如何选择合适的数据分析工具?

环球青藤 2020/12/01 08:29

如果数据科学家不能选择正确的视觉发展模型来监控探索性数据分析和性能结果，即使是最好的机器学习模型的价值也会被稀释。事实上，许多数据科学家选择图表类型是基于他们的审美偏好，而不是数据集的特征。这可以通过定义视觉目标来避免。

即使数据科学家开发出了最好、最好的机器学习模型，它也不会喊出“我找到了”——它所需要的只是有效地将结果可视化，理解数据模式的差异，并意识到它的存在可以应用于商业结果。俗话说:“一图胜千言。”数据科学家不仅需要熟悉他们常用的数据可视化工具，还需要了解数据可视化是如何工作的，并以引人注目的方式获得结果。

解决任何数据科学问题的关键步骤是深刻理解数据的含义，并通过丰富的可视化表示，从而形成相应分析和建模的基础。

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