Метрический дизайн для специалистов по обработке и анализу данных и руководителей бизнеса

Что самое сложное в метрическом дизайне?

Чтобы сделать добро решения на основе данных, вам нужно 3 вещи:

1. Критерии принятия решения, основанные на хорошо продуманном метрика.
2. Умение собирать данным на основе этих показателей будет основано.
3. Показатели навыки расчета этих показателей и интерпретации результатов в соответствии с неопределенность.

Требований №2 и №3 написано достаточно много (в том числе и авторами). me), а как насчет требования №1?

Теперь, когда данным сбор данных стал проще, чем когда-либо, многие лидеры чувствуют необходимость тащить цифры на каждое собрание. К сожалению, в разгар безумного кормления многие из них не могут дать метрический дизайн количество мыслей, которых оно заслуживает. Среди тех, кто готов приложить усилия, большинство делают это по ходу дела, как будто это что-то совершенно новое.

Это не так.

Психология — научное исследование разума и поведения — имела более века, чтобы заткнуть палец на ноге об опасностях попыток измерить расплывчатые величины, которые не были должным образом определены, поэтому в этой области были обнаружены некоторые твердые золотые самородки, которые лидеры бизнеса и ученые-данные было бы разумно позаимствовать при разработке метрик.

Если вы не уверены, что метрическое проектирование — это сложно, возьмите ручку и бумагу. Предлагаю вам написать определение понятия счастье это настолько железно, что никто не сможет усомниться в вашем способе измерения…

Сложно, правда? Теперь попробуйте то же самое с другими абстрактными существительными, которые люди используют ежедневно, например, «память», «интеллект», «любовь», «внимание» и так далее. Это почти чудо, что каждый из нас понимает себя, не говоря уже о друг друге.

И тем не менее, это именно первое препятствие, которое исследователи психологии должны преодолеть, чтобы добиться научного прогресса. Чтобы изучать психические процессы, они должны создать точные и измеримые показатели — метрики — для работы. Итак, что же думают психологи и другие социологи о метрическом дизайне?

Как можно строго и с научной точки зрения изучать концепции, которые не можешь легко определить? Такие понятия, как внимание, удовлетворениеи креативность? Ответ таков: нет! Вместо этого вы Введение в действие. Для целей этого примера предположим, что вы заинтересованы в измерении счастье пользователя.

Что такое операционализация?

Что такое операционализация? Я написал к нему вступительную статью здесь для вас, но в результате, действуя, вы сначала говорите себе: «Я никогда не буду измерять счастье, и я смирился с этим». Философы занимались этим на протяжении тысячелетий, так что не похоже, что вы внезапно придете к единому определению, удовлетворяющему все члены.

Затем вы превращаете измеримую суть вашей концепции в прокси.

Всегда помните, что на самом деле вы не измеряете счастье. Или память. Или внимание. Или интеллект. Или любое другое поэтическое словечко, как бы величественно оно для вас ни звучало.

Теперь, когда мы согласны с тем фактом, что никогда не будем измерять счастье и его друзей, пришло время спросить себя, почему мы вообще подумали об этом слове. Что такого в этой концепции – в ее нечеткой форме – что кажется актуальным и уместным для решения, которое мы хотим принять? Какую конкретную (и доступную!) информацию мы бы предпочли один образ действий выше другого? (Метричное проектирование намного проще, если у вас есть действия иметь в виду, прежде чем начать. Если возможно, подумайте о потенциальных решениях, прежде чем пытаться разработать метрику.)

Затем мы выделяем основную идею, которую мы преследуем, чтобы создать измеримый прокси — метрику, которая отражает ту основную суть, которая нас волнует.

Определите свою метрику, прежде чем дать ей имя.

А теперь самое интересное! Нам разрешено называть нашу метрику как угодно: «блорктиборк», «счастье пользователя», «X» или что-то еще.

Причина, по которой нас не имеет смысла арестовывать языковая полиция, заключается в том, что как бы усердно мы ни работали над ее разработкой, наш доверенный *нет* быть платоновской формой счастья пользователя.

Хотя это может подойти наши потребностям, важно помнить, что наша метрика вряд ли подойдет потребности всех остальных тоже. Вот почему было бы глупо вступать в бесполезные дебаты о том, отражает ли наша метрика истинное счастье или нет. Это не так. Если вы отчаянно нуждаетесь в какой-то одной метрике, которая бы управляла ими всеми, есть Песня Диснея для тебя.

Любая метрика, которую мы создаем, — это просто прокси, который соответствует нашим собственным потребностям (и, возможно, ничьим другим). Это наше личное средство для достижения личной цели: принять обоснованное решение или обобщить концепцию, чтобы нам не приходилось писать целый абзац каждый раз, когда мы о ней упоминаем. Мы можем прекрасно обойтись без привлечения языковой полиции ни к тому, ни к другому.

Все идет нормально. Вы просто определяете, какая информация вам понадобится для принятия решения, а затем придумываете способ обобщить эту информацию так, чтобы это имело смысл для ваших нужд (та-да, это вашу метрику), а затем назовите ее как угодно. Верно? Верно, но…

Там is самая трудная часть всего этого. Есть предположения, что это может быть? Завтра я поделюсь с вами ответом — не забудьте подписаться здесь на Medium или в социальных сетях (Twitter, LinkedIn), чтобы не пропустить. А пока поделитесь своими мыслями о том, что самое сложное в проектировании метрик. здесь or здесь.

Если вы хотите узнать больше, посмотрите уроки 039–047 из моего курса «Подружимся с помощью машинного обучения». Это все короткие видеоролики продолжительностью в пару минут. Начните здесь и продолжите в прикрепленном плейлисте:

Если вам понравилось здесь и вы ищете прикладной курс по искусственному интеллекту, предназначенный как для новичков, так и для экспертов, вот один, который я создал для вашего развлечения:

PS Вы когда-нибудь пытались нажать кнопку хлопка здесь, на Medium, более одного раза, чтобы посмотреть, что произойдет? ❤️

Давай будем друзьями! Вы можете найти меня на Twitter, YouTube, Substackи LinkedIn. Хотите, чтобы я выступил на вашем мероприятии? Использовать эта форма связаться.

Проектирование метрик для специалистов по данным и руководителей бизнеса Опубликовано из источника https://towardsdatascience.com/metric-design-for-data-scientists-and-business-leaders-b8adaf46c00?source=rss—-7f60cf5620c9—4 через https:// в сторонуdatascience.com/feed

<!–

->