大数据中的数据分析秘诀（三）——CDA人工智能学院

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我们在上一篇文章中给大家介绍了很多的秘诀，具体来说就是找到合适的模式、专注于可管理的任务、使用正确的方法完成工作。在这篇文章中，我们继续给大家介绍更多有用的内容，具体内容就是用精确定义的目标构建模型、在IT和相关业务部门之间建立密切的合作关系以及不要被设计不良的模型误导。希望这篇文章能能够给大家带来帮助。

首先就是用精确定义的目标构建模型。这似乎是显而易见的，但许多预测分析项目开始时的目标是构建一个宏伟的模型，却没有一个明确的最终使用计划。有很多很棒的模型从来没有被人使用过，因为没有人知道如何使用这些模型来实现或提供价值，所以使用正确的工具肯定会确保我们从分析中得到想要的结果，因为这迫使我们必须对自己的目标非常清楚，如果我们不清楚分析的目标，就永远也不可能真正得到我们想要的东西。

然后就是在IT和相关业务部门之间建立密切的合作关系。在业务和技术组织之间建立牢固的合作伙伴关系是至关重要的。我们应该能够理解新技术如何应对业务挑战或改善现有的业务环境。然后，一旦设置了目标，就可以在一个限定范围的应用程序中测试模型，以确定解决方案是否真正提供了所需的价值。

最后就是不要被设计不良的模型误导。因为模型是由人设计的，所以它们经常包含着潜在的缺陷。错误的模型或使用不正确或不当的数据构建的模型很容易产生误导，在极端情况下，甚至会产生完全错误的预测。没有实现适当随机化的选择偏差会混淆预测。

在这篇文章中我们简单给大家介绍了大数据分析中数据分析预测的最后三个秘诀，分别是用精确定义的目标构建模型、在IT和相关业务部门之间建立密切的合作关系以及不要被设计不良的模型误导。大家在进行数据预测的时候除了要注意这三个秘诀，还有注意前面提到的找到合适的模式、专注于可管理的任务、使用正确的方法完成工作、能够访问质量高的数据以及容易理解的数据这些秘诀，只有融会贯通才能形成我们的自我思维，然后去支撑或运用于我们的工作，完成上级布置给我们的任务。以上的内容就是小编为大家介绍的相关内容了，感谢大家一路的关注！

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关键词：数据分析 人工智能 CDA 大数据 Tensor