长春值得信赖的大数据辅导培训机构

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   数据科学的框架分为三部分：底层技术框架/数据分析框架/工具选择框架，接下来依次给大家介绍：

   面向项目的问题分析框架

   上面介绍完了数据分析师的日常工作，接下来介绍工作的另一部分——解决项目实际问题。

   发现并明确问题

   问题的来源包括这几个方面：

   （1）业务部门的问题需求

   （2）监控发现的异常数据

   提出一个好问题，往往比找到答案重要。

   业务部门直接给出的问题往往模糊不清，我们需要去分析问题的本质，把他进行简化抽象。

   （3）对问题进行本质分析

   剥离自然语言，语句中只包含俩类语句结构：A是B，A属于B。

   转化为集合语言或者系统语言。

   （4）把问题归结到几种常见问题类型，或者转化为常见问题的组合，问题的本质类型

   价值判断类，相当于为什么的问题。

   首先应该明确判断的标准，然后进行打分。

   现实类，相当于是什么和怎么办的问题，可以近似为是因果/相关关系探索类的问题。

   问题的衍生类型：

   预测问题：相当于因果关系探索；

   决策问题：相当于价值判断类问题+因果关系探索；

   分析原因问题：相当于因果关系类问题。

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