1.数据分析的行业差异
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
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
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
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。
