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五年前 IT 路人轉職資料分析,前進資料科學之路系列 第 27

資料科學 - stakeholder 的回饋

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模型上線了、分析結果出來後,詢問 stakeholders 的 feedback 並適當進行調整也是很重要的一步。

今天來談談我過去跟需求單位詢問回饋後得到重要的意見的經歷吧,明天再來分享一下關於模型上線後,我之前取得 feedback 的經驗分享。

不過瞭解需求單位對應的窗口的情形也是蠻重要的,比如對應的窗口工作較繁忙所以比較仰賴結果,討論的時間較少的話,也可以視情形進行相應的調整。

與 stackholders 討論後得到不同的數據解讀方式,這裡提一個例子,過去在模型上線後,進行實際的改善情形分析時,當時我是直接將前後期比率進行比較後的平均來評估,但後期的指標有比率大於 100% 的情形。此時會有平均改善比率數值解讀上的問題 - 平均數值可能因部份數據點後期成效的影響,導致整體改善情形高估。
當時在跟需求單位討論時有提到這個部份需要稍微留意後,窗口有提出將後期比率上限改為 100% 的作法,分析結果調整完後整體數值看起來也比較合理且更能反應現況。

所以適時的討論並獲取 feedback 來調整是很好學習不同角度看資料的方法 ~

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