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随着大数据时代的到来，社会对数据人才的理解和评价出现了泡沫。是回归理性的时候了。来自智联招聘信息。许多公司对高级数据分析提出了类似的要求:熟练使用sas、spss、R等工具。这些软件都是统计软件，其中的算法都是上个世纪不懂公司业务的人做的。既然是统计学领域的知识，为什么要强调这部分知识呢？其他知识不那么重要吗？公司不需要吗？
许多公司招聘高级数据分析人员，而阿里巴巴数据分析专家卢辉写的这本书也有类似的问题。许多人都有光环效应(他们认为因为阿里的数据如此强大，所以阿里的数据分析专家写的是正确的。事实上，阿里发展得很好，整个团队多年来一直努力工作。目前，一些相对聪明的人慢慢从这种泡沫和歧义中感到不对劲，而我是一名统计学学生。因为我敢说实话，我一直受到两位中国新闻人物的重视和教导。没有文章，经验也能解释清楚。我只谈一谈我对阿里巴巴数据分析专家卢辉(以下简称卢姝)所著《数据挖掘与数据操作实战》一书的看法，希望能促进社会上数据人员更理性的认识。
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作者去年年底读了《鲁书》，有些地方与作者有共同的认识，但书中也存在许多问题。
让我们先举个例子。每个人都知道，同样的头晕可能有不同的原因。因此，医学生应该学习所有的学科，所有的系都应该去实习。如果医生没有足够的知识，他们很容易被误诊。如果你同意上面的例子，如果你没有足够的统计学知识就会有问题，每个人都能理解这个结论。
例如，陆澍在第17页提到，“数据挖掘往往不要求有特殊的专业统计背景作为必要条件，但应该强调的是，基本的统计知识和技能是必要的。”什么是基本的？了解法律是最基本的？根据《统计法》，统计的职能和权力是调查、报告和监督。第二章介绍了统计分析与数据挖掘的区别以及本书后面介绍的内容，说明陆澍对统计学的理解只是统计分析。这有什么问题？
第六章，数据挖掘项目的完整应用案例演示，提到某公司存在用户流失，大家自然会想到调查的原因。通过分析日志中记录的用户行为数据可以知道一些原因，或者公司没有相关数据，需要进行调查，包括市场调查或业务调查。不管有没有相关的用户行为数据，都属于统计的大范围。
然而，陆澍在第六章中提到的方法浪费了大量的人力和物力，却没有得到大家真正关心的答案。书中介绍的做法是:“本案主要集中在三个方面:1 .模型投入应用后，提前锁定高损失风险的高活跃用户群；2.可以有选择地向操作员提供建模过程中发现的、最有可能影响损失的有价值的重要字段和指标；3.影响损失的核心指标和字段可以作为参考线索提供给业务部门。”也就是说，花费大量时间和劳动力成本但不直接回答损失原因的人会说，如果他们没有相关数据，不了解或不想做调查，那就不是他们的工作范围。
另外，《鲁书》的封面上写着“以业务为核心，以思维为重点，以采矿技术为辅助”，这一点我是同意的，但书中很多内容违背了这一真理。例如，根据“以业务为核心，以思维为重点”的说法，业务分析和报告应该具有逻辑性和可读性。然而，鲁书第17页提到“神经网络挖掘技术，它里面的隐藏层是一个黑盒，没有人可以在所有情况下阅读它。”"实际上，这种情况经常会让习惯于统计分析公式的分析师或业务人员感到困惑."“只要模型能正确预测客户行为”“业务部门和运营部门不了解技术细节，为什么不呢？”根据“以业务为核心，以思维为重点”的说法，应该选择其他方法来认识计算不符合业务逻辑的情况，但陆澍采用了“以采矿技术为主体，以思维为补充”的方法，试图让大家觉得只要能够正确预测用户行为，这种方法是可行的。想象一下，如果黑盒算法预测的结果有问题，检查问题并解决它容易吗？
当业务人员不理解他们所使用的计算方法时，在《吕书》第59页中提到的做法是“业务团队”“应该”和“能够理解数据分析师的分析报告”。这又一次为最后一个不清楚的问题找了个借口。“以业务为核心，以思维为重点”的实际做法是要求数据分析师的报告能够被业务团队的成员所理解。《统计法》规定，统计的职权是调查、报告和监督。至少，这份报告应该被其他人理解和阅读。鲁叔颠倒了这个逻辑。重点放在使用sas、spss、R和其他分析工具的数据分析师和数据挖掘上。他们的报道也偏向于《鲁书》中提到的情况，甚至根本不写报道。
数据分析和数据挖掘是近年来新兴的研究领域。他们只使用了一小部分统计知识加上互联网所需的知识，但是其他的统计知识是没有用的？社会对数据人员或统计数据有高评价吗？统计局进行人口调查应该是家喻户晓的事情。为什么许多数据工作者不愿提及此事，甚至希望与调查划清界限？在采访了许多公司进行数据分析后，他们都说非常喜欢统计。当被深入询问时，他们只喜欢数据分析，这反映了当前的社会形势和教育问题。他们只是在统计工作和报告功能中做数据分析，但社会要求的回报只是统计的一小部分吗？目前，哪个社会有更高的评价？
你知道调查有多难。这篇文章是作者独立的观点，并不代表老虎嗅探网络的立场
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