Lezione dal corso Intelligenza Artificiale applicata al Marketing
Per applicare un algoritmo di machine learning.
Ma più in generale, applicare qualsiasi tipo di analisi dati è la parte più importante del processo.
Non è lo sviluppo dell'algoritmo vero e proprio, ma è capire su quali dati stiamo lavorando.
Molto spesso i data scientist tendono e mi metto in questo diciamo un gruppo di persone a prendere il dati e iniziare.
Analizzarli è sbagliato, spesso porta solo a perdere tempo.
Prima di partire con L'analisi ci dobbiamo porre le domande delle domande che si basano sui dati.
Dobbiamo capire che dati stiamo analizzando domande semplici.
Quanti dati io sono? Abbastanza sono troppi, sono troppo pochi.
Ho bisogno di dati.
Quante caratteristiche nei dati? Troppe, troppo poche.
Ho i dati come sono hanno ci sono dati mancanti questi dati mancanti che faccio? Come risolvo questo problema? Scarto tutte le righe, i dati mancanti è trova una soluzione diversa.
Faccio delle imputazioni.
La qualità del dato è buono, quindi sono tutte domande che dobbiamo farci prima di iniziare ad analizzare i dati, soprattutto se poi li vogliamo analizzare con un algoritmo di machine learning che funzionerà bene solo se la qualità dei dati è buona.
Ma ancor prima ci dobbiamo chiedere perché sto analizzando questi dati? A quale domanda? Voglio rispondere è cosa voglio capire da questi dati.
Questo mi serve.
Una volta che ho chiaro la domanda, allora vi posso fare la seconda domanda fondamentale che è I dati che ho sono in grado di rispondere alla mia domanda.
I dati che ho raccolto sono sufficienti o contengono le informazioni che mi servono per rispondere alla mia domanda? E una volta risposto a questa domanda, la terza domanda da farsi è dati e scusate il gioco di parole, i dati che ho a disposizione e la domanda a cui voglio rispondere.
Qual è il miglior algoritmo o l'algoritmo di Marshall learning adatto per rispondere a questa domanda? Solo facendo questo processo è sarà possibile arrivare ad una risposta che sia soddisfacente e soprattutto il più corretta possibile.
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