Революция в области данных: как псевдонаучный подход тормозит прогресс
28 июня 2025 г.Вступление
В области данных наблюдается тревожная тенденция - всё больше компаний и специалистов отдают предпочтение быстрым, но не всегда эффективным решениям, вместо того, чтобы проводить тщательные исследования и анализ данных. Эта проблема актуальна и требует внимания, поскольку она может привести к значительным последствиям для бизнеса и общества. Как сказал японский поэт Мацуо Басё: "Пустое сердце - идеальный дом для луны". В этом контексте "пустое сердце" может символизировать отсутствие глубокого понимания и критического мышления в подходе к анализу данных.
Пересказ Reddit поста
Автор поста, опытный специалист в области данных, делится своим опытом работы в индустрии и академии. Он отмечает, что в последние два года наблюдается значительный сдвиг в подходе к анализу данных - многие компании и команды отдают предпочтение быстрым и поверхностным решениям, вместо того, чтобы проводить тщательные исследования и анализ данных. Автор приводит пример, когда команда аналитиков использовала "генеративный ИИ" для решения задачи обнаружения аномалий в данных, но на самом деле просто использовала ChatGPT для генерации кода, который вычислял среднее значение и z-скоринг, без какого-либо валидации или критического анализа.
Проблема и тенденции
Эта проблема не является изолированной и наблюдается во многих компаниях и отраслях. Многие специалисты в области данных сталкиваются с давлением, чтобы быстро доставить результаты, даже если это означает компромисс с качеством и точностью. Это может привести к значительным последствиям, включая принятие ошибочных решений и ущерб репутации компании.
Детальный разбор проблемы
Основной проблемой является отсутствие глубокого понимания и критического мышления в подходе к анализу данных. Многие специалисты в области данных не имеют достаточной подготовки или опыта, чтобы проводить тщательные исследования и анализ данных. Кроме того, давление, чтобы быстро доставить результаты, может привести к компромиссу с качеством и точностью.
Практические примеры и кейсы
Одним из примеров является использование "генеративного ИИ" для решения задачи обнаружения аномалий в данных. Вместо того, чтобы провести тщательный анализ данных и использовать проверенные методы, команда аналитиков использовала ChatGPT для генерации кода, который вычислял среднее значение и z-скоринг. Это может привести к значительным последствиям, включая принятие ошибочных решений и ущерб репутации компании.
Экспертные мнения
Компании часто следуют философии "Похоже, что работает. Давайте просто выпустим это". Хорошо достаточно часто является достаточным, поскольку ожидание месяцев для валидации чего-либо означает более длинный проект, и никто не любит это, даже когда это необходимо. Это природа корпоративной культуры.
Учитывая недостатки "решения", вы предоставили какую-либо обратную связь им или руководству? Если да, то как она была принята?
Возможные решения и рекомендации
Одним из возможных решений является предоставление специалистам в области данных достаточной подготовки и опыта, чтобы проводить тщательные исследования и анализ данных. Кроме того, компании должны отдавать предпочтение качеству и точности над быстротой и скоростью доставки результатов.
Заключение и прогноз
Проблема псевдонаучного подхода в области данных является актуальной и требует внимания. Компании и специалисты в области данных должны отдавать предпочтение качеству и точности над быстротой и скоростью доставки результатов. Предоставление специалистам в области данных достаточной подготовки и опыта, а также создание культуры, которая ценит критическое мышление и глубокое понимание, может помочь решить эту проблему.
# Импортируем необходимые библиотеки
import numpy as np
from sklearn.ensemble import IsolationForest
# Генерируем случайные данные
np.random.seed(0)
data = np.random.randn(100, 2)
# Создаем модель
model = IsolationForest(contamination=0.1)
# Обучаем модель
model.fit(data)
# Предсказываем аномалии
predictions = model.predict(data)
# Выводим результаты
print(predictions)
Этот код демонстрирует использование модели Isolation Forest для обнаружения аномалий в данных. Модель обучается на случайных данных и затем используется для предсказания аномалий.
Оригинал