来自 数据 2021-11-08 10:08 的文章

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随着分析技术的进步深入到人们的生活中,哪些无法防御ddos,随着个人的方方面面被分析以推动企业和其他机构的决策,人们需要信任分析方法,组织使用分析方法的方式也在增长。这个问题是由行业分析公司Gartner最近发布的一份声明中提出的。Gartner"认为影响分析的道德使用的信任因素是可识别的——透明、负责、可理解、谨慎,以及"领先的数据驱动组织将越来越认识到数据、分析、信任和业务结果之间的因果关系。"这让我反思了我作为数据科学家所学到的一些经验教训,ddos攻击防御科手机版,因为它们涉及到数据、模型、信任和结果之间的相互作用。我将在这里省略一些更明显的主题,阿里ddos防御价格,例如模型验证和跟踪模型性能。我发现把分析看作是良性反馈循环的一个元素是有益的。数据被转化为影响消费者和结果的预测和决策,vps被Cc怎么防御,进而产生新的数据点和新信息,从而改进未来的模型和未来的决策。反馈循环视角提供了各种拦截点和操作模式,以促进透明度,了解原因及其影响,并尊崇信任。我们可以使用以下四个杠杆来建立人们对分析的信任:1.开发模型时,在数据拟合与理解和领域专业知识之间取得平衡。对于信用风险评分,模型必须符合规定,并且必须根据使用的评分公式向受影响的消费者解释不利的信贷决策。在任何领域,一个无法解释重要的分析得出的决策的企业可能会因为未能提供解释而面临压力,如果一个决策被认为是无稽之谈,可能会失去对客户的信任,不公平或不道德(想想看,在无限制的定价模式下,一种救命药的价格上涨了1000%)。来自黑盒模型的决策支持不仅更难"推销"给客户。它更容易被不理解的管理者忽视。将领域专业知识注入模型的能力对于信任和成功通常是至关重要的。类似地,不同的模型比其他模型更容易解释。部署最受欢迎的模型是不费脑筋的。另一方面,领域专家并不是万能药。当数据与人类的期望相矛盾时,我们就有机会学习新的东西或发现数据问题。那么,我们如何平衡人类的判断和让数据为自己说话呢?我喜欢分段记分卡提供的透明性、灵活性和融入适口性约束的能力,我更喜欢对这些模型进行基准测试并指导它们的设计(例如binning,变量选择和分割方案)通过现代集成学习算法,可以发现意外和复杂的关系。这是一个很好的方法来平衡精确的数据拟合与理解和领域专业知识。2.了解生成数据的过程,注意偏差。虽然数据科学家考虑上下文是标准建议,但对数据生成过程的深入理解对于规范性分析的成功是必要的。规范性分析不仅可以预测在一切照旧的情况下的未来结果,还可以计算出分配给客户的治疗方案以达到最佳效果。在这些决策的基础上,通常是一个因果模型,它预测如果某个客户接受了某种治疗,将会发生什么。但是,从一组关于因果关系的数据中学习是一项比寻找微不足道的相关性更为苛刻的科学任务,而且有时这可能是一项不可能完成的任务。与数据条件相关的两个关键挑战是变量偏差和历史治疗选择偏差。作为第一个问题的一个例子,如果历史价格是根据天气条件来管理的,如果我们在模型中忽略与天气相关的控制变量,那么冰淇淋需求价格弹性模型可能会严重偏差。作为第二个问题(历史治疗选择偏差)的一个例子,高防cdn代理,假设过去I型客户总是接受A型治疗,而II型客户总是接受B型治疗。在如此强烈的治疗选择偏差下,如果我们将offer B应用于I型客户,那么以数据为导向的预测将成为一种幻觉,因为预测变得极不确定。用于回归和分类的现成分析工具在遇到这些问题时不会警告毫无戒心的数据分析师。在没有确定好的数据条件的情况下预测治疗效果应该是非常值得怀疑的。对于培养信任的透明因果建模方法(以及在治疗选择偏差太大而无法推断数据驱动的因果关系时提醒分析员),我建议在"挖掘"非实验数据的因果效应之前,开发治疗倾向评分和匹配抽样。3.在反馈回路中考虑战略和设计安全实验。今天应用于客户的每一种业务处理方法不仅会影响客户未来的旅程和指标,而且还会产生新的数据样本,这些数据样本可以而且应该为未来的决策提供信息。当我们在绘制一个长期的分析路线图时,让我们考虑优化今天的决策,而不是用一个短视的观点(即利用我们目前对今天最佳行动的最佳估计),但要有战略眼光(即通过不断测试合乎道德和安全的决策方案来平衡勘探开发的权衡)。除了传统的ChampionChallenger和A/B测试外,"边界包围"测试设计也有助于控制这种权衡,从而以最低的测试成本提高学习率。这种方法极大地缓解了上述选择偏差问题,并有助于为透明的、数据驱动的规定性建模铺平道路。4.使用顺序决策分析来实现信息收集行动的好处。传统的规定性分析利用可用的数据来做出决定。但对于某些决策或某些客户,可用的数据可能只是太稀疏、太过时或太有偏见,无法以高信心做出数据驱动的决策。在这些情况下,人们可以求助于默认的处理方法(可能是次优的),或者可以决定收集更多的信息。有意思的是,设想一个分析组件,它可以识别出最佳的下一步行动是购买更多的数据或向客户提问,以便了解更多有关她的需求和偏好,然后在决定相关报价或有价值的待遇时明确利用新信息。我称之为"目标导向的算法好奇心"FICO正在研究序列决策分析的新应用,它可以让客户参与对话,例如利用移动渠道。这种分析贸易对话成本(促进反应的激励措施,以及潜在客户中断的成本)与不完美信息的价值(不完美,因为并非所有客户都能真实地作出回应)。我相信对话分析可以带来巨大的回报。但要想做到这一点,客户必须相信诚实的回应符合自己的利益,企业必须根据收到的信息采取行动,为双方创造双赢。我正在使用的音乐流媒体服务是一个简单的例子,它可以获得支付红利的信任。我很乐意自愿提供我的评级信息,以换取未来更好的推荐。看到这些建议随着时间的推移而不断改进,这让我成为了一个忠实的客户。请继续关注未来关于顺序决策的博客文章,期待在2016年FICO世界大会上听到更多!