「あなたのデータプロジェクトで行き詰まった、今後どうする？」

「あなたのデータプロジェクトが行き詰まった場合、どうすべきか？」

データ分析における一般的な開発の障害に対するアプローチを考えてみましょう

私たちは皆、このよくあるシナリオに遭遇したことがあります：SQLクエリの開発、データパイプラインの構築、または予測モデルの構築に取り組んでいます。最終的な出力データセットであると信じてコードを実行すると、意図したものと異なる結果が返ってきます。おそらく、異常な数のレコードが返されたり、フィールドが正しく入力されなかったり、モデルが予期しない結果を生成していたりします。

何かが間違っていることはわかっていますが、問題の原因を示すエラーメッセージや明確な指示はありません。この問題の解決にはどのように取り組めばよいでしょうか？

過去6年以上にわたり、さまざまな分析の役職で働いてきた経験から、新しい開発の問題に常に直面すると言えます。しかし、私が採用した効果的な戦略があります。以下のセクションでは、私にとって最も成功したいくつかの手法を共有します。

「電源をオフにして再起動してみたことはありますか？」

これはコンピュータの電源を切ることを指していませんが、頭をリセットすることを意味します。言い換えれば、数分間机から離れてみてください。

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これはばかげたことのように聞こえるかもしれませんが、私がどれだけ助けられたかを信じられないでしょう。ときには、散歩するだけで問題への解決策や新たなアプローチが自然に思い浮かぶことがあります。同じ問題に長時間取り組んでいると、問題の一部に焦点を当てすぎて全体像を見失いがちです。

例えば、Pythonの関数がデータポイントを正しく出力できない問題が発生している場合でも、それより重要なのは、最初にその関数が必要だった理由、その依存関係、およびその関数が対話する他のデータです。時には、問題の解決に向けて再び正しい方向に進むための最善の方法です。

前提条件を見直す

個人的な経験から言えることは、キャリアで直面したほとんどの障害は…

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