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Netflix 提出了错误的分析问题

分析史上的传奇事件之一是 最初的 奖。该事件导致了一个极好的例子,表明在开发分析过程时,不仅需要关注理论结果,还需要关注实际可实现的结果。 内容 一个简单的分析挑战 意想不到的结果 确定你问的是正确的问题 分析事项 分析史上的传奇事件之一是 最初的 奖。该事件导致了一个极好的例子,表明在开发分析过程时,不仅需要关注理论结果,还需要关注实际可实现的结果。 对于那些不熟悉这个故事的人来说,不到 10 年前,在其推荐算法方面无法实现预期的改进。有聪明的人在解决这个问题,但由于他们使用了他们知道的所有技巧和技术,所以进展缓慢。因此,决定做一些当时新颖且出乎意料的事情。 一个简单的分析挑战 获取了大量数据,将其匿名化并在网络上提供给任何人访问。分析问题很简单:你能否构建一个算法,使其性能至少超过 基准流程 10%。将根据算法在只有 可以访问的保留样本上的执行情况来判断是否成功。

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您将获得 100 万美元的奖金! 更多阅读 大数据改善 大数据提高公司内部领导力的 3 种方式 IT 不是分析。这就是为什么。 罗姆尼援引分析法斥责特朗普 2016 年达沃斯世界经济论坛:CEO 博主 100 强 悼念:罗宾•弗雷•凯里 许多个人和团队挺身而出迎接挑战。在几个月的时间里,团队进行了实验 电话号码列表 并比较了结果。表现一直在提高,直到一个决定性的日子,在电影中戏剧性的结束时,两支队伍提交了获奖作品, 相隔仅几分钟!支付了奖金,这场比赛成为了传奇。这个概念非常受欢迎,以至于分析竞赛现在变得司空见惯。听起来不错,对吧?在短期内为他们带来了新的算法驱动价值,不是吗?很遗憾,答案是否定的! 意想不到的结果 要求参赛者将其基准提升幅度提高 10%。但是,遗漏了一个非常重要的标准。最终获胜的解决方案非常复杂,而且扩展性不佳。因此表示,“我们测得的额外准确度增益似乎并不能证明将它们带入生产环境所需的工程努力是合理的。” 哇!虽然导致获奖的故事充满传奇色彩,但很少有人知道这个故事的真正结局。

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在 Forbes 和 Wired 上可以

找到关于算法在实践中失败的两个说明 。 失败的直接原因是 Netflix 在比赛中遗漏了一个关键限制条件。即,使用可以以合理成本扩展到 Netflix 所需水平的流程,将现有算法的性能提高 10% 。100 万美元买来的 Netflix 是一个非常棒的理论解决方案,在实践中无法满足企业的需求。我过去曾构建过具 亚行目录 有相同问题的流程。 我并不是说 Netflix 奖是浪费钱。毕竟,Netflix 获得了超过 100 万美元的免费劳动力,学到了很多关于不同方法如何运作的知识,并取得了今天仍在产生红利的重大公共关系政变。当然,Netflix 对结果感到满意,尽管该解决方案并未实施。即便如此,也不能否定比赛初衷没有达到的事实。 确定你问的是正确的问题 这个故事的寓意是,在当今拥有庞大数据源和复杂分析的世界中,我们不能生活在理论领域。我们还必须从一开始就对我们的分析过程应用实用约束。

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