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分类数据

事实上,数据科学家花费50%到80%的时间整理无序的数据,直到它们可以用于挖掘,这被称为“数据挖掘”。这些微妙而繁琐的任务并不像想象的那么容易。这是因为我们处在大数据的现代世界,数据需要在一定程度上从收集到可用性进行回收。

德尔蒙食品公司首席信息官(信息总监)蒂莫西·韦弗(Timothy weaver)指出了大数据“数据角力”中的“冰山效应”。人们只看到结果,却看不到结果背后的大量劳动。

然而,这也是一个与机遇并存的问题。一些初创公司正试图通过开发自动收集、清理和管理数据的软件来突破大数据的瓶颈。

在未来,越来越多的数据源可以用来揭示一个公司的运作。例如,在食品行业,可用数据包括产量、原产地和运输、天气、零售数据和社交网络评论。我们衡量的是这些数据在情感和需求上的变化信号。因此,我们可以比以往任何时候都更生动地看到操作的每一步,并且我们可以开始定制生产计划和库存。

然而,在收集不同种类数据的过程中,会出现问题。传感器、文件、网络和传统数据库的数据有不同的格式,在加入算法之前,必须对其进行清理并转换成统一的格式。

人类语言

数据格式只是一个问题,另一个挑战是人类语言的模糊性。碘是一家健康的创业公司,它为客户提供关于药物副作用和相互作用的信息。然而,对于同样的副作用,食品和药物管理局使用的术语往往略有不同。“困倦”、“困倦”和“困倦”同时使用。人类可以识别这些同义词,但是软件算法必须被编程才能获得这种能力。这项痛苦的工作需要在数据项目中重复进行。

译见:大数据科学家 听起来好听 干的是“搬砖”的活儿

数据专家试图自动化流程的每一步。但是,在操作中,由于数据的复杂性,您应该长期担任数据看门人,以获得令人着迷的结果数据科学家、碘的创始人马特·莫赫比说。

数据软件不仅可以节省科学家的时间,而且有助于大数据计算的普及。

历史规律表明,一项新技术在开始时只有少数精英掌握。然而,随着时间的推移,技术进步和投资增加,工具变得越来越强大,相关经济发展,商业运作开始适应,技术最终融入主流。在大数据时代,这条定律仍然有用。

硅谷数据科学公司的首席技术官约翰·阿克瑞德看到了现代数据世界的发展和技术发展之间的相似之处。他说:“我们见证了这场革命的起源,它致力于让更多的人获得解决数据问题的能力。”

位于加州帕洛阿尔托的初创公司Clearstory data致力于开发软件,识别和整合各种数据资源,并通过表格、图表和数据地图将结果可视化。它的目标是通过软件开发更大的用户市场。

可视化报告通常包括6到8个数据源。例如,提供给零售商的报告可能包括扫描的销售点数据、天气预报、网站浏览量、竞争对手定价数据、智能手机软件访问和停车场交通的视频监控。然而,如果这些数据是手工编辑的,可能不足以询问有多少人。

该算法仍然不能取代手工劳动

然而,数据科学家强调手工劳动在数据准备中仍然是必不可少的。“开始时,您为某个特定目标准备了数据,但没多久就发现了新的东西,您的目标将会改变。”哥伦比亚大学新闻研究生院的数据科学家凯西·奥尼尔说。

但是毫无疑问,科学家们需要磨砺他们的剑来减轻统计的压力。毕竟,如果一个工人想做好工作,他必须首先磨快他的工具。添加语料库

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来源:国土报中文版

标题:译见:大数据科学家 听起来好听 干的是“搬砖”的活儿

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