数据分析师指南：掌握神经网络：分析师何时应使用深度学习
Source: Dev.to
每位数据分析师都会问的问题
神经网络能解决哪些问题，何时应该使用它们？
答案在于变量之间的复杂、非线性关系。神经网络擅长在大型数据集中识别模式，使其非常适合以下任务：
- 图像分类
- 自然语言处理
- 预测建模
例如，麦肯锡的一项研究发现，使用深度学习的公司收入提升了10‑20 %，成本降低了5‑10 %。
真实案例
零售案例 – 沃尔玛
沃尔玛收集了大量的客户数据（购买历史、浏览行为、人口统计信息）。通过应用神经网络，沃尔玛可以构建一个预测模型，为每位购物者推荐量身定制的商品。报告的成果包括：
- +15 % 销售额
- +20 % 客户满意度
当数据有限或关系较为简单时，传统方法（线性回归、决策树）可能更为有效。
示例代码（Python + scikit‑learn）
import pandas as pd
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
# Load the dataset
data = pd.read_csv('customer_purchases.csv')
# Split the data into features and target
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']
# Train‑test split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
X, y, test_size=0.2, random_state=42
)
# Create a neural network classifier
clf = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(10, 10), max_iter=1000)
# Train the model
clf.fit(X_train, y_train)
# Evaluate the model
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print(f'Accuracy: {accuracy:.3f}')hidden_layer_sizes 参数定义每个隐藏层的神经元数量，而 max_iter 限制训练的迭代次数。
步骤‑逐步解决方案
1. 问题定义
确定一个 具有非线性关系的复杂问题（例如，根据使用模式和人口统计数据预测客户流失）。
2. 数据准备
收集、清洗并转换数据。以下示例使用 pandas 和 scikit‑learn：
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# Load the dataset
data = pd.read_csv('customer_data.csv')
# Handle missing values
data.fillna(data.mean(), inplace=True)
# Scale selected features
scaler = StandardScaler()
data[['feature1', 'feature2']] = scaler.fit_transform(
data[['feature1', 'feature2']]
)3. 分析与可视化
通过可视化探索数据，以了解变量之间的关系。
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# Histogram of the target variable
sns.histplot(data['target'])
plt.show()
# Correlation matrix heatmap
corr_matrix = data.corr()
sns.heatmap(
corr_matrix,
annot=True,
cmap='coolwarm',
square=True
)
plt.show()4. 实现
使用 TensorFlow/Keras（或 PyTorch、scikit‑learn 等）构建神经网络：
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
# Define the model architecture
model = Sequential([
Dense(64, activation='relu', input_shape=(10,)), # adjust input_shape to your features
Dense(32, activation='relu'),
Dense(1, activation='sigmoid')
])
# Compile the model
model.compile(
loss='binary_crossentropy',
optimizer='adam',
metrics=['accuracy']
)5. 性能指标
使用适当的指标评估已训练的模型。
# Assuming X_test and y_test are already defined
loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print(f'Loss: {loss:.3f}, Accuracy: {accuracy:.3f}')常报告的指标包括：准确率、精确率、召回率、F1‑分数、ROC‑AUC 等。
预期结果与影响
将神经网络应用于复杂问题通常会在预测准确性和下游业务成果方面带来显著提升。
- Netflix – 推荐引擎 → +75 % 用户参与度
- Uber – 需求预测模型 → ‑10 % 平均等待时间
波士顿咨询集团的一项研究报告称，利用 AI/ML 的公司在收入、成本效率和客户满意度等关键绩效指标上实现了10‑20 % 的提升。
要点
在以下情况下使用深度学习：
- 问题涉及大规模、高维数据集。
- 变量之间的关系是高度非线性的。
- 你需要最先进的预测性能。
否则，先使用更简单的模型（线性回归、基于树的方法）以建立基线并确保可解释性。
高级实现
要将神经网络实现提升到更高水平，请考虑以下高级技术：
- 迁移学习 – 使用预训练模型作为您自己模型的起点，对权重进行微调以适应特定问题。
- 集成方法 – 将多个模型的预测结果结合起来，以提升整体性能。
- 超参数调优 – 使用网格搜索或随机搜索等技术来优化模型的超参数。
- 正则化 – 应用 dropout 或 L1/L2 正则化以防止过拟合。
迁移学习示例（Keras）
from tensorflow.keras.applications import VGG16
import tensorflow as tf
# Load the pre‑trained VGG16 model
base_model = VGG16(
weights='imagenet',
include_top=False,
input_shape=(224, 224, 3)
)
# Freeze the base model layers
base_model.trainable = False
# Add a new classification head
x = base_model.output
x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(x)
x = tf.keras.layers.Dense(1024, activation='relu')(x)
predictions = tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')(x)
# Create the final model
model = tf.keras.Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)结论与后续步骤
神经网络是数据分析师的强大工具，提供了多种优势和应用。通过遵循本文概述的步骤，您可以将神经网络应用于自己的问题，并在预测准确性和业务成果方面实现显著提升。
可操作清单
- 识别复杂问题 – 寻找变量之间存在非线性关系的问题。
- 收集并预处理数据 – 处理缺失值、对数据进行缩放，并探索变量关系。
- 实现神经网络 – 使用 TensorFlow、PyTorch 等库，或像 scikit-learn 这样的高级 API。
- 评估模型 – 使用准确率、精确率、召回率和 F1 分数等指标来评估性能。
- 优化并迭代 – 应用迁移学习、集成方法和超参数调优来提升性能。
通过紧跟神经网络和深度学习的最新发展，您可以释放这些工具的全部潜力，推动业务成功。