你是否有过这样的经历：和一位数据科学家开会，环顾四周，发现大多数同事脸上都挂着无聊的表情？科学家滔滔不绝地讲述着数字及其含义，枯燥无味，到最后，似乎所有人都没听懂他们在说什么。是不是听起来很熟悉？
讲故事是数据科学家最重要的技能之一。无论你的模型多么巧妙，如果你不能构建一个其他人能够理解的故事，那么你的数据就无法改变世界。
话虽如此，理解数据运作机制的重担不应该落在数据科学家一个人身上。没错，你有责任构建故事并选择正确的数据可视化策略。然而，当其他人甚至连数据分析的基础知识都不懂时，你也只能走这么远。
超越指标
你知道吗？加勒比海海温上升和该地区海盗活动的减少之间存在着数学上的相关性。这听起来可能像个笑话，但事实并非如此，相关性确实存在。
这就是传统上所说的伪相关性。这种情况发生在两个或多个指标之间建立数学相关性，但这种相关性在现实世界中却毫无意义。
将海盗与气候变化联系起来，听起来可 最近的手机号码数据 能有点滑稽，但却是一个极端的例子，体现了人们经常遇到的现象——只看数字的表面含义。执行摘要只有一页纸、一个指标和一个建议的时代早已一去不复返了。我们生活在数据文化中，你必须适应。
数据文化是人们重视、实践并鼓励利用数据改进决策的行为、信念和传统的集合。在数据驱动的环境中，组织中的每个成员都了解数据的重要性，并基于经验证据进行决策。
数据驱动的环境与传统的战略决策形成鲜明对比。它摒弃了经验和直觉，转而采用一种更具经验性的方法，决策以证据和基于数据的预测为强有力支撑。
（数据）文化革命
研究表明，拥有数据驱动型文化的公司，其产出和生产力在短期内往往能实现5%至7%的增长，相当于年增长率高达30%。
尽管数据文化益处良多，但拥抱它却并非易事。最近的一项调查显示，超过74%的管理者表示，他们尚未在企业中建立数据驱动型文化。讽刺的是，同样多的管理者表示，他们担心数据驱动型竞争会颠覆企业。
换句话说，我们了解数据的重要性，但我们还没有找到正确的策略来推动数据驱动的广泛应用。
数据文化面临的最大问题之一是让人们认识到数据收集和分析的重要性。为了实现数据驱动的决策，所有参与者都必须重视基于数据做出战略决策的益处。
扮演魔鬼代言人、抵制和不信任统计 是使用比特币最私 数据并非毫无道理。几十年来，我们看到人们滥用线性模型，用小样本做出不合理的预测，并曲解其结果的含义。
但我们已经不再是20世纪了。我们拥有更精细的统计模型、数据挖掘以及人工智能和机器学习算法的支持。我们拥有更强大的处理能力，从而能够做出更好、更准确的预测。
引入数据素养
数据素养是指阅读、编写和交流数据的能力。这包括对数据来源、分析方法、结构、数据清理和统计模型的理解。
更进一步来说，它还包含描述用例和应 比利时商业指南 用程序以及从数据构建故事的能力。
数据素养，如同任何技能一样，是可以学习的，并且涵盖不同的专业水平。公司里并非每个人都需要统计学博士学位才能具备数据素养。只要了解基础知识，知道如何提出正确的问题，并知道在哪里寻找答案就足够了。