编码技能够格了吗？

科学的问题都可一分为二，一套“活动”和几步“绝佳操作过程”。

“活动”包括数据收集、数据清理、数据整理、假设验证、模型开发、验证等。如果你常与分析行业打交道，那对这些术语一定不陌生。

但“绝佳操作过程”却鲜有人知，实践的也不多。事实上，它强调最多的是项目管理、建立库、文件管理、沟通和代码维护。作为数据科学家，必须保证坚持“3个C”：

• consistency(一致)
• ommunication(沟通)
• consumption(消费)

工作要始终如一，与利益相关方沟通商业细节，最重要的是你在被消费。

“如今的企业都在找寻能够创造适用多个团队的方案的数据科学家。就好比一个产品，人人都用得心应手的那个。如此不但可以节省资金，不再浪费钱解决不同商业活动中相似的问题，还能节约时间和精力。”

数据科学中的编码与软件开发截然不同。不仅要知道怎么做，还得懂相当多的数据和商业内容。

今天笔者打算谈谈“一致”，以及如何在编码中做到这一点。在Mu Sigma商业方案工作的三年，以及至今遇到的所有挑战，让我总结出了许多绝佳经验。

下面这五点会简单讲解什么是“数学+商业+数据+科技=数据科学”，助你功力

（编辑：鹤壁站长网）

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