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數(shù)據(jù)分析師與統(tǒng)計學(xué)
2016-05-20
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數(shù)據(jù)分析師與統(tǒng)計學(xué)

1.數(shù)據(jù)分析師有三條腿，數(shù)據(jù)處理，統(tǒng)計分析，業(yè)務(wù)理解。

既然你是從業(yè)人員，那么你一定聽過一句話，“數(shù)據(jù)挖掘有80%的時間花在了數(shù)據(jù)準備上”，當然，這80%的時間反而是最不能體現(xiàn)工作價值的地方。如果你處理過從不同業(yè)務(wù)部門匯集來的數(shù)據(jù)，就會明白。。?！按蟆钡牟粌H是價值，而且迫切需要一種新型的技術(shù)路徑來解決需求。我試過R，Clementine，甚至excel的插件，面對不能精確匹配的場景總是乏力，事實上我處理的還都是完全結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。


2.多數(shù)時候，統(tǒng)計分析所需要的并非算術(shù)技能，而是數(shù)學(xué)思想。

到這就要提第二句話，“大數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵不是因果，而是相關(guān)性”。啤酒和尿布的故事想必我無需再講。基于精確建模、大量數(shù)據(jù)、反復(fù)迭代來預(yù)測人類社會的多數(shù)變量，都會是南轅北轍。一般而言的，基于金融工程衍生來的各種數(shù)學(xué)、統(tǒng)計，并不能在大數(shù)據(jù)場景中得到應(yīng)用。歸根結(jié)底，大數(shù)據(jù)活動并非是一個在嚴密邏輯框架下進行理論推演的科學(xué)，而是一個自下而上，由數(shù)據(jù)的挖掘、分析中發(fā)現(xiàn)結(jié)論的科學(xué)?；诖髷?shù)據(jù)方法得出的好結(jié)論，必然應(yīng)該是后驗的，而非先驗的。大數(shù)據(jù)的價值在于可以發(fā)現(xiàn)細節(jié)規(guī)律，而不是推演未來。石油價格預(yù)測這種的，是數(shù)學(xué)家的事，不是數(shù)據(jù)科學(xué)家的事。

3.需求導(dǎo)向仍是IT領(lǐng)域設(shè)計解決方案的最高法則。

需求導(dǎo)向放在大數(shù)據(jù)場景里，也就是對業(yè)務(wù)的理解。有些業(yè)務(wù)很好理解，比如啤酒和尿布，有些業(yè)務(wù)比較難，比如一些面向研究部門的對細節(jié)數(shù)據(jù)的組織需求。商業(yè)組織里，應(yīng)用任何新技術(shù)的目的，都應(yīng)該是提高生產(chǎn)力。所以我認為，一個半吊子分析能力的從業(yè)人員，能夠比一個既懂數(shù)學(xué)又懂計算機的書呆子設(shè)計出更好地解決方案，因為對需求的理解。
基于以上三點，我認為如果你想做一個數(shù)據(jù)科學(xué)家，更好地選擇是去了解具體業(yè)務(wù)，而非學(xué)統(tǒng)計。實干的建議就是，可以隨便找?guī)妆窘y(tǒng)計學(xué)專業(yè)書來翻翻，看看里面到底有沒有東西能幫你更好地滿足用戶需求。


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