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本期访谈嘉宾: 北京大学硕士 Viki
Viki:这样的,我学生年代是学物理的,我曾经学过统计,在实验室里做数据处理,比如信号处理,以及跟数据分析相关的东西。第一份工作是在金融行业,也是做数据分析,工作最开始的时候,有一个月的培训,关于SAS,和一些数据模型相关的东西。
Viki :是这样的,我之前在德国是我们学校和慕尼黑工大的交换,在那也是延续了实验室里的一些工作,我们当时是做信号的处理,这里涉及到一些工具的学习,比如Matlab,origin这样的工具,涉及到一些与科研相关的算法,还有一些数据处理的方式,也就是在 这个过程中我培养了一些属于自己的数据框架和模型。我在香港时是银行业的数据分析,主要做信用卡评分卡。
假设要比较这三份经历给我带来的数据分析影响的不同,那么第一份工作的影响是比较深的,因为我第一份工作有非常系统的培训,比如数据分析工具的使用,数据模型和算法的培训,以及在实际操作中遇到的很多细节,以及一些数据分析的框架,还有leader的一些经验分享,他对我的帮助是最大的。
网易的话,首先让我从银行业切换到了互联网行业,让我有了互联网思维,对产品和运营有了深入的了解,也跟互联网前辈学到了不同于金融业的数据分析的思路和框架。这跟我第一份工作最大的差别是数据挖掘和数据分析。相对而言,数据分析还是比较简单的,偏统计分析,需要你对统计有比较深的了解。所以大部分数据分析岗位比较喜欢招数学、统计相关的,或者是对统计非常熟悉的一些同学。如果你对统计不熟悉,那么你只能先后取个数,利用Excel里的pivot table去透视一下,这样你做几年数据分析下来提高也不是很大。我觉得数据分析就是框架很重要。有一些比较固定的框架,我经常会看一些数据分析的微博,或者书、论坛。
Viki :应届生的话有个比较好的学习能力,这个特别重要,有些很聪明的小孩并没有学过数据分析,但是你对他进行一定的引导,他就能去取数,去进行一些简单的数据处理,就能给数据分析师们提供一定的帮助,有一定的统计背景。
工作两三年的话,看他的数据分析思路、数据分析框架,解决实际问题的能力。我觉得一个人的思维方式非常重要
Viki : 相比数据挖掘以及算法工程师相关的,数据分析师在技能上面对一个人要求不是特别高,但他要对数据生产、采集、评定过程有一定了解,这对他做数据分析和处理特别有帮助。而一个厉害的数据分析师要能迅速定位问题,用自己的数据去验证自己的猜想,这是特别重要的。
Viki :怎样的思维才算合格呢,这很难有定论,条条大路通罗马,只要你能狠狠地拆解问题就是一个不错的思维方式。而互联网分析其实有很多比较固定的思维模式,举个例子,一个公司的交易额下降应该怎么分析呢。一个合格的数据分析师需要判断交易额是用什么构成的,把交易额拆成平衡公式,分析公式里各个因素产生的变化和影响,再算聚合影响,判断出各个因素对交易额下降影响的权重有多高,这是比较合格的思维方式,这样才能往下拆解这个问题。不然面对这个问题就不知道怎么做了
我工作了这么多年,觉得数据分析师有着数据产品不能提供的非常定制化的需求。一个数据产品只能提供比较框架的统计意义上的指标,而数据分析师则能提供比较灵活的数据需求,从而去做决策。
数据分析能对互联网工作比较快的提供决策依据,再进一步,做数据挖掘时能提供一些更深层次的意义和标签。总而言之,数据分析较大的作用就是帮助提供决策依据,帮助产品优化,提高运营效率。
Viki :作为一个数据分析师,最重要的习惯就是多思考,努力把自己的思维变得更加结构化。另外的话,就是在工作中要非常了解业务,多和业务打交道。比如互联网,就需要跟产品经理和做运营的人沟通。所有数据分析师提供的数据都是最终为业务服务的。只有很好的了解业务才能知道数据的波动背后的业务原因是什么
Viki :刚才提到,理工科背景,有一定统计基础的同学转数据行业难度不大。但如果想做一个合格的数据分析师,在转入之前要多了解一些数据分析的案例,多看一些数据分析前辈做的分析报告,他们的思维方式是什么,学会一个好的思维方式比学会什么技能重要很多
Q:谢谢接受采访,您的建议对数据行业的同学会有很多益处。
采访:赵良
编辑:太阳