Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт

Мы рекомендуем перечислить имена тех, чья работа изменится в случае решения поставленной проблемы. Если таких людей много, соберите небольшую группу из их представителей. Составьте список этих людей и поймите, как на них повлияет результат проекта – а затем свяжите полученные ответы с последним вопросом.

Вы можете выполнить пробный запуск решения в рамках мысленного эксперимента. Допустите возможность ответа на вопрос, а затем спросите свою команду:

– Можем ли мы использовать полученный ответ?

– Чья работа от этого изменится?

Разумеется, это предполагает, что у вас есть нужные данные для ответа на вопрос. (Как мы увидим в главе 4, это предположение может оказаться чрезмерно оптимистичным.) Тем не менее вы должны ответить на эти вопросы и рассмотреть несколько сценариев, предполагающих успешное решение проблемы. Во многих случаях ответы на эти вопросы позволяют либо усилить влияние предложенного проекта, либо установить тот факт, что его реализация не предвещает коммерческой выгоды.

Что, если у нас нет нужных данных?

Каждый набор данных содержит ограниченное количество информации, и на каком-то этапе уже никакая технология или метод анализа не помогут вам двигаться дальше.

Конец ознакомительного фрагмента.