雖然數據的價值已經被廣泛接受，但對於大多數人來講，數據的具體應用過程，還是非常神秘。哪怕是一些數據從業者，也很難說得明白。所以，很多公司雖然喊著數據驅動的口號，但卻沒有真正體現出數據的價值。
數據、業務、算法是三位一體的閉環體系，必須將數據思維紮實地嵌入到業務之中，才能挖掘出數據所蘊含的趨勢和規律。
三位一體
我希望通過本文和大家聊一聊，數據是怎麼樣一步一步應用到業務之中的，幫助大家瞭解數據專家的工作流程。
定義問題
並不是所有的問題都可以用數據解決，很多問題看上去好像是數據問題，但實際情況是數據所能起到的作用微乎其微，而又有很多問題看上去不能用數據解決，但經過抽象後，數據便可以為這些問題創造價值。
很多做內容推薦的平臺，都希望找到“好”的內容，然而脫離用戶行動，僅從內容數據本身去評判質量，往往不能滿足要求，因為“好”的概念過於寬泛，沒有一個明確的標準。
我們可以對問題進行抽象，將“找到好的內容”改成“找到完成率高的內容”。這樣，問題就有了明確的、可量化的目標，這符合機器處理問題的方式。
機器與人的思維方式是不同的，人是網狀思維，可以發散式地解決問題，而機器是線性的，每一次決策，都需要有一個明確的、可量化的目標。
我們需要將人所面對的問題轉化成機器能夠理解的形式，才能讓機器從數據中學習到解決問題的方法。
與此同時，看似類同的目標，從機器的角度，會找到完全不同的結果。所以，在定義問題的目標時，要非常嚴謹，才能得到預期的效果。
比如：平臺想要提高用戶的留存率，但目標卻是用戶的點擊率，貌似效果一樣，可最終結果會差別很大。
準備數據
在實際工作中，80%以上的時間都是在準備數據，而且它是流程中最重要的技術環節，這就好比“巧婦難為無米之炊”。
然而，什麼樣的數據才是機器所需要的數據，才是高質量的數據呢？
大家可能認為數據量越大就越好了，但實際上是數據越全面越好。就好像，你喝再多的礦泉水，也不可能知道可樂的味道一樣。
在面對一個具體的問題時，我們需要判斷描述問題的數據是否足夠全面，包括問題的不同側面的數據。同時，我們還需要調整數據中不同樣本的比例，以保證機器能夠充分地學習。
在統計學中，只有樣本均勻時，統計推斷的結果才是合理的。
所以，很多時候需要人工標註的數據，來增強機器的學習能力。產品中的點贊、收藏等功能，除了用戶側的需求外，還包含了數據的標註需求。
特徵工程
人可以很輕鬆的處理非結構化的數據，但機器卻只能處理結構化的數據。如果描述問題的數據不能特徵化（數據化），那麼機器便無法學習到任何的規律。
在特徵工程方面，非常考驗數據專家的判斷力，而其判斷力來自於大量的實戰經驗和對業務的理解程度。
因此，一個好的數據專家，一定是對業務十分熟悉的，能夠建立從原始數據到特徵數據的技術體系，可以將原有業務經驗充分覆蓋，甚至超越原有經驗的侷限。
不僅需要對數據進行清洗，關聯和整理，更需要捕捉到原始數據背後的深層數據。
深層數據的3個提煉方式：
- 時間，通過數據在不同時間維度上的變化，提煉新數據。
- 場景，通過結合不同場景下數據的變化，提煉新數據。
- 交叉，通過數據彼此之間的交叉對比，提煉新數據。
很多時候，當大量弱數據彼此組合關聯然後衍生為新數據時，這些合成數據便可以成為解決問題的關鍵數據。
算法調優
真實的數據往往極其複雜，需要簡單強壯的算法去征服它們。所謂好算法，就是不浪費數據，能最大化數據價值的算法，是基於不同數據結構而發揮數據價值的。
數據是解決問題的材料，算法是解決問題的工具。主要有三大類的算法方向：
- 規則主義：不對數據做出任何假設，而是直接從現實數據中提煉一系列決策規則，並假設這些決策規則適用於一切新數據。
- 頻率主義：假設需要學習的數據服從某類理想的統計分佈，並利用數學技術從理想數據中推斷規律。
- 貝葉斯主義：它們不從數據中做任何推理，而是找到不同案例之間的關聯關係。
而想要決定到底是哪種算法效果比較好，需要根據實驗效果設定自動挑選算法和自動調參的算法，讓機器自動選擇當前數據最適合的算法和工具。
這就好比，理解發動機的原理，並不能幫助你擁有更高超的開車技巧，還需要實踐才能得到最優的結果。
如果說機器學習算法是強大的發動機，那麼這個算法發動機需要一個簡單易用的方向盤，可視化便是機器學習技術的方向盤。
只有將各種數值可視化呈現出來，才能對算法進行調優。
總結
有經驗的數據專家可以憑藉業務經驗，直覺和邏輯推理提煉出大量具有預測意義的數據特徵，並且快速找到解決問題的算法。
所以，這也就解釋了為什麼從事數據方向的工程師，越老越值錢的原因。
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