数据分析与算法协同增效的基本思路
数据分析和算法都是数据的应用，要让数据发挥作用，得紧密结合业务实际，找好数据能帮上忙的发力点。本文提出了数据分析和算法合作的基本思路，包括项目立项、任务分解、问题解答等方面。
如何实现数据分析和算法的协同合作是一个重要的问题。一方面，业务方对模型的期望越来越高，另一方面，企业内部存在大量数据采集差、缺少数据人员、工作目标不清晰等问题。如何协同起来，提高效率呢？
首先，需要避免两种典型的错误做法。一种是领导把所有与模型相关的工作都交给算法工程师，而数据分析师则不再负责；另一种是业务部门完全控制数据分析师的工作，让他们只是劳动力的提供者。这两种做法都会坑了算法和分析。
其次，需要找到好的场景，紧密结合业务实际，找到数据能够发挥作用的发力点。这些场景往往是数据与业务行为交织在一起的，需要对业务部门进行深入的理解才能找到。然后，需要将问题进行分解，让数据分析师先理清现状，采集数据，然后再由算法工程师有的放矢地进行模型建立或优化。
最后，当遭遇挑战的时候，我们需要大家一起应对，分析排除外部因素、意外波动、业务主动行为等因素对模型的影响。数据分析师要及早发现问题，提示业务风险，提醒所有人关注变化。这样，才能实现数据分析和算法的协同合作，让大家一起做出成绩。
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