主要观点：工程领导职位的人常不擅长从各种数据存储中提取和解释数据，应掌握 SQL（以 DuckDB 为例）及统计工具，如总结统计、分布、置信区间和贝叶斯推理等，以做出数据驱动的决策。
关键信息：

• DuckDB 是进入 SQL 世界的好起点，可用于运行各种文件的查询，能连接远程数据库，如 Postgres 和 MySQL，还可通过 SQLTutorial 学习基础 SQL 并用于实践。
• 示例展示了在 DuckDB 中运行查询获取数据及进行简单汇总，如按日统计用户注册数等，还介绍了描述性统计方法及在问题追踪数据中的应用。
• 提到常用的 5 种概率分布，如帕累托分布、高斯分布等，以及通过 DuckDB 帮助审查直方图。
• 讲解置信区间的计算方法，包括利用公式及蒙特卡洛模拟，如计算 Firefox“Tabbed Browser”组件解决 bug 的时间置信区间，并对比不同方法的结果。
• 以项目估计为例说明贝叶斯推理，通过初始信念和新数据更新概率，为 stakeholders 提供高质量估计。
  重要细节：
• 提供了具体的 SQL 查询代码和 Python 代码示例，如处理时间戳、计算置信区间、进行蒙特卡洛模拟等。
• 强调了统计方法在工程领导决策中的重要性，同时提醒要对工作进行双重检查以符合业务目标。
• 推荐了相关的学习资源，如 Ivan Savov 的关于修订统计课程的文章、Think Stats 和 Python for Stats 等。