详细内容或原文请订阅后点击阅览
框架维度的力量：数据科学家应该了解什么
实践指导和案例研究《框架维度的力量：数据科学家应该知道什么》一文首先出现在《迈向数据科学》上。
来源:走向数据科学上一篇文章提供了一系列概念框架——用于表示抽象概念和组织数据的分析结构。数据科学家在各种环境中使用此类框架，从机器学习模型的用例构思和验证到面向用户的解决方案的产品化和操作。框架类型（例如层次结构、矩阵、流程流、关系图）和框架维度（例如分类、序数、连续）在很大程度上决定了概念框架的外观和感觉。虽然上一篇文章用了更多的篇幅来讨论框架类型，但将重点放在框架维度上。在现实案例研究的帮助下，我们将看到修改框架维度如何产生感知转变，从而释放新的见解。这种深入探讨旨在帮助读者更好地更有效地使用和构建概念框架。
上一篇文章注：以下部分中的所有图形均由本文作者创建。
注意：框架维度入门
框架类型定义了您要表示的内容的结构，而框架维度则决定了内容。维度通常分为三类：分类维度、序数维度和连续维度。以下部分更详细地研究了框架维度的这种分类，并介绍了在框架中包含多个维度时应考虑的一些方面。