因此，在这篇博客中，我将（不分先后顺序）讨论 VORtech 在开展数据科学项目时始终使用的一些指导原则，以最大限度地提高项目的成功率。
在 VORtech，我们为来自不同行业的多元化客户群体开展数据科学项目。这使得我作为一名数据科学家的工作非常有趣，因为我可以与背景和专业知识各异的人共事，他们各自使用不同的语言，并以自己的方 最近的手机号码数据 式看待数据。在这样的项目中，人们不可避免地会积累一些领域知识，例如，我现在对高压电缆、船舶、脚手架、水管和消防车有了更多的了解。
当我启动一个数据科学项目时，我更喜欢在客户的办公室工作。在许多数据科学项目中，收集、清理和探索数据是初始工作的重要组成部分。客户比我更了解和理解他们的数据，如果不利用这一点，那将是一个错误。例如，客户可以帮助确定某些值是否肯定是错误的，例如：某些数字可能永远不会为负数，某些值保留为错误代码，或者某个事件可能从未在另一个事件之前发生过。
一旦数据清理完毕，项目目标确定，我就可以开始用统计或机器学习模型对数据进行建模。从那一刻起，原则上在客户办公室工作就不那么重要了。无论如何，如果可能的话，我仍然更愿意这样做。在很多情况下，我的最终目标不仅是生成一份关于我的发现的报告，还要交付客户在日常运营中真正能用到的东西。例如，一个可以实时洞察事态的应用程序或仪表盘。如果客户能够密切参与开发过程，比如让他们自己的开发人员参与项目，那么效果会更好。