备好数据后，数据科学家还要做什么？

在这个数据科学越来越火的期间，数据科学家的事变到底是奈何的呢?

数据科学越来越火，许多人都想转行入坑数据科学家，这虽然是功德。然则许多人都觉得数据科学、呆板进修等等风行词对应的事变，就是把数据塞进Sckit-Learn这个算法库里罢了。

究竟远远没有那么简朴，下面我带各人走进真实的数据科学天下。

让我们从数据汇集完成后开始讲起。

题目叙述

“数据耗损”反应了特定处事种别数据的下载和上传量，好比交际收集，音频等等。我们来看一个详细的例子。假设我们研究的是一个计数器，操作该计数器可以查察与亚马逊收集处事(Amazon Web Service，简称为AWS)毗连的呆板数目。

假如我们直接对原始数据举办分类，我们会获得如下功效：

我们可以留意到，这是对数据举办线性鉴别说明(Linear discriminant analysis，简称为LDA)后的二维表示图。理论上讲，LDA的功效可以浮现出原数据的 ± 90%;固然不是100%，可是这里我们可以看出，直接对数据举办分类完全没故意义。有人提议我换此外算法可能调解超参数，可是着实，把算法直接套在原数据上的设法糟透了。

领略数据

此刻，我们来发掘一番。数据到底长什么样?我凶猛发早先学者多花些时刻调查领略数据，而不要急着输入“from sklearn.cluster import KMeans”这样的代码行。这里我们研究一下这个例子的一个数据特性，可是请留意，大大都数据特性都是相似的。

下面是AWS计数器的功效(着实不是，可是我们就假定它是吧)

从上到下：总数，均匀值，尺度差，最小值，25分位，中位数，75分位，最大值

我们可以看到，险些全部的数值都为0。不外您细心看会发明，着实有些值到达3万万。您用这样的数值直接计较出来的间隔值，再带入LDA算法中就不行能故意义。纵然您缩小数据的局限使全部的数值都在0—1之间，那么绝大部门的数值也城市在0到或许0.0000005之间，对计较间隔也没有辅佐。

假如我们只看非零的数值，漫衍就很故意思了：

数据处理赏罚

上图看起来像是LogNormal漫衍。此刻我们就可以举办简朴的数据尺度化了。回收Box-Cox法可以转化LogNormal漫衍。这个要领可以把包括LogNormal在内的很多漫衍尽也许的尺度化。

转换的进程就是把下面公式中的lamda值最小化。

我们的数据齐集有大量的0，以是lamda值最小化后的功效如下图所示：(请留意：我们必要大于0的功效，因此我们先给每个数值加上1之后再用公式计较)

您可以看到上图中或许在9的位置有一个小突起，这就是我们大多非0值的位置。从计较间隔的角度看，此刻我们的数据漫衍已经比原本的好太多倍了，可是如故有前进的空间。

让我们从头审阅这个例子中数据的配景。我们想要按照呆板的举动对其分类。在“呆板对呆板”的天下里，呆板的举动包括了大量信息。“呆板行使了亚马逊收集处事”这件事听起来很有趣，但着实寄义很是重要。

我们给这些呆板编码，让它们包袱特定的使命，好比陈诉气候、展示告白等等。它们做使命的代码都是编写好的，因而它们不行能随机的开始在脸书可能其他平台上操纵。

究竟上，它们可以行使一项处事(好比说AWS)自己就包括了大量信息。基于上面的说明，我抉择对数据齐集非零的数值举办尺度化，使其局限在0.5到1之间;而对值为零的数据点保持稳固。那么怎么尺度化呢?虽然是回收Box-Cox转化法——并且只对非零值举办转化。

请看下图的功效较量。左图是调动全部数据后获得的位于0—1区间的漫衍。右图是放大的0.5—1区间的漫衍。

固然说左图看起来没有比前面的要领晋升许多，可是我向您担保，在后头应用算法的进程中两者的区别很大。

功效

下面我们对颠末预处理赏罚的数据从头分类。不需任何手动调解我们就获得了如下功效。

结论

我发明人们经常看到算法就犹如打了鸡血，一头扎进建模的进程中。有的人乃至说，你不必要领略算法背后的数学道理。

我不拥护这个概念。我以为照旧应该领略一个算法的根基道理，至少要能领略到知道什么样的数据输入才是故意义的。

好比说，我们适才举例用的K-Means算法的根基道理就是点之间的间隔，那么当您拥有“万万”这样的数目级时，您就不能祈望直接把数据带入算法就会得到吻合的功效，由于这时数值范畴太大了。

综上所述，一遍一各处搜查数据，直到对它了然于胸，然后再让这些高级的算法完成后续的事变。

（编辑：湖南网）

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