
如何組建一支優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊?_數(shù)據(jù)分析師
Q:數(shù)據(jù)分析人員能做什么?
A:從紛繁的數(shù)據(jù)里提煉出有價值的信息并給公司提供支持啊。
Q:你怎么提煉?。?/strong>
A:寫程序采集啊,清洗啊,用一定的算法計算數(shù)據(jù)內(nèi)部聯(lián)系,根據(jù)業(yè)務(wù)做出判斷啊……
Q:如果都是用已有的算法,這些事情為什么不能用現(xiàn)成的流程來做呢?或者為什么不能寫成程序,讓機(jī)器自己實現(xiàn)呢?
A:呃…………
作為一名數(shù)據(jù)分析師,剛?cè)胄械臅r候跟人聊天聊成這樣,非常常見也非常令人不爽。但我們數(shù)據(jù)分析師是不是僅能手工操作一些算法,等著機(jī)器和算法逐步取代我們么?并不是!
照例觀點先行:數(shù)據(jù)分析不等于數(shù)據(jù)分析算法/程序,數(shù)據(jù)分析算法/程序只是分析師手中的工具,數(shù)據(jù)分析要取得成功必須依賴人的力量,數(shù)據(jù)分析師的作用在于根據(jù)對業(yè)務(wù)的理解,合理使用分析工具,完成分析目標(biāo)。
結(jié)合業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)分析才是科學(xué)的,一切只看計算機(jī)輸出結(jié)果不考慮業(yè)務(wù)實際情況的數(shù)據(jù)分析都是無(shua)用(liu)功(mang)。計算機(jī)能實現(xiàn)的算法也好,程序也好,只是數(shù)據(jù)分析中的一部分;如何選擇分析切入點,如何選擇數(shù)據(jù)來源,如何確定算法,如何解讀結(jié)論,這些機(jī)器統(tǒng)統(tǒng)做不了,需要我們數(shù)據(jù)分析師來解決。
觀點在上邊兩段里已經(jīng)充分展示了,接下來我要愉快的展(che)開(dan)觀點內(nèi)容了:
數(shù)據(jù)分析通常包括幾個階段:提出/發(fā)現(xiàn)問題——獲取并清洗數(shù)據(jù)——建?!{(diào)整優(yōu)化——輸出結(jié)論。
這是一個閉環(huán)流程,每一步都需要人工參與,程序會參與中間三步,算法在建模中會用到,而數(shù)據(jù)分析的最重要兩步,問題和結(jié)論,目前是不可能完全交給計算機(jī)去處理的(其實我個人認(rèn)為這兩步在真正的人工智能出現(xiàn)前,絕不可能由計算機(jī)自動處理),因此數(shù)據(jù)分析人員最大的優(yōu)勢,就是“經(jīng)驗”,也就是業(yè)務(wù)理解能力和數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗。
詳細(xì)解釋一下數(shù)據(jù)分析的幾個階段:
提出/發(fā)現(xiàn)問題階段:
大多數(shù)時候,數(shù)據(jù)分析都是為了解決一個問題(鎖定某個產(chǎn)品的目標(biāo)客戶,對同樣的人群做營銷活動用A方案好還是B方案好,等等),或者驗證一個猜想(不讓旅游者上班高峰坐地鐵是不是會大幅度緩解擁擠現(xiàn)象,啤酒和尿布放一起是不是真的會提升啤酒的銷售額,等等),總之需要達(dá)到一個目標(biāo)。即使是探索性分析(拿著一大堆數(shù)據(jù)看看能不能找出點什么結(jié)論),那也需要先預(yù)設(shè)一個或多個目標(biāo)作為切入點,然后在探索過程中逐步修正。
提出和發(fā)現(xiàn)問題的過程,交給計算機(jī)干不太靠譜,首先計算機(jī)不會提出問題(因為笨),其次計算機(jī)能發(fā)現(xiàn)的問題也一定是人已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了的問題(還是因為笨),需要先有人來設(shè)定規(guī)則,然后計算機(jī)才能根據(jù)規(guī)則發(fā)現(xiàn)問題。而數(shù)據(jù)分析師,就是設(shè)定規(guī)則的人。
目標(biāo)和規(guī)則的設(shè)定,一定要基于業(yè)務(wù),這樣分析結(jié)果才有用,否則會得出正確但無用的結(jié)論。舉個栗子,訂閱報紙的數(shù)據(jù)扔給計算機(jī)去分析關(guān)聯(lián)關(guān)系,看有哪些報紙可以進(jìn)行組合促銷,最后得出個光明日報和人民日報關(guān)聯(lián)系數(shù)90%多,所以這倆報紙可以組合起來賣,問題是這倆報紙本來就是要求黨政機(jī)關(guān)訂閱的黨報,組合起來毫無意義,該訂的還是要訂,不訂的還是不訂,這就是典型的正確但無用的分析結(jié)果。懂業(yè)務(wù)能讓分析師少做這種無用功,但是計算機(jī)要想懂業(yè)務(wù)就得由人來教,教還不一定能教會,教完了又不能觸類旁通(報紙的關(guān)聯(lián)算法拿到電商去完全不能用?。?,這樣的計算機(jī)永遠(yuǎn)都不如分析師懂業(yè)務(wù)。
獲取并清洗數(shù)據(jù):
這個階段計算機(jī)參與的較多,分析師的工作是指出拿什么數(shù)據(jù),拿哪些字段,數(shù)據(jù)獲取到以后用哪些規(guī)則進(jìn)行清洗整理。如果數(shù)據(jù)源不變,需要重復(fù)或定期進(jìn)行分析時,這個階段的規(guī)則可以固化,由計算機(jī)來自動執(zhí)行,但規(guī)則仍然是由分析師來制定的。
建模、調(diào)整優(yōu)化:
這兩個階段中,分析算法出場了,描述分析、關(guān)聯(lián)分析、回歸、分類、聚類、時間序列,每個類別里都有一大堆的固定算法,分析師不能通過手算得出結(jié)論,需要借助封裝好算法的分析工具(圖形化的SPSS,命令行方式的R,等等),看來這一階段計算機(jī)要超越分析師了!
等等,建模哪有這么簡單,計算機(jī)解決不了的問題一大堆呢:什么時候用哪個類別的算法(該做分類還是聚類),同一類別不同算法哪個更適合當(dāng)前情況(K-means還是兩步聚類,這是個問題),同一個算法怎么調(diào)整參數(shù)能使效果更好(到底該把用戶聚成幾類呢),算法輸出的結(jié)果是否正常(有一部分?jǐn)?shù)據(jù)出了問題導(dǎo)致分析結(jié)果出現(xiàn)偏差)等等。這些問題計算機(jī)統(tǒng)統(tǒng)不知道耶,需要分析師來告訴它該做什么事。
打個比方,數(shù)據(jù)分析就是打仗,算法是機(jī)槍、大炮、坦克等等技術(shù)兵器,分析師是士兵、炮手、駕駛員(操縱者),不能因為士兵自己不能一分鐘吐出幾百發(fā)子彈或者炮手自己不能一下子拆掉一個碉堡,就讓機(jī)槍大炮坦克把操縱者扔下,自己上陣去打仗……就算是無人機(jī),那也得有個拿遙控器的駕駛員蹲在辦公室里操作啊……
算法始終只是工具,數(shù)據(jù)分析效果如何還是要看用工具的分析師功力如何。一個做過幾十個分析項目的分析師,功力通常來說比剛?cè)胄械姆治鰩熁蛘呒冮_發(fā)人員要深厚一些(極少數(shù)天賦異稟的不算……),選算法調(diào)參數(shù)建模型的能力更強(qiáng)一些,分析出來的結(jié)果也會相對靠譜一些——沒錯,經(jīng)驗在這兩個階段就是優(yōu)勢。
輸出結(jié)論:
這一階段計算機(jī)的工作已經(jīng)基本完成了,對模型輸出的數(shù)據(jù)進(jìn)行解讀,那完全是分析師的天下——同一份數(shù)據(jù)給不同的分析師,可能會得出不同的結(jié)論,很多時候分析師并不單單根據(jù)數(shù)據(jù)本身得出結(jié)論,還要結(jié)合很多外界因素來修正結(jié)論。分析師的經(jīng)驗越豐富,擁有的有效信息量越多,得出的結(jié)論就越接近事實(之所以用接近,是因為對數(shù)據(jù)解讀的準(zhǔn)確度永遠(yuǎn)達(dá)不到100%,影響結(jié)果的因素太多了,比如一個企業(yè)銷售額連續(xù)增長10年,分析師根據(jù)公司數(shù)據(jù)和市場情況判斷下一年還會繼續(xù)增長,結(jié)果老板出事跑路了,企業(yè)直接倒閉),而這個過程是計算機(jī)目前沒辦法自主進(jìn)行的,商業(yè)智能系統(tǒng)做的再好,也需要由分析師來設(shè)定規(guī)則,告訴計算機(jī)在什么時間需要做什么。
也許隨著大數(shù)據(jù)和人工智能的發(fā)展,有一天計算機(jī)可以完全不依賴人工設(shè)定的規(guī)則(不需要確定數(shù)據(jù)來源,不需要選擇算法和模型,不需要人工干預(yù)來修正模型,等等),自己對數(shù)據(jù)進(jìn)行全方位的分析,加入所有因素的影響,并輸出準(zhǔn)確度非常高的報告,只有到那時候,分析師才會失業(yè)啊。
不過,真到了那一天,恐怕不光是分析師失業(yè)的問題吧……
一個成功的數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊:角色與職責(zé)
多年以來我和數(shù)百家企業(yè)打過交道,在這個過程中,我領(lǐng)悟了讓數(shù)據(jù)分析項目成功的一些因素,也親眼看著很多項目失敗。
最常見的失敗原因說出來可能會讓你驚訝。并非是缺乏數(shù)據(jù)專業(yè)知識或者整合失誤,而僅僅是因為企業(yè)沒有讓“利用數(shù)據(jù)”成為任何人員的職責(zé)。太多公司花費好幾個月收集有趣的數(shù)據(jù),然后讓它們靜靜地躺在角落里積攢灰塵。這個現(xiàn)象驅(qū)使我來撰寫本文,希望它能給你靈感,讓你為下一個分析項目增加一些結(jié)構(gòu)性。 對分析的應(yīng)用,本應(yīng)該成為你不斷汲取的商業(yè)泉源?!綜DA數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)】歡迎您的到來!
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