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Data science as knowledge creation a framework for synergies between data analysts and domain professionals

机译：数据科学作为知识创建数据分析师和域名专业人士之间的协同作用框架

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ABSTR A C T The road from data generation to data use is commonly approached as a data-driven, functional process in which domain expertise is integrated as an afterthought. In this contribution we complement this functional view with an institutional view, that takes data analysis and domain professionalism as complementary (yet fallible) knowledge sources. We developed a framework that identifies and amplifies synergies between data analysts and domain professionals instead of taking one of them (i.e. data analytics) at the centre of the analytical process. The framework combines the often-cited CRISP-DM framework with a knowledge creation framework. The resulting framework is used in a data science project at a Dutch inspectorate that seeks to use data for risk-based in-spection. The findings show first support of our framework. They also show that whereas more complex models have a higher predictive power, simpler models are sometimes preferred as they have the potential to create more synergies between inspectors and data analyst. Another issue driven by the integrated framework is about who of the involved actors should own the predictive model: data analysts or inspectors.
机译：来自数据生成到数据使用的C T，通常接近数据驱动的功能过程，其中域专业知识作为事后的经文。在这一贡献中，我们将这种功能视图与机构视图补充，将数据分析和域名专业性视为互补（但是差别）的知识来源。我们开发了一个框架，它识别和放大数据分析师和域专业人员之间的协同效应，而不是在分析过程的中心占据其中一个（即数据分析）。该框架将经常引用的CRISP-DM框架与知识创建框架结合起来。由此产生的框架用于荷兰监察员的数据科学项目中，寻求使用基于风险的空中数据的数据。调查结果显示了我们框架的首次支持。他们还表明，更复杂的模型具有更高的预测力，更简单的模型有时优选，因为它们有可能在检查员和数据分析师之间创造更多的协同作用。由综合框架驱动的另一个问题是关于涉及的演员谁应该拥有预测模型：数据分析师或检查员。

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