现实世界中的问题，以及数据如何帮助我们解决它们
数据如何在现实世界中帮助我们解决问题
随着新工具和尖端模型的不断涌现，很容易忽视一个基本事实：利用数据的真正价值在于其带来切实的积极变化的能力。无论是复杂的商业决策还是我们的日常例行事务，以数据为基础的解决方案的好坏仅取决于它们在现实世界中的影响。
为了帮助您更有效地连接各种要点，并激励您尝试新的方法，我们收集了一些具有强烈解决问题倾向的最新文章。它们涵盖了广泛的用例，从战略到个人，但都在数据在我们生活中的作用上具有务实和注重细节的观点。希望您喜欢！
- 通过生存分析探索时间到事件在易于理解的生存分析介绍中，Olivia Tanuwidjaja介绍了一些关键概念和技术，并展示了这种方法如何应用于各种问题领域——从医疗领域到维修预测和客户分析。
- 决策树如何知道从数据中提出下一个最佳问题？一些机器学习从业者可能认为二进制分类任务很基础，但尽管近年来出现了更复杂的技术，它们的实用性仍然不变。为了帮助您入门，Gurjinder Kaur最近分享了一篇面向初学者的决策树入门指南；在训练模型以预测某条鱼更可能是金枪鱼还是鲑鱼的背景下，它详细解释了决策树的操作方式。
- 我的生活统计数据：我追踪了一年的习惯，看到了什么在他的TDS首次亮相中，Pau Blasco i Roca展示了一个结合了数据分析和所谓量化自我的一年计划。Pau已经追踪了332天的日常活动，并展示了即使是乍一看可能毫无意义的数据，也可以从中获得有意义的见解。
- 建模顾客终身价值的方法：优点和注意事项对于行业数据科学家而言，计算顾客终身价值是一个常见的目标——对于这个目标而言，随着对业务运营的深入挖掘，问题变得更加复杂。Katherine Munro的全面实用的顾客终身价值指南在这个主题上提供了必要的清晰度，并列出了您可选择的各种建模选项，包括它们各自的优点和局限性。
- 改进Strava训练日志如果您是一名马拉松选手，即使您不是，也不容错过barrysmyth的最新深入研究，他将带领我们全程体验下载、分析和可视化他的Strava训练日志的整个过程。这是一篇非常有帮助的阅读，因为它专注于如何将“这里有大量的跑步数据！”转变为“这是如何使用数据来进行更好的比赛”的成功跳跃。
无论您是否计划在本周末切火鸡，我们希望您找到一些闲暇时间来探索我们作者最近探讨的其他一些引人入胜的主题：
- 在处理Python标准库中的NaN值方面，Hennie de Harder继续探讨这个棘手的数据操作主题。
- 如果您想要实用的方法加速您的数据分析师工作搜索，可以借鉴Natassha Selvaraj的详细路径图。
- 在检索增强生成之后，下一步是什么？Gadi Singer分享了一篇全面的解释检索中心生成(RCG)模型及其克服RAG缺陷的潜力。
- 如果您的团队正考虑切换到无服务器技术，Sheen Brisals详尽地解释了需记住的主要概念和注意事项，这是一篇必读之作。
- 学习如何在无法随机处理治疗时估计因果效应：Matteo Courthoud的最新解释者在理论和实践要素上做得非常出色。
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在下一篇文章中再见，
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