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7.9 本章小结
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以下是本章的重点内容。
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■ 报表不是分析。生成报表通常是分析的开始，如果被恰当地使用，分析和报表能够互相促进、相得益彰。
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■ 分析是依据事实进行决策的，以解决实际的业务问题，并推断出应该采取的措施。分析流程中可能会用到从报表到预测模型等的各种方法与工具。
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■ 一个出色的分析必须满足G.R.E.A.T原则，即导向性、相关性、可解释性、可行性、及时性。
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■ 高级分析的范畴不仅仅是回答“发生了什么”、“会有什么影响”这些简单的问题。它要进一步深入地研究，“为什么会发生”，以及“我们能做什么”。
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■ 企业进行分析时最糟糕的一种方式是，只选取有益的结论而忽视不利的结论。这样的行为完全违背了分析的目的，也不会带来任何价值。
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■ 分析最重要的部分是，在事情发生之前做出判断。能否建立对正确问题的分析框架会直接影响到分析工作的成败。
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■ 统计显著性不同于业务重要程度，不要通过统计测量方法来判断分析结果的业务重要程度。
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■ 统计显著性测试只是提供了结论正确的概率。把显著性水平测试结果中较小的那部分概率与实际的错误联系起来。
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■ 虽然对全体进行分析是可行的，但是它可能会带来额外的成本与工作，还没有太多实际的收益。因此，在很多情况下，包括分析大数据，抽样都是一种好的策略。
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■ 一个出色的分析要提供对业务的推断和应采取的行动方案，并不是简单地汇报统计数据和事实。
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驾驭大数据 第8章如何成为优秀的分析专家
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本章开始之前，我们先来做个小测验。测验非常简单，不用紧张。现在坐好了，花几分钟时间想一想顶级分析专家的身上有哪些最重要的特质。被我们称为分析专家的这种人，能够成功地驾驭大数据，有能力完成第7章里描述的那些复杂的分析工作。他们是掌握了高超技巧且受过专业训练的分析专家，他们能够建立预测模型，完成预测或者类似的工作，他们并不是只会做复杂电子表格或报表的那类人。列出你认为最重要的3～5项特质。好了吗？你的清单应当包含你认为最重要的那些特质，完成后请继续往下阅读。
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大部分读者的答案都不会完全正确，都会有这样那样的错误。原因是当我们谈到什么是优秀的分析专家最重要的特质时，会根据一些常识来判断，而这些常识即便说不是完全错误的，也是不完整的。本章将对此进行探讨，讨论究竟是哪些特质让优秀的分析专家脱颖而出。首先，我们要清晰地界定分析专家的含义。
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8.1 哪些人是分析专家
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被冠以分析专家头衔的人会有很多不同的称呼。以往最常见的称呼是分析专家、数据挖掘工程师、预测建模工程师以及统计人员。最近，数据科学家这个称呼比较流行，尤其是指那些使用MapReduce工具并分析大数据的人。本书将上述所有人全都认为是分析专家。
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事实上，上述分析专家虽然头衔多种多样，但是他们技能的相似程度会大于差异程度。这些分析人员的日常工作都是利用数据解决业务问题。不同类型的分析专家所使用的工具或算法可能会有所不同，但优秀的分析专家会根据需求在不同领域之间自由徜徉。如本章所述，优秀的分析专家之所以与众不同，绝不是因为他们使用了不同的工具、算法或数据。
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需要特别指出的是，与传统意义的分析专家相比，数据科学家这个新的群体并没有什么特殊之处。就像以往分析专家关心的是找到新颖有效的方法利用数据解决业务问题一样，数据科学家也是如此。事实上，数据科学家喜欢使用不同的工具、编程语言和数据集，这种做法并没有让他们的目标和意图有所不同。他们使用的都是相同的技能，具备相同的竞争力。
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唯一阻碍传统意义上的分析专家成为优秀数据科学家的是培训和学习，反之亦如此。有了一定的基础，任何优秀的分析专家学习一门新的语言、一种新的工具，都不会有什么问题。任何优秀的分析专家都会迫不及待地抓住机会，去了解新的数据源以及它们的使用方法。
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凡是认为自己是分析专家的人，无论他们被称为数据科学家还是分析专家，都会认同本章的观点。跟这些分析专家进行交流的那些人肯定也会认同这些观点。分析专家能够理解他们彼此之间有很多共同之处，这一点对他们来说非常重要。这些特质和行为正是所有优秀分析专家的特征。
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8.2 对分析专家常见的误解
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