注意项目参与度,尽量保持团队规模较小。这样可以限制外部噪音,确保你不会因过多的意见和多样化的策略而陷入瘫痪。你需要足够多的人来避免狭隘的视野,但又不能太多而导致你失去焦点。
5. 选择适当的 KPI
任何数据科学项目面临的最大挑战之一就是传达成功 rcs 以色列数据 是什么样子。无论前端的目标和目的有多清晰,您都需要在后端设置适当的关键绩效指标 (KPI),以确保以客观的方式分析结果。
Trenton Huey 为 Oracle 撰文称: “KPI 建立后,你必须将其付诸实施。精通数据的人会很快掌握它们,但 KPI 适用于整个团队。当每个人都了解主要目标时,团队的绩效会更高。”
越早建立 KPI 并开始分析结果,您的工作流程就会越有效。
总结
总而言之,更好的数据科学工作流程比普通方法更高效、更便宜、回报更高。通过实施上述一些提示和建议,您可以从内到外彻底改变您的方法。
希望本文能对您有所启发,并为您提供鼓励和见解。无论您是已经在这个行业工作了几十年,还是刚刚起步,改进工作流程都是发展事业的可靠方法。
让适当数量的人员参与
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