数据科学家：我的工作就是发现别人未知的

　　企业要想保持竞争力，就必须比大数据分析做的更多。如果不去评估企业手中的数据质量，期望的结果，以及预计从这种数据分析中获得多少利润，这将很难正确地找出哪些数据科学项目能够盈利，哪些不能。

　　商业领域的数据科学家和侦探类似，去探索未知的事物。不过，当他们在这个旅程中冒险的时候，他们很容易落入陷阱。所以要明白，这些错误是如何造成的，以及如何避免。

　　相关关系和因果关系之间的混乱

　　大部分的数据科学家在处理大数据时假设相关关系直接影响因果关系。使用大数据来理解两个变量之间的相关性通常是一个很好的实践方法，但是，总是使用 “因果”类比可能导致虚假的预测和无效的决定。要想实现利用大数据的最好效果，数据科学家必须理解相关关系和根源的区别。关联往往是指同时观察X和Y的变化，而因果关系意味着X导致Y。在数据科学，这是两个完全不同的事情，但是许多数据科学家往往忽视了它们的区别。

　　基于相关性的决定可能足以采取行动，我们不需要知道原因，但这还是完全依赖于数据的类型和要解决的问题。每位数据科学家都必须懂得——“数据科学中相关关系不是因果关系”。如果两个关系出现彼此相关的情况，也不意味着是一个导致了另一个的产生。

　　没有选择合适的可视化工具

　　大部分的数据科学家专心学习于分析的技术方面。他们不能通过使用不同的可视化技术理解数据，即那些可以令他们更快获得洞察力的技术。如果数据科学家不能选择合适的可视化发展模型，监控探索性数据分析和表示结果，那么即使是最好的机器学习模型，它的价值也会被稀释。事实上，许多数据科学家根据他们的审美选择图表类型，而不是考虑数据集的特征。这个可以通过定义可视化的目标避免。

　　无问题/计划的分析

　　数据科学是一个结构化的过程，以明确的目标开始，随后出现一些假设的问题，最终实现我们的目标。数据科学家往往站在数据之上而不考虑那些需要分析回答的问题。数据科学项目必须要有项目目标和完美的建模目标。数据科学家们如果不知道他们想要什么，最终的结果也会差强人意。

　　为了避免这种情况，数据科学家应该集中精力获得正确的分析结果，这可以通过明确实验，变量和数据准确性和清晰明白他们想要从数据中获得什么实现。这将简化以往通过满足假设的统计方法来回答商业问题的过程。先确定明确的问题是及其重要的，能够实现任何企业的数据科学目标。

　　仅关心数据

　　数据科学家常常因为得到来自多个数据源的数据而兴奋，并开始创建图表和可视化来做分析报告，忽视发展所需的商业智慧。这对任何组织来说都是危险的事情。数据科学家经常给与数据太多决策制定的权力。他们不够重视发展自身商业智慧，不明白分析如何令企业获益。数据科学家应该不仅仅让数据说话，而且善于运用自身的智慧。数据应该是影响决策的因素而不是数据科学项目决策制定的最终声音。企业雇佣的数据科学家应该是可以将领域知识和技术特长结合起来的，这是避免错误的理想情况。

　　忽视可能性

　　数据科学家经常倾向性忘记方案的可能性，这将导致作出更多的错误决策。数据科学家经常犯错，因为他们经常说，如果企业采取了X操作一定会实现Y目标。对于特定的问题这没有唯一的答案，因此要确认数据科学家从不同可能性中所做的选择。对指定问题存在不止一个可能性，它们在某种程度是不确定的。情景规划和可能性理论是数据科学的两个基本核心，不应该被忽视，应该用以确认决策制定的准确性频率。