資料金字塔說明如何用資料創造價值,以及如何確保流程中不會出現斷層。對企業領導者而言,弄清楚哪些需求要先滿足、哪些可以之後再做,並據此規劃組織的資料資源,十分重要。
你要將這些需求從最先開始(位於金字塔底部)排到最後(位於金字塔頂部)。基礎性的需求應放在底部,而最進階的分析方法應放在頂部。
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機器學習廣泛應用於各行各業。若運用得當,能從根本提升業務成果。本章將說明機器學習的應用情境、相關職務角色,以及它們如何對應到資料需求金字塔。
本章概覽不同的機器學習類型。我們將比較因果與預測模型,探討監督式與非監督式學習,最後理解監督式學習的子類型:分類與迴歸。
本章將檢視界定商業需求的關鍵步驟、辨識並評估機器學習機會的規模、評估模型效能,以及在此過程中辨識任何效能風險。
本章將探討管理機器學習專案的最佳與最差做法。我們會指出最常見的機器學習錯誤,學習如何管理商務與 ML 團隊之間的溝通,並最後說明將機器學習模型部署到正式環境時會面臨的挑戰。
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