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數據分析師與統計學
2016-05-20
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數據分析師與統計學

1.數據分析師有三條腿，數據處理，統計分析，業務理解。

既然你是從業人員，那么你一定聽過一句話，“數據挖掘有80%的時間花在了數據準備上”，當然，這80%的時間反而是最不能體現工作價值的地方。如果你處理過從不同業務部門匯集來的數據，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構化的數據。


2.多數時候，統計分析所需要的并非算術技能，而是數學思想。

到這就要提第二句話，“大數據分析的關鍵不是因果，而是相關性”。啤酒和尿布的故事想必我無需再講?；诰_建模、大量數據、反復迭代來預測人類社會的多數變量，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學、統計，并不能在大數據場景中得到應用。歸根結底，大數據活動并非是一個在嚴密邏輯框架下進行理論推演的科學，而是一個自下而上，由數據的挖掘、分析中發現結論的科學?；诖髷祿椒ǖ贸龅暮媒Y論，必然應該是后驗的，而非先驗的。大數據的價值在于可以發現細節規律，而不是推演未來。石油價格預測這種的，是數學家的事，不是數據科學家的事。

3.需求導向仍是IT領域設計解決方案的最高法則。

需求導向放在大數據場景里，也就是對業務的理解。有些業務很好理解，比如啤酒和尿布，有些業務比較難，比如一些面向研究部門的對細節數據的組織需求。商業組織里，應用任何新技術的目的，都應該是提高生產力。所以我認為，一個半吊子分析能力的從業人員，能夠比一個既懂數學又懂計算機的書呆子設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據科學家，更好地選擇是去了解具體業務，而非學統計。實干的建議就是，可以隨便找幾本統計學專業書來翻翻，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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