不像其他的程式工作,相對較能預期結果產出

有 spec、有類似的 implementation

只要有線性的倍數時間能夠加班 debug,總是有 workaround 可以解決


資料分析是一種研究

你甚至不知道問題在哪裡

可能試了一百種方法都沒有用

只因為你還沒找到問題的關鍵

是 input data 太髒?

(你以為有人幫你清測資?現實中不要摻太多假資料就不錯了)

還是 feature 沒有做好前處理?

(你甚至不知道要怎樣處理才對)

整個核心價值在於「尋找問題」、「定義問題」而非「實作」


研究需要鉅額成本

就像科學總是耗費極大量人力研究,才能突破一點前緣

新創必須同時兼顧短期 KPI 與長期技術影響力

要怎麼在中間取捨,是個大哉問

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