数据科学思维 ：打造健康数据驱动组织的 6 条原则

我们以猜测性维护为例，这是一种用于猜测在役呆板何时会产生妨碍的技能，它使你可以或许对其维护提前很好地举办筹划。究竟证明，这是一个很是普及的规模，有着各类百般的最终方针，好比猜测妨碍的基础缘故起因、哪些部件必要改换以及妨碍产生后何时提供维护提议等等。

很多公司正在实行举办猜测性维护，以及从各类传感器和体系中得到大量数据。可是，凡是环境下，客户并没有足够的妨碍汗青数据，这使得猜测维护很是坚苦。事实，为了猜测将来的妨碍变乱，必要基于此类妨碍汗青数据对模子举办培训。因此，尽量为任何说明项目拟定愿景、目标和范畴很重要，可是从网络吻合的数据开始才至关重要。用于猜测维护的相干数据源包罗但不限于：妨碍汗青、维护 / 维修汗青、呆板操纵前提、装备元数据。让我们假定有一个车轮妨碍用例：实习数据应该包括与车轮操纵相干的特性。假如题目是猜测牵引体系的妨碍，实习数据必需包括牵引体系的全部差异部件。第一个案例针对特定的组件，而第二个案例针对较大子体系的妨碍。一样平常的提议是计划关于特定组件的猜测体系，而不是更大的子体系。

给定上述数据源，猜测维护规模中调查到的两种首要数据范例是：1)暂态数据(如操纵遥感、呆板前提、事变指令范例、记录时具偶然刻戳的优先级代码)。妨碍、维护 / 补缀和行使汗青记录也将有与每个变乱相干联的时刻戳);2)静态数据(呆板特性和操纵员特性一样平常是静态的，由于它们描写了呆板或操纵员属性的技能规格。假如这些特性跟着时刻的推移而改变，那么它们也应该具有与之相干联的时刻戳)。猜测器和方针变量应该按照行使的算法举办预处理赏罚 / 转换为数值、分类和其他数据范例。

2. 抉择怎样怀抱它

思量组织怎样怀抱数据也同样重要，尤其是在数据网络和摄入阶段之前。这一子步调的要害题目包罗：

时刻是什么时辰? 怀抱单元是什么? 应该包罗哪些身分?

此步调的中心方针是确定说明必要猜测的要害营业变量。我们将这些变量称为模子方针，并行使与它们关联的怀抱来确定项目标乐成。针对这类方针，举两个例子为贩卖猜测或猜测是诓骗性订单的也许性。

3. 界说乐成指标

在标识要害营业变量之后，将营业题目转换为数据科学题目并界说界定项目是否乐成的怀抱尺度很是重要。组织凡是行使数据科学或呆板进修来答复以下五类题目:

几多?(回归) 哪一类?(分类) 哪一组?(聚类) 这稀疏吗?(非常检测) 应该采纳哪种选择?(保举)

确定公司正在扣问哪些题目，以及怎样答复这些题目，这样才气实现营业方针，并可以或许对功效举办怀抱。在这一点上，通过提出和精辟相干的、详细的、明晰的厉害题目来从头审阅项目方针是很重要的。譬喻假设，一家公司想要实现客户流失率的猜测，必要准确到在一个为期三个月的项目竣事时到达“x”%。有了这些数据，公司就可觉得客户提出镌汰客户流失率的促销勾当了。

以我们的职业劳务公司为例，我们抉择办理的第一个营业题目是，怎样猜测一个新项目标员工组合，譬喻一名高级管帐师加两名管帐助理。对付这种客户参加，我们行使了近五年小我私人级此外逐日汗青项目数据。我们删除了任何有负边际孝顺或负总小时数的数据。我们起首从测试数据齐集随机抽取了 1000 个项目，以加快参数调优。在确定了最优参数组合后，我们对测试数据齐集的全部项目举办了沟通的数据筹备。

我们行使了一种聚类要领：K 最近邻 (KNN) 算法。KNN 是一种简朴、易于实现的监视呆板进修算法。KNN 算法假设相似的事物具有很近的间隔，从而在实习数据中找到最相似的数据点，并按照它们的分类举办有按照的揣摩。该要领固然易于领略和实现，但在保举体系、语义搜刮和非常检测等规模也获得了普及的应用。

在第一步中，我们行使 KNN 来猜测一个新项目标职员构成，也就是说，行使汗青项目数据猜测每种职员分类 / 职务的数目。我们按照差异的项目属性，如项目范例、总账款、行业、客户、收入范畴等，找出与新项目相似的汗青项目。我们按照营业法则和尺度为每个项目属性分派了差异的权重。我们还删除了任何有负边际孝顺 (利润) 的数据。对付每一种职员分类，通过计较同类汗青项目对应职员分类的职员数目加权和来猜测职员数目。最后将这些权值规格化，使全部权值的和为 1。在计较加权和之前，我们剔除了 10% 的过高非常值和 10% 的过低非常值。

我们要办理的第二个营业题目是，怎样计较新项目标员工得当度得分，我们抉择行使基于内容的自界说过滤要领：详细来说，我们实现了一个基于内容的算法来猜测员工的履历与项目需求的匹配度。在基于内容的过滤体系中，凡是是按照用户对条目标汗青评分来计较得出用户设置文件。这些用户设置文件描写了用户的咀嚼和偏好。为了猜测员工对新项目标得当度，我们行使汗青数据为每个员工建设了两个员工档案向量：一个向量基于的是一个小时数，它代表员工在差异范例项目上的履历和专业手艺;另一个向量基于的是每小时孝顺利润率 (CMH)，它代表员工在差异范例项目上的红利手段。新项目标员工得当度评分是通过计较这两个员工外观向量和代表项目重要属性的二进制向量之间的内积来计较的。

我们行使Azure 呆板进修处究竟现了这个呆板进修步调。行使主流的 Python SDK和用于 Azure 呆板进修的Data Prep SDK，我们在 Azure 呆板进修处事事变区中构建我们的呆板进修模子，并对其睁开实习。这个事变区是为该处事筹备的顶级资源，它为我们提供了一个齐集的处所来处理赏罚这个项目建设的全部工件。

为了建设一个事变区，我们确定了以下设置项：

当我们建设一个事变区时，会自动添加以下 Azure 资源:

Azure Container Registry(Azure 容器注册表) Azure Storage(Azure 存储) Azure Application Insights(Azure 应用洞见) Azure Key Vault(Azure 密钥保管库)

该事变区生涯了一个计较方针列表，你可以行使这些方针实习你的模子。它还生涯执行实习的汗青记录，包罗日记、指标、输出和剧本快照。我们行使这些信息来确定哪个实习运行天生了最佳模子。

之后，我们将模子注册到事变区中，并行使注册的模子和计分剧本建设用于陈设的镜像(为此用例构建端到端系统布局的相干更多细节将在下面接头)。事变区的观念和呆板进修流程如图 4 所示：

原则 3：构建端到端办理方案

（编辑：湖南网）

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