小白必看：数据分析5个常见误区！( 五 )
数据从来都不是完美的——如果是的话 ， 数据科学家就不会有工作了 。 我们必须使不完美的数据变得可用 ， 这要求我们理解业务的大环境——您不需要哪些信息?哪些是关键任务?
人们很容易陷入一种现代思维模式 ， 即数据是企业中所有意义和价值的来源(尤其是如果你是一名数据科学家) 。 但如果我们想要继续为我们工作的公司带来价值、发挥数据科学的最佳实践效果 ， 我们必须承认只有当我们的工作是整个商业生态系统中的一部分时 ， 我们的工作才最有价值——这取决于数据科学家本身与生态的协作 。
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