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如何和数据分析师打交道?

假定

你是一名要和组织内的剖析

师打交道的管理者,要做出更多数据驱动的商业决策,怎样
提出好问题应该是你要优先思索
的事情。很多管理者对提问

感到恐惧,生怕在跟数据相关的问题上露怯。不过,假定

你提出了正确的问题,你不只
能够

显得博学,而且有可能带来更好的决策结果。

不过,重要的不只
仅是那些你能对数据提出的关键问题,在你提问

之后可能发作
的对话也同样重要。

1.关于假定
的提问

你问:你树立
的这个模型背后的假定
是什么?

依据

他们的回答

,你想象
的回应:假定

没有特别的假定
,你应该感到担忧
。由于
每个模型背后都应该有假定
。除非你假定样本代表了某个群体,或者之前搜集的数据关于
当前的状况

依然

具有代表性。

接下来:有什么理由能够

阐明

这些假定
不再有效了?

你想象
的回应:在这里,你的确

要得到一个经过深思熟虑的、真实

的回答

。独一
辨别

假定
能否
依然

有效的牢靠

办法

就是以新采集的数据为基础

,重新做一次剖析

,这可能得花不少钱。或许某一特定的关联只在某一变量向特定方向发作
改动
之后,才会有效。比如

抵押风险模型只需

在房价上涨的时分
才依然

有效。

2.关于数据散布

的问题

你问:你搜集的数据是怎样
散布

的?

你想象
的回应:假定

他无法描画

数据散布

,那他就是个糟糕的剖析

师。优秀的剖析

师早就应该检视过了——而且还能以视觉化的方式把你的数据在任何特殊变量上的散布

展示

给你看。

假定

你有兴味
把一个变量作为另一个变量可能的预测指标,找你的剖析

师要一份“散点图”,看看数据能否
以任何线状方式
散布

,这表示两个数据之间呈现很强的相关性。

接下来:数据是以正态散布

吗?

你想象
的回应:假定

剖析

师说数据不是以正态散布

(也就是说,呈现一个钟形曲线),那他就得运用
不同类型的统计方式(称为非参数统计),由于
通常运用
规范

差和相关剖析

不起作用。

你能够

问剖析

师,他们怎样
在数据散布

的基础

上调整剖析

。比如

说非参数检验经常就需求
具有形同统计牢靠

性的大量实例。

再接下来:有没有特别的异常值?

你想象
的回应:假定

数据是正态散布

而又有一些异常值,你能够

问问这阐明

什么,剖析

师打算对此采取什么动作。在某些状况

下,删除异常值是合理的,比如

说,假定

他们是代码错误招致
的。

看,你曾经
了解

大约
的路数了。对话当中,展示

你对此很感兴味
,也具备一定的学问
,而且你的目的是为了更好的决策结果,这些都很重要。提出这些问题并不是要表现你懂的比剖析

师还多,或者剖析

师对你坦白
了什么。这跟一个CEO与一个汇报财务数据的部门管理者之间的对话一样,温和的追问是最好的方式。

来自:商学院

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