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数据不是现实，“数据驱动”会导致很多问题，有三种数据处理的方法，能够丰富你的创造力，并且可以让你十分有效的利用所获得的信息。 1、发挥创造力—提问和实验 2、提出问题，能想到的所有问题 3、包容性思考 过快、过量、过度：三类数据驱动型决策中的常见问题过快：急于求成，还没找到实际问题就提出解决方案 过量：图囵吞——对于重要的和无关紧要的指标不做区分 过度：信息过载，试图发现根本不存在的模式 使用可重用的保留数据法来避免在交互式数据分析中出现过拟合 使用随机搜索进行黑盒参数调优通过局部近似来解释你的黑盒模型数据驱动决策的13种思维 第一、信度与效度思维 所谓信度，是指一个数据或指标自身的可靠程度，包括准确性和稳定性” 所谓效度，是指一个数据或指标的生成，需贴合它所要衡量的事物，即指标的变化能够代表该事物的变化。” 信度和效度的本质，其实就是**数据质量**的问题， 第二、平衡思维 “平衡思维的关键点，在于寻找能展示出平衡状态的指标！ 第三、分类思维 关键点在于，分类后的事物，需要在核心指标上能拉开距离！ 第四、矩阵化思维 第五、管道/漏斗思维 第六、相关思维 第七、远近度思维 第八、逻辑树思维 第九、时间序列思维 第十、队列分析思维 第十一、循环／闭环思维 第十二、测试／对比思维 第十三、指数化思维 数据科学领域的职位划分以及职责技能数据科学家、数据分析师、数据架构师、数据工程师、统计学家、数据库管理员、业务数据分析师、数据产品经理。
数据科学工作的三种风格 我们决定根据这三个方向来重新定义数据科学职位。
这个非常适合那些擅长提出问题的数据科学家，他们能够正确地对数据进行提取、探索，然后用仪表盘和可视化工具进行自动分析，能够通过给出合理建议来推动商业决策。
这项能力则是为机器学习专家准备的，他们热衷于在产品设计和运营流程中加入数据思维，然后为商业行为创造价值。
这则是针对统计学家、经济学家和社会学家的，他们能够利用统计学知识来提高决策效率，并正确衡量我们工作造成的影响。 对于技术方面的数据科学家，我们的评价体系包括以下主要方面：
数据科学的实践需要三个一般领域的技能：商业洞察、计算机技术/编程和统计学/数学。 |
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