数据分析师的日常

最近反思：
避免两种倾向的商分：
1.热衷于做思维体操，“清谈”却不接地气，追问价值，追问终局，唯独不负责解决当期的业务问题，在非业务出身的商分高P中尤其多；
2.热衷于展现特别多的数据分析和各种口径的数据，却没有明确的结论；或者数据的呈现逻辑没有充分梳理，导致管理层和业务团队看数非常累，但是无法回答数据导向什么结论，进而无法确认问题的主负责人，也不知道如何构建改善闭环。

现在和AI对话，忍不住区分人类话语体系和AI话语体系。这个AI修Bug很久都没修好，最后还是人类的数据分析师发现了问题根源。

理论与数学物理+量化金融研究者，提出了一种纯使用VIX收盘价来分类市场波动率的相空间框架，

一系列复杂的建模过程，略去不表(是我看不懂)。

形成的波动率实时仪表盘，可以「感知」当前市场处在哪种“相态”，显示contango/backwardation的方向，

类似于股市的“天气预报 + 体温计”，辅助判断现在是平静适合卖溢价，还是开始有压力信号要谨慎。

分，下一题。
曾经是知乎情感类问题的「标准答案」，

有人发现LLM在感情类上也是「劝分不劝和」，
究其原因，好事者引用了一份Reddit的数据分析，

对 r/relationship_advice 这个版块15年（2010–2025）的评论进行了大规模统计：
-总共分析了约 5200万条评论，最终筛选出高质量的 116.6万条 作为有效样本。

结果，劝分在2010占比约30%，到了2025年接近50%，劝和从22%下降到14%。

由此推断，AI喜欢拆庙不过是重视反应了训练数据的中位数分布，比起这些算法对人情世故的冷淡，

Reddit网友才是真正的专心劝分15年。

原来统计学一直有两个流派。

一个是频率学派，一个是贝叶斯流派。

频率学派是主流，是学术界跟工业界的默认语言。

贝叶斯流派一直是反派，在客观数据分析前加入主观先验。

主观性，主观性，主观性。

啊啊啊啊我的咨询一直是贝叶斯流派啊啊啊啊啊，因为我针对的是小样本数据加复杂模型。

完全私人定制的人生老中医逻辑。

刷到一条小红书，写papi酱要招人了，在一堆短视频编导JD里赫然发现「数据分析师」，JD还有统计建模、机器学习？hello？？？这JD不是抄的吧…

做数据的本能：有个xhs说有人在上海春节期间上门喂猫赚了16万，我的第一反应是算了一遍数证明给他看常规情况下不可能。

我有一个在密歇根州立读美本学金融的朋友准备回国了，刚毕业一年，想找数据分析相关的工作，人很机灵，我感觉web3/AI都能干，大家有在招人的可以联系我呀～

用cc处理工作上的数据分析，尝试多开线程。
干了一下午 感觉极饿+脑子要废了 😵
AI 时代我的前额叶才是最重要的 T T

请教一些PUA话术