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真相令人大跌眼镜,数据科学入门的5个技巧

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真相令人大跌眼镜,数据科学入门的5个技巧

原标题:这项业务真的如此重要吗? 中国联通竟然如此重视并投入这么多

原标题:数据科学入门的5个技巧

原标题:美企对大疆提起337调查申请?真相令人大跌眼镜

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很多人问我数据科学和数据分析的最大区别是什么。有的人认为两者没有区别,有的人则认为两者千差万别。我认为,尽管两者确实存在很多不同之处,但最大的不同在于数据科学严格遵循结构化、一步一步的操作过程,保证了分析结果的可靠性。

昨日,商务部预警信息披露栏目中更新了消息。

运营商世界网 秦佰铃/文

和其他科学研究一样,这些过程必须被严格执行,否则分析结果将不可靠。再直白一点,对于外行的数据科学家,严格遵循这些过程将能够快速获得准确结果。反之,如果没有清晰的路线图,则分析结果很难得到保证。

具体内容显示,8月30日,美国Autel Robotics公司依据《美国1930年关税法》第337节规定向美国际贸易委员会(ITC)提出申请,指控深圳市大疆创新科技有限公司(下称:大疆)及其关联公司对美出口、在美进口或在美销售的无人机及其组件(Unmanned Aerial Vehicles and Components Thereof)侵犯其专利权,请求ITC发起337调查并发布有限排除令和禁止令。

日前,运营商世界网了解到,中国联通在深圳召开了“5G+视频”生态大会,并重点发布了该项目的推进计划,而众所周知的是,5G是当前热潮,那中国联通推出的“5G+视频”究竟是做什么的呢?

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据了解,5G网络具有高带宽、低时延、海量连接的特性,在5G时代数据传输速度可在GB/s,如果能用这样的速度观看视频,可以得到非常极致的视频体验,而中国联通“5G+视频”战略的提出就是为了满足这一需求。

虽然这些步骤更多是写给业余分析师的指引,但它们同样是数据科学家,甚至更严格的商业分析和学术分析的基础。每一位数据科学家都理解这些步骤的重要意义,会在实践过程中严格遵守它们。

商务部贸易救济调查局网站截图

其实,视频业务是中国联通的一大核心业务,此次首先在视频业务上展开布局,运营商世界网认为也是有非常好的基础资源,混改后,中国联通携手腾讯快手微博等视频界的“大佬”,有非常有利的条件。而若是再搭载上5G网络,中国联通的视频业务很可能会再上升一个台阶。

5个步骤概览

简单来说,就是一家美国公司指控我国的无人机龙头企业大疆侵权,请求美方启动337调查。

运营商世界网发现,中国联通在“5G+”上的布局远不止于此,在此次展会上,中国联通还一并发布了“5G+8K”、“5G+VR”的相关计划及方案,并发布了中国联通VR业务技术白皮书、VR开放平台以及IPTV VR产品。

数据科学的5个必备步骤分别是:

可是事情似乎没那么简单。据公开资料显示,这个Autel Robotics公司(下称:“道通智能美国”)其实是一家中国企业在美国的子公司。

中国联通网络技术研究院朱常波副院长指出,“随着5G标准的制定、5G网络的全面商用推进,在5G时代视频业务将迎来全新的发展机遇,而以8K、VR为代表的5G网络超高清视频应用将构成未来中国联通5G+视频战略核心。”

(1)提出有意思的问题;

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目前,中国联通已经完成了对“5G+视频”技术、合作、应用、推广等方面的计划,并且启动了5G+视频合作伙伴计划。首批合作伙伴涵盖政府、内容、终端、芯片、系统等视频全产业链,来自中国联通、信通院、广电规划院、华为、网宿科技等各领域企业。

(2)获取数据;

创立于2006年的大疆创新,总部位于深圳,以无人机为核心产品,并以DJI之名销往海外,大疆的产品曾多次出现在当红美剧中。

值得注意的是,在今年6月,中国联通还联合华为、腾讯完成了首个面向家庭互联网的5G高清视频网络切片业务;本月的阿里云栖大会上,中国联通还将进行国内首个5G+8K的外场试点直播。

(3)探索数据;

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同时,中国联通还表示要抓住2022年冬奥会的应用窗口,推动“5G+视频”业务全面落地。可以说中国联通在“5G+视频”已经做出了很多成绩,未来也会有很大的发展空间。

(4)数据建模;

那么,把大疆告上美国法庭的Autel Robotics(“道通智能美国”),到底是一家怎样的“美国公司”?

此外,运营商世界网了解到,在大会其间,中国联通还在深圳成立了5G创新中心办公区。运营商世界网认为,5G时代的到来,或许将成为中国联通发展的重要转折点,借助5G契机,中国联通很可能在某些领域实现重大突破。

(5)可视化和分享结果。

据道通智能美国官网的中文介绍发现,“道通智能美国”中文全称为“道通智能航空技术有限公司”,总部位于深圳。自2014年创立至今,其已先后在美国和欧洲成立了分公司。而它的美国总部位于华盛顿州博塞尔市(Bothell, WA),主营业务为四轴飞行器和无人机拍摄技术

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首先,我们从宏观上了解以上5个步骤。

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1.1.1 提出有意思的问题

点开Autel Robotics的中文域名,会发现,它和大疆同属土生土长的深圳企业。

这是我最喜欢的一步。作为一个创业者,我经常问自己(和他人)很多有意思的问题。我像对待头脑风暴会议一样对待这一步。现在开始写下问题,不要关心回答这些问题所需的数据是否存在。这样做的原因有两个。

而且,产品和业务,与大疆属于直接竞争。

第一,你不会希望在没有找到数据之前,就被自己的偏见影响。第二,获取数据可能涉及公开渠道和私有渠道,因此不会轻松和显而易见。

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你可能想到一个问题,然后自言自语说:“我打赌没有这样的数据可以帮到我们!”然后就将它从问题列表中删除。千万不要这样做,把它留在你的问题列表中!

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1.1.2 获取数据

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一旦你确定了需要关注的问题,接下来就需要全力收集回答上述问题所需要的数据。正如之前所说,数据可能来自多个数据源,所以这一步非常具有挑战性。

“道通智能航空技术有限公司”(业内称“道通智能”)过硬实力背后,一方面靠自己,另一方面是因为有“爸爸”。

1.1.3 探索数据

“道通智能”头上,还有一家名为“道通科技”的股份制母公司。该公司成立于2004年,主打汽车后市场的诊断设备和汽车电子的研发、生产及销售。

一旦得到数据,我们将使用第2章学习的知识,将数据归类到不同的数据类型。这是数据科学5个步骤中最关键的一步。当这一步骤完成时,分析师通常已经花费了数小时学习相关的领域知识,利用代码或其他工具处理和探索数据,对数据蕴含的价值有了更好的认识。

“道通科技”在2011年,还一度开启了A股上市的议程,但时运不济,赶上国内IPO暂停,其后便进入了排队阶段。

1.1.4 数据建模

排队期间,或许是为了剥离新业务“包袱”,也可能出于独立融资需求。“道通科技”将道通智能单独拆分、独立发展。

这一步涉及统计学和机器学习模型的应用。我们不仅仅选择模型,还通过在模型中植入数学指标,对模型效果进行评价。

具体剥离分拆时间现已不详,但根据公开资料,2013年10月,“道通智能”官方宣布成立的2014年之前,“道通科技”获得了一轮7480万元的A轮融资,投资方有金石投资、达晨创投,以及中兴旗下资本中兴合创。

1.1.5 可视化和分享结果

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毫无疑问,可视化和分享结果是最重要的一步。分析结果也许看起来非常明显和简单,但将其总结为他人易于理解的形式比看起来困难得多。我们将通过一些案例,演示糟糕的分享和改善后的效果。

或许你也好奇,为什么一家中国公司和另一家中国公司的恩怨,要放到美国去做了断?

本文将重点关注第(3)、(4)、(5)步。

其实根本原因并不难发现:恩怨由来已久,双方早就交恶。

为什么本书跳过了第(1)、(2)步?

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虽然前两步对数据科学整个过程是非常必要的,但它们通常先于统计模型和程序处理。本书的后面章节将介绍不同的数据收集方法,在此之前,我们更加关注数据科学过程中“科学”的部分。所以,我们先从探索数据开始。

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探索数据

双方首次公开交恶,发生在2016年1月30日。

数据探索的过程并不简单。它涉及识别数据类型、转换数据类型、使用代码系统性提高数据质量为模型做准备的能力。为了更好地演示和讲解数据探索的艺术,我将使用Python的Pandas包,对几个不同的数据集进行探索。在此过程中,我们将看到多种数据处理技巧。

当时正值德国纽伦堡国际玩具展,中国参展公司“道通智能”的展台,被当地法院派出的法警持“临时禁令”查抄,原因是该公司无人机产品X-Star被指涉嫌外观设计侵权。

当我们接触新数据集时,有5个基本问题需要回答。请牢记,这些问题并不是数据科学的起点和终点,它们是我们面对新数据集时需要遵循的基本原则。

而举报它的不是别人,正是其深圳老乡——大疆。

1.2.1 数据探索的基本问题

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每当接触新数据集时,不论你是否熟悉它,在初次进行分析前回答以下问题都非常有必要。

当时,国内科技媒体雷锋网,还以一篇《山寨还在继续,但他们不敢走出国门了》,报道了“道通智能”被查一事,引起国内关注。

● 数据是有组织格式的,还是无组织格式的?

同时,雷锋网还援引消息人士爆料,揭露了“道通智能”和大疆更深层次的恩怨。

我们需要确认数据是否是行列结构。大部分情况下,我们处理的数据都是结构化数据。本书中,超过90%的例子都是结构化数据。尽管如此,在我们进行更深入的数据分析之前,还是要弄清楚这个最基本的问题。

雷锋网报道称,道通发轫之初的四轴无人机产品X-Star,一开始就是照着DJI精灵对比着做的,从机架到云台,遥控器则借鉴了3DR家的一些灵感,加入了一些屏幕。

根据经验,如果数据是无组织格式的,我们需要将其转换为有组织的行列结构。在本书前面的例子中,我们通过对文本中词语计数的方式将其转换为行列结构。

“软件上从App界面到参数的调参方法,以及螺旋桨细节的设计,说真的,理论上是一次完整的山寨行为。”

● 每一行代表什么?

此外,为了跟大疆做得更像,道通还从大疆挖走核心技术人才。还有意识选择了大疆的一大帮供应商。

一旦我们弄清楚了数据的组织形式,得到了行列结构的数据集,接下来就需要弄清楚每一行代表的意思。这一步通常不需要花费多少时间,却大有裨益。

大疆对道通仇恨的种子,早已埋下。

● 每一列代表什么?

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我们需要识别每一列的数据层次、定性/定量属性等。分类结果可能随着分析的不断深入而改变,但越早开始这一步越好。

国内两场官司:大疆败诉

● 是否有缺失值?

2015年年中,大疆打响了双方对簿公堂的第一枪。

数据并不完美。很多时候,人工或机械的错误将导致数据缺失。当这种错误发生时,作为数据科学家,我们需要决定如何处理这些错误。

大疆一纸诉状将道通告到深圳市中级人民法院,指控道通产品涉嫌对其外观设计、专利等方面,存在侵害,要求销毁相关产品模具、赔偿经济损失和维权费用,以及承担诉讼费用。

● 是否需要对某些列进行数据转换?

然而2015年12月16日,判决结果出炉:大疆败诉。

我们可能需要对某些列进行数据转换,当然,这取决于该列的数据层次和定性/定量属性。比如,为了使用统计模型和机器学习模型,数据集中的每一列都需要是数值型的。我们可以使用Python对数据集进行转换。

深圳市中级人民法院经过审理判决,分析了双方无人机产品的机身、机臂、机身与机臂形成的形状、支架以及机臂末端、旋翼的形状及电池仓顶端设计等4大点和5小点的不同。

自始至终,我们的核心问题是:我们能从前期的推理统计中得到哪些信息?我们希望对数据的理解比初次接触时更深。

判决指出,对于机身与旋翼臂构成的整体造型这一对旋翼类飞行器外观设计中整体视觉效果影响最大之处,二者存在较大的区别,因此二者既不相同也不近似。

好了,我们已经介绍了很多内容,下面看一些具体的例子。

最终,一审判决认定:驳回原告大疆公司的诉讼请求,并且承担诉讼费。

1.2.2 数据集1:Yelp点评数据

大疆不服,再次上诉。这次来到广东省高级人民法院。

我们使用的第1个数据集来自点评网站Yelp的公开数据,数据集中所有的身份识别信息已经被删除。首先读取数据,如下所示。

然而等到2017年3月12日,广东省高级人民法院作出二审、终审判决:

import pandas as pd

认定大疆上诉理由不成立,道通无侵害大疆外观设计专利等行为,驳回大疆上诉,维持一审原判。

yelp_raw_data = pd.read_csv("yelp.csv")

国内第一次“法庭见”,由此告一段落。

yelp_raw_data.head()

值得注意的是,大疆在德国纽伦堡玩具展成功举报道通,时间还是国内一审败诉后。

上述代码的作用是:

对大疆来说,不可谓不是:国内仇怨,国外得报。

● 导入Pandas包,并缩写为pd。

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● 读取文件yelp.csv,并命名为yelp_raw_data。

美国三场官司:未见分晓

● 查看数据的表头(仅前几行),如图3.1所示。​

于是德国一役成功后,大疆开始在海外寻求进一步维权。

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2016年8月,大疆以专利侵权为由,将道通诉至美国特拉华联邦地区法院。

​图3.1 数据的表头

在诉状中,大疆指控道通侵犯其3件美国发明专利和1件美国外观设计专利,涉及多旋翼无人机的上下壳体一体化结构等——与国内诉求相似。

问题1:数据是有组织格式的,还是无组织格式的?

其后该案便进入漫长取证阶段,至今还显示处于证据开示期。

● 数据源是非常好的行列结构,我们可以认为它是有组织格式的。

同时,2017年5月,大疆还在华盛顿西区联邦地区法院向道通发起诉讼,依然指控后者侵犯其专利,最后该案于2018年3月被移送特拉华联邦地区法院,与上述案件合并审理。

问题2:每一行代表什么?

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● 很明显,每一行代表一条用户的评价。我们还会查看每一行和每一列的数据类型。我们使用DataFrame的shape方法查看数据集的大小,如下所示。

或许也是出于反击,在2018年4月,一路充当被告的道通,这次翻身作原告,以其美国子公司Autel Robotics USA之名,在美国纽约南区联邦地区法院,对大疆三家公司(DJI Technology Inc.、SZ DJI Technology Co. Ltd.和DJI Europe B.V.)提起诉讼,称大疆侵犯了其2件美国发明专利权。

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