像数据科学家一样思考：12步指南（下）

像数据科学家一样思考：12步指南（上）

像数据科学家一样思考：12步指南（中）


第三阶段-完成

一旦产品构建完成，你仍然需要做一些事情来使项目更加成功并使你的未来生活更轻松。那么我们如何完成数据科学项目呢?

10-交付产品

 

 

完成阶段的第一步是产品交付。为了创建可以交付给客户的有效产品，首先必须了解客户的观点。其次，你需要选择最佳的方式将项目成果反馈给客户。最后，你必须选择要包含在产品中的信息和结果以及要放弃的内容。在产品创建和交付过程中做出好的选择可以大大提高项目的成功机会。

沟通媒介可以采取多种形式。在数据科学中，产品最重要的一个方面是客户是否积极参与产品并且能够使用产品来回答多种可能的问题。具体的沟通媒介有很多方式：

· 向客户提交结果可能是最简单的选项，其中包括文本、表格、图表和其他信息，这些信息可以解决你的项目要回答的部分或全部问题。

· 在一些数据科学项目中，数据集的分析和结果也可用项目原始数据范围之外的数据，其中可能包括原始数据生成的数据、其他不同来源的类似数据、或由于某种原因尚未分析的其他数据。在这种情况下，如果你可以为客户创建可以执行分析新数据集并生成结果的分析工具，对客户有所帮助。同时客户可以有效地使用此分析工具，并继续在将来和各种(但类似的)数据集中回答他们的主要问题，这是最好的情况。

· 如果你想提供比分析工具更好的产品，你可能需要构建某种类型的完整的应用程序。如果你正在考虑提供交互式图形应用程序，那么你必须设计，构建和部署它。通常，这些都不是一项小任务。如果你希望应用程序具有许多功能并且具有灵活性，那么设计它并构建它将变得更加困难。

除了决定提供结果的媒介外，你还必须决定它将包含哪些结果。有些结果和内容可能是包含的明显选择，但对于其他信息位，可能不那么明显。通常，你希望包含尽可能多的有用信息和尽可能多的结果，但你希望避免客户可能误解或误用你选择包含的结果。在许多情况下，这可以是微妙的平衡，并且它在很大程度上取决于具体项目以及客户和其他人对结果的知识和经验。

11-进行修订

 

 

产品交付后，我们会在初步反馈后继续修改产品。一旦客户开始使用该产品，就有可能出现一系列全新的问题。尽管你付出了最大努力，但你可能没有预料到客户使用产品的方式的各个方面。即使产品完成了它应该做的事情，你的客户和用户也可能不会做这些事情并且有效地完成这些工作。

通常很难从客户、用户或其他任何人那里获得建设性的反馈。因此一些数据科学家提供完产品后就会忘记它们，一些数据科学家提供产品后会选择等待客户提供反馈。进行产品修订可能会非常棘手，找到合适的解决方案和实施策略取决于你遇到的问题类型以及你需要更改以解决问题的方法。如果在整个项目过程中，你始终保持对不确定性和许多可能结果的认识，那么你发现自己现在面临的结果与你之前预期的结果不同可能就不足为奇了。但是，如果你一直勤奋，问题很小，修复相对容易。

一旦你发现产品出现问题并弄清楚如何修复产品，仍然需要决定是否修复产品。一些人最初的倾向是每个问题都需要解决，这不一定是真的。如果有理由可以说服你不想进行修复问题，那就需要慎重考虑了，因为如果选择盲目地修复发现的每个问题，那一定会花费大量的时间和精力。

12-结束项目

 

 

数据科学过程的最后一步是将其包装起来。随着数据科学项目的结束，似乎所有的工作都已完成，剩下的就是修复任何剩余的错误，然后才能完全停止思考并继续下一个。但在完成项目调试之前，你可以采取一些措施来增加未来成功的机会，无论是扩展同一个项目还是完全不同的项目。

现在有两种方法可以增加你未来成功的机会。一种方法是确保在将来的任何时候你都可以轻松地再次获取该项目并重做、扩展或修改它。通过这样做，你将增加在后续项目中获得成功的机会，所以，你需要从现在开始开始挖掘项目材料和代码并记下你用什么做的或者你是怎么做到的。最实用的方法是通过文档和存储。

提高未来项目成功率的第二种方法是尽可能多地从这个项目中学习，并将这些知识带到每个未来的项目中。通过进行项目分解，你可以从中梳理出有用的知识，这包括审查旧目标、旧计划、技术选择、团队协作等。是否可以应用于未来项目，通过项目回溯在事后进行思考，可以帮助发现有用的知识，使你能够以不同的方式做事，并在下次更好。

不确定性充斥在我们每个人工作的方方面面，记住过去给你带来问题的所有不确定因素，可以防止类似的事情再次发生。从数据到分析再到项目目标，几乎任何事情都可能在短时间内发生变化。了解所有可能性不仅是一项艰巨的挑战，而且几乎是不可能的。良好的数据科学家和伟大的数据科学家之间的区别在于能够预见可能出现的问题并做好准备。

结论

数据科学仍然具有新领域的光环。它的大多数组成部分：统计学、软件开发、基于证据的问题解决等等，这些可能是属于旧领域的知识，但数据科学似乎是这些部分的新组合成新的东西。数据科学的核心并不关心特定的数据库实现或编程语言，即使这些对于从业者来说是必不可少的，其核心应该是数据内容，给定项目的目标以及用于实现这些目标的数据分析方法之间的相互作用。

文章原标题《how-to-think-like-a-data-scientist-in-12-steps》作者：James Le译者：虎说八道

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