分利用他们的数据并确保它能够带

[jarinislamfatema]

相反，企业应该专注于几个关键目标，并这些目标。通过保持简单和专注，企业可以充来更好的决策。 例如，当传统回归模型可以完成任务时，不要使用复杂的模型。我和其他人一样渴望建立一个深度学习模型，看看它能预测什么，但当你只有两个预测变量时这样做就像用核打击杀死蚊子一样。你在浪费时间和资源，并增加了一层不必要的复杂性。

数据不是一切 数据很重要，但它并不是唯一重要的东西。有时，数据实际秘鲁电报放映上会让我们误入歧途。我们都在新闻中看到过这样的例子，一家公司过于依赖数据，最终做出了错误的决定。在某些情况下，这可能是因为数据完全错误或不完整。在其他情况下，可能是因为公司没有考虑到数据未捕捉到的其他重要因素。 无论出于何种原因，企业都需要记住，数据并不是一切，在基于数据做出决策时，他们需要运用自己的判断力。

同样，数据科学家和决策者都必须听从自己的直觉。 这听起来可能像是某种神秘的第六感，但事实并非如此。有时，感觉只是我们的大脑在处理我们不知道的事情时下意识地发出警报。识别这些情绪并将其作为另一个数据点。 解释你的方法 数据科学家有时会被当做坐在角落里喃喃自语和写着奇怪符号的巫婆或术士（喃喃自语和符号可能是真的，但与魔法无关）。除了讲好故事外，解释你是如何构建这个故事的总是一个好主意。