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问12分享与交流

2019-11-08 19:38:48来源:励志吧0次阅读

问12分享与交流

赵玮佳:

《飘》、《汤姆叔叔的小屋》之类的小说和故事在全社会激起的是强烈的“情感”共鸣,和故事相比,数据没有情节,它仅代表客观事实,数据激起的,更多的是理性思考。“用数据‘讲故事’的能力,是可以把数学结果转化为可操作的洞察或干预。作为业务、技术和数据的交叉点,数据科学家需要善于向每个利益相干者‘讲故事’。一个优秀的数据科学家也是1名优秀的沟通者,能够将具有挑战性的技术信息提炼成完全的、准确且易于出现的情势。因此,要确保受众理解并接受摆在他们面前的所有内容,包括问题、数据、成功标准和结果。优秀的数据科学家必须具有商业头脑和好奇心,才能充分地与业务利益相干者沟通,了解问题并肯定哪些数据可能是相干的。另外,数据科学家应该是具有批判性的思想家,能够在提出意见或作出判断之前,针对特定主题或问题对事实进行客观的分析。

耿芸:

数据是冰冷的,而故事是温情的。之所以数据科学家需要具有故事思惟就是由于大数据的最大意义在于帮助普通人更好地去了解真实的世界。数据科学家是作为分析者,而要将大数据用于生活,就需要分析者也能了解大家真实需要的。生活其实就是一个个精彩的故事,通过故事的方式会比平淡的陈说更加有说服力和吸引力,也能更有效率地让人理解数据分析的结果。我认为数据科学家利用故事去讲数据其中最重要的是充分分析数据和深入了解受众。不同的受众有不同的需求,也就需要根据需求的不同去打造个性化的故事,所以故事和数据是相互联系的。

陈梦凡:

我认为数据科学家如果想要展现并且吸引别人关注自己的成果,最重要的是要找准一个问题,一个对你的观众来讲足够易懂但是又足够尖锐的问题,当你的观众看到这个问题开始思考,你就可以顺水推舟用数据可视化,从最简单的一个方面开始,一步一步用你的逻辑回答这个问题。数据科学家和其他讲故事的人的辨别就是,数据科学家有数据这1非常理性的工具,所以十分容易就能说服他人。所以我认为一个数据科学家只要多听他人讲故事,就比普通人更容易听着听着自己就能讲出很好的故事吧。

刘可昕:

首先来说,数据科学家通过本身对数据的洞察力,已在编写算法上的个人能力,可以将1定量的数据转化成为一个有价值的结果。但是这个进程和结果如果原汁原味的出现,未免就很生涩枯燥,尤其是对没有数据科学背景的人。那末数据科学家在试图传达一些结论或者观点时,为了吸引听众观众,为了通俗易懂,为了易于传播,就需要去讲故事。正如课上所说到的任何电影和小说都可以被解构为12步,那么编剧和作家需要12步,我认为对于数据科学家来说并不需要这么多步骤,简化成3步就可以讲出一个故事。1是引出问题,二是将数据处理进程形象通俗化,3是导出结果。比如第一点可以通过常见的一个现象或者是近期的某热点问题引出问题,这个故事中为何要去研究这些数据。第二点就像是电影的故事情节,但是不需要像写论文那样理性和抽象。3呢就是一个故事的结局。这三点则是基本的步骤,除此以外对故事细节的把控等等也会决定着故事的好坏和易传播度。一个好的、传播广泛的故事,应该是优秀的数据科学家对大众传播知识的必要手段。

杜家源:

我觉得数据科学家应当学会讲具有\行动价值\的故事,因为数据科学家想要通过可视化的数据转达的任何价值观念,如果不能再生活中体现出来,不能为我们所实践,就没有意义。虽然数据本身极具说服力,但是具有\行动价值\的故事更有说服力,也更能感动人心,让听者更加明确的了解到数据想要表达的内容,并与听者的实际生活中的某些价值诉求相结合,到达更好的表达效果。

奇巴图:

我们去讲一个普通的故事,大多是要讲清楚一个事件的起因、经过、结果,然后辅以各种渲染。对数据科学家来说,则不能从这类角度入手。数据只能是一个客观的事实基础,单组没法被划分成因果。我们只能从数据动身,将多组数据进行联系,找到这些数据背后存在的问题,才能找到那个故事的最初。也就是说,对数据科学家来说,应该是从数据动身,找到问题,然后这些数据如何左证这些问题以及如何通过对数据的相干联,可视化,各种探索和细究的手段,来帮助我们解决这个问题。每个故事都应当有一个悬念,或说是线索,对于数据科学家来讲,这个悬念和线索不是传统故事的人物或事情的发展,而是那个关键的问题。将问题代入故事,将数据代入问题,如此才能用数据来讲好一个故事。

魏安琪:

数据科学家为了能够更好地利用数据来进行有效沟通,常常需要借助数据故事的情势,来加强对方的信息接收能力。因此数据科学家需要构成一定的故事思惟方式。通常,在构成数据故事之前,数据科学家本身需要充分了解数据源,包括数据搜集的意义、价值及可利用程度等等,然后给读者提供充足的背景信息(例如搜集时间跨度、数据来源等等),让其在有一定背景知识的基础下能够更好地理解后续内容。之后,数据科学家需要充分利用各种叙述手段,将叙述内容与数据、视觉等结合,在保持客观性的条件下从大量数据中发掘其背后隐藏的重要信息,通过可视化等技术进行出现,引发读者强烈兴趣。在信息发掘以后,数据科学家还需要进一步讲述未来的发展趋势及潜伏影响,同时后续提供相应的决策建议,使得全部数据故事更具意义。

范冬阳:

能用数据讲好故事是数据科学家需要具有的重要素质之一。数据科学家面向的大多是企业的决策者,这意味着数据科学家不但需要具有数据处理与分析的能力,还需要将数据算法和数据规律以一种有佩服力并且易于理解的方式出现出来。我认为需要的故事思惟方式是:第一,明确问题目标和决策对象;第二,分析数据,发掘数据,根据数据规律做出有效的预测;第三,生动地展现算法核心与数据规律、趋势,并且根据决策对象的需求选择可视化情势;第四,将可一样能的决策结果可视化,突出利弊,帮助做出公道的决策。

翟雨晨:

数据科学家应当首先要清楚自己讲故事的目的,即究竟要转达给他人怎样的洞见,亦或是推销自己的数据解决方案。在此基础上才能构建故事,故事要从数据动身,到达潜移默化反应目的的进程,其中通常包括缘由、影响、事实、方案、预期等等。这就需要数据科学家充分理解且分析自己的数据,并针对于不同种的听众设计不同的方案以便于接受,故事要能足够吸引此类听众,采取多种手法并保持客观。同时对应的数据可视化图标等,要注意组织,使之能够动态或静态的主要反应你所转达的信息,遵循简洁、优雅、精致等原则,色调搭配也很重要。

蒋逸泽:

个人觉得,故事有不同的种类,首先,在课堂中解构的“12步”故事,更像是快速消费品的模式;人们通过这样的故事结构获得愉悦的心理体验。基于这样的故事特性,数据科学家们,需要的故事思惟,是更好地分析每个个体本身,关注人的喜好,兴奋点;并以此为基础展开刺激。利用大数据来刺激这些兴奋点的优势在于,找到兴奋点的方式足够轻松,因为有大量数据作为统计样本支持;创造兴奋的方式也足够多样,由于大数据能帮助科学家们发现那些内在存在,但之前难以发觉的联系。这些联系本来构成的刺激散乱不集中,在量化处理,相关性分析之后,会出现出来,并可以集中展开刺激。而另一种故事,是个人认为真正伟大的“故事”;它寻觅的是社会的联系,是人与人之间的联系。因为这些联系难以捉摸,但在大数据之下也许可以管中窥豹。将这些“关系”可视化,意味着科学家们可以通过大数据揭穿社会的矛盾,揭露人们意想不到的社会现实,引发人们的思考。与之对应的“故事思惟”应该是,学会怎样视察社会,怎样琢磨可能存在的社会联系。同时,更重要的是,有对人的关怀,对社会的冷静思考。如果可以做到这些,我想,大数据的故事,不仅会诱人,更会值得人酷爱。

王梦瑶:

时期发展需要具有讲故事的能力,才能让更多非专业的人在更短的时间里理解你想要表达的意思。使用大数据讲故事更是一种结合数据实际的更容易使人佩服的讲述方式。但是仅仅将数据分析的结果做摆设是远远不够的,就像你想要讲一个故事那样,首先你要知道你想通过故事表达什么样的中心思想,通过哪些结果可以证明中心思想,这些结果之间有怎样的关联和顺序,如果需要完善故事还有什么条件是必须具有的。我认为依照这样的思路,就可以让大数据以一定的条理阐明想要表达的观点,从而被更多人理解。

宋天佑:

数据科学中的故事需要围绕着发现了什么,怎样发现的,意味着什么进行讲述。举个例子,如果数据科学家发现公司利润去年着落了25%。仅仅论述这个事实是不够的,你必须说明为何利润会着落,可以通过什么方式来解决。我认为一个数据科学家需要的故事思维方式以下: 1.搞清楚并且设置故事的上下文 2.从多个角度进行思索 3.要时刻斟酌如何更有说服力地进行展现 4.对一种数据也要斟酌是否是多种数据源,这能保证故事讲得更完善 5.推敲如何编织一个完全的故事。

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