京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者:接地气的陈老师
来源:接地气学堂
一次在医院陪护家人做手术,和医生、、化验师、护士相处一整周,突然发现,这个关系跟数据分析、数据挖掘、数据运营非常像呀!特此mark,让新同学快速了解一下。
大家都知道,要当医生需要读一车的书,至少博士以上学历还得实习nnn年。然而这些学富五车的学霸们,面对的病人可能是千奇百怪。病人们说着听不懂的方言,看不懂各种医学术语,哼哼唧唧讲不清楚病情,却对着缴费清单斤斤计较:不就是肚子疼一下吗为啥要做这么多检查???医院就是想骗钱吧!
所以一开始我就说:成为医生前,医学是个技术工种,真正成为医生了,医学就彻底变成了业务工种了。看病绝对是一种业务能力,真想治好病,就得:
这一切都不是靠看白细胞多了就打消炎针看红细胞低了就吃复合多糖搞掂的;更不是病人进门说:“我肚子疼”就给他开治肚子的药;更不是从怀里掏出XX营养果汁然后说这个东西包治百病,如果没治好就是你的用量不够,要加大用量喝——只有搞传销的骗子才会这么干。医生要做的,是沟通、设计方案、验证假设、分析问题、考虑病人财力/情绪,综合性的设计解决方案。
当然,医生也有运气好的时候,比如碰上我们这种病人。医生问哪里不舒服,从来不会哼哼唧唧,而是能准确回答出来:“昨天早上9点开始头晕,有呕吐倾向,到现在没有看到好转,过往因为颈椎不好有类似病史”。不过好病人可遇不可求,还是得打铁靠自身硬。
这一切处理问题的方法像极了数据分析师。虽然作为数据分析师懂的是数据、统计学、编程、业务等知识,可真正面对的业务问题错综复杂。当企业面临经营问题的时候,谁都没把握一定说XX指标不好就是因为没做促销,就是因为没上新产品。需要系统的诊断才行。
更何况,还有各种不懂数据分析的业务部门来搞事情。指望你从裤裆里掏出“阿尔法狗神器”只要写200行代码就能洞察一些问题的;平时不做基础数据建设,不做好埋点,不规范流程,遇到问题就来问题“为什么别人能大数据分析,我们不能??”的;一口咬死业绩不行都是别人的锅,跟自己一点关系没有,你们不要胡乱分析的——各种丑态,和那些无知的医闹有啥区别?所以真的想做好数据分析工作,理论是必备的,实际处理各种业务问题的能力也同样非常重要。
相比之下,血液化验、放射检查等等化验科的工作就单纯很多。因为肚子疼可能是由多种复杂因素共同影响的,具体原因非常不确定。但检验具体某个问题,某个指标是否异常,却是非常确定的,只有:是/否两种可能。因此我们看到化验科都有各自精密的仪器设备,并且检查标准也非常清晰,不需要人工判断。
这像极了数据挖掘,或者算法的工作。其实目前算法最成功的商业应用也正是在图像识别领域。比如医生拍片检查关节情况,也是要通过计算各种角度,位置关系来判断,用算法做图像识别和计算,能大大提升准确度,也能减轻医生的负担。类似的,我们看到算法发展较快的领域,往往都是这种清晰目标下模型训练,比如图像识别应用于安防、医疗,声音识别应用于文字输入等等。由人工梳理复杂问题,设定清晰的目标,标注结果,再交由算法训练稳定的模型,是沉淀经验,积累分析成果的重要过程。
至于护士们,就像极了数据运营,或者需要看数据的运营。护士做的是护理工作,也需要关注指标,但是她们完全不需要懂背后的原理,只要知道XX指标是用来看XX的,XX指标下降了要做应对,XX指标跌破红线了叫医生就好了。护理工作核心就是执行,护理好了不出事就行。
于是陈老师便看到搞笑一幕:手术完了,病人挂了监护器。监护器做了很好看的可视化,还标准了心肺等图形,还有波浪线,还有数值。当指标数值低于或高于某些值,监护器还会一闪一闪嘟嘟嘟的响。真是个好数据产品!然而每次监护器报警,陈老师急匆匆的去找护士,护士都淡定的说:
陈老师不禁感慨:果然,在哪里都是做数据产品的自己纠结做的好不好,自己YY一堆使用场景,业务部门却自有一套看数据的方法啊!!!
所以总结一下:对看病来说,化验、治疗、护理三者缺一不可。对企业而言,分析、算法、数据运营也缺一不可。数据分析适合解决复杂的业务问题,算法适合对特定问题训练模型提升效率,数据运营当然是数据说话的干脏活累活,大家都在为经营做贡献。
可有些同学会好奇:那陈老师,为啥我看到的是数据分析都在迷茫自己要做什么,人人都想21天0基础学算法年薪百万,运营三天就写一篇分析心得却事到临头老是来要数要结果呢??为啥我看到的企业都这么乱??
答:还是对比医院,你看人家分工多清晰。化验、医生、护士各司其职。你看人家的医生,每个科室有各自职责,科室内有一个专家级学术带头人,一个资深科室主任,每天查房的时候专家亲自带着一大票人,现场指导小弟。虽然小弟们都是博士起步,但是还需要经过大量磨炼才能成为那个主任。
更何况
和不遵医嘱,自己作死,只抱怨缴费太多,还指望医生包治百病,出了事还来医院闹的医闹有什么区别??
所以,做数据不容易,且行且珍惜。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12