Thiết kế số liệu cho các nhà khoa học dữ liệu và lãnh đạo doanh nghiệp

Phần khó nhất của thiết kế số liệu là gì?

Để làm tốt quyết định dựa trên dữ liệu, bạn cần 3 thứ:

1. Tiêu chí quyết định dựa trên thiết kế tốt số liệu.
2. Khả năng thu thập các dữ liệu những số liệu đó sẽ được dựa trên.
3. Thống kê học kỹ năng tính toán các số liệu đó và diễn giải kết quả theo không chắc chắn.

Yêu cầu số 2 và số 3 đã được viết về rất nhiều (bao gồm cả me), nhưng còn yêu cầu số 1 thì sao?

Bây giờ dữ liệu việc thu thập trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết, nhiều lãnh đạo cảm thấy áp lực phải kéo số lượng đến từng cuộc họp. Thật không may, giữa cơn cuồng ăn, nhiều người trong số họ không cho thiết kế số liệu số lượng suy nghĩ nó xứng đáng. Trong số những người sẵn sàng nỗ lực, hầu hết đều cố gắng hoàn thiện nó theo thời gian, như thể nó hoàn toàn mới.

Nó không phải.

Tâm lý học - nghiên cứu khoa học về tâm trí và hành vi - đã có hơn một thế kỷ để vấp phải ngón chân của nó về sự nguy hiểm của việc cố gắng đo những đại lượng mơ hồ chưa được xác định chính xác, vì vậy lĩnh vực này đã biết được một số cốm vàng rắn mà các nhà lãnh đạo doanh nghiệp và nhà khoa học dữ liệu sẽ là khôn ngoan khi mượn khi thiết kế số liệu.

Nếu bạn không tin rằng thiết kế số liệu là khó, hãy lấy bút và giấy. Tôi thách bạn viết ra một định nghĩa về hạnh phúc nó chắc chắn đến mức không ai có thể phản đối cách đo lường của bạn…

Khó khăn phải không? Bây giờ hãy thử nó với một số danh từ trừu tượng khác mà mọi người sử dụng hàng ngày, như “ký ức” và “trí thông minh”, “tình yêu” và “sự chú ý”, v.v. Thật là kỳ diệu khi bất cứ ai trong chúng ta cũng hiểu được chính mình, chứ đừng nói đến nhau.

Chưa hết, đây chính xác là rào cản đầu tiên mà các nhà nghiên cứu tâm lý học phải giải quyết để đạt được tiến bộ khoa học. Để nghiên cứu các quá trình tinh thần, họ phải tạo ra các thước đo chính xác và có thể đo lường được - các thước đo - để làm việc. Vậy, các nhà tâm lý học và các nhà khoa học xã hội khác nghĩ thế nào về thiết kế số liệu?

Làm thế nào để bạn nghiên cứu một cách nghiêm túc và khoa học những khái niệm mà bạn không thể dễ dàng xác định được? Những khái niệm như sự chú ý, sự hài lòngvà sáng tạo? Câu trả lời là… bạn không! Thay vào đó, bạn vận hành. Với mục đích của ví dụ này, giả sử bạn quan tâm đến việc đo lường người dùng hạnh phúc.

vận hành là gì?

vận hành là gì? Tôi đã viết một bài giới thiệu về nó tại đây cho bạn, nhưng kết quả cuối cùng là khi bạn vận hành, trước tiên bạn nói với chính mình, “Tôi sẽ không bao giờ đo lường được hạnh phúc và tôi đã chấp nhận điều đó.” Các nhà triết học đã nghiên cứu vấn đề này hàng nghìn năm, vì vậy không có nghĩa là bạn đột nhiên nghĩ ra một định nghĩa duy nhất thỏa mãn được mọi người.

Tiếp theo, bạn chắt lọc bản chất có thể đo lường được của khái niệm của mình thành một đại diện.

Hãy luôn nhớ rằng bạn không thực sự đo lường được hạnh phúc. Hoặc trí nhớ. Hoặc chú ý. Hoặc trí thông minh. Hoặc bất kỳ từ ngữ thơ mộng nào khác, cho dù nó nghe có vẻ hoành tráng đến đâu đối với bạn.

Bây giờ chúng ta đã đồng ý với thực tế là chúng ta sẽ không bao giờ đo lường được hạnh phúc và những người bạn của nó, đã đến lúc tự hỏi bản thân tại sao ngay từ đầu chúng ta lại coi đó là từ đó. Điều gì ở khái niệm này - ở dạng mờ nhạt - có vẻ phù hợp và thích hợp với quyết định mà chúng ta muốn đưa ra? Thông tin cụ thể (và có thể đạt được!) nào sẽ khiến chúng ta thích một hành động hơn một hành động khác? (Thiết kế số liệu dễ dàng hơn nhiều khi bạn có hành động trong tâm trí trước khi bạn bắt đầu. Nếu có thể, hãy suy nghĩ về các quyết định có thể xảy ra trước khi thử thiết kế một thước đo.)

Sau đó, chúng tôi chắt lọc ý tưởng cốt lõi mà chúng tôi đang theo đuổi để tạo ra một proxy có thể đo lường được — một thước đo thể hiện bản chất cốt lõi mà chúng tôi quan tâm.

Xác định số liệu của bạn trước khi đặt tên cho nó.

Và bây giờ đến phần thú vị! Chúng tôi được phép đặt tên cho chỉ số của mình bất cứ điều gì chúng tôi thích: “blorktibork” hoặc “hạnh phúc của người dùng” hoặc “X” hoặc bất cứ điều gì.

Lý do khiến chúng tôi bị cảnh sát ngôn ngữ bắt giữ là vô nghĩa vì dù chúng tôi có nỗ lực thiết kế nó đến đâu, người đại diện của chúng tôi sẽ *không phải* là hình thức Platonic của sự hài lòng của người dùng.

Mặc dù nó có thể phù hợp vfoXNUMXfipXNUMXhfpiXNUMXufhpiXNUMXuf nhu cầu, điều quan trọng cần nhớ là số liệu của chúng tôi khó có thể phù hợp nhu cầu của mọi người khác nữa. Đó là lý do tại sao sẽ thật ngớ ngẩn nếu chỉ trích những cuộc tranh luận vô ích về việc liệu thước đo của chúng ta có nắm bắt được Hạnh phúc đích thực hay không. Nó không. Nếu bạn đang khao khát một loại thước đo nào đó để thống trị tất cả, thì có một Bài hát Disney dành cho bạn.

Bất kỳ số liệu nào chúng tôi tạo ra chỉ đơn giản là một proxy phù hợp với nhu cầu của chúng tôi (và có thể không phải của ai khác). Đó là phương tiện cá nhân của chúng ta nhằm đạt được mục đích cá nhân: đưa ra quyết định sáng suốt hoặc tóm tắt một khái niệm để chúng ta không phải viết cả đoạn văn mỗi khi đề cập đến nó. Chúng ta có thể hòa hợp tốt mà không cần có sự tham gia của cảnh sát ngôn ngữ.

Càng xa càng tốt. Bạn chỉ cần xác định thông tin nào bạn cần cho quyết định của mình, sau đó tìm ra cách tóm tắt thông tin đó theo cách phù hợp với nhu cầu của bạn (ta-da, đó là số liệu của bạn), sau đó đặt tên cho nó bất cứ điều gì bạn thích. Phải? Đúng, nhưng…

Chỗ đó is một phần khó khăn nhất cho tất cả điều này. Bạn có đoán được nó có thể là gì không? Ngày mai, tôi sẽ chia sẻ câu trả lời với bạn - đừng quên đăng ký tại đây trên Medium hoặc trên mạng xã hội (Twitter, LinkedIn) để bạn không bỏ lỡ nó. Trong lúc chờ đợi, hãy chia sẻ suy nghĩ của bạn về phần khó nhất của thiết kế số liệu tại đây or tại đây.

Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm, hãy xem các bài học 039–047 từ khóa học Kết bạn với Machine Learning của tôi. Tất cả đều là những video ngắn có độ dài vài phút. Bắt đầu tại đây và tiếp tục trong danh sách phát đính kèm:

Nếu bạn thấy vui ở đây và đang tìm kiếm một khóa học AI ứng dụng được thiết kế để mang lại niềm vui cho người mới bắt đầu cũng như các chuyên gia, thì đây là khóa học tôi đã tạo để bạn giải trí:

Tái bút Bạn đã bao giờ thử nhấn nút vỗ tay ở đây trên Medium nhiều lần để xem điều gì sẽ xảy ra chưa? ❤️

Làm bạn nhé! Bạn có thể tìm thấy tôi trên Twitter, YouTube, Thay thếvà LinkedIn. Bạn có muốn tôi phát biểu tại sự kiện của bạn không? Sử dụng biểu mẫu này để liên lạc.

Thiết kế số liệu dành cho các nhà khoa học dữ liệu và lãnh đạo doanh nghiệp được xuất bản lại từ nguồn https://towardsdatascience.com/metric-design-for-data-scientists-and-business-leaders-b8adaf46c00?source=rss—-7f60cf5620c9—4 qua https:// hướng tớidatascience.com/feed

<!–

->