数据科学家不是算命先生：学会如何提问

 大数据与企业业务的联系正在日渐紧密，虽然数十年来，众多企业一直都在研究数据分析，但是数据科学依然是一个相对较新的概念。让我们突然间开始接受这样一种数据驱动的文化，还是有一定难度的，尤其是对于那些对数据并没有太深了解的人来说尤其如此。

面对大数据，很多人最大的问题这一，就是不知道应该如何从数据科学家那里获取新的数据或是数据分析。他们不知道该问哪些问题，不知道该使用什么样的术语，也不知道要想获得自己想要的信息，他们需要考虑哪些因素。当所获得的信息并非他们所需要的信息的时候，管理人员会感到明显的挫败感。

我们应该问哪些问题？在进行数据分析的时候，你首先需要搞清楚自己的目标。你要考虑你希望数据对你的业务产生什么样的影响，以及公司自身的能力，能够依靠这些数据采取哪些行动。你要将这些信息告诉数据科学家，在了解了你的需求之后，他们能够更好的判断你需要的是哪些信息和数据。

即使是最细微的歧义也能产生巨大的负面影响。例如，广告经理可能会问数据科学家：“哪些方法可以最有效的增加销售情况？”虽然这个问题看上去并没有什么问题，但是它可能并不是一个好问题，因为大多数企业的真正目标并不是增加销售，而是要让利润最大化。因此在和数据科学家沟通的时候，你要做到尽可能的详细与精确。

我们需要哪些数据？在你阐明了自己的目的之后，下一步要做的，就是和数据科学家一起评估数据的可用性了。先看看是否已经有其它企业做了类似的数据分析。现在的公共数据越来越多，很多时候使用公共数据可以帮你解决很多一般性的问题。

之后你还要考虑你找到的公共数据是否适合你要解决的问题，评估数据的有效性。你所找到的数据或许并没有包含所有你所需的信息。你还需要评估数据的中立性，并不是大规模的样本就一定是中立的。

最后你还需要问问数据科学家这些数据是否足以让他找到答案。

如何获得数据？当你需要更多数据的时候，数据科学家必须在两种数据获取方式之间做出选择。第一，使用企业业务进展过程中所产生的数据；第二，通过实验获得新数据。在和数据分析人员沟通的过程中，你需要问问他们两种数据获取方式的成本和各自的优势。第一种方法成本较低，但是相比实验，这种数据的可靠性较低，因为它只能建立相关性，无法建立因果关系。实验获得的数据，能够让你获得更多控制权，并且呈现可靠的因果关系信息，但是它的成本更高，而且数据分析起来更困难。其次，虽然实验是一个完全合法的东西，但是一些用户非常排斥自己成为实验的参与者，管理者还必须要考虑到这一点，以免给企业带来意料之外的影响。

数据是否清晰、容易分析？一般来说，数据有两种呈现形式：结构化数据与无结构数据。从名字上就能看出来，结构化数据更易于添加到数据库中。大多数分析人员都觉得结构化数据更容易操作，速度也更快。

而无结构数据则完全相反，它们通常没有固定的格式，不易于存储在企业所使用的数据库中。然而，全世界95%的数据都是无结构数据。对于很多大型企业来说，储存和操作无结构数据需要他们投入大量的资源，只有这样才能从数据中提取有用的信息。你需要和公司的数据科学家一起，根据你们的目标和实际情况确定自己需要使用哪种数据

而且，即使是结构化数据，也需要数据分析师进行整理，或是查看数据是否有不完整、不准确的地方。在任何可能的情况下，你都需要鼓励分析师优先使用清晰的数据。否则，他们将会把宝贵的时间和资源浪费在数据检查上。通过使用清晰数据，你可以避免很多潜在的问题，并且节省时间和资源。

模型是否过于复杂？统计学技巧和开源工具能够很好的帮你分析大量数据，但是即使如此，很多时候简单性都是你最优的选择。你所用的工具越复杂，你要花的时间就越长。你应该可数据科学家一起，找到一种简单的方式和工具来对数据进行处理和分析。在进行数据分析的时候，你应该时刻提醒自己采取KISS原则：“Keep It Simple, Stupid!”

在进行数据收集和分析的时候，有时候你可能会发现很多无法避免的问题。但是你可以使用上述步骤来降低成本和风险。通过向数据科学家进行正确的提问，你能够让你们之间的合作更顺畅一些，让你更轻松的获得你意图中的信息和数据分析。

原文来自:SDK.cn

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