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13招神技 讓你在數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)分析工作中脫穎而出

大數(shù)據(jù)
我有幸在很早參與了一個(gè)大數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目,我非常喜歡其中的工作,甚至我意識(shí)到我的努力可以增加一些公司的價(jià)值。

然而,可悲的是,只有不到30%的數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目最終實(shí)施了。我備受打擊的意識(shí)到我的努力被浪費(fèi)了。但是,我不是唯一的一個(gè)。幾乎,每一個(gè)分析家都有同樣失望的感覺(jué)。

即使在今天,數(shù)據(jù)科學(xué)行業(yè)面臨的真正挑戰(zhàn)是企業(yè)和分析人員之間缺乏協(xié)調(diào)。令我驚訝的是,我甚至注意到,這些人更喜歡坐在同一個(gè)辦公室里坐在一起。

如果這兩種技能的專業(yè)人士很普遍,我們就可以看到一個(gè)實(shí)施可能性更高的項(xiàng)目。在過(guò)去的四年里,我花了很多時(shí)間思考使一個(gè)項(xiàng)目成功的最佳實(shí)踐。

我發(fā)現(xiàn),如果有個(gè)對(duì)癥的人坐在你的辦公室,他能明確定義業(yè)務(wù)問(wèn)題,并且誘導(dǎo)你突破思維定式,你將突破管窺限制。

因此,你在數(shù)據(jù)科學(xué)/分析工作中正在取得成功時(shí),我建議你遵循下面提到的提示。這些都是嘗試和測(cè)試的總結(jié)。為了獲得最大的利益,我建議你遵守。我從他們身上已經(jīng)受益。現(xiàn)在輪到你了!

36大數(shù)據(jù)

以下是優(yōu)先順序
 

在你開(kāi)始解決問(wèn)題之前請(qǐng)先掌握業(yè)務(wù)

我知道你是一個(gè)數(shù)據(jù)分析師,所有你關(guān)心的都是數(shù)字。但是,一個(gè)令人敬畏的業(yè)務(wù)分析師和一般數(shù)據(jù)分析師有哪些不同呢?那就是他們對(duì)業(yè)務(wù)理解的潛質(zhì)。你應(yīng)該在開(kāi)始你的第一個(gè)項(xiàng)目之前試著去了解企業(yè)。下面是一些你應(yīng)該需要探索的東西:

  • 客戶信息:活動(dòng)客戶總數(shù),月客戶流失,業(yè)務(wù)上的業(yè)務(wù)組合定義。
  • 經(jīng)營(yíng)策略:我們?nèi)绾潍@得新客戶,渠道有哪些?我們?nèi)绾瘟糇∮袃r(jià)值的客戶?
  • 產(chǎn)品信息:你的客戶如何被你的產(chǎn)品吸引?你如何通過(guò)你的產(chǎn)品賺錢?你的產(chǎn)品是直接盈利者還是媒介工具?

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如果你能回答這些問(wèn)題,你對(duì)開(kāi)始你的第一個(gè)項(xiàng)目已入門。
 

想想你是正在解決一個(gè)潛在問(wèn)題,還是只是一個(gè)結(jié)果

我觀察到,分析師瞄準(zhǔn)的甚至不是問(wèn)題的主要目標(biāo)。例如,讓我們想象一下,我們發(fā)現(xiàn),一個(gè)客戶在撥打客戶服務(wù)電話,談話更多的是他在放棄服務(wù)。

現(xiàn)在,如果我們開(kāi)始解決降低客戶服務(wù)的呼叫數(shù)量的方法,我們可能不會(huì)降低流失率。相反,在你沒(méi)有過(guò)失的情況下,我已經(jīng)看到你客戶較高的不滿。這可能是一個(gè)簡(jiǎn)單的致命傷,你會(huì)拒絕進(jìn)入這種簡(jiǎn)單的陷阱。但是,現(xiàn)實(shí)生活中的問(wèn)題幾乎難以發(fā)現(xiàn)。我想說(shuō),解決一個(gè)明確的問(wèn)題要比找到解決問(wèn)題的正確方法要容易的多。
 

花費(fèi)更多的時(shí)間在找到正確的評(píng)估指標(biāo)和完成工作需要的必備條件

這個(gè)可能是對(duì)分析師來(lái)說(shuō)是非常容易解決的一個(gè)難題,但也是最容易導(dǎo)致失敗的一個(gè)陷阱。讓我用幾個(gè)簡(jiǎn)單例子來(lái)做解釋。

假設(shè),你將要建一個(gè)營(yíng)銷活動(dòng)的目標(biāo)模型,你將選擇哪個(gè)指標(biāo)來(lái)評(píng)估你的模型:

  • KS正態(tài)分布統(tǒng)計(jì)
  • 等分提升指數(shù)
  • AUC-ROC曲線
  • Log-Likelihood 對(duì)數(shù)似然數(shù)

在這種模型中,我常會(huì)選擇KS正態(tài)分布曲線。等分提升指數(shù)只能給你在某個(gè)特定等分的評(píng)估,因此,它可能不會(huì)幫助我們找到巨大的目標(biāo)人群和突破點(diǎn)。AUC-ROC曲線可以對(duì)整體人群評(píng)估,不適合在這個(gè)模型中。對(duì)數(shù)似然數(shù)可能是最大的最不適合這個(gè)模型,因?yàn)樗械氖虑槭琼樞蚺琶皇菍?shí)際概率。

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使用發(fā)散-收斂的思維過(guò)程,以避免過(guò)早收斂

我已經(jīng)看到這在許多行業(yè)是最大的問(wèn)題。當(dāng)今的商界領(lǐng)袖在他們所做的一切中尋求創(chuàng)新。

要真正的創(chuàng)新,您可以遵從發(fā)散-收斂的系統(tǒng)方法。在某種程度上,你需要對(duì)將要到來(lái)的進(jìn)行發(fā)散思維,通過(guò)這種方法你得到更多的經(jīng)驗(yàn)。我們的意思是想所有的可能方式,在可行性、時(shí)間發(fā)展、傳統(tǒng)方式等各個(gè)方面破解難題。但是,你確信你已經(jīng)發(fā)散到足夠大了,你需要立即應(yīng)用所有的約束條件來(lái)縮小方法。

大數(shù)據(jù)

打破行業(yè)壁壘想到替代解決方案

分析正在使用在每一個(gè)可能的行業(yè)中。但是,為什么我們不能超越傳統(tǒng)的方法,在其他行業(yè)尋找解決方案?

例如,一個(gè)應(yīng)用于電子商務(wù)行業(yè)的推薦視頻解決方案可以像Analytics Vidhya公司在博客門戶使用一樣好。唯一的方法就是與其他行業(yè)的人進(jìn)行互動(dòng),通過(guò)分析來(lái)學(xué)習(xí)他們奮斗的成果。
 

與業(yè)務(wù)伙伴共同前行

從你的分析事業(yè)的第一天起,你應(yīng)該與業(yè)務(wù)伙伴進(jìn)行互動(dòng)。我常常會(huì)看到一件一般會(huì)出錯(cuò)的事,分析師和業(yè)務(wù)伙伴就解決方案交流很不頻繁,業(yè)務(wù)合作伙伴想遠(yuǎn)離技術(shù)細(xì)節(jié)從業(yè)務(wù)角度進(jìn)行分析,這確實(shí)對(duì)項(xiàng)目不利。在模型實(shí)施和模型建模中保持持續(xù)的互動(dòng)是非常重要的。
 

思考最簡(jiǎn)單的讓你的想法落地的方案

我知道你是一個(gè)數(shù)據(jù)分析師,喜歡用復(fù)雜的想法讓業(yè)務(wù)人士迷惑。和業(yè)務(wù)人士使用如此復(fù)雜的討論可以幫助你快速結(jié)束眼前的談話,但會(huì)降低成功實(shí)施的可能性

以下是你需要做的:一旦你輸出一個(gè)指標(biāo),盡量找出一個(gè)簡(jiǎn)單的方式,可以讓企業(yè)更容易理解。讓我給你這個(gè)方法的一個(gè)例子。我們?cè)噲D找出那些一旦有機(jī)會(huì),就可以做的非常好的代理商,我們想出不同層次的人群和他們預(yù)期的表現(xiàn)。然而,我們不得不選擇一個(gè)可以區(qū)分人群組合的方式。我們所做的很簡(jiǎn)單:我們實(shí)施了差別收費(fèi)策略,以改變申請(qǐng)人的組合和我們?nèi)后w的組合。
 

當(dāng)做一個(gè)業(yè)務(wù)組件的時(shí)候,確保你把它放到它們的語(yǔ)言場(chǎng)景中

目標(biāo)指標(biāo)永遠(yuǎn)不是你分析的最終產(chǎn)品。它只是一個(gè)業(yè)務(wù)組件!因此,你需要在使你的想法更清晰和更有效而投入大量的精力。嘗試學(xué)習(xí)能與你的聽(tīng)眾更好連接在一起的術(shù)語(yǔ),思考你的商業(yè)伙伴想尋找什么,假象你是他們的鞋子。
 

給企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)做講演的時(shí)候?qū)W會(huì)使用業(yè)務(wù)語(yǔ)言

我最近開(kāi)始為我的一個(gè)項(xiàng)目學(xué)習(xí)中文。整個(gè)項(xiàng)目都非常簡(jiǎn)單,但我發(fā)現(xiàn),即使有一個(gè)強(qiáng)大的模型,在銷售它的時(shí)候我犯了個(gè)錯(cuò)誤。原因是我對(duì)他們內(nèi)部討論的理解一篇空白。使用你的聽(tīng)眾的語(yǔ)言是非常重要的。我看到非常簡(jiǎn)單的模型被贊賞和最聰明的模型被拒絕。唯一的區(qū)別是分析師在介紹他們的模型時(shí)使用的業(yè)務(wù)語(yǔ)言。
 

積極跟進(jìn)落實(shí)計(jì)劃

最后來(lái)的但不是最不重要的,一旦每個(gè)人都相信你的模型的有效性,會(huì)發(fā)生什么。你的工作還沒(méi)有完成。建立每月項(xiàng)目跟進(jìn)計(jì)劃,了解項(xiàng)目如何實(shí)施,是否在正常的進(jìn)行。
 

積極參與數(shù)據(jù)類的比賽

隨著時(shí)間的發(fā)展,你會(huì)意識(shí)到一件事情:分析行業(yè)的變化非常快。然而,如果你是喜歡待在自己舒適區(qū)的一個(gè)人,你很快就會(huì)發(fā)現(xiàn)你的技能都過(guò)時(shí)了。我發(fā)現(xiàn)一個(gè)非常有用的方法就是參與數(shù)據(jù)類的科學(xué)競(jìng)賽,并與同行競(jìng)爭(zhēng)/學(xué)習(xí)。 Kaggle 和Analytics Vidhya就是一些非常好的比賽。
 

通過(guò)博客和書本學(xué)習(xí)關(guān)于分析方面的最新工具和技術(shù)

《Programming Collective Intelligence》集體智慧編程
《Machine Learning for Hackers》黑客機(jī)器學(xué)習(xí)
《The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction》統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的要素:數(shù)據(jù)挖掘、推理和預(yù)測(cè)
《Learning from Data》從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)
《Pattern Recognition and Machine Learning》模式識(shí)別與機(jī)器學(xué)習(xí)
 

學(xué)習(xí)最新的工具,以了解什么是可能的,什么不是

走出你在SAS、R、 編程的安樂(lè)窩,試著學(xué)習(xí)最新的技術(shù)來(lái)掌握大數(shù)據(jù),Spark和java將是我對(duì)入手的建議。

責(zé)任編輯:李英杰 來(lái)源: 36大數(shù)據(jù)
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