怎样才能和数据分析师交流？只要你记住这2个问题就够了

如果您是一名与组织中的数据分析员打交道的经理，并且希望做出更大的数据驱动的业务决策，那么如何提出好的问题应该是您的首要任务。许多管理者不敢问问题，因为害怕在与大数据有关的问题上胆怯。然而，如果你问对了问题，你不仅可以显得知识渊博，而且有可能导致更好的决策结果。

但这不仅仅是你可以问的关于大数据的关键问题，同样重要的是，在你问了之后可能发生的对话。

1、怎样才能和数据分析师交流——关于假设的问题

你会问：你的模型背后有什么假设?

根据他们的回答，你假设的回答是：如果没有具体的假设，你应该担心。因为每个模型背后都应该有假设。除非假设样本代表一个群体，或者之前收集到的大数据仍然能代表当前的情况。

下一步：这些假设不再有效的原因是什么?

你想要的回答是：在这里，你真的想得到一个经过深思熟虑、切实可行的答案。判断假设是否仍然有效的唯一可靠的方法是根据新收集的大数据进行新的分析，这可能会花费很多钱。也许只有当一个变量在特定方向上发生变化时，特定的关联才有效。例如，抵押贷款风险模型只有在房价上涨时才有效。

2、怎样才能和数据分析师交流——大数据分发

你会问：你收集的大数据是如何分布的?

你假设的回答是：如果他不能描述数据的分布，那他就是个糟糕的分析师。优秀的分析师应该早就研究过它，并且可以直观地向您展示您的大数据在任何特定变量上的分布情况。

如果你有兴趣使用一个变量作为另一个变量的可能预测因子，请你的分析师提供一个“散点图”，看看大数据是否以线性形式分布，这意味着这两个大数据之间有很强的相关性。

下一步：大数据是否正态分布?

你的假设回答：如果一个数据分析师说大数据不是正态分布的(也就是说，它呈现出一个钟形曲线)，他将不得不使用不同类型的统计数据(称为非参数统计)，因为通常使用的标准差和相关性分析是行不通的。

你可以问分析师，他们如何根据大数据的分布调整分析。例如，非参数测试通常需要大量具有相同统计可靠性的示例。

怎样才能和数据分析师交流？只要你记住这2个问题就够了，大多数数据分析师来自计算机、数学和统计学，这意味着数学知识是重要的基础。尤其是统计学，是数据分析师的基本技能，如果您还也想成为数据分析师，那么下方的资料下载链接一定会帮助你。