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想法集群:人群的智慧,还是回归平庸?

通过 ON

当你’重新寻找新的想法,超越自己。协作和团队合作是产生新想法的好方法。一种流行的方法是集思广益,然后将其汇总。写下您的想法,将任何想法记入便笺。现在停止。让’将它们全部放到白板上。如果你’与其他人有相同的想法,将他们聚在一起。宾果游戏,是整个团队的完整,完整的想法集,具有广泛的投入,经验和多种视角。

人们喜欢同意,他们喜欢融入群体。当您从个人想法的产生转变为小组讨论时,社会动力就会开始。人们希望同意想法A确实与想法A + 1/2相同。

聚类想法的作用是产生最低的公分母,而不是表达它们并以其美丽的复杂性展示它们的最简单形式。

许多数据科学用例都归结为相似的集群形式。在无监督学习中,尤其是当您没有好的已知结果集时,尤其如此。常见的算法是k-means,它的基础是通过计算距多个聚类中心的距离来识别预设数量的数据点聚类。此过程的目标是减少大量数据点并进行汇总。您会丢弃原始数据中的大量细节,以尝试创建更可行的汇总点集。

这正是我们要对想法集群进行的尝试。但是,当我们剥离压缩成Post-It并用几句话简短表达的复杂想法时,我们已经失去了信息。当我们将与另一个想法足够接近的想法聚类时,就像我们对聚类所做的那样,我们会丢失信息。这可能是获得良好摘要的一种好方法,但是它总是遇到数据科学家熟悉的另一个问题: 回归均值.

失去关键见解

每次我们简化想法,将简化组合在一起,并抛弃非常重要的,可能是微妙但关键的见解的差异,而这些差异却可能使新九游会登录 Hangzhou Tianrui Technology Co.产生差异时,我们就会增加偏见。我们冒着简化的风险,而不是简化成为制造杀手级九游会登录 Hangzhou Tianrui Technology Co.的核心差异化功能,而是简化我的平庸之举。恢复到平庸的意思。

作为九游会登录 Hangzhou Tianrui Technology Co.经理,我发现这些想法聚类会议几乎总是无所适从。输出只是显而易见的一堆。也许要关注的类别列表,但没有其他很多。价值来自于微妙,价值来自于离群值,即真正的差异,但也来自于思想之间的鲜为人知的细微差异。在集群内部,埋藏了使九游会登录 Hangzhou Tianrui Technology Co.由优变优的关键见解。因此,正如任何数据科学家都会告诉您的那样,集群模型很棒,但是请务必确保您查看残差。可能只有洞察力藏在那里。