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Eugene Yan 谈数据科学与业务交叉实践
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AI 综述
2026年10月2日，Eugene Yan 就数据科学与业务交叉的提问作出回答。他表示，项目早期会与业务方确定收益目标和交付物，例如将流程自动化到95%的时间或交付产品分类 API，以避免做出无人使用的交付物。客户初期偏好回归、决策树等可理解方法，建立信任后才放开黑箱方法。他很少做网页抓取，因为清洗成本通常不划算。对于特征是否做到最好，他认为这是无界问题，通常用时间盒衡量额外特征带来的性能提升成本。
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最新进展10月2日 21:52
Eugene Yan 分享数据科学落地经验：早期签核目标、先可解释后黑箱、特征用时间盒衡量。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月2日
- Eugene Yan：Writing数据科学与业务的交叉：需求签核、黑箱模型与特征工程问答
针对数据科学与业务交叉的提问，Eugene Yan 回答：项目早期会与业务方确定收益目标和交付物，如自动化流程 95% 的时间或产品分类 API，以避免投入无人使用的交付物。客户初期偏好回归、决策树等可理解方法，建立信任后才放开黑箱方法；他很少做网页抓取，因为清洗成本通常不划算。特征是否做到最好是无界问题，他通常用时间盒衡量额外特征带来的性能提升成本。
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