6、数据建模、激活与隐私保护全攻略

数据建模、激活与隐私保护全攻略

1. 快速搭建工作模型

在很多情况下，快速搭建一个工作模型作为基线是很有价值的，之后再花时间提升其性能。若模型成功上线，未来可能会投入更多资源来打造更精准的模型。

2. 数据最小移动原则

项目数据建模部分的复杂程度受数据传输量的影响。由于网络分析数据的采集方式，模型阶段大概率使用结构化数据，且很可能来自 SQL 数据库。不过，在 SQL 中实现复杂的统计或机器学习模型并非易事，数据科学家可能更倾向于使用 Python、R 或 Julia 等专业数据科学语言。

在移动数据以实现目标时，要权衡利弊。一般原则是尽量减少数据移动，只移动必要的数据。遵循这一原则可避免高额费用和数据隐私问题，还能促使数据源进行数据清理，让数据科学家减少数据清理的时间。

3. 从原始数据输入到信息输出

为数据建模人员提供明确的任务说明，应包含他们将接收的数据模式列表以及建模过程预期输出的数据格式。在这期间，可能会有数据连接、聚合、统计以及使用神经网络的机器学习等操作，但模型的核心就是输入和输出数据集。

在实际项目中，建模人员得到异常结果时，往往能迅速发现数据中的不一致或错误。这本身是个附带好处，可将问题反馈给数据源，通过迭代过程进行清理。

明确数据激活渠道，能精确界定输出数据的格式。激活渠道可能需要特定的形式或在特定系统中才能激活，比如通过 API 或 CSV 导入来使用数据。

4. 助力数据科学家

除了明确的任务说明，还有一些关键任务能让工作更轻松，使我们能将更多时间花在核心问题上，减少管理和数据清理工作。良好、干净的工作环境