数据分析属于数据科学最基础的一个环节，新入行的小伙伴去面试工作的时候往往需要在履历写自己的数据分析相关的工作描述，但是书本上或者视频中学的大家都是千篇一律，那怎么能在履历中脱颖而出呢？

其实很多好的数据分析案例就在你身边，只是你没有发现而已。

文章目录

面临问题
生活中的机器学习应用
机器学习的兴趣起点
工作中的机器学习

每个人自学机器学习很难保持一个长久的积极性。主要因为标准的测试数据集可能与我们的日常生活脱节或者毫无关联。

但是这些又不能阻碍我们学习进步，那怎么办？

面临问题

曾几何时，大家都虑过致力于解决有影响的、高大上的问题，这些问题与我们生活、爱好、工作有关。

并且有时会发现客观地处理问题，理性问题解决技巧（或者模型）应用到问题中，可能会产生一些意想不到的结果。比如用户营销用户画像建立的时候在众多的数据中可能会有很多意想不到的人物类型出现。

关心结果并且有着强烈求知欲望的促使这你不断学习新的方法，并能够更加深入的了解发现问题，使用自己的方法进行解决。

并且一定要知道机器学习算法对数据问题建模，建模质量通常与数据质量成正比。能够访问该问题并能够收集数据么？公众数据建模的结果能否公开？得到的解决问题方案是否能够有效的贯彻执行？

生活中的机器学习应用

个人生活中是否有问题和数据来源，那是否可以用机器学习的方法进行建模呢？

其实我们身边随着日常的生活就能产生各种各样的数据信息。

1.个人理财

每周支出预测或大规模采购预测。
股票、基金等金融产品的量化交易模型。

2.交通运输

某一天上下班时乘坐的交通工具的通勤时间或一些细节，进行如时间预测或油耗预测。

3.食物热量

每日饮食统计模型，例如食物的类别、数量、卡路里等等预测你未来要怎么安排合理的膳食，或者是预测一下你下周的体重。

3.媒体影视

模拟爱奇艺、腾讯视频之类的观看记录或者消费习惯，一种显而易见的方法是将其建模为一个推荐问题，但也可以考虑消费量的模型。

请记住必须能够访问数据，这很可能意味着需要花费一些时间来测量和收集数据。

机器学习的兴趣起点

除了机器学习之外，你还有别的爱好吗？考虑一下你可以收集哪些与你的爱好相关的模型。

1.体育

可以模拟一支球队或一个联盟的表现。做一个世界杯预测的案例，说不定会有意外惊喜呢。

2.小游戏

可以模拟你玩的游戏，可以是棋盘游戏，纸牌游戏或电脑游戏。你可以在游戏中建模和预测输赢的结果、特定的结果分数或具体的动作（例如AI机器人）。

3.摄影

可以拍摄各种各样的图片，可以利用图片的数据进行图片分类模型的构建。
可以根据一张图片模拟出来观察者感兴趣的方面进行推荐。

利用好自己的兴趣爱好，使用现成的数据集，构建自己的应用模型。

工作中的机器学习

例如我们日常的工作中息息相关的内容也是很多，在企业过程中数据可以是这样的：

来访者 能为访问的网站(这可能是自己的博客或网站属性)建立一些模型吗？可能是访问者的人口学特征，如平台、浏览器等，也可能是访问者的来源或根据发布的内容在一段时间内的页面浏览量。
客户就像游客一样，他们的客户属性是否可以建模？这可能是购买量，购物车内容，购买时间或类似的人口统计信息。
转换它们的转换质量是否可以建模？这可能是转换的一些方面，如时间或客户统计。这可能是转换链的预测，如试用，付费，销售。
专有数据 是的组织创建或访问的一些独特或有趣的数据。对于那些值得建模的数据，你可以问些什么问题。例如，气象数据、制造数据、挖掘数据等。

注意隐私问题和数据所有权。在访问数据之前，可能需要获得许可，并且必须将结果保密或对组织内部进行保密。

希望上述的这些与我们日常生活相关的内容可以提升你对数据科学的认知和提升你自己的专业技能。

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