将您的思维方式从业余爱好者转变为专业分析师

成为“真正的”数据分析师的旅程

在本博客系列的开头，我开始向您证明您已经是一名数据分析师。是的，就是你！如果您正在阅读本文，那么您就在此时此刻进行分析。[0]

我觉得从那里开始不仅是为了鼓舞人心的信息很重要——你不需要获得许可来进行数据分析，因为你已经在做这件事了！ ——但也因为我相信存在太多的数据科学偏见：我看到人们将绝妙的常识应用于野外数据（例如，不相信 Instagram 上的每张照片都反映了现实），然后将其扔出一旦他们开始调用相同的任务“数据分析”或“数据科学”。

但无论我们怎么称呼它，我们的许多日常任务都涉及分析。我们都是数据分析师。这是否意味着我们都同样擅长它？

业余分析师和专业分析师之间存在一些重大差异。我们在之前的文章中详细介绍了前 3 个，现在我们将在这里继续我们的旅程。[0]

数据专业人士与业余爱好者的区别 #1 — 软件技能

在上一篇文章中介绍过。[0]

数据专业人士与业余爱好者的区别 #2 — 轻松处理大量数据

在上一篇文章中介绍过。[0]

数据专业人士与业余爱好者的区别 #3 — 不受数据科学偏见的影响

在上一篇文章中介绍过。[0]

数据专业人士与业余爱好者的区别 #4 — 了解职业

与业余爱好者不同，专业分析师是选择的分析师，而不是不幸的分析师。对他们来说，分析本身就是一门卓越的学科，而不是其他职业（如机器学习或统计学）的垫脚石。[0][1]

专业分析师是选择的分析师，而不是不幸的分析师。他们专注于达到自己职业的顶峰，而不是羡慕其他角色。

他们相信，顶级分析师在数据方面至少与顶级统计数据/人工智能专家一样糟糕，如果不是更多的话。 （如果您对此持怀疑态度，请阅读此内容。）他们为成为分析师而感到自豪，而这种自豪感是来之不易的。[0]

太多的分析工作描述让人觉得工具是工作中最重要的部分。他们没有。

专业分析师明白，使您成为分析师的不是您的职位，也不是您使用的工具和技术。如今，就业市场无处不在，所以如果我所说的某些内容与您不相符，那么我使用“分析师”一词可能与您的雇主使用它的方式不同。随意用你称之为相同角色的任何文本替换，我不介意。

我已经在上图和一篇较长的博客文章中勾勒出了不同的重点，解释了我使用“分析师”一词的含义以及分析在各种数据科学学科中的位置。[0]

工具不会让专业人士变得专业。重要的是你对他们做什么。

每个数据科学学科都帮助自己使用相同的工具和方程式，但它们的使用方式却大不相同。您永远不会听到专家分析师声称，使用回归分析或 t 检验等统计方法意味着您正在做统计。分析师和统计学家与 ML/AI 人员使用相同工具的方式有天壤之别。

专业分析师明白，使他们成为分析师的原因是他们在探索和灵感方面的专业知识，他们倾向于这一点。如果您想了解更多信息，我有大量关于分析职业的资源，包括：[0]

• 分析与数据科学——为什么一个是另一个的一部分[0]
• 分析与数据新闻——为什么分析不能讲故事[0]
• 分析与机器学习——为什么 ML/AI 需要分析师支持[0]
• 分析与统计——为什么统计学家和分析师是敌人[0]
• 分析与决策——为什么分析师是王位继承人[0]

数据专业人士与业余爱好者的区别 #5 — 拒绝成为数据骗子

失去专业尊重的最快方法是屈服于通过模仿分析和统计数据而不了解其原因来快速赚钱的诱惑，从而污染每个人的声誉。如果你这样做，你比业余爱好者更糟糕。你是一个数据骗子：一个后见之明的毒贩。[0][1]

专业分析师拒绝成为数据骗子。[0]

专业分析师拒绝成为有毒的后见之明的兜售者。

• 分析师为您提供开放的灵感。[0]
• 统计学家为您提供严格的测试。
• 江湖骗子为您提供扭曲的后见之明，假装是分析加统计。

数据骗子的第一个警告信号是未能理解分析和统计是非常不同的学科。无论你的官方职位是什么，都没有规定你不能同时学习这两种行业……只要你不把它们弄糊涂。当专业分析师在这两个方面都熟练时，他们知道什么时候摘下分析师的帽子，戴上他们的统计学家头盔。当存在不确定性时：[0][1][2][3]

• 分析是对好问题的追求。
• 统计是对好的答案的追求。

为避免意外成为数据骗子，请一次解决这些追求（并阅读此内容）。[0]

数据专业人士与业余爱好者的差异#6——对确认偏差的抵抗力

确认偏差意味着我们都可以看到相同的数字并以不同的方式感知它。事实不再只是事实。

确认偏差是一个微妙的怪物：即使您接触到与您的观点不一致的信息，您也可能不会接受它。您可能会记错它。您可能会找到忽略它的理由。您将继续挖掘，直到您看到的数字是您想看到的数字。头脑就是这样有趣。[0]

换句话说，确认偏差是数据驱动决策的大敌，因为它意味着一个事实不再只是一个事实，无论你投入多少数学和科学来得到它。你和我可以看到同一个数字并以不同的方式感知它。努力让自己接触更好的信息来源并不足以克服从你的眼睛背后开始的问题。[0][1]

许多人只使用数据来更好地了解他们已经做出的决定。专业分析师对自己的要求更高。

我已经为所有受众编写了克服确认偏见的一般指南，但如果你渴望成为一名专业分析师，你需要绝地级别的解毒剂来解决确认偏见。从一般指南开始，然后有意识地练习磨练防止确认偏差的最佳两项技能：预先注册和面对 apophenia 时的开放心态。[0][1]

Preregistration

确认偏差的一种解毒剂是在查看数据之前设置您的决策标准。

问题：如果没有预先注册，您可以在找到数据到达的位置后自由移动球门柱。 （当然你每次都进一球。你就是那么好。）[0]

解决方案：提前设置球门柱，并抵制稍后移动它们的诱惑。

养成理解寻求问题和寻求答案之间区别的习惯。当您寻求问题时，您可以在没有预先注册的情况下随意捣乱您的数据——但您不得使用您发现的任何东西作为证据。另一方面，如果您正在寻求答案或影响行动，则必须遵守预先设定的决策标准。从技术上讲，这是决策者的工作，而不是分析师的工作，但在实践中它经常被委派，所以在你掌握这项技能之前，你不能称自己为专家分析师。[0]

在此处了解有关如何执行此操作的更多信息。[0]

即使您正在探索您的数据以寻找问题而不是答案，您仍然需要确认偏差证明的心理习惯，这使我们……[0]

Open-mindedness

当您保持开放的心态并松散地持有自己的观点时，确认偏见就很难扎根。在这方面，专业分析师是绝地武士。

虽然业余爱好者以在他们的数据中挖掘出一个强大而引人入胜的故事而感到自豪，但专家分析师对此却过于精明。他们知道复杂的数据集本质上是罗夏测验——它们是 apophenia 的温床：对数据集进行切片和切块的方法越多，他们实际上就越是恳求你在其中找到错误的含义。这就是为什么专家分析师自学要保持知识上的谦逊、尖锐的怀疑和强烈的好奇心。他们太擅长自己所做的事情，无法得出结论。[0][1]

复杂的数据集实际上要求您在其中找到错误的含义。

专家分析师从不试图向你推销通过折磨数据发现的故事，直到它承认为止。相反，他们在谈论他们的发现时使用对冲/软化语言，并且他们有纪律为所有事情提出多种解释。如果你怀疑某人是分析绝地，试试这个技巧：让他们为你解释一些数据/图表。他们产生多种解释的速度越快，产生的替代方案越多，它们的力量就越大。如果他们只停留在一种解释上，那么他们仍处于幼虫业余阶段。

要提升你的绝地技能，请到这里查看我的分析中的 apophenia 更长的指南。[0]

这就是本文的内容。在下一篇中，我们将解决业余分析师和专业分析师之间的最后四个差异：

数据专业人士与业余爱好者的差异 #7 — 对数据的现实期望
数据专业人士与业余爱好者的区别 #8 — 知道如何增加价值
数据专业人士与业余爱好者的区别 #9 — 以不同的方式思考时间
数据专业人士与业余爱好者的区别 #10 — 卓越的细微差别

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