数据知识框架
要素改革方向定义了数据成为生产要素的一环，再加上2025规划，以及互联网发展到第三阶段，政府部门和传统企业会爆发出更多的信息化需求，这种需求具有十足的优化属性，对数据的需求从体量和质量上都会有更高的要求，同理，互联网企业由于普遍增长匮乏，对业务的优化需求也在持续而缓慢的增长，市场上关于数据的岗位需求就集中在这两块，可以说前景还是有的，但是路途十分崎岖，由优化产生的需求不如生产力爆发产生的需求强度大，优化的需求绵软而缓长，这就要求从业人员具有更高的能力以及更完善的知识体系。为此，我打算总结一下自己在工作中的一些经验，一方面，通过输出知识来巩固自己的理解，一方面，希望能认识更多的朋友，相互交流共同进步。框架共包含四部分，第一部分数据和信息，是框架的灵魂，认识世界的方式；第二部分业务结构化，是实际工作中的战术打法；第三部分，是常用的工具，包含一些使用频率十分高的场景；第四部分，是在更高级的应用场景下需要掌握的部分。
数据和信息
工欲善其事，必先利其器。在学习技能之前，一定要明白，数据是什么，信息是什么，社会是如何变化的，以及数据在这种变化中是以什么样的形式来发挥它的价值。只有弄明白这一点，在实际操作的过程中，才能明白自己的目标，继而坚定而踏实的向目标前进。
业务结构化
业务的类型虽然多种多样，但仍然可以限定在有限的几种结构内，弄清楚结构，就是对目标对象进一步细化，再在工作中针对对象进行迭代优化。
常用工具
每一种工具背后都有庞大的知识体系，但幸运的是绝大部分的内容使用频率都非常低。只对学习的投入产出高的部分进行总结，掌握每个工具最核心的一部分，剩下的部分，有需求时再搜索。
高级工具
大数据和算法是对常规工具的一种补充，内容涵盖一些通用和成熟的部分，以便对整体知识体系有一个大致的轮廓。
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