这就是专家能起的作用，专家不是新闻报道里的“专家”。也可以说是人工智能里的智能。
在机器学习、数学建模、计算机算法、挖矿或者统计领域的专业知识，不能完全取代业务上的专业知识。即：必须要在对现实数据充分理解的前提下才能深入开展数据科学工作，甚至还需要借鉴数据科学开始之前的传统的业务上的经验。
分享一个不懂的行业,在基因分析中，生物的表征与基因的相关性，其实生物学家已经从实验中理解了其中有些关联的，数据方法使用之前，用即有的关联性可以在计算过程中起到优化作用。
这故事和医院的医生类似，医生看看你的体检指标，无需计算，大概也可以推算出你需要治疗的手段。而数据从业者总以为，这个弄个bayesian才精彩。
不知道这两个小例子是否能涵盖LZ的疑问。
