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安欣一直以為平臺搭建好，模型定位準確，其他的都很簡單，直接套進去就行了，可現在的情況與設想的並不一樣，僅僅會技術並不能做好分析，她抽絲剝繭般地分析真正的資料分析需要具備的能力。

平臺想要建的好，除了技術之外，更重要的是要符合所分析資料的特點，這與資料的量級、資料來源介面等因素均有大關係，而這些因素正是來源於業務。

模型想要定位準確，更是需要符合業務要求，與業務發展完美契合，這樣的模型輸出的成果才有商用價值。

由此看來，大資料分析離不開業務，技術、資料、業務三者缺一不可，業務是實現目標，技術是實現手段，而資料是連線兩者的紐帶。

安欣想起美美網的專案，秦正牽頭的專案之所以三次驗收被拒，就是因為他們死板地按照客戶給的維度建模，而沒有對業務進行分析獲取第一手材料後搭建模型。

當初安欣能驚豔全場，在第七組站穩腳跟，不正是因為她詳細研究了美美網現網客戶的情況，才優化出讓美總滿意的模型嗎？

不是客戶不可信不權威，而是根據經驗、感情的判斷，遠不如由資料得來的判斷準確，這才是大資料的初衷——用資料說話，展現事實。

就如蕭睿說的，再精通技術，只是相當於一個高階機器人，真正有含金量的，是如何運用現有資料，獲得高價值的資訊，這就要求必須精通業務！

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