什么是敏捷数据科学的宣言？数据分析师不知道这个可不行

1、什么是敏捷数据科学的宣言——迭代，迭代，迭代

在连续查询了几十次之后，您可以获得深入的见解。别指望能找到第一手资料。数据表必须经过分析、格式化、分类、收集和汇总才能被理解。通常需要第三次或第四次的尝试才能产生一个有见地的图表，而不是第一次。精确预测模型的建立需要特征工程和超参数调整的多次迭代。在数据科学中，迭代是洞察获取、可视化和产品化的基本要素。要构建产品，必须迭代。

2、什么是敏捷数据科学的宣言——中间产品交付

迭代是创建分析应用程序所必需的，这意味着我们经常发现在最后的sprint中事情并不完美。如果我们在这个阶段不交付半成品或中间产品，我们往往最终什么也得不到交付。这不是敏捷，我称之为“死循环”，浪费无数的时间去完善没有人想要的东西。

好的系统是自我记录的。用敏捷数据科学的话说，我们记录并共享我们创建的不完整资产。我们完全致力于源头控制。我们将尽快与我们的同事和最终用户分享这一点。这一原则并非人人都清楚。许多数据科学家都有学术背景，多年的努力工作已经变成了一篇论文。

3、什么是敏捷数据科学的宣言——实验，不执行

在软件工程中，产品经理在sprint期间给开发人员一个图表。此开发人员将任务转换为SQL group by并创建网页。任务完成了吗?错了。用这种方法绘制的图表不可能有价值。数据科学不同于软件工程，因为它是科学与工程的结合。

在任何给定的任务中，我们都必须迭代以获得洞察力。实验是对这些迭代的最好解释。管理数据科学团队相当于管理多个同时进行的实验，而不是分配任务。好的资产(图表、报告、预测)是探索性数据分析的产物，因此我们必须从实验的角度而不是任务的角度来思考。

4、什么是敏捷数据科学的宣言——收听数据

可能性和目标一样重要。知道什么是容易什么是困难和期望一样重要。在软件应用程序开发中，需要考虑三个视角：客户视角、开发人员视角和企业视角。在分析和应用程序开发中，还有另一个视角：数据视角。如果不了解数据对功能的“视图”，产品所有者就无法很好地执行任务。数据意见必须始终包含在产品讨论中，这意味着产品讨论必须植根于内部应用中通过探索性数据分析实现的可视化，这已成为我们努力的重点。

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