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

1.數(shù)據(jù)分析師有三條腿，數(shù)據(jù)處理，統(tǒng)計(jì)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(shí)間花在了數(shù)據(jù)準(zhǔn)備上”，當(dāng)然，這80%的時(shí)間反而是最不能體現(xiàn)工作價(jià)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(huì)明白。。?！按蟆钡牟粌H是價(jià)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(duì)不能精確匹配的場(chǎng)景總是乏力，事實(shí)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(shí)候，統(tǒng)計(jì)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?；诰_建模、大量數(shù)據(jù)、反復(fù)迭代來預(yù)測(cè)人類社會(huì)的多數(shù)變量，都會(huì)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(jì)，并不能在大數(shù)據(jù)場(chǎng)景中得到應(yīng)用。歸根結(jié)底，大數(shù)據(jù)活動(dòng)并非是一個(gè)在嚴(yán)密邏輯框架下進(jìn)行理論推演的科學(xué)，而是一個(gè)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(yàn)的，而非先驗(yàn)的。大數(shù)據(jù)的價(jià)值在于可以發(fā)現(xiàn)細(xì)節(jié)規(guī)律，而不是推演未來。石油價(jià)格預(yù)測(cè)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(jì)解決方案的最高法則。

需求導(dǎo)向放在大數(shù)據(jù)場(chǎng)景里，也就是對(duì)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(duì)細(xì)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(rèn)為，一個(gè)半吊子分析能力的從業(yè)人員，能夠比一個(gè)既懂?dāng)?shù)學(xué)又懂計(jì)算機(jī)的書呆子設(shè)計(jì)出更好地解決方案，因?yàn)閷?duì)需求的理解。
基于以上三點(diǎn)，我認(rèn)為如果你想做一個(gè)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(jì)。實(shí)干的建議就是，可以隨便找?guī)妆窘y(tǒng)計(jì)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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