数据科学家被称为21世纪最性感的职业，需要掌握的工具和技能方面主要有：
工具： R、Python、SAS、SPSS、Spark、Mlib、mahout等等
技能：需掌握SQL数据库、概率统计、机器学习算法原理（分类、聚类、关联、预测等）、深度学习算法原理、模型评估、模型部署、模型监控等等；
数据分析之道是价值观，认同数据分析的价值，对数据分析工作有清楚的定位，并非常了解数据分析背后的商业模式。对数据分析只有认同其价值，明确其定位，深谙其商业模式，才能走在正确的轨道上。
数据分析之术是正确的方法论：AARRR模型和分析上的学习引擎。AARRR是《增长黑客》海盗法则：依次是获取用户、激发活跃、提高留存、增加收入、推荐传播的首字母，覆盖用户整个生命周期。学习引擎是《精益创业》中提倡的精益化运营方式，当有想法时采用最简可行产品MVP的方式将其构建出来，上线后我们衡量用户和市场反应，通过分析收集到的数据来验证或推翻之前的想法，从而不断学习和优化。
数据分析之器是指数据分析工具。统一的数据采集平台，选择合适的分析工具。
企业大数据平台一般包含大数据应用层、平台层、基础实施体系。一般流程是从数据源经过数据标准化、到基础数据层、到接口数据层、到最后的应用数据层。
不光数据分析，生活中很多方面都可以用到下面提到的方法。比如在个人投资时要用PEST分析法，思考问题、表达方案时用5W2H法、金字塔分析法等。
要么努力践行自己的目标，要么努力寻找自己的目标，有什么好纠结迷茫的呢？
数据分析框架分为四层：数据规划、数据采集、数据分析、数据决策。
数据分析工作大多时间耗费在数据采集、清理、转换等脏活累活上面，最有价值的分析和决策部分往往耗时很少。做大数据分析要尽可能使用工具实现底层的自动化操作，并把工作重心放在最有价值的分析和决策两个层面上。
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