对数据科学偏见的免疫力
专家尊重数据。统计先驱之一，爱德华兹·戴明（Edwards Deming）有句名言：“没有数据，你只是另一个有意见的人。”这是真的，但不幸的是：“有了数据，你仍然只是另一个有意见的人。”专家分析师非常明白这一点。
数据可以诱使毫无戒心的业余爱好者产生虚假的安全感，但专家知道要建立免疫力，请停止将分析数据视为解决问题的完美途径。
了解职业生涯
与业余爱好者不同，专业分析师是出于选择。对他们来说，分析本身就是一门卓越的学科，而不是其他职业（如机器学习或统计学）的垫脚石。
专业分析师明白，不是你的职称让你成为分析师，也不是你使用的工具和技术。让您成为专家分析师的是您在探索和灵感方面的专业知识——因此，在思考分析职业生涯的细微差别时，这是最好的出发点。
拒绝成为数据骗子
数据骗子的特征是无法理解分析和统计学是截然不同的学科。只要有人将它们弄混淆，那么就无法学习这两个行业。为了避免意外成为数据骗子，请注意他们的区别。
抵制偏见
偏见意味着我们虽然看见同一个数字，但却以不同的方式看待它。换句话说，偏见是数据驱动决策的敌人，因为它意味着无论你投入多少数学和科学来获得事实，事实都不再只是一个事实。它吸收了分析数据的所有价值。
对数据的现实期望
对于分析师来说，通常需要从糟糕的数据开始，以弄清楚如何制作更好的数据。了解其中的过程很重要。
知道如何增加价值
分析技能只是实现目标的一种手段。一个纯粹的分析师的价值与能力有关。决策者的工作是将信息转化为可行的行动，他们需要获取足够的信息——这就是分析师发挥作用的地方，既被动地（通过查找回答他们具体问题的数据）和主动（通过探索数据以激励他们考虑新方向，使他们更具创新性和防威胁性）来支持决策者的信息需求。
对时间有不同的思考
很少有专注于时间投资回报率（ROI）的角色。经验丰富的分析师的工作是对灵感、创新和早期威胁检测的时间投资。他们希望团队相信他们会尽可能充分利用分配的时间，所以需要考虑行动的潜在时间投资回报率。
细致的卓越观
与业余爱好者不同，专家分析师不认为追求速度是贬义的，这是一个细致的概念，可以指导他们如何去看待自己的工作，如何确定优先级，如何评估绩效，以及如何发展技能。
