Projektowanie metryczne dla naukowców zajmujących się danymi i liderów biznesu

Jaka jest najtrudniejsza część projektowania metrycznego?

Aby było dobrze decyzje oparte na danych, potrzebujesz 3 rzeczy:

1. Kryteria podejmowania decyzji w oparciu o dobrze zaprojektowane metryka.
2. Możliwość gromadzenia dane na których będą opierać się te wskaźniki.
3. Statistics umiejętności obliczania tych wskaźników i interpretacji uzyskanych wyników niepewność.

O wymaganiach #2 i #3 napisano mnóstwo (m.in me), ale co z wymaganiem nr 1?

Skoro dane zbieranie danych jest łatwiejsze niż kiedykolwiek, wielu liderów odczuwa presję, aby przeciągać liczby na każde spotkanie. Niestety, w środku szaleństwa żerowania, wielu z nich nie daje rady projekt metryczny ilość myśli, na jaką zasługuje. Wśród tych, którzy chcą włożyć w to wysiłek, większość wymyśla go w miarę upływu czasu, jakby to było coś zupełnie nowego.

Nie jest.

Psychologia – naukowe badanie umysłu i zachowania – już to zrobiła ponad stulecie, aby uderzyć się w palec na temat niebezpieczeństw związanych z próbami pomiaru niejasnych wielkości, które nie zostały właściwie zdefiniowane, więc w tej dziedzinie nauczyliśmy się kilku solidnych bryłek złota, które liderzy biznesu i naukowcy danych mądrze byłoby pożyczyć je przy projektowaniu metryk.

Jeśli nie jesteś przekonany, że projektowanie metryczne jest trudne, weź długopis i papier. Zachęcam Cię do napisania definicji szczęście jest tak niepodważalny, że nikt nie może kwestionować Twojego sposobu jego pomiaru…

Trudne, prawda? Teraz spróbuj z innymi rzeczownikami abstrakcyjnymi, którymi ludzie posługują się codziennie, takimi jak „pamięć”, „inteligencja”, „miłość”, „uwaga” i tak dalej. To cholernie niemal cudowne, że ktokolwiek z nas rozumie siebie, nie mówiąc już o sobie nawzajem.

A jednak jest to dokładnie pierwsza przeszkoda, którą badacze psychologii muszą pokonać, aby nastąpił postęp naukowy. Aby badać procesy umysłowe, muszą stworzyć precyzyjne i mierzalne wskaźniki zastępcze – metryki – na których będą mogli pracować. Jak zatem psychologowie i inni badacze społeczni myślą o projektowaniu miar?

Jak rygorystycznie i naukowo badać pojęcia, których nie można łatwo zdefiniować? Pojęcia takie jak Uwaga, klientów, kreatywność? Odpowiedź brzmi… nie! Zamiast tego ty operacjonalizować. Na potrzeby tego przykładu załóżmy, że interesuje Cię pomiar szczęście użytkownika.

Co to jest operacjonalizacja?

Co to jest operacjonalizacja? Napisałem do tego artykuł wprowadzający tutaj dla ciebie, ale rezultat jest taki, że kiedy wprowadzasz operacjonalizację, najpierw mówisz sobie: „Nigdy nie będę mierzyć szczęścia i pogodziłem się z tym”. Filozofowie zajmowali się tym od tysięcy lat, więc to nie jest tak, że nagle wymyślisz jedną definicję, która spełnia wszyscy.

Następnie destylujesz mierzalną istotę swojej koncepcji w proxy.

Zawsze pamiętaj, że tak naprawdę nie mierzysz szczęścia. Albo pamięć. Albo uwaga. Albo inteligencja. Albo inne poetyckie frazesy, bez względu na to, jak wspaniale by to dla ciebie brzmiało.

Teraz, gdy pogodziliśmy się z faktem, że nigdy nie będziemy mierzyć szczęścia i jego przyjaciół, czas zadać sobie pytanie, dlaczego w ogóle wzięliśmy pod uwagę to słowo. Co takiego jest w tej koncepcji – w jej niejasnej formie – co wydaje się istotne i istotne dla decyzji, którą chcemy podjąć? Jakie konkretne (i możliwe do uzyskania!) informacje skłoniłyby nas do preferowania jednego sposobu działania nad drugim? (Projekt metryczny jest znacznie łatwiejszy, gdy masz działania pamiętać, zanim zaczniesz. Jeśli to możliwe, zastanów się nad potencjalnymi decyzjami przed próbą zaprojektowania metryki.)

Następnie destylujemy podstawową ideę, na której nam zależy, aby stworzyć mierzalny wskaźnik zastępczy — miernik, który oddaje podstawową istotę, na której nam zależy.

Zdefiniuj metrykę, zanim ją nazwiesz.

A teraz nadchodzi przyjemna część! Możemy nazwać naszą metrykę jak nam się podoba: „blorktibork”, „szczęście użytkownika”, „X” lub cokolwiek innego.

Aresztowanie nas przez policję językową nie ma sensu, ponieważ niezależnie od tego, jak ciężko pracujemy nad jego zaprojektowaniem, nasz pełnomocnik *nie* być platońską formą szczęścia użytkownika.

Chociaż może to pasować ludzkiej, potrzeb, należy pamiętać, że jest mało prawdopodobne, aby nasz wskaźnik był odpowiedni potrzeby wszystkich innych. Dlatego głupio byłoby wdawać się w bezużyteczne debaty na temat tego, czy nasz wskaźnik uwzględnia prawdziwe szczęście, czy też nie. Tak nie jest. Jeśli desperacko szukasz jednej metryki, która pozwoliłaby rządzić nimi wszystkimi, istnieje Piosenka Disneya dla Ciebie.

Każda metryka, którą tworzymy, jest po prostu wskaźnikiem zastępczym, który odpowiada naszym własnym potrzebom (i prawdopodobnie niczyim innym). To nasz osobisty środek do osiągnięcia osobistego celu: podjęcia świadomej decyzji lub podsumowania koncepcji, abyśmy nie musieli pisać całego akapitu za każdym razem, gdy o tym wspomnimy. Możemy sobie poradzić bez angażowania policji językowej w żadną z tych spraw.

Jak na razie dobrze. Po prostu określasz, jakie informacje będą Ci potrzebne do podjęcia decyzji, a następnie wymyślisz sposób podsumowania tych informacji w sposób, który będzie sensowny dla Twoich potrzeb (ta-da, to Twój wskaźnik), a następnie nadaj mu dowolną nazwę. Prawidłowy? Jasne, ale…

Tam is najtrudniejsza część tego wszystkiego. Jakieś przypuszczenia, co to może być? Jutro podzielę się z Tobą odpowiedzią — nie zapomnij zasubskrybować tutaj na Medium lub w mediach społecznościowych (Twitter, LinkedIn), żeby tego nie przegapić. W międzyczasie podziel się swoimi przemyśleniami na temat najtrudniejszej części projektowania metrycznego tutaj or tutaj.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej, obejrzyj lekcje 039–047 z mojego kursu Zaprzyjaźnianie się z uczeniem maszynowym. Wszystkie to krótkie, kilkuminutowe filmy. Zacznij tutaj i kontynuuj na załączonej liście odtwarzania:

Jeśli dobrze się tutaj bawiłeś i szukasz kursu stosowanej sztucznej inteligencji, który ma być zabawą zarówno dla początkujących, jak i ekspertów, oto kurs, który przygotowałem dla Twojej rozrywki:

PS Czy kiedykolwiek próbowałeś nacisnąć przycisk klaskania tutaj na Medium więcej niż raz, aby zobaczyć, co się stanie? ❤️

Zostańmy przyjaciółmi! Znajdziesz mnie na Twitter, YouTube, Zastępki, LinkedIn. Chcesz, żebym wystąpił na Twoim wydarzeniu? Używać ta forma skontaktować się.

Projekt wskaźników dla badaczy danych i liderów biznesu Opublikowano ponownie ze źródła https://towardsdatascience.com/metric-design-for-data-scientists-and-business-leaders-b8adaf46c00?source=rss—-7f60cf5620c9—4 za pośrednictwem https:// kierunkudatascience.com/feed

<!–

->