适用于初学者的数据科学视频 1:5 个数据科学问题的解答

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楼主 2022-01-13 10:07:09
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通过顶级数据科学家制作的“适合初学者的数据科学”的五个简短视频,快速了解数据科学。 这些视频介绍基础知识,但无论是对研究数据科学感兴趣还是与数据科学家合作,这些内容都非常有用。

第一个视频是有关数据科学可回答的这类问题。 若要充分利用此系列内容,请观看所有视频。 转到视频列表 


本系列中的其他视频

“适合初学者的数据科学”是对数据科学的简要介绍,学习时间共约 25 分钟。 观看所有五个视频:

  • 视频 1:5 个数据科学可解答的问题

  • 视频 2:数据是否可用于数据科学? (4 分 56 秒)

  • 视频 3:提出可用数据回答的问题(4 分钟 17 秒)

  • 视频 4: 分 42 秒)

  • 视频 5:复制他人的工作以研究数据科学(3 分 18 秒)

抄本:5 个数据科学解答的问题

好! 欢迎观看“适合初学者的数据科学”系列视频。

数据科学知识的广博令人生畏,因此这里只简单介绍一些基础知识,不会涉及任何公式或计算机编程专业术语。

在第一个视频中,我们将讨论“5 个数据科学可解答的问题”。

数据科学使用数字和名称(也称为类别或标签)预测问题的答案。

这可能会让人感到惊讶,但数据科学只可解答以下五种问题:

  • 这是 A 还是 B?

  • 这是否很奇怪?

  • 多少?

  • 组织方式为何?

  • 接下来该怎样做?

以上每个问题都由单独系列的机器学习方法(称为算法)回答。

将算法视为配方,数据视为成分可帮助理解。 算法告知如何组合以及混合数据以获取答案。 计算机如同搅拌机。 它们可快速完成算法的大部分繁琐工作。

“问题 1:这是 A 还是 B?”使用分类算法

让我们从这个问题开始:这是 A 还是 B?

此系列算法称为双类分类。

对于任何仅有两种可能答案的问题很有用。

例如:

  • 此轮胎是否会在下一 1,000 英里中出现故障:是或否?

  • 以下哪种方案可吸引更多顾客:5 美元优惠券或 25% 折扣?

此问题还可进行改述,来包括两个以上的选项:这是 A、B、C 还是 D,等? 这称为多类分类,当有多个或数千个可能的答案时很有用。 多类分类选择可能性最大的一个答案。

“问题 2:这是否很奇怪?”使用异常检测算法

下一个数据科学可以回答的问题是:这是否很奇怪? 此问题通过称为异常检测的算法系列进行回答。

如果有信用卡,那么已从异常检测获益。 信用卡公司分析购买模式,使他们可提醒用户可能的欺诈行为。 “异常”费用可能是在一家通常不会去购物的商店购物时,或购买非常昂贵的物品时所产生的费用。

此问题在很多方面都很有用。 例如:

  • 如果汽车上配有压力表,可能会想知道:此压力表读数是否正常?

  • 如果正在监控 Internet,就会想知道:此消息是否是来自 internet 的典型消息?

异常检测标志意外或异常事件或行为。 它会提供在何处查找问题的线索。

“问题 3:多少?”使用回归算法

机器学习还可以预测“多少?”这一问题的答案。 回答此问题的算法系列称为回归算法。

回归算法进行数字预测,例如:

  • 下周二的气温是多少?

  • 我第四季度销售额有多少?

它们可帮助回答任何寻求数字答案的问题。

“问题 4:组织方式为何?”使用聚类分析算法

最后两个问题更高级一点。

有时希望了解数据集的结构 - 组织方式为何? 对于此问题,并没有已经知道结果的示例。

可通过多种方法梳理出数据结构。 其中一种方法就是聚类分析。 为方便解释,该方法将数据分成多个自然“群”。 使用聚类分析,不会存在正确答案。

聚类分析问题的常见示例有:

  • 哪些观众喜欢同类型的电影?

  • 哪些打印机型号出现故障的方式相同?

通过了解数据的组织方式,可以更好地了解并预测行为和事件。

“问题 5:现在应该做什么?”使用强化学习算法

最后一个问题 – 现在应该做什么? - 使用称为强化学习的算法系列。

强化学习的灵感来自于老鼠和人类的大脑对惩罚和奖励的反应。 这些算法从结果中学习,并决定下一步操作。

通常,强化学习适用于自动系统,这些自动系统需要在没有人工指导的情况下做出大量小决策。

此算法总是用于回答此类问题:(通常指计算机或机器人)应采取何种操作。 示例如下:

  • 如果是房子的温度控制系统:调整温度或保持其原温度?

  • 如果是自动驾驶汽车:黄灯时,刹车或加速?

  • 对于机器人吸尘器:继续吸尘或返回充电站?

强化学习算法在执行过程中收集数据,从试验和错误中学习。

这就是数据科学可以回答的 5 个问题。

原文地址:

https://docs.microsoft.com/zh-cn/azure/machine-learning/studio/data-science-for-beginners-the-5-questions-data-science-answers


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