用题目找参数的困难 | ML#Day6

我们遇到了一些困扰与令人印象深刻的问题与经验。

有个问题是这样：先决定题目後再挖掘参数，还是看已有的参数有什麽去想像能做什麽题目？面临到的是决定好题目但系统却没有关键性的参数，或者不知道什麽是决定性的参数。

没有经验的前提之下，两种开始的方式都做了尝试，然後好像并没有一个标准答案，实作上发现都有困难的部分。

我们一张订单会有几十个栏位，如果全部采用会如之前介绍的，一下子处理几十个维度，根本负担不了，但若是只挑选寥寥几个，这些栏位就能不能满足我们的需求？

或者看着这几十个栏位，我们团队聚在一起，是否能讨论出一个灵感，能够发想出一个我们商业会在意的关联关系，将某些重要栏位派上用场，作为我们的题目？

也许又或者选的题目太困难，参数才搞不定。

能够只用少少的参数，怎麽发想出一个可以商业应用题目？重点就是「商业应用」，我们并非公司专属的资料研究团队(公司也没有特别设立)，成员背景基本上也都是纯正的软件工程师出身，如何提出一个能够让老板点头的题目，并且又在我们能力所及做得到的范围进行？

所以在一来我们意识到原先定义的题目，有一些模糊和不确定的空间，以及所需参数(资料清洗能力)可能超出目前能力所及的考量之下，决定再次打掉题目。

新的题目必须限缩到更加地单纯，能够参考的参数大家也不会有太多的分歧意见，问题的情境和答案大家也都非常明了，尽量去除模糊的地带之下，还能找出一个商业上或许能够有参考价值的实作。