三個(gè)你在書中無法學(xué)到的數(shù)據(jù)分析知識(shí)_數(shù)據(jù)分析師

在大數(shù)據(jù)特別熱門的今天，出現(xiàn)了各種培訓(xùn)課程。但我發(fā)現(xiàn)這些課程的重點(diǎn)都放在算法的學(xué)習(xí)上。如何理解logistic回歸或深度學(xué)習(xí)的確很酷，但一旦你開始處理數(shù)據(jù)，你會(huì)發(fā)現(xiàn)還有其他的東西更為重要。

我在大學(xué)里教了很多年的深度學(xué)習(xí)，這些課程和講座總是特別注重特定的算法，你學(xué)習(xí)支持向量機(jī)器、高斯混合模型的聚類、k-均值等等，但是只有在你寫碩士論文的時(shí)候你需要用到這些方法。

那么什么才是正確的呢？關(guān)鍵就是你要保證你做的模型對(duì)于未來的數(shù)據(jù)也能有好的表現(xiàn)。所以我在這里教你三個(gè)書本不能教給你的知識(shí)。

一、對(duì)模型的有正確的認(rèn)識(shí)是關(guān)鍵

數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)或是數(shù)據(jù)科學(xué)（總之是這個(gè)領(lǐng)域）的主要目的，就是建立一個(gè)能預(yù)測未來數(shù)據(jù)的系統(tǒng)。在普通情況中，你很難發(fā)現(xiàn)監(jiān)督學(xué)習(xí)（例如分類）和無監(jiān)督學(xué)習(xí)（例如聚類）之前的區(qū)別，你通常會(huì)使用你構(gòu)建和設(shè)計(jì)的方法去搜集一些數(shù)據(jù)，但最終你希望你設(shè)計(jì)的模型可以應(yīng)用到未來的數(shù)據(jù)，并且確保該模型行之有效，可以同你對(duì)原始數(shù)據(jù)的測驗(yàn)結(jié)果相同。

初學(xué)者經(jīng)常會(huì)犯的一個(gè)錯(cuò)誤就是，只看到了已有數(shù)據(jù)的表現(xiàn)，就認(rèn)為這對(duì)未來數(shù)據(jù)是適用的。很不幸的是事實(shí)通常不是這樣。例如在一個(gè)監(jiān)督學(xué)習(xí)的案例中，任務(wù)是根據(jù)你的輸入輸出的行為來預(yù)測，例如把電子郵件分為垃圾郵件和非垃圾郵件。

如果你只考慮訓(xùn)練數(shù)據(jù)，那么對(duì)機(jī)器來說很容易返回完美的預(yù)測結(jié)果，只是通過死記硬背就可以。機(jī)器因?yàn)槠淙萘看螅梢源鎯?chǔ)和檢索大量的數(shù)據(jù)，但這導(dǎo)致過度擬合，缺乏概括。

所以適當(dāng)?shù)脑u(píng)估方式是通過分割數(shù)據(jù)，分析一個(gè)部分，然后預(yù)測其他部分來模擬未來的結(jié)果。通常，訓(xùn)練部分是龐大的，過程也要重復(fù)數(shù)次，以獲得幾個(gè)數(shù)字來看看什么才是合適的方法，這個(gè)過程稱為交叉驗(yàn)證。

盡管方法看起來如此可靠，還是經(jīng)常會(huì)發(fā)生錯(cuò)誤，特別是當(dāng)數(shù)據(jù)是不穩(wěn)定時(shí)，例如數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)分布會(huì)隨時(shí)間變化，在現(xiàn)實(shí)中這是經(jīng)常發(fā)生的，6月的銷售數(shù)字和12月的就會(huì)有很大不同?；蛘邤?shù)據(jù)點(diǎn)之間具有大量相關(guān)性，也就是說，如果你知道一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)意味著你已經(jīng)知道了很多關(guān)于另一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的信息。例如，股票價(jià)格通常在一天之內(nèi)會(huì)從一個(gè)價(jià)格跳到另一個(gè)價(jià)格，如果你搜集這些數(shù)據(jù)，并做了測試，很可能會(huì)推導(dǎo)出和它有相關(guān)性的數(shù)據(jù)。

每當(dāng)出現(xiàn)這種情況，你就會(huì)得到過于樂觀的數(shù)字，你的方法將無法在未來真正的數(shù)據(jù)中很好地工作。在最壞的情況下，當(dāng)你終于說服別人來使用你的方法時(shí)這個(gè)方法并不能達(dá)到預(yù)期效果。所以學(xué)習(xí)如何正確評(píng)估是關(guān)鍵！

二、一切都在于特征提取

學(xué)習(xí)到一種新的方法是令人興奮的，但事實(shí)是，大部分最復(fù)雜的方法執(zhí)行起來基本是相同的，而真正的區(qū)別是在通過學(xué)習(xí)把原始數(shù)據(jù)的特征提取出來。

現(xiàn)代的學(xué)習(xí)方法是非常強(qiáng)大的，很容易在幾十秒內(nèi)處理成百上千的數(shù)據(jù)點(diǎn)，但事實(shí)是，這些方法是非常愚蠢的，特別是線性模型（如Logistic回歸，線性支持向量機(jī)）方法基本上同你的計(jì)算器一樣傻乎乎。

它們善于通過足夠的數(shù)據(jù)鑒定出特征，但是如果信息不足，或者沒有通過輸入線性組合展現(xiàn)特征的，它們就什么也做不了。它們也無法通過洞察數(shù)據(jù)的來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)自身的縮減。

換句話說，你可以通過合適的特征來大量減少數(shù)據(jù)所需的量。假設(shè)說你減少了所有要預(yù)測的函數(shù)的特征，還有什么東西需要學(xué)習(xí)，對(duì)不對(duì)？那是多么強(qiáng)大的特征提??！

這意味著兩件事。首先，你需要確保你掌握了這些方法中的一個(gè)，而且要堅(jiān)持下去。所以你真的不需要Logistic回歸和線性向量機(jī)都學(xué)習(xí)，只學(xué)習(xí)其中一個(gè)就行。這也包括你需要理解哪些方法是類似的，這其中的關(guān)鍵點(diǎn)在于底層的模型。所以深度學(xué)習(xí)是不一樣的，但線性模型在表現(xiàn)上來看是差不多的，盡管這些方法有些不同，但是在大多數(shù)的案例中都可以得到類似的預(yù)測結(jié)果。

第二點(diǎn)，你需要學(xué)習(xí)所有關(guān)于這個(gè)行業(yè)的特征。不幸的是這是一門藝術(shù)，而且?guī)缀鯖]有任何教科書可以提供，因?yàn)橹挥泻苌俚睦碚?。正?；幸粋€(gè)很長的道路，有時(shí)特征需要提前對(duì)數(shù)。每當(dāng)你可以消除一些自由度，你就可以顯著地減少你所需要訓(xùn)練的數(shù)據(jù)量。

有時(shí)候發(fā)現(xiàn)這些類型的轉(zhuǎn)化是很容易的。例如如果你正在做手寫字符的識(shí)別，如果有前景色和背景色的區(qū)別，字符的顏色就會(huì)變的很重要。

教科書往往只提供一些看起來很強(qiáng)大的方法，你需要用數(shù)據(jù)測試一下就能得出結(jié)果，這也可能是從理論觀點(diǎn)和數(shù)據(jù)源來說是對(duì)的，但是在現(xiàn)實(shí)中，數(shù)據(jù)和我們的時(shí)間是有限的，所以尋找大信息量的特點(diǎn)是非常有必要的。

三、選型大多數(shù)是看周期，而不是數(shù)據(jù)集的大小

你不想在大數(shù)據(jù)時(shí)代過多的表達(dá)自己的觀點(diǎn)，但是大多數(shù)數(shù)據(jù)會(huì)完美的融入你的主內(nèi)存。你的方法可能不會(huì)在跑數(shù)據(jù)上花費(fèi)很長時(shí)間，但是你會(huì)花很多時(shí)間從原始數(shù)據(jù)中提取出特征，進(jìn)行交叉驗(yàn)證。為你的學(xué)習(xí)方法比較不同特征提取管道和參數(shù)。

對(duì)于模型的選擇，你可以通過大量的參數(shù)組合，評(píng)估一個(gè)相同的數(shù)據(jù)副本的性能。現(xiàn)在的問題就是所有的組合爆炸，比方說你有兩個(gè)參數(shù)，它需要大約一分鐘來訓(xùn)練你的模型，并獲得一個(gè)結(jié)果來評(píng)估數(shù)據(jù)集的性能。如果每一個(gè)參數(shù)有5個(gè)候選數(shù)值，并且執(zhí)行5倍交叉驗(yàn)證（把數(shù)據(jù)分割成5部分，測試5次，在每次迭代中使用不同的數(shù)據(jù)來測試），這意味著你需要運(yùn)行25次來找出哪種方法的效果更好，這可能需要花費(fèi)兩個(gè)小時(shí)的時(shí)間。

好消息是這是很容易并行化的，因?yàn)椴煌倪\(yùn)行是完全相互獨(dú)立的。這同樣適用于特征提取，您通常使用相同的操作（解析，提取，轉(zhuǎn)換等），以每個(gè)數(shù)據(jù)獨(dú)立設(shè)置，導(dǎo)致一些“ 密集并行”（是的，這是一個(gè)技術(shù)術(shù)語）。

壞消息是這對(duì)做數(shù)據(jù)分析的人來說是很多的，因?yàn)樗械倪@些意味著對(duì)復(fù)雜辦法實(shí)現(xiàn)拓展實(shí)現(xiàn)是沒有什么需求的，但是對(duì)于儲(chǔ)存的并行數(shù)據(jù)運(yùn)用一些相同的算法在大多數(shù)情況下都非常有幫助。

當(dāng)然是存在著類似于從TB級(jí)的廣告數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)全球的模型，或者對(duì)過億用戶的建議，但是有很多數(shù)據(jù)并不意味著你需要所有的數(shù)據(jù)，問題是有關(guān)于潛在學(xué)習(xí)問題的復(fù)雜性。如果這個(gè)問題可以用一個(gè)簡單的模型解決，你就不需要用那么多的數(shù)據(jù)來推斷模型的參數(shù)。這種情況下，采用數(shù)據(jù)的隨機(jī)子集可能會(huì)有很大的幫助。正如我上面所說的，有時(shí)候正確的共您可以幫助他們減少所需要的數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)量。

總之知道如何正確的評(píng)價(jià)可以幫助你減少一個(gè)方法不能應(yīng)用與未來數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)。獲取正確的特征提取可能是最有效的方法來獲得最好的結(jié)果。最后。并不總是大數(shù)據(jù)，分布式計(jì)算也可以幫助你