在数据科学项目中，建模和评估阶段至关重要。应专注于20%的关键技术，避免过多模型浪费时间。使用假设驱动建模，选择反映实际影响的评估指标。部署时简化流程，确保与业务需求对接，关注结果而非复杂性。
本研究检验了“评估性人工智能”框架，旨在通过假设驱动的方法提升用户决策。尽管实验结果未显著改善决策表现，但该框架仍具备未来研究的潜力。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
