数据科学家 (Data Scientist) 的核心技能是什么？
我在这个职位工作了刚好三年（也许数据分析师是一个更准确的职称），每年选择一个不同的侧重点来提高自己的技能。如果一定要列出核心技能的话，可以总结成以下三个：提出理解问题的框架，从不同的角度回答问题，以一种辩证的态度理性接受数据并作出结论。 (1) 能够从模糊的概念里准确的描述问题，提出一个理解问题的框架。 对于一个刚刚入门的新人来说，也许你遇到的很多问题都是比较清晰的。比如说，在接下来这一年哪个国家最有用户增长的潜力；平板电脑用户的时间最多投入在什么地方。可是，随着你技能的深入，你会越来越多的接触更模糊的问题，甚至有时候会觉得问题本身太虚，无从下手。比如说，我们可以开始大力推广这个新产品了吗？如何去衡量我们是否做到了成功？ 这时候，第一要点就是能够把问题拆成几个具体的小问题。对于“我们可以开始大力推广这个新产品了吗？”这个问题，我们可能想知道：产品质量本身达到了预设的标准了吗？产品前期用户最重要的使用特点是什么，是一个可以推广的特点吗？如果我们大力推广产品并且获得X用户，几个月后还会剩下多少用户呢？ (2) 能够从不同的角度提出回答问题的方法，并且有取舍。 也许没有一个方法是百分百正确或者可以百分百给出问题答案的，但是一个好的数据分析师，能够给出不同维度的数据，总结出其中的故事，给出可能性最高的答案。 继续刚才的例子，产品前期用户最重要的使用特点是什么？是一个可以推广的特点吗？ 除了去看用户对这个产品的使用数据，你也许还想看一下用户在其他同类竞争产品里面的使用数据，也许还想看一些市场数据来确定市场大小以及市场需求，也许还想看一下用户本身的属性（年龄，学历，性别，居住地或者主要社交圈），也许还想看一下用户使用产品之后的变化... 可以看的事情非常多，也很容易迷失在无穷无尽的曲线中。可是，哪些才是最重要的呢？ (3) 相信直觉，但是不能盲目相信；数据分析之前敢于提出自己的猜测，但是客观的接受数据提出的各种可能性，并且理性的选择最可能的结果。 我遇到过很多为了讲故事而故意拼凑起来的数据分析，这种情况下总是会很生气。你如果已经确定了产品A会比产品B更好，那为什么还要千方百计去用数据来证明这一点呢？数据分析的目标是让你理性的比较A和B，帮助你做出正确的选择，而不是让你肯定自己的猜想，说服他人跟着你走。后者只是数据分析的一种结果而已。