分享進(jìn)行真實(shí)世界數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)

編者按：Deliveroo數(shù)據(jù)科學(xué)家Jonny Brooks-Bartlett分享了進(jìn)行真實(shí)世界數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)。

引言

大多數(shù)關(guān)于如何“完成”數(shù)據(jù)科學(xué)任務(wù)的文章通常討論的是如何編寫(xiě)解決問(wèn)題的算法。例如，如何分類文本文檔或預(yù)測(cè)財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)。然而，這樣的任務(wù)僅僅是完成一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目這一過(guò)程中的一小部分。即使你能完美寫(xiě)出求解多類文本分類問(wèn)題的算法，你仍將面臨很多問(wèn)題：它在商業(yè)上有實(shí)際價(jià)值嗎？這一問(wèn)題當(dāng)前有什么解決方案，你做了什么樣的評(píng)測(cè)能說(shuō)服用戶信任你編寫(xiě)的算法的輸出？算法部署到生產(chǎn)環(huán)境后，你能持續(xù)獲取反饋以了解算法輸出是否仍然有用嗎？

我將在這篇文章中討論一些開(kāi)發(fā)維護(hù)高效、可持續(xù)的數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目的指導(dǎo)意見(jiàn)。這篇指南基于我在自己的數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目中得到的教訓(xùn)，還結(jié)合了我看到的其他人進(jìn)行數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目所犯的錯(cuò)誤。其中一些經(jīng)驗(yàn)未必適用于所有數(shù)據(jù)科學(xué)家，因?yàn)椴煌臄?shù)據(jù)科學(xué)家工作范圍不同。我所處的團(tuán)隊(duì)沒(méi)有專門的商業(yè)分析師、產(chǎn)品經(jīng)理、數(shù)據(jù)科學(xué)經(jīng)理。這意味著我本人需要承擔(dān)這些角色的部分職責(zé)，我經(jīng)常在這方面做得不好。不過(guò)，對(duì)我而言，這是很有價(jià)值的學(xué)習(xí)體驗(yàn)，我將在后文介紹我學(xué)到的一些東西。

特別提示：不管你是否同意我的胡扯，你應(yīng)該看下Warby Parker數(shù)據(jù)科學(xué)主管Max Shron的視頻Stakeholder-Driven Data Science at Warby Parker（利益相關(guān)者驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)科學(xué)）。這是一個(gè)很棒的視頻，介紹了很多真實(shí)世界數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目的情況。

成功項(xiàng)目應(yīng)該滿足哪些條件？

我發(fā)現(xiàn)，在解決一個(gè)問(wèn)題前，首先厘清怎樣才算成功是很有用的。（這里我們假定已經(jīng)清楚問(wèn)題是什么，但請(qǐng)不要低估辨識(shí)出需要解決的問(wèn)題的難度。）這有助于我制定達(dá)到最終目標(biāo)的策略。

你為何進(jìn)行這個(gè)項(xiàng)目？例如，這個(gè)項(xiàng)目帶來(lái)了什么價(jià)值，它為數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)更大的目標(biāo)做了什么貢獻(xiàn)？

誰(shuí)是這個(gè)項(xiàng)目的主要利益相關(guān)者？

這一問(wèn)題的當(dāng)前解決方案是什么？

是否存在可以快速實(shí)施的簡(jiǎn)單高效的解決方案？

你是否努力獲取相關(guān)人員的注意和信息？

你是否找人評(píng)估過(guò)你的方案的合理性？

你是否努力確保代碼的魯棒性？

你是否努力確保項(xiàng)目容易理解，方便移交給別人維護(hù)？

如何在生產(chǎn)環(huán)境中驗(yàn)證你的模型？

如何收集解決方案的反饋？

就我的經(jīng)驗(yàn)而言，如果這些問(wèn)題都能找到合適的答案，那么這個(gè)項(xiàng)目基本上就成了。當(dāng)然，取決于項(xiàng)目的具體情況，這并不是確鑿無(wú)疑的，上面的列表也遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒(méi)有窮盡成功的條件。但不管怎么說(shuō)，上面的列表是一個(gè)良好的開(kāi)始。

如果你瞧不上我列出的問(wèn)題，可以參考Kate Strachnyi的20個(gè)問(wèn)題：https://towardsdatascience.com/20-questions-to-ask-prior-to-starting-data-analysis-6ec11d6a504b

下面介紹的步驟有助于應(yīng)對(duì)這些問(wèn)題。

數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目的五步方針

第一步：初步評(píng)估項(xiàng)目的潛在價(jià)值

為什么進(jìn)行這一步？這個(gè)問(wèn)題有助于你設(shè)定項(xiàng)目的優(yōu)先級(jí)。你應(yīng)該能夠恰當(dāng)?shù)鼗卮馂槭裁匆粋€(gè)項(xiàng)目應(yīng)該在另一個(gè)項(xiàng)目之前完成。這個(gè)問(wèn)題也讓我們更好地理解項(xiàng)目和團(tuán)隊(duì)、公司的目標(biāo)的一致性。此外，也為我們應(yīng)該優(yōu)化模型的哪些測(cè)度提供了指引。

這一步涉及什么？大致評(píng)估下收益，例如，節(jié)省的資金，增加的收益，節(jié)省的人力。有人不主張進(jìn)行這項(xiàng)評(píng)估，因?yàn)樽鲞@個(gè)評(píng)估很難，而且收益并不總是能夠量化。對(duì)此，我的回應(yīng)是：如果你或者利益相關(guān)者弄不清楚項(xiàng)目的價(jià)值，那么為什么要浪費(fèi)你或者利益相關(guān)者的時(shí)間呢？評(píng)估的數(shù)值不必完美，大概估計(jì)下就行。這一步也包括判定誰(shuí)是主要的利益相關(guān)者。

如果不做這一步會(huì)怎么樣？我們可能花費(fèi)大量時(shí)間進(jìn)行一個(gè)無(wú)人獲益的項(xiàng)目。我曾經(jīng)見(jiàn)過(guò)一個(gè)項(xiàng)目，需要數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)識(shí)別值得營(yíng)銷團(tuán)隊(duì)聯(lián)系的最能帶來(lái)收益的客戶列表。創(chuàng)建模型之后，我們決定花幾個(gè)月的時(shí)間改進(jìn)這一模型。盡管新模型給出了更好的結(jié)果，但營(yíng)銷團(tuán)隊(duì)調(diào)整了閾值，因?yàn)樗麄儾辉诤鯙槊總€(gè)客戶生成的評(píng)分，只打算聯(lián)系固定數(shù)目的客戶。所以，花在改進(jìn)模型上的時(shí)間很可能毫無(wú)意義。（當(dāng)然，可能聯(lián)系的固定數(shù)目的客戶實(shí)際上能帶來(lái)更多收益，因?yàn)槟Ｐ透昧?，但因?yàn)闆](méi)有測(cè)量這方面的數(shù)據(jù)，所以我們并不知道這點(diǎn)是否成立。）

這一步的輸出是什么？項(xiàng)目?jī)r(jià)值的大概估計(jì)和簡(jiǎn)短的項(xiàng)目總結(jié)。注意，取決于公司和項(xiàng)目的情況，可能只需說(shuō)明數(shù)據(jù)模型能夠帶來(lái)可以觀測(cè)到的收益，而無(wú)需估計(jì)具體數(shù)值。不過(guò)這很大程度上取決于公司政治。

有用資源：A Simple way to Model ROI of any new Feature（建模新特性ROI的簡(jiǎn)單方法）給出了一個(gè)簡(jiǎn)單的公式：期望ROI = (惠及用戶 × 新使用量/增加的使用量 × 商業(yè)價(jià)值) - 開(kāi)發(fā)成本。Prioritizing data science work（為數(shù)據(jù)科學(xué)工作設(shè)定優(yōu)先級(jí)）和Product and Prioritisation（產(chǎn)品和優(yōu)先級(jí)指定）這兩篇文章也值得一讀。

第二步：判定現(xiàn)有方法/創(chuàng)建基線模型

圖片來(lái)源：Rama Ramakrishnan

為什么進(jìn)行這一步？當(dāng)前的解決方法提供了一個(gè)評(píng)測(cè)的目標(biāo)。如果當(dāng)前存在解決方法，所有有用的模型都應(yīng)該勝過(guò)當(dāng)前方法。如果面臨的問(wèn)題當(dāng)前尚無(wú)解決方案，那么你應(yīng)該開(kāi)發(fā)一個(gè)基線模型?；旧?，基線模型就是不用機(jī)器學(xué)習(xí)的方案。復(fù)雜方案很可能只能提供一點(diǎn)增值，所以你需要評(píng)估下創(chuàng)建更復(fù)雜的模型是否值得。

這一步涉及什么？找利益相關(guān)者談下，他們當(dāng)前是怎么做的，取得了哪些成功。很可能他們并未測(cè)量成功程度，所以有時(shí)你需要自行估計(jì)/計(jì)算。創(chuàng)建基線模型不應(yīng)該設(shè)計(jì)任何復(fù)雜、需要大費(fèi)周折的方法。基線模型應(yīng)該是相當(dāng)迅速、原始的，甚至可能直接使用計(jì)數(shù)這樣簡(jiǎn)單的方法。

這一步的輸出是什么？基于基線量化評(píng)估成功模型（對(duì)利益相關(guān)者有用）需要達(dá)到什么樣的表現(xiàn)。評(píng)估是否值得創(chuàng)建復(fù)雜模型。

如果不做這一步會(huì)怎么樣？你可能浪費(fèi)時(shí)間創(chuàng)建了一個(gè)復(fù)雜的模型，結(jié)果發(fā)現(xiàn)不值得投入這些時(shí)間提高這點(diǎn)精確度，甚至不能戰(zhàn)勝當(dāng)前方法。我們創(chuàng)建自己的推薦引擎的時(shí)候就忽略了這一點(diǎn)。我們沒(méi)有檢查算法是否優(yōu)于實(shí)用的基線（推薦最流行的內(nèi)容）。很可能推薦算法沒(méi)有提供對(duì)得起投入的開(kāi)發(fā)成本的價(jià)值。

有用資源Create a Common-Sense Baseline First（首先創(chuàng)建常識(shí)基線模型）和總是從蠢模型開(kāi)始，強(qiáng)調(diào)了這一點(diǎn)。

第三步：“團(tuán)隊(duì)”討論

為什么進(jìn)行這一步？目前為止，我們已經(jīng)得出結(jié)論，項(xiàng)目值得進(jìn)行（第一步），有可行性（第二步），所以，是時(shí)候和相關(guān)人員談?wù)劻?，比?a target="_blank">工程師和其他數(shù)據(jù)科學(xué)家。應(yīng)該編寫(xiě)什么代碼，需要什么數(shù)據(jù)，應(yīng)該做哪些測(cè)試，使用哪些測(cè)度評(píng)估表現(xiàn)，嘗試哪些模型方法，這些你現(xiàn)在應(yīng)該比較清楚了。你自己可能覺(jué)得需要做什么一清二楚，但是和別人討論一下常常有助于找到你遺漏的東西或者可以改進(jìn)的地方。不要低估讓不同視角的人參與討論的重要性。

這一步涉及什么？至少和另一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家聊一下，展示你已經(jīng)取得的結(jié)果。也許他們能告訴你如何改進(jìn)你的想法。開(kāi)始開(kāi)發(fā)模型前的討論必不可少，因?yàn)閷?xiě)好模型后通常就不怎么方便大改了。同時(shí)，和你討論的數(shù)據(jù)科學(xué)家也許會(huì)評(píng)審你的代碼，事先討論一下有助于他們了解上下文。和項(xiàng)目工程師聊下，他們負(fù)責(zé)產(chǎn)品化你的工作。他們可能需要知道可以期待什么，也可能提一些有助于產(chǎn)品化代碼的建議。

這一步的輸出是什么？沒(méi)有什么具體的輸出。這一步不過(guò)是在第一時(shí)間保證項(xiàng)目質(zhì)量。確保相關(guān)人員了解項(xiàng)目。

如果不做這一步會(huì)怎么樣？最好的情況，你獨(dú)自想出了怎么做這個(gè)項(xiàng)目，并避開(kāi)了所有的坑。然而，更可能的情況是你沒(méi)有考慮到所有事情，漏掉了一些重要的事情。會(huì)碰到的典型問(wèn)題包括將模型轉(zhuǎn)移到生產(chǎn)環(huán)境時(shí)，難以遷移、處理存儲(chǔ)文件。模型輸出缺乏標(biāo)記，沒(méi)有給出最有用的格式。這是我開(kāi)發(fā)一個(gè)模型時(shí)碰到的情況。我編寫(xiě)的代碼中，有很多API調(diào)用是不必要。在本地的小數(shù)據(jù)集上，模型運(yùn)行得很好，但在生產(chǎn)環(huán)境中，加載數(shù)據(jù)很吃力。直到我求助一個(gè)工程師后才解決了問(wèn)題（這個(gè)工程師幫助我查明了問(wèn)題）。

第四步：模型研發(fā)

為什么進(jìn)行這一步？不用多說(shuō)，最終解決問(wèn)題靠的是模型。

這一步涉及什么？這取決于具體的項(xiàng)目。需要注意的是，模型研發(fā)并不等于創(chuàng)建模型。有太多關(guān)于如何編寫(xiě)機(jī)器學(xué)習(xí)算法解決特定問(wèn)題的文章了，所以我這里就不多說(shuō)了。我想強(qiáng)調(diào)一些有助于產(chǎn)生高質(zhì)量產(chǎn)品代碼的步驟。通常情況下你不是唯一一個(gè)看代碼的人，所以代碼審閱和文檔對(duì)項(xiàng)目的壽命而言至關(guān)重要。在生產(chǎn)環(huán)境幾乎一定會(huì)碰到bug和意料之外的輸入，所以你可以通過(guò)代碼測(cè)試來(lái)緩解這些問(wèn)題，增強(qiáng)代碼的魯棒性。這包括單元測(cè)試，集成測(cè)試，系統(tǒng)測(cè)試，用戶接受測(cè)試（UAT）。關(guān)于如何使代碼便于產(chǎn)品化的規(guī)范，不同團(tuán)隊(duì)可能有所不同，不過(guò)有一些東西是相通的：在隔離環(huán)境下工作（虛擬環(huán)境或Docker容器），記錄日志，使用配置文件。

這一步的輸出是什么？一個(gè)共享的代碼倉(cāng)庫(kù)，其中包含解決項(xiàng)目所定義的問(wèn)題所需的文件和可以工作的模型。

如果不做這一步會(huì)怎么樣？如果代碼未經(jīng)測(cè)試，邏輯上的錯(cuò)誤可能直到部署到生產(chǎn)環(huán)境后才暴露出來(lái)。如果代碼沒(méi)有經(jīng)過(guò)他人評(píng)審或者沒(méi)有文檔，你離職或者休年假的時(shí)候其他人很難接手。我之前做過(guò)的一些項(xiàng)目就不斷出問(wèn)題。我現(xiàn)在還需要給9個(gè)月前“完工”的一個(gè)項(xiàng)目修bug. 這占用了我做其他有價(jià)值的事情的時(shí)間，令所有項(xiàng)目相關(guān)人員沮喪。在開(kāi)發(fā)階段額外花一點(diǎn)時(shí)間保證代碼的魯棒性，長(zhǎng)期來(lái)看，可以節(jié)省你很多時(shí)間。

資源How to write a production-level code in Data Science?（如何編寫(xiě)生產(chǎn)環(huán)境級(jí)別的數(shù)據(jù)科學(xué)代碼？）是一篇全面的指南，覆蓋了我能想到的一切東西。如果你是一個(gè)編寫(xiě)生產(chǎn)環(huán)境級(jí)別的代碼的數(shù)據(jù)科學(xué)家，你應(yīng)該讀一下這篇文章。另外推薦Code Reviewing Data Science Work（數(shù)據(jù)科學(xué)工作的代碼審閱）和Doing Code Review Solo & Writing Good Code（自我審閱代碼 & 寫(xiě)好代碼）這兩篇關(guān)于代碼審閱的文章。后一篇文章介紹了如何通過(guò)自我審閱代碼提高自己編寫(xiě)的代碼的質(zhì)量，這并不能代替實(shí)際的代碼審閱。Code Documentation Guide（代碼文檔指南）介紹了如何恰當(dāng)?shù)鼐帉?xiě)文檔。我個(gè)人很喜歡numpy風(fēng)格的docstring。關(guān)于代碼測(cè)試，我推薦How to unit test machine learning code（如何單元測(cè)試機(jī)器學(xué)習(xí)代碼）這篇指南，還有semaphore的Testing Python Applications with Pytest（使用Pytest測(cè)試Python應(yīng)用），我自己一個(gè)項(xiàng)目開(kāi)始編寫(xiě)測(cè)試的時(shí)候參考了這篇教程。semaphore上還有一篇Getting Started with Mocking in Python（Python偽造數(shù)據(jù)入門），介紹了如何為測(cè)試偽造數(shù)據(jù)。Python unit testing with Pytest and Mock（使用Pytest和Mock進(jìn)行Python單元測(cè)試）則是另一篇值得一讀的指南。

第五步：模型監(jiān)測(cè)和反饋

為什么進(jìn)行這一步？這是為了確保產(chǎn)品在生產(chǎn)環(huán)境中的表現(xiàn)符合期望。解決方案的輸出應(yīng)該是穩(wěn)定可靠的。如果出現(xiàn)了錯(cuò)誤，我們應(yīng)該是第一個(gè)知道的。模型的表現(xiàn)比期望的差嗎？生產(chǎn)環(huán)境的數(shù)據(jù)和訓(xùn)練數(shù)據(jù)的格式不一樣嗎？數(shù)據(jù)不正確嗎？自動(dòng)化檢測(cè)可以節(jié)省大量手工查看輸出、追查代碼以確保一切符合期望的時(shí)間。為公司提供價(jià)值是我們的職責(zé)，所以我們應(yīng)該測(cè)量解決方案的影響力。是否良好運(yùn)作？需要調(diào)整嗎？創(chuàng)造了多少利潤(rùn)？使用有多頻繁？我們可以向管理層報(bào)告這些，以顯示數(shù)據(jù)科學(xué)的商業(yè)價(jià)值。

這一步涉及什么？在模型部署到生產(chǎn)環(huán)境后的一段時(shí)間內(nèi)（也許是兩三周），主動(dòng)地手工檢查所有一切運(yùn)作良好。然后自動(dòng)化檢測(cè)過(guò)程，也許可以創(chuàng)建一個(gè)控制面板和一套郵件預(yù)警系統(tǒng)，和/或一個(gè)異常檢測(cè)系統(tǒng)。也許利益相關(guān)者也需要進(jìn)行監(jiān)測(cè)，所以可能需要調(diào)整監(jiān)測(cè)方案，使其對(duì)非技術(shù)同事更友好。至于反饋方面，可能涉及和利益相關(guān)者討論如何接受反饋？定量反饋還是定性反饋？你可以在產(chǎn)品中編寫(xiě)記錄使用數(shù)據(jù)的代碼，這樣不用明確要求利益相關(guān)者報(bào)告使用習(xí)慣。

這一步的輸出是什么？確保模型恰當(dāng)工作、提供解決方案使用量和價(jià)值的定性或定量反饋的方法和產(chǎn)品。可能也包括出錯(cuò)時(shí)的通知/預(yù)警系統(tǒng)。

如果不做這一步會(huì)怎么樣？如果沒(méi)有恰當(dāng)?shù)乇O(jiān)測(cè)我們的產(chǎn)品，我們將承擔(dān)產(chǎn)品出錯(cuò)時(shí)商業(yè)利益相關(guān)者喪失信任的風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)也可能導(dǎo)致商業(yè)損失，團(tuán)隊(duì)嘗試修復(fù)問(wèn)題也可能花掉大量時(shí)間。我曾經(jīng)碰到過(guò)的一個(gè)情況是，我們創(chuàng)建的數(shù)據(jù)分析工具給出了離譜的圖表。結(jié)果發(fā)現(xiàn)是原始數(shù)據(jù)提供商搞砸了數(shù)據(jù)。但是，利益相關(guān)者在團(tuán)隊(duì)之前發(fā)現(xiàn)了問(wèn)題。之前模型研發(fā)階段描述過(guò)的魯棒性測(cè)試和自動(dòng)預(yù)警系統(tǒng)本應(yīng)該偵測(cè)到這個(gè)問(wèn)題，但我們并沒(méi)有配備這些。當(dāng)數(shù)據(jù)最終回歸正常之后，利益相關(guān)者以為數(shù)據(jù)還是錯(cuò)的。我們數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)花了2周時(shí)間檢查數(shù)據(jù)，最后得出結(jié)論數(shù)據(jù)沒(méi)有出錯(cuò)！我們損失了2周的時(shí)間。自動(dòng)化監(jiān)測(cè)系統(tǒng)本可以將2周降至2分鐘！此外，如果我們不收集反饋，那我們就會(huì)對(duì)項(xiàng)目是否有用，甚至項(xiàng)目是否還在使用一無(wú)所知。我們?cè)诤褪袌?chǎng)團(tuán)隊(duì)的一次會(huì)議中詢問(wèn)“你們?cè)谑褂眠@個(gè)模型嗎？”我們本不應(yīng)該提出這個(gè)問(wèn)題，因?yàn)?1) 在第一步和第二步，我們應(yīng)該確保模型具有價(jià)值，并且超過(guò)了當(dāng)前解決方案/基線模型的表現(xiàn) 2) 我們應(yīng)該將監(jiān)測(cè)系統(tǒng)作為項(xiàng)目的一部分，而不是在一次不相關(guān)的會(huì)議中詢問(wèn)利益相關(guān)者是否使用我們的項(xiàng)目。這顯示了我們并沒(méi)有測(cè)量模型的影響力。

沒(méi)提到的步驟

我的好朋友Michael Barber提醒我遺漏了一個(gè)重要步驟：評(píng)估。模型評(píng)估是一個(gè)極為重要的部分，不恰當(dāng)?shù)脑u(píng)估可能導(dǎo)致模型在生產(chǎn)環(huán)境中發(fā)生意料之外的退化。這方面，F(xiàn)ast.ai的Rachel Thomas寫(xiě)過(guò)一篇出色的文章How (and why) to create a good validation set（如何/為何創(chuàng)建良好的驗(yàn)證集）。

此外，我完全忽略了試驗(yàn)。判定你的數(shù)據(jù)科學(xué)方案是否具備預(yù)想的影響力的最好方法之一是進(jìn)行試驗(yàn)，A/B測(cè)試。Julia Silge寫(xiě)過(guò)一篇出色的文章From Power Calculations to P-Values: A/B Testing at Stack Overflow（從功效計(jì)算到P值：StackOverflow的A/B測(cè)試）。

這里我不會(huì)深入這兩方面的細(xì)節(jié)，因?yàn)檫@篇文章已經(jīng)太長(zhǎng)了。第三步和利益相關(guān)者討論的環(huán)節(jié)應(yīng)當(dāng)討論如何進(jìn)行模型評(píng)估和A/B測(cè)試。

結(jié)語(yǔ)

上面介紹了我覺(jué)得進(jìn)行一個(gè)成功的數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目需要遵循的五大步驟。需要注意的是，數(shù)據(jù)科學(xué)家不一定要完全施行這5個(gè)步驟，因?yàn)橛行﹫F(tuán)隊(duì)有專門的成員負(fù)責(zé)其中一些任務(wù)。例如，商業(yè)分析師或產(chǎn)品經(jīng)理可能負(fù)責(zé)和利益相關(guān)者溝通，以決定一個(gè)項(xiàng)目是否有價(jià)值，需求是什么。同時(shí)，不是所有的項(xiàng)目都需要這些步驟。如果項(xiàng)目是一次性分析，那么創(chuàng)建持續(xù)檢測(cè)輸出的面板就毫無(wú)必要。

現(xiàn)實(shí)一點(diǎn)，你不需要遵循所有這些步驟以創(chuàng)建一個(gè)成功的數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目。在大多數(shù)情形下，編寫(xiě)一整套測(cè)試和文檔，同時(shí)為利益相關(guān)者配置監(jiān)測(cè)面板，一旦出現(xiàn)異常報(bào)警，不太實(shí)際。更可能的情況是，你需要權(quán)衡這些事情中哪些值得做，以便在（可能不合理）的截止日期前完成項(xiàng)目。我承認(rèn)，我沒(méi)有一個(gè)項(xiàng)目完成了所有這些步驟，不過(guò)我當(dāng)時(shí)意識(shí)到了自己在做什么，以及為何在特定時(shí)刻這么做是一個(gè)實(shí)用的決策。

我還想指出的另一件重要的事是這些步驟僅僅是一些有助于項(xiàng)目成功的指導(dǎo)原則。而想要成為一個(gè)成功的數(shù)據(jù)科學(xué)家，還需要具備一些品質(zhì)，掌握一些技能。我推薦閱讀My two cents on what makes a good data scientist nowadays?（今時(shí)今日的優(yōu)秀數(shù)據(jù)科學(xué)家需要具備什么條件，我的一點(diǎn)看法）和4 Must Have Skills Every Data Scientist Should Learn（數(shù)據(jù)科學(xué)家必備的4項(xiàng)技能）這兩篇文章。