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亞馬遜數據分析師是如何工作的?

1)數據質量。分為數據標準和數據準確性。應該盡可能消除數據中的噪聲。為了數據的質量,大量的人工工作是不可或缺的。

2)數據的業務場景。我們不可能做到所有的場景,所以業務場景和產品形態很重要。個人感覺業務場景越窄越好。

3)數據分析的結果要讓人看得懂,知道下壹步該怎麽做,而不是為了數據而數據。

從事數據挖掘的人很多,但成功的案例不多(相對於大量的嘗試)。就目前而言,我似乎認為目前的數據挖掘技術是壹種過渡技術,還處於探索階段。另外,很多數據挖掘團隊不專業,不熟練,覺得對不起技術人員...