與其被 “論文拖延癥” 折磨，不如一開始就找對方法，海馬課堂論文輔導將會為大家詳細介紹數據科學的寫作指南，對于有疑問的同學，可以隨時與我們的在線客服進行溝通哦。

　　數據科學論文其實可以一句話概括：“為讀者而寫，而不是為自己而寫。”

　　數據科學是一個復雜的領域，其間繁多的算法、性能指標和數據結構，即便對最資深的從業者來說也很難完全掌握。因此，作為作者，你的職責是盡可能幫助讀者消化你的研究，在能引導與能澄清的地方主動做引導與澄清。讓問題更復雜誰都能做到，而把復雜問題講清楚、講簡單，才是真正考驗功力的地方。

　　I. 引言、正文、結論

　　引言

　　務必以一個引言開篇，告訴讀者接下來可以期待什么。關鍵是讓引言足夠具體。不要只說你會做文獻綜述、收集數據、建立模型——而要預告你具體將研究什么、收集什么數據、要建模哪些結構或決策。學術寫作與靠延宕情節制造懸念的精彩小說恰恰相反——學術讀者不喜歡驚喜。恰當的引言會提供一個框架，幫助讀者為后續內容建立結構性預期。

　　正文

　　正文將占據主要篇幅，因此必須清晰地組織結構。事先思考你想傳達的關鍵信息。通常，先寫出文本的“骨架”會很有幫助(例如：章節主題、段落目的、每段一句要點)。檢查這些信息是否按邏輯順序排列，并能形成一個連貫的敘事。盡量做到每段只有一個關鍵信息。沒有預設結構與清晰信息，正文就很容易淪為公式、數據結構與實驗結果交織的一團亂麻。

　　結論

　　無論是整篇論文、某一章，甚至一個段落，都要以明確的結論或總結收尾。你的讀者很可能不會閱讀、記住或理解你寫下的每一個細節。當然，結論的長度應與其所歸納的對象相稱：對于整篇論文，通常是一整章結論;而對一個段落，一句收束即可。以有力的收尾結束，對你的論文至關重要。

　　II. 回顧、解讀、解釋

　　真正讀懂一篇論文是件辛苦的事;讀者需要盡可能多的幫助。你作為作者，可能連續數周沉浸在這個主題里，但對讀者而言，你的論文很可能只是眾多需要略讀的文檔之一。事實上，極少有人會從頭到尾通讀你的工作。因此，作為作者，你有責任盡量幫助讀者。把你在 10 頁之前提到的 ω_t 復述一遍。解釋 AUC=0.7 實際意味著什么。說明你為什么要做那個 t 檢驗。不要假設讀者會自己把碎片拼起來——要主動努力，引導你的受眾走過你的研究路徑。

　　III. 選擇適合問題的解決方案

　　在選擇技術時，問題應始終起主導作用。追逐本周最火的機器學習新潮很誘人，但它很可能并不是這項任務的最佳工具。首先：

　　(i) 研究你的問題情境;

　　(ii) 定義合適的研究問題;

　　(iii) 設定需求與約束;

　　(iv) 分析你的數據集;

　　(v) 確定成功標準。

　　只有完成了這些，才能就合適的解決方法做出信息充分的決策。客觀地說，論文項目通常比日常工作有更多的探索空間——畢竟，有時公司只是想看看某個新東西行不行。盡管如此，也要始終讓“問題”驅動“方法”，而不是本末倒置。

　　IV. 開始要寬、結束也要寬

　　數據科學論文往往會在細枝末節上深挖，比如微調超參數或進行大量實驗。這本身沒有問題。然而，如果你試圖解決的問題從一開始就不清楚(問題陳述、情境分析)，或者你的實驗結果從未回扣到最初的研究動機(結論、建議)，那么就錯過了讓研究產生有意義影響的機會。下面這些結構可能有助于把你的工作“翻譯”出來：

　　沙漏模型：從企業/社會層面的宏觀問題廣泛切入，逐步聚焦到技術層面，然后再把結果翻譯回管理層面的洞見。

　　雙鉆石模型：在研究階段與設計階段交替進行發散與收斂思考。有意識地安排探索期與聚焦期。

　　你的大部分工作很可能發生在“內容層”(數據收集與清洗、建模、參數調優、實驗)。但是，別忘了先搭好舞臺，最后以有說服力的“大結局”收尾。

　　V. 明確你的關鍵指標

　　努力識別能刻畫你的研究成功與否的關鍵指標。為獲得平衡視角，通常需要報告多個指標(精準率、召回率、AUC、F1 分數等)。但應避免在缺乏整體解讀的情況下僅僅羅列一堆指標。你的欺詐檢測模型 98.3% 的準確率聽起來很棒，但對其實際可用性說明不多。你的結果表里羅列了上百個指標，很令人印象深刻，但你能用一句話抓住其關鍵信息嗎?與基線模型相比，更高的精準率但更低的召回率算不算改進?要從多個角度深入剖析你的結果，但也務必把關鍵結論提煉到能放進一條 Twitter 摘要的程度。

　　收尾

　　本文討論了五條有助于撰寫數據科學論文的建議。貫穿始終的原則是：始終把讀者放在心上，并在結構、解釋與闡釋上多做一步，主動為目標讀者服務。五條建議可概述如下：

　　引言、正文、結論——在文本的各個層級(論文、章節、小節、段落)保持一致的結構，以引導性提綱或提示開篇，以總結或結論收尾。

　　回顧、解讀、解釋——成功的論文會引導讀者走過你的研究，為你的技術與結果提供有幫助的解釋。

　　選擇適合問題的解決方案——在選定解決方法之前，務必充分研究問題、情境與期望，讓方法契合任務本質。

　　開始要寬、結束也要寬——深入細節完全可以，但別忘了：(i) 清晰勾勒問題情境;(ii) 把主要發現轉化為可落地的洞見。

　　明確關鍵指標——單一指標很少能捕捉分析的全貌，但最終仍需要把研究提煉成若干可消化的數字。