业务环境中试图解决的业务问题类型通常是多层次的且难以解决,因此头脑风暴通常可以提供最佳的选项集来解决最棘手的问题。 正如精明的企业领导者开始依靠其高级副手的集体智慧和经验来做出有效的决策一样,企业分析团队也越来越依赖协作方法来解决问题。 该研究公司在Gartner 2012 年预测研究报告中表示,组织将越来越多地将来自社交网站的大量数据纳入其决策过程。然而,Gartner 还表示,由于文化不成熟、缺乏所需技能和培训水平不适当,公司在分析工具方面的投资有一半以上将被浪费。 在今年早些时候的Spotfire 博客文章中,我们还讨论了通过众包分析汲取团队集体智慧的好处。

就是这样的论坛之它是

个预测建模竞赛的在线平台。Kaggle 等平台使数据科学家能够聚集在一起进行各种数据建模练习。 更多阅读 数据安全 NIST 800-171 保障措施帮助非联邦网络处理 CUI 数据道德:保护隐私并确保负责任的数据实践 保护 Office 365 系统免遭数据泄露的提示 CASB 帮助基于云的企业避免数据泄露 有效数据 危地马拉手机号码列表 库合规性的四种策略 正如其网站所述,Kaggle 为公司提供了一种经济有效的方式来利用世界上最好的数据科学家的“认知盈余”。例如,Kaggle 最近为数据科学家团队举办了一场奖金为 10,000 美元的竞赛,以准确预测市场对大型交易的反应。 尽管如此,正如 副总裁兼研究总监在一篇关于该主题的文章中指出的那样,协作数据建模也可能充满挑战。一些协作方法集中在社交媒体工具的使用上。但正如 所说,虽然社交媒体可以成为支持人与人之间对话的工具,但数据建模是一项相当复杂的工作,需要工作流程技术和审批流程。这些是决策者需要考虑的重要因素。

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尽管如此些突然出现的在线

社区已经显示出协作数据建模新方法的前景。例如一个免费的、社区驱动的问答论坛,面向统计学家、数据分析师、数据挖掘人员和数据可视化专家。 一些简单的程序员类型的问题,例如“有人知道如何使用 R 将单词分割成音节吗?” 在交叉验证等问答论坛中很容易回答。但其他问题可能会产生各种各 电话号码 MX 样的意见,而不一定有一个有效的答案。例如,“k 重交叉验证中 k 应该是什么?” 在这种情况下,社区成员之间可能会就交叉验证是否有效产生分歧。 参与者和访客可以根据投票或观点查看最热门的话题,例如 可视化两个因素之间的大交互的最佳方法。另一个流行的话题要求参与者说出最著名的统计学家的名字以及是什么让他们出名。 更多此类社区将继续涌现,为各种规模的公司利用人群的集体智慧创造更多机会。虽然其中许多网站并不完美,但它们为数据科学家提供了一个绝佳的机会,使他们能够在全球各个角落相互联系,集思广益,找出解决棘手问题的方法。

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