डेटा वैज्ञानिकों और व्यापार जगत के नेताओं के लिए मीट्रिक डिजाइन

मीट्रिक डिज़ाइन का सबसे कठिन हिस्सा क्या है?

अच्छा बनाने के लिए डेटा संचालित निर्णय, आपको 3 चीजों की आवश्यकता है:

1. निर्णय मानदंड अच्छी तरह से डिज़ाइन किए गए पर आधारित हैं मेट्रिक्स.
2. को एकत्रित करने की क्षमता तिथि वे मेट्रिक्स पर आधारित होंगे.
3. सांख्यिकी (स्टेटिस्टिक्स) उन मैट्रिक्स की गणना करने और परिणामों की व्याख्या करने का कौशल अनिश्चितता.

आवश्यकताएँ #2 और #3 बहुतायत के बारे में लिखी गई हैं (जिसमें शामिल हैं)। me), लेकिन आवश्यकता #1 के बारे में क्या?

अब जब कि तिथि संग्रह पहले से कहीं अधिक आसान हो गया है, कई नेता हर बैठक में संख्या खींचने का दबाव महसूस करते हैं। दुर्भाग्य से, भोजन की आपाधापी के बीच, उनमें से कई देने में असफल हो जाते हैं मीट्रिक डिज़ाइन विचार की मात्रा इसके योग्य है। जो लोग प्रयास करने के इच्छुक हैं, उनमें से अधिकांश इसे आगे बढ़ते हुए बना रहे हैं, जैसे कि यह बिल्कुल नया हो।

यह नहीं है।

मनोविज्ञान - मन और व्यवहार का वैज्ञानिक अध्ययन - रहा है एक सदी से भी अधिक समय से अपने पैर की अंगुली ठोंकने के लिए अस्पष्ट मात्राओं को मापने के प्रयास के खतरों पर जिन्हें ठीक से परिभाषित नहीं किया गया है, इसलिए क्षेत्र ने कुछ ठोस सोने की डली सीखी हैं जो व्यापार जगत के नेताओं और डेटा वैज्ञानिकों मेट्रिक्स डिज़ाइन करते समय उधार लेना बुद्धिमानी होगी।

यदि आप आश्वस्त नहीं हैं कि मीट्रिक डिज़ाइन कठिन है, तो एक कलम और कागज लें। मैं आपको इसकी परिभाषा लिखने की चुनौती देता हूं सुख यह इतना सख्त है कि इसे मापने के आपके तरीके पर कोई भी आपत्ति नहीं उठा सकता...

पेचीदा, सही? अब इसे कुछ अन्य अमूर्त संज्ञाओं के साथ आज़माएँ जिन्हें लोग रोज़ इस्तेमाल करते हैं, जैसे "स्मृति" और "बुद्धिमत्ता" और "प्रेम" और "ध्यान" इत्यादि। यह अत्यंत चमत्कारी है कि हममें से कोई स्वयं को समझता है, एक-दूसरे को तो छोड़ ही दें।

और फिर भी, यह बिल्कुल पहली बाधा है जिसे वैज्ञानिक प्रगति करने के लिए मनोविज्ञान शोधकर्ताओं को दूर करना होगा। मानसिक प्रक्रियाओं का अध्ययन करने के लिए, उन्हें काम करने के लिए सटीक और मापने योग्य प्रॉक्सी - मेट्रिक्स - बनाना होगा। तो, मनोवैज्ञानिक और अन्य सामाजिक वैज्ञानिक मीट्रिक डिज़ाइन के बारे में कैसे सोचते हैं?

आप उन अवधारणाओं का कठोरता से, वैज्ञानिक ढंग से अध्ययन कैसे करते हैं जिन्हें आप आसानी से परिभाषित नहीं कर सकते? जैसे अवधारणाएँ ध्यान, संतोष, तथा रचनात्मकता? उत्तर है... आप नहीं! इसके बजाय, आप संचालन. इस उदाहरण के प्रयोजनों के लिए, मान लीजिए कि आप मापने में रुचि रखते हैं उपयोगकर्ता की ख़ुशी.

परिचालनीकरण क्या है?

परिचालनीकरण क्या है? मैंने इसके लिए एक परिचयात्मक लेख लिखा है यहाँ उत्पन्न करें आपके लिए, लेकिन नतीजा यह है कि जब आप कार्यान्वित होते हैं, तो आप सबसे पहले अपने आप से कहते हैं, "मैं कभी भी खुशी को मापने नहीं जा रहा हूं और मैंने इसके साथ अपनी शांति बना ली है।" दार्शनिक हजारों वर्षों से इस पर विचार कर रहे हैं, इसलिए ऐसा नहीं है कि आप अचानक एक ऐसी परिभाषा लेकर आएंगे जो संतुष्ट करती हो हर कोई.

इसके बाद, आप अपनी अवधारणा के मापने योग्य सार को एक प्रॉक्सी में बदल देते हैं।

हमेशा याद रखें कि आप वास्तव में खुशी को माप नहीं रहे हैं। या स्मृति. या ध्यान. या बुद्धि. या कोई अन्य काव्यात्मक शब्द, चाहे वह आपको कितना भी भव्य क्यों न लगे।

अब जब हम इस तथ्य से सहमत हैं कि हम कभी भी खुशी और उसके दोस्तों को नहीं मापेंगे, तो अब समय आ गया है कि हम खुद से पूछें कि हमने उस शब्द पर पहले विचार क्यों किया। इस अवधारणा के बारे में - अपने अस्पष्ट रूप में - ऐसा क्या है जो उस निर्णय के लिए प्रासंगिक और प्रासंगिक लगता है जो हम लेना चाहते हैं? कौन सी ठोस (और प्राप्य!) जानकारी हमें पसंद करने के लिए प्रेरित करेगी कार्रवाई का एक तरीका दूसरे पर? (जब आपके पास मीट्रिक डिज़ाइन हो तो यह बहुत आसान होता है कार्रवाई शुरू करने से पहले मन में. यदि संभव हो, तो मीट्रिक डिज़ाइन करने का प्रयास करने से पहले संभावित निर्णयों के बारे में सोचें।)

फिर हम उस मूल विचार को दूर करते हैं जिसके लिए हम एक मापने योग्य प्रॉक्सी बनाना चाहते हैं - एक मीट्रिक जो इस मूल सार को पकड़ती है जिसकी हम परवाह करते हैं।

अपनी मीट्रिक को नाम देने से पहले उसे परिभाषित करें।

और अब आता है मज़ेदार हिस्सा! हमें अपनी मीट्रिक को अपनी पसंद के अनुसार कुछ भी नाम देने की अनुमति है: "ब्लोर्कटीबोर्क" या "उपयोगकर्ता खुशी" या "एक्स" या जो भी।

हमारे लिए भाषा पुलिस द्वारा गिरफ्तार किए जाने का कोई मतलब नहीं है, इसका कारण यह है कि हम इसे डिजाइन करने में कितनी भी मेहनत कर लें, हमारा प्रॉक्सी ऐसा करेगा। *नहीं* उपयोगकर्ता की ख़ुशी का प्लेटोनिक रूप बनें।

जबकि ये जंच सकता है हमारी आवश्यकताओं के लिए, यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि हमारी मीट्रिक फिट होने की संभावना नहीं है बाकी सभी की भी ज़रूरतें. इसीलिए इस बात पर बेकार की बहस में उलझना मूर्खतापूर्ण होगा कि हमारी मीट्रिक सच्ची खुशी को पकड़ती है या नहीं। ऐसा नहीं है. यदि आप उन सभी पर शासन करने के लिए किसी प्रकार की एक मीट्रिक के लिए बेताब हैं, तो एक है आपके लिए डिज़्नी गीत.

हमारे द्वारा बनाया गया कोई भी मीट्रिक केवल एक प्रॉक्सी है जो हमारी अपनी आवश्यकताओं (और संभवतः किसी और की नहीं) के अनुरूप है। व्यक्तिगत उद्देश्य के लिए यह हमारा व्यक्तिगत साधन है: एक सूचित निर्णय लेना या किसी अवधारणा को सारांशित करना ताकि हमें हर बार इसका उल्लेख करते समय एक पूरा पैराग्राफ न लिखना पड़े। हम भाषा पुलिस को इसमें शामिल किए बिना भी ठीक से काम कर सकते हैं।

अब तक तो सब ठीक है। आप बस यह निर्धारित करते हैं कि आपको अपने निर्णय के लिए किस जानकारी की आवश्यकता होगी, फिर आप उस जानकारी को इस तरह से सारांशित करने का एक तरीका निकालते हैं जो आपकी आवश्यकताओं के लिए उपयुक्त हो (टा-दा, वह है आपकी मीट्रिक), और फिर उसे जो चाहें नाम दें। सही? ठीक है, लेकिन...

वहाँ is इस सब का सबसे कठिन हिस्सा। क्या कोई अनुमान है कि यह क्या हो सकता है? कल, मैं आपके साथ उत्तर साझा करूंगा - यहां मीडियम या सोशल मीडिया पर सदस्यता लेना न भूलें (ट्विटर, लिंक्डइन) ताकि आप इसे मिस न करें। इस बीच, मीट्रिक डिज़ाइन का सबसे कठिन हिस्सा क्या है, इस पर अपने विचार साझा करें यहाँ उत्पन्न करें or यहाँ उत्पन्न करें.

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डेटा वैज्ञानिकों और बिजनेस लीडर्स के लिए मीट्रिक डिज़ाइन स्रोत https://towardsdatascience.com/metric-design-for-data-scientists-and-business-leaders-b8adaf46c00?source=rss—-7f60cf5620c9—4 से https:// के माध्यम से पुनर्प्रकाशित wardsdatascience.com/feed

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