我的祖母是一名数据分析师；她只是不知道而已

我亲切地称呼的娜娜，从未拥有过笔记本电脑。她从未接触过电子表格。她无法告诉你SQL代表什么，但她能看一碗豆子、外面的天气和三条街外市场的声音...然后准确地告诉你应该卖多少、存多少或煮多少。

\ 她精确地管理家务。凭直觉管理资源。没有"模型"，只靠她的记忆、感官和多年经验做出预测。

\ 回想起来，我意识到一件奇怪的事：我的祖母是一名数据分析师——尽管她自己从未意识到这一点。

\ 她没有仪表盘，但她有上下文

在成长过程中，我看着她实时进行心理记录：

• 番茄价格上涨了。这意味着雨季来晚了。
• 邻居这周来访两次。这意味着有婚礼，是在价格飙升前购买大米的时机。
• 母鸡比平常安静？很快要下雨了。最好不要在外面晾衣服。

她不称之为"信号分析"或"趋势预测"。她称之为睁眼生活。\n 但别搞错了：她在实时阅读模式、识别变量并调整决策。

\ 她的工具是对话，而非代码

当我们现在依赖API和仪表盘时，她依靠的是对话。

晨间散步不仅仅是锻炼；这是她收集数据的巡视。她会向辣椒摊贩打招呼，与肉贩快速交换信息，观察谁早早开店，谁没有。

在社交图谱和领英出现之前很久，她就建立并维护了一个人际数据网络。\n 当需要做决定时，无论是存钱、规划餐食还是准备接待客人，她都会做任何优秀分析师会做的事：她会三角测量故事，过滤噪音，在模式中寻找真相。

我记得小时候她派我去市场，手拿清单，口袋装着硬币。她会给我每件物品的确切价格，常常精确到分。如果我找回的零钱少了，她毫不犹豫地从我手中拿回清单，去要求她的余额，不是带着愤怒，而是带着数据支持的自信；每个人都知道我是她的孙女，他们最好不要跟我捣乱。

快进十年：她仍然保留着二十年前的那份清单，折叠起来塞在一个旧笔记本里。有注释。有调整。有跟踪。这不仅仅是怀旧；这是她活生生的数据集，记录着经济模式、季节变化和商贩行为。

她不称之为数据集。但这正是它的本质；她称之为价格跟踪。

\ 概率，而非确定性

没有什么是精确的。但也不需要精确。

当她说，"今天可能没有访客，但让我多做些饭以防万一，"她是在计算风险承受能力。\n 当她坚持在干燥季节完全到来之前购买柴火时，她是在模拟季节性行为。

这些不是随机猜测。它们是基于假设驱动的决策，由生活数据支持，经过时间检验，深度本地化，并不断更新。

她可能没有置信区间，但她拥有通过反馈循环获得的自信，这些反馈告诉她何时是对的，何时是错的并让她保持谦逊。

\ 现代世界可以从她身上学到什么

我们生活在仪表盘、指标和机器学习模型的时代，这些模型预测从客户流失到流感爆发的一切。

但在追求更多数据的竞赛中，我们常常忘记了深入了解环境、先倾听再计算以及无法从网络抓取的上下文智能的力量。

我祖母的工作方式提醒我数据分析并不总是数字化的。它首先是人性化的。

她教导我，好的分析师不仅仅是计算数字，他们理解人。他们解读沉默。他们知道当数据看起来没问题，但感觉仍有不对劲时。

他们信任工具，但也相信自己的直觉。

\ 非技术分析师的遗产

现在，作为每天与机器学习、自动化和人工智能打交道的人，我发现自己在问：

我的祖母会怎么看待预测分析？\n 她会相信仪表盘告诉她花多少钱吗？\n 她会让AI模型决定何时种植或销售吗？

也许会。但前提是它证明了自己。

她不会关心准确度分数或ROC曲线。她想知道：\n "它曾经出错吗？"\n "它了解这片土地吗？"\n "它能解释自己吗？"

如果不能，她会把它扔掉。因为归根结底，工具只有在使用它们的人和他们带来的智慧的支持下才有价值。

\ 最后的思考：我们一直都是分析师

数据科学并不新鲜。它只是新命名的。\n 在市场上，在厨房里，在农业中，在育儿中，我们一直都是数据驱动的。我们只是称之为经验。

所以，向那些隐藏的分析师致敬：\n 那些阅读模式、做出预测、调整策略并将我们现在用代码建模的直觉传授给我们的祖母、商人、教师和农民。

我的算法在数据集上训练。\n 但我是由她训练的。