2020.06.24
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建構數據產品中常見的四個失誤
簡短的文章卻道出許多數據人的難處：常常在管理層的一聲令下，整個IT團隊就必須趕快找人、找工具、找數據馬上開始建立數據產品POC，但如此倉促的過程即使是經驗豐富的團隊也難免會有疏漏、更不用說還要與使用者做好需求訪談、規劃完整的開發流程，更多的是邊做邊改、碰壁了再找別條路走。如此混亂的情況在現實中卻常常發生，因此本文中的4項常見錯誤，希望每個團隊在開始進行開發前，請務必多花一點時間複查，如此才能對得起整個團隊的努力。
1. 不清楚模型"可用"的標準，沒有基準可比較
2. 資料本身包含重複的指標 e.g. 年齡&出生年
3. 沒有清楚的定義問題，無法確認商業價值
4. 對資料本身理解不足，導致模型難以建立
來源：4 common data science mistakes you don’t want to make
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