初学者面临的5个常见误区

须能够与业务人员交流，共同探讨他们发现的信息如何在更大程度上对业务产生影响;其次，他们必须知道到哪里寻找这些信息。第二部分是至关重要的:一个整天坐在办公桌前的数据科学家，可能永远不会意识到销售团队正面临着客户流失的问题，或者营销团队正在为转化率的事焦头烂额。

业务运营中总会存在各种各样的问题，数据科学家可以帮助解决很多问题。不要只看数据，离开你的办公桌去了解公司的日常工作，这样你就能知道如何提供更大的价值。

误区2：忽略业务领域的大环境

除了定期与业务部门的同事沟通之外，花时间了解你所在行业的大环境也很重要。如果你正在为一家零售公司制定解决方案，花点时间开车去他们的实际地点，观察他们是如何运作的——销售人员在做什么、购物空间的设计、经理的工作内容，等等。

更全面地理解业务环境，对于提供业务洞察和数据科学最佳实践至关重要。如果你不了解企业是如何运作的，就不可能帮助它更好地运作。数据科学家必须理解数据代表什么，否则，您将会遇到这样的情况：根据您的模型，一切都应该完美地工作——但是仍然存在一些现实问题，您只能通过观察业务的实际情况来了解这些问题。

当您对业务的大环境有了一定的了解之后，就可以找到失效的流程，查看数据，并推测出了什么问题，在对您的假设进行测试并确认之后，做出相应的改进。

误区3：只注重理论而忽视实践

与许多领域一样，数据科学往往是实践重于理论。问题是，数据科学的实践是学不到的，你必须在真实的环境中运行。

在企业中，数据科学家必须经受各种压力，包括:

• 与其他部门和团队协调。有时可能会随着内部优先级的变化而从一个项目跳到另一个项目，或者当您的主要解决方案不能按照建议实

（编辑：鹰潭站长网）

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