一个有三年工作经验的优秀数据分析师所具备的能力有哪些？怎么衡量？从哪几个方面？
谢邀。 刚休假回来忙着加班就看到这么有 bigger 的问题，怎么能不怒答一发。 来点入门的吧（因为我就是入门水平啊） 经典的冰淇凌销量和游泳溺水人数成正比的数据，这并不能说明冰淇凌销量的增加会导致更多的人溺水，而只能说明二者相关，比如因为天热所以二者数量都增加了。这个例子比较明显，说起来可能会有人觉得怎么会有人犯这样的错误，然而在实际生活、学习、工作中，时不时的就会有人犯这样的错误。 举个栗子 根据这组数据，为了赢球，科比应该少出手？并不一定如此。有可能科比出手少的时候是因为队友状态好，并不需要他出手太多。也有可能是因为球队早早领先，垃圾时间太多。而出手太多的比赛是因为比赛艰难或者队友状态不好，需要他挺身而出。当然，以上也只是可能之一，具体是什么情况光靠这组数据并不能得出任何结论。 图片来源： -- 声明：非科比粉，路人偏黑。 数据分析中看到的样本是“幸存了某些经历”才被观察到的，进而导致结论不正确。 比如比尔盖茨、乔布斯、扎克伯格都没有念完大学，所以大家都应该退学去创业。这一结论的最大问题在于那些退学而又没有成功的例子，很多时候我们是看不到的。另一方面，他们是因为牛逼才退学，而不是退学才牛逼的，看，相关性/因果性真是限魂不散。 再比如 Uber 发现新用户有10块钱优惠券，但是平均评价却只有3星。相反，第二次再用的时候没有优惠券了，评价却高达4星半。这说明，不给优惠券用户评价会更高，果然用户虽然爱用优惠券，但内心还是觉得便宜没好东西的？很明显，幸存者偏差在这个例子里体现在那些打一星二星评价的用户，之后可能就没有第二次了。更明显的，这个例子是我瞎扯的。 图片来源： 以知乎为例，会有种错觉人人年薪百万，985/211起，各种GFSBFM，天朝收入水平直逼湾区码工。然而一方面这是幸存者偏差，知乎大V们的发声更容易被看到（看，幸存者偏差也是阴魂不散）。另一方面，不要小瞧知乎跟天朝网民的差别，以及天朝网民跟天朝老百姓的差别--样本跟整体的差别。 类似的例子有水木的工作版块、步行街的收入和华人网站的贫困线。 图片来源： 统计101告诉我们，要比较两组数是否不同，最基本的一点可以看它们的区别是不是统计上显著。 比如 Linkedin 又要改版了（我为什么要说又呢），有两个版本 A 和 B. 灰度测试发现，跟现有版本比起来，A 的日活比现有版本高20%，但是统计不显著。而 B 的日活跟现有版本虽然只高了3%，但是统计显著。于是 PM 拿出统计101翻到第二页说，来，咱们把统计显著的版本 B 上线吧。苦逼的数据科学家 DS 说，等一下！并不是所有时候都选统计显著的那一个，咱们再看看版本 A 的数据吧（具体分析略过一万字）。 很显然，这个例子也是我瞎扯的。 图片来源： 比如 这个回答里提到的 图片来源： （一下步就是要编排一个 twitter 的例子了23333，因为数据分析表明，有 twitter 公司这样的例子读起来会更有趣） twitter通过分析文本数据发现。。。 算了，我编不出来，由此可见，不具有可行性的结果虽然是“理论正确‘的分析结果，然并卵。。。 图片来源： 别笑，据以前的校内后来的人人现在不知道叫什么的 PM 说，这是真的。（开个玩笑，人人的同仁要是介意的话我删掉） -- 此片应有人人小秘书配图 具体我就不讲了， 讲错了我明天还怎么面对老板和同事啊。 有兴趣解释 p-value 的欢迎留言。 图片来源：