Spotify如何改進資料科學家的資料發現？
Spotify 撰寫了有關 Lexicon 的文章，這是一種資料發現服務，旨在改善資料科學家的資料發現體驗。該發現側重於個性化，例如在整個組織中查詢流行的資料集，為團隊查詢相關資料集，並建議每個人都應該注意。
在 Spotify，我們堅信基於資料的決策。無論我們是在考慮對產品戰略進行重大轉變，還是在相對快速地決定將哪一首曲目新增到我們編輯編排的播放列表中，資料都為做出合理決策提供了基礎。洞察力是從有助於影響決策和推動變革的資料中得出的結論。為了使 Spotifiers 能夠做出更快、更明智的決策，我們開發了一套內部產品來加速洞察的產生和消費。其中一個產品是 Lexikon，它是一個資料和見解庫，可幫助員工查詢和理解我們的見解社群成員生成的資料和知識。
自從我們第一次推出這個產品以來，我們學到了很多東西。在這篇博文中，我們想分享我們如何迭代 Lexikon 以更好地支援資料發現的故事。
詳細點選標題
相關文章
- 【資料科學家】如何成為一名資料科學家？資料科學
- 資料科學家面試如何準備？資料科學面試
- 進階指南：如何從資料分析師轉型為資料科學家？資料科學
- 如何成為資料科學家？ - kdnuggets資料科學
- IT屌絲如何成為資料科學家？資料科學
- 蹩腳資料科學家的10種現象資料科學
- 資料科學家的命令列技巧資料科學命令列
- 公民資料科學家的侷限性資料科學
- 如何有效的成為一名資料科學家資料科學
- 資料科學家需要的基礎技能資料科學
- 資料科學家的15項原則資料科學
- 業界 | 資料科學家“恐怖故事”資料科學
- 資料科學家準則（轉載）資料科學
- 資料工程師、掌握資料分析，成為資料科學家、資料庫遷移專家工程師資料科學資料庫
- 資料分析師、資料科學家、大資料專家三個職位的區別資料科學大資料
- 人的資料科學與機器資料科學資料科學
- 這七家BAT公司，誰家資料科學家更多BAT資料科學
- 美國資深資料科學家暢聊：資料分析與北美電商資料科學
- 資料科學家最需要什麼技能？資料科學
- 什麼是全棧資料科學家？全棧資料科學
- 資料科學家已死？AutoML使得資料科學更加普及化 - enterpriseai資料科學TOMLAI
- 資料科學50年，資料科學家是否依然是21世紀最性感的職業？資料科學
- 資料科學資料科學
- 成為資料科學家的入門專案資料科學
- 崛起的書呆子令人敬畏–資料科學家資料科學
- 初創公司資料科學專案全流程指南，一位資深資料科學家的經驗談資料科學
- 如何高效入門資料科學？資料科學
- Twitter將向科學家開放全部資料
- 美國大資料產業地圖和資料科學家必備工具-資料處理大資料產業地圖資料科學
- 【資料科學家】跨入商業分析、資料科學、挖掘領域必須哪些基本數學知識資料科學
- 讓科學重回資料科學資料科學
- 雪晴網上海沙龍+線上直播：如何成為資料科學家？資料科學
- 資料科學的原理與技巧 一、資料科學的生命週期資料科學
- 機器學習工程師與資料科學家的大斗法機器學習工程師資料科學
- 資料科學家最常用的十種演算法資料科學演算法
- TikTok機器學習與資料科學家的面試題 - Reddit機器學習資料科學面試題
- 論一枚資料科學家的自我修養資料科學
- 資料科學家必須知道的20件事！–資訊圖資料科學