虽然数据的价值已经被广泛接受，但对于大多数人来讲，数据的具体应用过程，还是非常神秘。哪怕是一些数据从业者，也很难说得明白。所以，很多公司虽然喊着数据驱动的口号，但却没有真正体现出数据的价值。
数据、业务、算法是三位一体的闭环体系，必须将数据思维扎实地嵌入到业务之中，才能挖掘出数据所蕴含的趋势和规律。
我希望通过本文和大家聊一聊，数据是怎么样一步一步应用到业务之中的，帮助大家了解数据专家的工作流程。
定义问题
并不是所有的问题都可以用数据解决，很多问题看上去好像是数据问题，但实际情况是数据所能起到的作用微乎其微，而又有很多问题看上去不能用数据解决，但经过抽象后，数据便可以为这些问题创造价值。
很多做内容推荐的平台，都希望找到“好”的内容，然而脱离用户行动，仅从内容数据本身去评判质量，往往不能满足要求，因为“好”的概念过于宽泛，没有一个明确的标准。
我们可以对问题进行抽象，将“找到好的内容”改成“找到完成率高的内容”。这样，问题就有了明确的、可量化的目标，这符合机器处理问题的方式。
机器与人的思维方式是不同的，人是网状思维，可以发散式地解决问题，而机器是线性的，每一次决策，都需要有一个明确的、可量化的目标。
我们需要将人所面对的问题转化成机器能够理解的形式，才能让机器从数据中学习到解决问题的方法。
与此同时，看似类同的目标，从机器的角度，会找到完全不同的结果。所以，在定义问题的目标时，要非常严谨，才能得到预期的效果。
比如：平台想要提高用户的留存率，但目标却是用户的点击率，貌似效果一样，可最终结果会差别很大。
准备数据
在实际工作中，80%以上的时间都是在准备数据，而且它是流程中最重要的技术环节，这就好比“巧妇难为无米之炊”。
然而，什么样的数据才是机器所需要的数据，才是高质量的数据呢？
大家可能认为数据量越大就越好了，但实际上是数据越全面越好。就好像，你喝再多的矿泉水，也不可能知道可乐的味道一样。
在面对一个具体的问题时，我们需要判断描述问题的数据是否足够全面，包括问题的不同侧面的数据。同时，我们还需要调整数据中不同样本的比例，以保证机器能够充分地学习。
在统计学中，只有样本均匀时，统计推断的结果才是合理的。
所以，很多时候需要人工标注的数据，来增强机器的学习能力。产品中的点赞、收藏等功能，除了用户侧的需求外，还包含了数据的标注需求。
特征工程
人可以很轻松的处理非结构化的数据，但机器却只能处理结构化的数据。如果描述问题的数据不能特征化（数据化），那么机器便无法学习到任何的规律。
在特征工程方面，非常考验数据专家的判断力，而其判断力来自于大量的实战经验和对业务的理解程度。
因此，一个好的数据专家，一定是对业务十分熟悉的，能够建立从原始数据到特征数据的技术体系，可以将原有业务经验充分覆盖，甚至超越原有经验的局限。
不仅需要对数据进行清洗，关联和整理，更需要捕捉到原始数据背后的深层数据。
深层数据的3个提炼方式：
- 时间，通过数据在不同时间维度上的变化，提炼新数据。
- 场景，通过结合不同场景下数据的变化，提炼新数据。
- 交叉，通过数据彼此之间的交叉对比，提炼新数据。
很多时候，当大量弱数据彼此组合关联然后衍生为新数据时，这些合成数据便可以成为解决问题的关键数据。
算法调优
真实的数据往往极其复杂，需要简单强壮的算法去征服它们。所谓好算法，就是不浪费数据，能最大化数据价值的算法，是基于不同数据结构而发挥数据价值的。
数据是解决问题的材料，算法是解决问题的工具。主要有三大类的算法方向：
- 规则主义：不对数据做出任何假设，而是直接从现实数据中提炼一系列决策规则，并假设这些决策规则适用于一切新数据。
- 频率主义：假设需要学习的数据服从某类理想的统计分布，并利用数学技术从理想数据中推断规律。
- 贝叶斯主义：它们不从数据中做任何推理，而是找到不同案例之间的关联关系。
而想要决定到底是哪种算法效果比较好，需要根据实验效果设定自动挑选算法和自动调参的算法，让机器自动选择当前数据最适合的算法和工具。
这就好比，理解发动机的原理，并不能帮助你拥有更高超的开车技巧，还需要实践才能得到最优的结果。
如果说机器学习算法是强大的发动机，那么这个算法发动机需要一个简单易用的方向盘，可视化便是机器学习技术的方向盘。
只有将各种数值可视化呈现出来，才能对算法进行调优。
总结
有经验的数据专家可以凭借业务经验，直觉和逻辑推理提炼出大量具有预测意义的数据特征，并且快速找到解决问题的算法。
所以，这也就解释了为什么从事数据方向的工程师，越老越值钱的原因。
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