15、数据科学实战：从问题到解决方案

数据科学实战：从问题到解决方案

在数据科学领域，将所学知识应用到实际问题的解决中是至关重要的。这不仅需要我们掌握各种数据处理和分析的技术，还需要我们学会如何将问题和数据置于正确的背景下，以及如何进行特征创建等操作。

问题与数据的背景化

在解决数据科学问题时，不能直接开始分析，而要先理解问题，并考虑解决问题所需的资源，如数据、算法和计算资源等。将问题置于特定背景中，有助于我们理解问题以及数据与问题的关系。因为就像语言一样，背景会改变问题和相关数据的含义。例如，“我有一朵红玫瑰”这句话，对不同的人说会有不同的含义。同样，数据本身没有意义，只有在特定背景下才能回答问题。

评估数据科学问题

在处理数据科学问题时，需要考虑以下几个方面：
1. 数据的可访问性、数量和质量 ：要注意数据可能存在的偏差，因为数据中往往只有相对真理。在分析数据时，要始终考虑数据的真实性，并运用批判性思维。
2. 可行的分析方法 ：考虑方法的简单或复杂性，以及自己对某种方法的熟悉程度。应从简单方法开始，不要过于依赖某种特定技术。
3. 分析要回答的问题及定量衡量标准 ：如果能对分析结果进行量化衡量，就能确定工作的影响，甚至进行货币估计，这会让利益相关者满意。

数据中的五个误区

在分析数据时，必须考虑数据的真值。常见的数据误区有以下五种：
| 误区类型 | 描述 | 示例 |
| — | — | — |
| 委托型误区 | 试图用虚假信息替代真实信息 | 填写事故报告时，称太阳暂时致盲而没看到撞