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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 29

資料科學 - 講故事、說資料

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在前十天中的其中一篇文章說過分析圖表的精實化。

今天來說說類似的想法,關於模型出來的結果與成效我們要怎麼解說?怎麼讓不同領域的人覺得這不是一個黑盒子?

比如說從分群模型出來的結果,我們要說它是由模型先設定完要分 n 群後,隨機產生 n 個點,每個資料點跟這 n 個點距離最近的會被歸為那群,之後這個重心的點會開始隨資料點分佈開始移動,最後我們得出想要分的群。
還是我們可以思考一下,用什麼比較容易解釋的方式,比如這個群我們在分的是每個產品價格跟賣的數量的關係,我們來簡單快速的分出高單價的好賣款跟低單價的好賣款,那借由這個模型看這2個維度來區分後,我們可以得出想要的群是哪2群。
也就是理論的部份不用說得太多,除非有人問,或是用註解的方式呈現讓想讀的人讀。

這其實也是我自己被點出有講得東西不太落地後,開始嘗試換位思考聆聽者怎麼聽可以取得所需得資訊而做的作業。
想想我們這次的溝通想達到什麼目的,用好解釋、好理解的方式進行,讓聆聽者可以容易吸收,以達到溝通的目的。

這點有時候可以好好的看行銷高手怎麼進行推廣、怎麼把產品或理念講進聽眾的心裡。
對於資料工作者來說,就是我們怎麼好好表達做出來的成果、準備上線的模型說明給聽眾瞭解並接受。
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