数据科学项目80%的失败源于问题定义而非算法

大多数数据科学团队把时间花在模型调参和算法选择上，但真正导致项目失败的几乎都是上游问题——业务方的需求没搞清楚、数据质量不过关、评估指标与业务目标不匹配。问题定义阶段投入的每一小时，等于建模阶段节省的十小时。