在这个阶段数据科学家应该考

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在数据科学团队可以在此阶段讨论和辩论他们用于解决方案的方法以及各自的权衡。 虑各种问题。例如团队是否可以优化解决方案来满足利益相关者和最终用户的共同需求需要考虑的更重要的目标在哪里公司是否拥有必要的数据集或者是否需要新的数据集来优化产品供应作为解决方案的一部分需要解决哪些数据质量问题底层数据模型和数据库架构是什么样的是否存在技术债务或是否需要优化的数。

在据架构来满足可扩展性性能或其他运营要求与哪些因素有关数据安全数据保护和其他合规因素要考虑吗此阶段的目标是全面了解数据产品的需求。然后所需 WhatsApp 号码数据 的操作被分解为冲刺大小的部分以便团队可以逐步优化。改善体验并收集反馈当与数据一张图片可能胜过一千个文字但提供可操作见解的仪表板更有价值。敏捷数据科学团队应该对数据架构进行后端改进提高数据质量并在每个冲刺中评估数据集。目标应该是尽早向最终。



在用户提供一个可用的工具。然而这也需要尽早反馈最好是在所有功能和改进仍在进行中时。史蒂文德沃导演数据软件提供商的分析和分析解释了数据科学家如何设计出有意义的仪表板专注于回答真正重要的问题。专注于您试图为目标受众解决的问题。人们在仪表板中寻找信息并且作为一名数据科学家您需要逻辑地构建仪表板来为他们提供这些信息。专家表示智能数据可视化意义上的进一步措施是制定设计标准使用视觉元。