白话大数据:大数据与机器学习在产品设计中的应用

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白话大数据:大数据与机器学习在产品设计中的应用

发布日间:2019-07-27   浏览次数:

  行动产物司理咱们要明了自身不是正在从事一种呆滞式的劳动,咱们要无间去考虑新手艺与产物连合的恐怕性,来无间擢升用户出力下降用户本钱。通过研习与接触新学问,咱们将会无间擢升自身的认知底线,这是正在加众你的取代本钱,也是你能升职加薪赢娶白富美的真正来源。

  这个专题将会通过实正在的案例,来向勤学的你用口语的体例批注一个个大数据与机械研习正在产物策画中的操纵。

  比来调研了一位班主任,他反应了一个外象:过往的几届学生中总会展现如许一种境况,本来明明是物理尖子生,不过跟着学业的开展,片面学生的物理收获首先下滑。

  通过判辨学生的试卷境况,教练觉察学生的失分点恐怕是和少许数学学问闭连。这是不是意味着学生物理学的欠好的来源恐怕是正在数学方面出了题目?即使真的是如许,我该奈何助助学生?

  针对这种境况,咱们是否有一种手法可能找到物理学问点与数学学问点的干系呢?正好,公司产物里依然浸淀了洪量闭于学生的答题数据,基于相闭法规判辨咱们可能找到学生的错题学问点的法规,最终获取学问点间的闭连次序,并将该次序操纵于产物中举行学问图谱的搭修。

  相闭法规判辨也称为购物篮判辨,一个经典的案例便是啤酒与尿布,最早是为了觉察超市发卖数据库中分歧的商品之间的相闭干系。

  正在某些特定的境况下,“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无干系的商品,会常常展现正在统一个购物篮中,且大家展现正在年青的父亲自上。经视察觉察,正在美邦有婴儿的家庭中,凡是是母亲正在家中照看婴儿,年青的父亲去超市买尿布。父亲正在进货尿布的同时,往往会趁机为自身进货啤酒。

  言反正传,咱们将数据库的学生答题数据举行解决,将每位学生的数据料理成如下款式(料理体例不是本文中心实质,这里就不做阐明了):

  现正在假设,咱们有10000条数据用来统计各个学生正在学问点1与学问点2的驾御境况,此中有6000位学生未驾御学问点1,8000位学生未驾御学问点2,而有4000位学生同时未驾御学问点1和学问点2。

  通过这个数据咱们可能发作一条两个学问点之间的相闭法规,用来体现未驾御学问点1的学生也未驾御学问点2。

  这里咱们须要引入三个要害目标来评估这条法规的有用性,分手为扶助度、置信度和擢升度,这里我尽量简易的批注下:

  扶助度揭示了同时未驾御学问点1与学问点2的学生正在一切数据集的占比,针对上计划例扶助度 Support = 4000/10000 = 40%。

  扶助度越小,评释同时未驾御学问点1和学问点2的学生少之又少,两个学问点之间的联络并不大;若扶助度很大,则评释未驾御学问点1与学问点2的学生占比绝顶大,那两个学问点的闭连性恐怕依然成为常识了,并不值得查究。

  那仅分解扶助度就足够了么?断定不是,通过扶助度咱们仅能分解到学生同时未驾御学问点1与学问点2的频率,但咱们并不行取得未驾御学问点1对未驾御学问点2起了众少决意要素。所以,咱们要引入第二个目标,便是置信度。

  置信度揭示了正在未驾御学问点1的学生人群中,同时有众少学生也未驾御学问点2。针对上计划例,置信度 confidence = 4000/6000 = 67%。也便是意味着,正在未驾御学问点1的学生中有67%的学生也未驾御学问点2。

  是不是看了以上两个目标后,你会感觉学问点1与学问点2断定存正在着某种频仍干系?

  真相67%依然不算是一个小数字了。不过咱们再回看下案例,即使咱们不商酌学问点1的驾御境况,只看学问点2的未驾御学生占比,这个值会高达 80% !这就阐明未驾御学问点1对未驾御学问点2并不是一个正向的干系,未驾御学问点1的恐怕性擢升反而会导致未驾御学问点2的恐怕性消浸。

  是不是很变态理?我格外驾御了一个学问点果然会让我遗忘另一个学问点。本来,从外象上讲这也是恐怕的。由于,人的大脑容量有限,而且片面学问点会存正在作梗项,你学得众就会导致做题的岁月会众种考虑的维度,这恐怕会让学生误入邪途。(时隔众年,我毕竟找到我试验考欠好的来源了!)。为分解决这个题目,咱们引入了擢升度。

  评释完以上实质后,自信行家依然对相闭判辨法规有了一个大致的观念。接下来咱们举行实操,针对完全学问点举行两两组合,分手统计正在未驾御学问点1的境况下未驾御学问点2的学生展现的数目、扶助度、置信度和擢升度。

  由于阅读本文的你很有恐怕并不会代码(产物司理也不须要会代码,分解具体思绪即可),咱们就直接给出代码运转结果(有兴味的小伙伴可能去自学下,用具为Python,库为sys,Pandas,apriori), 咱们遵照展现的实例数举行降序,并找到擢升度>1的学问对,取得如下外格。

  通过外格咱们可能觉察(牵涉到公司数据和平,这里咱们就操纵ID来举行评释),ID为0131535的学问点与ID为0134176的学问点同时未驾御的频次最高。而且,两个学问点未驾御学问点0131535的学生,同时未驾御的学问点0134176的概率是47.23%,未驾御学问点0131535将会加众未驾御学问点0134176的恐怕性,擢升度为1.341。

  咱们可能提议教练正在学生若未驾御学问点0134176 的岁月,可能得当批注学问点0131535。

  而且通过如上判辨结果,美高美游戏手机版,MGM娱乐平台咱们可能提炼学生学问点间驾御水平的相闭(也可扩展到众个学问点),一个8年级的学问点学不会恐怕是由于6、7年级的某些学问点没有驾御而导致的,以此来搭修学生学问图谱,助助学生追根溯源,找到学问破绽。

  人人都是产物司理(是以产物司理、运营为中心的研习、调换、分享平台,集媒体、培训、社群为一体,全方位效劳产物人和运营人,创办8年举办正在线+期,线+场,产物司理大会、运营大会20+场,笼盖北上广深杭成都等15个都会,好手业有较高的影响力和着名度。平台密集了繁众BAT美团京东滴滴360小米网易等着名互联网公司产物总监和运营总监,他们正在这里与你沿途生长。