对数据科学建模的要求是什么？这才是体现数据分析师严谨的时刻

数据科学对模型建立的要求也可以概括为三点：模型预测效果好，模型参数稳定且“正确”，模型结果易于解释。

(1) 该模型预测效果良好，是数据科学成功的关键。

对数据科学建模的要求是什么？模型的预测效果取决于其假设是否满足。从数学角度看，任何模型除了假设部分，其其他推导都是严格的数学计算，是无可挑剔的。所以模型假设，就像模型的阿基里斯之踵，是它唯一的薄弱环节。当问题情景或数据满足模型假设时，模型的效果不会差，否则，预测效果无法保证。但在实际生产中，对于一个具体的问题，几乎不可能找到一个模型，其假设是100%满足的。此时，我们需要避免重和轻，尽量避免通过特征提取等手段违背那些对结果有很大影响的假设。这就是为什么“所有的模型都是错误的，但其中一些是有用的”。

(2) 除了用于预测未知数据外，该模型的另一个重要功能是分析现有数据

对数据科学建模的要求是什么？例如，哪个变量对结果的影响最大，或者某个变量对结果的影响是正面的还是负面的。这些分析结果在很大程度上依赖于模型参数的估计，而模型参数的准确性直接决定了分析结果的质量。但问题是模型参数的估计不是很可靠。例如，从训练数据中随机选择两个不同的数据子集A和B，然后分别用这两个数据集训练同一模型。几乎不可能得到相同的参数估计。从数学的角度看，这说明模型参数的估计值实际上是一个随机变量，具体值取决于模型训练中使用的数据。所以我们要求这些估计是“正确的”：它们围绕参数的真实值上下波动(即，它们的期望值等于参数的真实值)。我们还要求这些估计是稳定的：波动的范围不应该太大(也就是说，它们的方法相对较小)。这样，参数估计的“不可靠性”就可以控制在可接受的范围内。

(3) 数据科学家建立模型并不是数据科学项目的终点。

对数据科学建模的要求是什么？为了充分发挥数据的价值，有必要将模型结果应用到实际生产中，比如建立手机银行应用程序的实时反欺诈系统，或者利用新建的交通事故风险模型对汽车保险进行定价。这个过程不仅涉及理解模型的数据科学家，还涉及更多非技术性的商业人士。后者往往是使用该模式的主力军，比如根据反欺诈系统的结果，对可疑用户进行人工审计，或者向客户解释其车险为何比其他人贵。为了帮助他们更好地理解模型的结果，有必要将复杂而深刻的模型翻译成直观的通用语言。这就要求模型具有可解释性和易解释性。

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