什么是无代码数据科学？它能解决什么问题？现代企业用户与数据的关系很复杂，通常始于好奇心。“哪个超级用户会做X、Y或Z？”如果没有沟通问题，就需要数据输出来做决策。要解决的问题往往有漏洞，最终导致工程师学习代码的障碍。沟通障碍导致无法将足够的时间投入到数据科学过程中，并可能最终考虑完全放弃。我们认为这种与数据的关系需要改变，需要产生一些火花。多年来与企业级用户合作，我们意识到以下几点：传统数据科学对于普通的非技术团队成员来说过于复杂。非技术用户要求工程师团队解决可能需要数周才能解决的问题。流程是用技术编码语言编写的，例如Python或SQL。需要考虑用哪种算法来装备数据，这可能很耗时或容易出错。用户无法可视化数据输出，必须创建自己的图表来传达发现。所有这些问题都可以通过无代码数据科学来解决。什么是无码？通常，无代码工具是允许任何人在不编写代码的情况下运行复杂、繁重的编程任务的任何工具。事实上，这并不是什么新鲜事。早在2003年，Squarespace和Wordpress就开始绘制这个蓝图。最初，这些无代码工具是为初学者设计的，使他们能够完成没有技术背景就不可能完成的任务。如今，这些工具允许任何人在不编写代码的情况下完成任何复杂的任务。业务用户可以利用大量无代码工具来更高效地执行任务。ImagecreatedbyMakerpad1.无代码如何影响业务无代码工具创造的真正价值在于，它们将技术性的、深奥的任务转化为非技术人员可以完成的自动化任务。他们使这些技能大众化，使缺乏技术专长的小型企业和团队更容易创建网站、市场环境和自动化工作流程。2.深入研究无代码数据科学虽然无代码工具的概念在技术领域并不新鲜，但无代码数据科学仍然是新事物——这就是你在与数据的关系中需要的那种火花。通常，企业用户不得不依赖工程师从数据中寻找答案。很多人想要一个复杂的SQL查询系统或者一个复杂的神经网络，但企业真正需要的是一个能够帮助他们快速洞察业务的决策层。（这不仅仅是关于可视化数据或制作图表，它是关于真正可操作的见解，如预测流失、欺诈、理解应用内购买发生的原因等等。）无代码数据科学可以做到这一点，并做出除所有人之外的事情工程师可以将机器学习和数据洞察毫不费力地应用到业务中。从传统数据科学过渡到无代码数据科学让我们重新审视传统数据科学的问题：这个过程太技术化了。获得洞察力非常耗时，并且妨碍灵活和适应性的决策制定。数据科学仅限于像谷歌和苹果这样能够负担得起机器学习工程师团队的大公司。现在，将无代码数据科学应用于上述问题。1.无代码数据科学将流程简化为如下图所示的三步传统机器学习流程：事实证明，企业级用户实际上只关心获得对数据的洞察力。他们希望尽快得到问题的答案。想象一下，只需询问一个数据问题，就能比传统的机器学习工作流程更快地做出决策。如果省去编码和模型训练，加上搜索栏，一切都会简单很多。DataScience将变成三个步骤：上传数据AskQuestionsGainInsights2.DataScience可以通过简单的搜索栏轻松实现读者可能想知道“Step2：AskQuestions”是什么意思。想象一下能够用英语与数据对话并立即快速获得答案。上面提到了将搜索栏添加到您的数据科学管道。搜索栏不仅代表找到答案的能力，还代表快速、轻松地找到答案的能力。搜索栏将一切都置于自然的人类语言环境中，取代了只有技术用户才懂的技术语言。搜索栏让每个人都可以毫不费力地进行数据科学。3.无代码数据科学促进创造力，增强灵活性，提高速度资料来源：Pexels的传统流程不具备这些能力，尤其是当整个公司只有一名数据科学家时。有时可能需要数周时间才能做出预测。要分析数据，必须创建耗时的SQL查询以弥补团队成员的错误或误解。借助无代码数据科学和自然语言，用户可以在提出问题时快速获得报告，并灵活使用算法。无代码数据科学还允许企业级用户发挥创造力并以极具竞争力的方式使用数据。示例：如果非技术用户想在构思过程中研究应用商店竞争，他们将不得不聘请数据科学家来研究应用商店数据集。使用无代码数据科学，相同的非技术用户可以获得相同的输出，而不仅限于向数据专家提出几个问题。他们可以提出一些有创意的问题，比如“一个有50条评论的音乐应用获得10,000次下载的概率是多少？”或“应用商店中排名前100的应用的平均评论数是多少？”无论他们对什么感到好奇，他们都可以简单地用自然语言提出问题，并对这些问题做出创造性的预测。4.数据科学的未来我们预测人们对商业中的数据科学和机器学习的看法将发生翻天覆地的变化。在机器学习过程中添加无代码，任何SMB都可以像那些大公司一样从自己的数据中获取价值。在业务中，需要从以下几个方面转变对自身与数据科学之间关系的看法：传统数据科学是一个漫长的过程，技术障碍很大，但现在数据科学可以简化为三个步骤。传统的数据科学需要工程师团队来训练和创建算法，但现在即使是较小的企业也可以在不依赖工程师的情况下从事数据科学研究和预测模型。传统的数据科学任务需要数周时间来解决简单的问题，而且是用技术语言编写的，但现在数据科学只需要几分钟，而且可以用英语向公司其他人解释。资料来源：Pexels无代码数据科学取代了为技术用户设计的复杂流程，使那些采用无代码工具的人可以更轻松地获得相同的见解。我们从无代码开始重新思考我们与数据科学的关系。如果可以重新思考这种关系，是否可以更创造性地利用它来解决问题？
