Design metric pentru oamenii de știință de date și liderii de afaceri

Care este cea mai grea parte a designului metric?

Pentru a face bine decizii bazate pe date, ai nevoie de 3 lucruri:

1. Criterii de decizie bazate pe bine concepute metrics.
2. Capacitatea de a colecta de date acele valori se vor baza pe.
3. Statistici abilități de a calcula acele valori și de a interpreta rezultatele sub incertitudine.

Cerințele #2 și #3 au fost scrise despre o mulțime (inclusiv de me), dar ce zici de cerința #1?

Acum când de date colectarea este mai ușoară ca oricând, mulți lideri simt presiunea de a trage numere la fiecare întâlnire. Din păcate, în mijlocul freneziei de hrănire, mulți dintre ei nu reușesc să dea design metric cantitatea de gândire pe care o merită. Printre cei care sunt dispuși să depună efort, cei mai mulți îl inventează pe măsură ce merg, ca și cum ar fi nou-nouț.

Nu este.

Psihologia - studiul științific al minții și al comportamentului - a avut peste un secol să-și înțepe degetul de la picior despre pericolele încercării de a măsura cantități vagi care nu au fost definite corect, așa că domeniul a învățat câteva pepite de aur solid pe care liderii de afaceri și oamenii de știință de date ar fi înțelept să împrumutați atunci când proiectați valori.

Dacă nu sunteți convins că designul metric este greu, luați un pix și hârtie. Vă provoc să scrieți o definiție a noastra. este atât de ferm, încât nimeni nu ar putea contesta modul tău de a-l măsura...

Delicat, nu? Acum, încercați cu alte substantive abstracte pe care oamenii le aruncă zilnic, cum ar fi „memorie” și „inteligență” și „dragoste” și „atenție” și așa mai departe. Este al naibii de miraculos că oricare dintre noi se înțelege pe noi înșine, darămite unul pe altul.

Și totuși, acesta este exact primul obstacol pe care cercetătorii în psihologie trebuie să îl îndepărteze pentru a face progrese științifice. Pentru a studia procesele mentale, ei trebuie să creeze proxy-uri precise și măsurabile - metrici - cu care să lucreze. Deci, cum cred psihologii și alți oameni de științe sociale despre designul metric?

Cum studiezi riguros, științific concepte pe care nu le poți defini ușor? Concepte precum atenţie, satisfacție, și creativitate? Răspunsul este... tu nu! În schimb, tu operaționalizează. În scopul acestui exemplu, să presupunem că sunteți interesat să măsurați fericirea utilizatorului.

Ce este operaționalizarea?

Ce este operaționalizarea? Am scris un articol introductiv la el aici pentru tine, dar rezultatul este că atunci când operaționalizezi, mai întâi îți spui: „Nu voi măsura niciodată fericirea și m-am împăcat cu asta.” Filosofii se ocupă de asta de mii de ani, așa că nu este ca și cum ai veni brusc cu o singură definiție care să satisfacă toată lumea.

Apoi, distilați esența măsurabilă a conceptului dvs. într-un proxy.

Amintește-ți întotdeauna că nu măsori de fapt fericirea. Sau memorie. Sau atentie. Sau inteligenta. Sau orice alt cuvânt poetic fuzz, indiferent cât de grozav ți se pare.

Acum că suntem de acord cu faptul că nu vom măsura niciodată fericirea și prietenii ei, este timpul să ne întrebăm de ce am considerat chiar și acel cuvânt în primul rând. Ce este despre acest concept – în forma sa neclară – care pare relevant și pertinent pentru decizia pe care vrem să o luăm? Ce informații concrete (și care pot fi obținute!) ne-ar determina să preferăm un curs de acțiune față de altul? (Designul metric este mult mai ușor atunci când aveți acțiuni minte înainte de a începe. Dacă este posibil, gândiți-vă la potențialele decizii înainte de a încerca să proiectați o măsurătoare.)

Apoi distilăm ideea de bază pe care o urmăm pentru a crea un proxy măsurabil - o măsurătoare care surprinde această esență de bază la care ne pasă.

Definiți-vă valoarea înainte de a o denumi.

Și acum vine partea distractivă! Avem voie să denumim valoarea noastră orice ne place: „blorktibork” sau „fericirea utilizatorului” sau „X” sau orice altceva.

Motivul pentru care nu are sens ca noi să fim arestați de poliția lingvistică este că, oricât de mult ne-am strădui să o proiectăm, mandatarul nostru va *nu* fi forma platoniciană a fericirii utilizatorului.

În timp ce se poate potrivi al nostru nevoilor, este important să ne amintim că este puțin probabil ca valoarea noastră să se potrivească si nevoile celorlalti. De aceea ar fi o prostie să blocăm coarnele într-o dezbatere inutilă despre dacă metrica noastră surprinde sau nu fericirea adevărată. Nu este. Dacă sunteți disperat după un fel de metrică care să îi conducă pe toți, există un Cântec Disney pentru tine.

Orice măsurătoare pe care o creăm este pur și simplu un proxy care se potrivește nevoilor noastre (și posibil ale nimănui altcuiva). Este mijlocul nostru personal pentru un scop personal: luarea unei decizii informate sau rezumarea unui concept, astfel încât să nu fie nevoie să scriem un paragraf întreg de fiecare dată când îl menționăm. Ne putem înțelege bine fără să implicăm poliția lingvistică în niciuna dintre ele.

Până acum, bine. Pur și simplu stabiliți ce informații aveți nevoie pentru decizia dvs., apoi găsiți o modalitate de a rezuma acele informații într-un mod care să aibă sens pentru nevoile dvs. (ta-da, că este valoarea dvs.), apoi denumiți-o cum doriți. Dreapta? Corect, dar…

Acolo is cea mai grea parte a tuturor acestor lucruri. Vreo ghicire despre ce ar putea fi? Mâine, vă voi împărtăși răspunsul — nu uitați să vă abonați fie aici pe Medium, fie pe rețelele sociale (Twitter, LinkedIn) ca să nu-l ratezi. Între timp, împărtășiți-vă părerile despre care este cea mai grea parte a designului metric aici or aici.

Dacă doriți să aflați mai multe, urmăriți lecțiile 039–047 din cursul meu Making Friends with Machine Learning. Toate sunt videoclipuri scurte de câteva minute. Începeți aici și continuați în lista de redare atașată:

Dacă v-ați distrat aici și sunteți în căutarea unui curs de IA aplicată conceput să fie distractiv atât pentru începători, cât și pentru experți, iată unul pe care l-am creat pentru distracția dvs.:

PS Ați încercat vreodată să apăsați butonul aplauda aici pe Medium de mai multe ori pentru a vedea ce se întâmplă? ❤️

Hai sa fim prieteni! Mă puteți găsi pe Twitter, YouTube, Substive, și LinkedIn. Te interesează să vorbesc la evenimentul tău? Utilizare acest formular a contacta.

Design metric pentru cercetătorii de date și liderii de afaceri republicat din sursa https://towardsdatascience.com/metric-design-for-data-scientists-and-business-leaders-b8adaf46c00?source=rss—-7f60cf5620c9—4 prin https:// versusdatascience.com/feed

<!–

->