北京
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每个数据新手都干过这种事：打开Jupyter Notebook，导入CSV，三行代码怼进Random Forest，然后盯着那个95%的准确率自我感动。问题是，这数字到底解决了谁的什么问题？没人知道。
专业数据科学家把这种操作叫"模型优先陷阱"——就像还没问病人哪里疼，先开了一箱抗生素。他们的工作流完全是反过来的：先花大量时间理解业务问题，再决定要不要用模型、用什么模型。
这套流程的核心就一句话：「Stop jumping straight to models.」翻译过来就是，模型是最后一步，不是第一步。专业人士的可重复工作流能把模糊的业务问题，拆解成可验证的假设、可追踪的指标、可交付的结论。
新手和专家的区别不在于工具多炫酷，而在于专家知道什么时候该停下来问一句：这个准确率，老板真的在乎吗？
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