流行的CRISP-DM方法将业务和数据理解分为两个不同的步骤。 解决方案设计阶段是我们作为附加步骤添加的。 到目前为止,我们已经看到,价值界定阶段是业务,IT和数据科学团队之间的协作。 一旦有了关于业务需求以及如何使用模型的合理规范,数据科学家和数据工程师便可以进入下一阶段。价值发现(Value Discovery)
This phase has been well studied indata mining anddata science literature. This is the phase that determines if there is likely to be any value in building and deploying a model. The data science team should be building and evaluating a number of models at any given instance. The models should be managed as a ‘portfolio’ with the expectation that a proportion of models will be able to demonstrate the performance criteria set by the business and some others will fail. As we have discussed in ourearlier blog failing to treat this as a portfolio with an experimentation mindset could kill the entire AI/ML and data science endeavor.
在数据挖掘和数据科学文献中已经对该阶段进行了充分的研究。 这个阶段确定在构建和部署模型中是否可能具有任何价值。 数据科学团队应在任何给定实例上建立和评估许多模型。 应将模型作为“组合”进行管理,并期望一部分模型能够证明企业设定的绩效标准,而其他一些模型则会失败。 正如我们在之前的博客中所讨论的那样,如果不将其视为具有实验思维方式的投资组合,则可能会扼杀整个AI / ML和数据科学事业。