参加CDA持证人活动的收获

1.数据分析的行业差异

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数据理解的难易度不同

商业模式的成熟度不同

数据分析框架的可移植程度不同

2.数据分析，功夫在诗外

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要熟悉业务，清楚数据生成过程

要分析、理解每一个涉及的人

顺势而为，势穷要先搁置

曲线救国，引导业务的需求

3.好算法的特征

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有价值，能技术落地

举例，报社的新闻初稿自动编辑，提升初稿编辑速度能直接影响销量，同时，有大量积累的历史初稿作为数据来源，有新闻规范，算法可以学习到。

4.关于求职

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招聘考虑求职者对招聘方的熟悉度、认同度、在职时长以及价值量。

跳槽需要考虑工具能力够用，机会成本可控。

此外，招聘需求不一定是企业的需求。