在上一篇([13]Data的運用 - 介紹篇)了解了整個Data Process Workflow會經過的每個步奏，並且了解到越前面的越重要

因此這篇將會從最重要的部分開始，怎麼定義一個好的問題？

什麼是好問題？

這個聽起來好像不是很難，但是定義明確的問題會讓後面的一些決定變得更加簡單。

舉例來說，假設今天我們的問題是：預測飛機是否會準時到達？

感覺好像很明確了，就是要預測飛機的到達時間，但是如果深入往下想，這個其實還是他廣泛了：

• 定義資料範圍：資料的範圍在哪裡？那裡的飛機？那些機場的飛機？這些問題對於收集資料非常重要
• 定義預測的結果內容：最後預測是什麼類型的預測？
• 定義預測的精準度（Accuracy）：怎麼樣的準確度是可以接受的？
• 定義使用情境：會怎麼樣使用這個模型？
• 怎麼建立出這個模型：流程是什麼？

接下來對於每個部分做一些說明，並且看看這個怎麼能夠調整原本的問題。

定義預測結果內容

既然找到了資料來源，這個時候可以快速看一下DOT所提供的欄位有什麼。

從上圖會看到，其實裡面的欄位有幾個和是否延遲(delay)有關係，其中指出的那個是一個binary 欄位，如果延遲超過15分鐘，那麼就會是1，不然就是0。

所以，整個問題變成：

使用從美國DOT取得到的資料，預測美國國內飛機是否會延遲？

這個其實很重要，因為知道結果是0或1這種預測值，之後在Machine Learning選擇Algorithm就可以把一些例如預測數值的Algorithm剃掉。

看看最後定義的問題

如果把原本的問題和最後得到的問題做比較：

• 預測飛機是否會準時到達？
• 透過整個Data Processing Workflow的流程，對從美國DOT取得到的資料做清理並且透過Machine Learning建立出預測模型，預測精準度在70%以上，美國國內飛機的降落時間是否會比預定的降落時間晚15分鐘？

最後的問題很明確：

1. 資料從哪裡來
2. 最後用Machine Learning建立預測模型
3. 準確度目標是70%以上
4. 預測結果是飛機的降落時間是否比預定時間晚15分鐘

可以想象，有了這些明確目標，對於接下來Workflow的每個步奏有問題的時候都可以回來看。

例如，Exploratory Analysis階段的時候，可以盡量找可能和延遲有關的欄位，在Machine Learning的階段，會找和Supervised Learning有關的Algorithm（因為要建立的是預測模型），然後Algorithm是Binary Classification（因為結果是0或1代表延遲或沒有延遲）

因此可以發現真的是越前面的階段越重要，因為失之毫釐，差以千里，因此也很用可能會在每個階段來來回回。

結語

這篇希望透過一個很簡單的例子來帶出定義一個明確的問題有多重要，並且這個幫助會有多大。

當然，實際在run的過程可能沒辦法一次就定義這麼清楚，甚至有時候是模糊的，只是拿到一堆資料然後看看能不能找到什麼有趣的資訊。

這個也是Exploratory Analysis（探索性分析）在做的事情。

不過在實際進入Exploratory Analysis之前，要先介紹會用到的工具，R語言。

在下一篇([15]R是什麼？準備開發R的環境 - RStudio介紹)將會快速介紹一下R語言的來源和怎麼準備好開發R。並且跑一個R的Hello World程式，用R來分析股票來看看R在分析上面的威力。