WEBVTT 00:00:00.260 --> 00:00:03.735 >> 데이터 과학 생명 사이클은 많은 의미를 만들었습니다. 00:00:03.735 --> 00:00:05.400 이제 정의하고 싶다는 것을 알고 있습니다. 00:00:05.400 --> 00:00:08.235 내가 다른 일을하기 전에 내 문제. 00:00:08.235 --> 00:00:11.310 그래서 내 응용 프로그램은 서비스 기반 응용 프로그램입니다. 00:00:11.310 --> 00:00:14.205 즉, 사용 데이터뿐만 아니라 00:00:14.205 --> 00:00:17.670 외부 요인뿐만 아니라 날씨와 날짜처럼. 00:00:17.670 --> 00:00:20.640 예를 들어, 사람들이 어떻게 자전거를 대여할 수 있습니다. 00:00:20.640 --> 00:00:24.150 에 매우 다른 모습 휴일은 근무일에 비해. 00:00:24.150 --> 00:00:25.740 사용하고 싶은 것을 알고 있습니다. 00:00:25.740 --> 00:00:27.945 익명화된 데이터 앱을 수집했습니다. 00:00:27.945 --> 00:00:31.800 외부 요인뿐만 아니라 날짜와 날씨처럼 00:00:31.800 --> 00:00:34.020 방법에 대한 더 나은 정보에 입각한 의사 결정 00:00:34.020 --> 00:00:37.065 그리고 내가 내 장소를 배치 도시 주변의 자전거. 00:00:37.065 --> 00:00:39.480 나는 이것을 알고 있다. 초기 분석 00:00:39.480 --> 00:00:41.895 오늘 우리가 하는 일은 첫 걸음에 불과합니다. 00:00:41.895 --> 00:00:43.940 내가 걸릴거야 내가 배우고 나는 00:00:43.940 --> 00:00:46.100 어떤 데이터를 개선할 것인가? 00:00:46.100 --> 00:00:48.290 수집및 어떤 질문 내가 00:00:48.290 --> 00:00:51.920 더 많은 것을 할 수 있도록 부탁드립니다. 내 응용 프로그램에서 성공. 00:00:51.920 --> 00:00:54.455 그렇다면 성공은 저에게 어떤 모습일까요? 00:00:54.455 --> 00:00:58.105 글쎄, 나를 위해 그것은 더 많은 것을 의미 자전거를 빌리는 사람들. 00:00:58.105 --> 00:01:00.560 이제 더 많은 돈을 쓸 수 있습니다. 00:01:00.560 --> 00:01:02.180 마케팅하지만 할 수있는 또 다른 방법 00:01:02.180 --> 00:01:04.115 그것은 확실히하는 것입니다 내 인벤토리, 00:01:04.115 --> 00:01:07.525 내 자전거, 오른쪽에 적시에 배치합니다. 00:01:07.525 --> 00:01:09.800 이제 꽤 복잡한 매트릭스입니다. 00:01:09.800 --> 00:01:13.340 그래서 그것을 아래로 전화를 걸어 보자 조금 더 집중하고 00:01:13.340 --> 00:01:18.020 얼마나 많은 자전거에 필요할 수 있습니다. 다음 시간의 특정 지역, 00:01:18.020 --> 00:01:21.160 또는 하루, 또는 몇 분도. 00:01:21.160 --> 00:01:23.565 그래서 내 질문이 될 거야. 00:01:23.565 --> 00:01:25.760 어떻게 하는지 예측하고 싶습니다. 많은 자전거가 00:01:25.760 --> 00:01:28.595 다음 시간에 임대 특정 장소에서, 00:01:28.595 --> 00:01:30.710 그런 다음 인벤토리를 로 이동할 수 있습니다. 00:01:30.710 --> 00:01:33.760 그 지역 등 자전거대여가 제공됩니다. 00:01:33.760 --> 00:01:35.970 그래서 내가 가지고있는 것 같습니다 00:01:35.970 --> 00:01:39.015 내 꽤 좋은 손아귀 비즈니스 이해. 00:01:39.015 --> 00:01:41.600 난 정말 엉망 싶지 않아 내 데이터와 꽤 아직. 00:01:41.600 --> 00:01:43.610 초기 분석을 받고 싶습니다. 00:01:43.610 --> 00:01:45.830 무슨 일이 먼저 일어나고 있는지. 00:01:45.830 --> 00:01:48.340 그래서 다음 단계는 모델링될 예정입니다. 00:01:48.340 --> 00:01:50.360 그런 다음 배포하려고 합니다. 00:01:50.360 --> 00:01:52.280 이는 웹 서비스로 나는 그것을 시도하고 싶어하기 때문에 00:01:52.280 --> 00:01:54.260 야생에서 밖으로 내가 만들 수 있는지 확인 00:01:54.260 --> 00:01:57.260 모든 예측 및 이 초과 근무를 향상시킵니다. 00:01:57.260 --> 00:01:59.120 그래서 다시 체크인하자 00:01:59.120 --> 00:02:01.010 프란체스카는 우리가 할 수 있도록 조금 더 알아보기 00:02:01.010 --> 00:02:03.230 기계 학습에 대해 모델과 어쩌면 찾을 수 00:02:03.230 --> 00:02:06.570 어느 것이 있어야 할까요? 우리의 문제에 사용하십시오.