
8個提高數(shù)據(jù)分析工作效率的技巧
我剛和一位老友恢復了聯(lián)系。她一直對數(shù)據(jù)科學很感興趣,但10個月前才涉足這一領域——作為一個數(shù)據(jù)科學家加入了一個組織。我明顯感覺到她已經(jīng)在新的崗位上學到了很多東西。然而,我們聊天時,她提到了一個至今在我腦海里都揮之不去的事實或者說是問題。她說,不論她表現(xiàn)如何,每一個項目或分析任務在令經(jīng)理滿意之前都要做好多次。她還提到,往往事后發(fā)現(xiàn)原本不需要花這么多時間!
聽起來是不是很像你的遭遇?你會不會在得出像樣的答案之前反復分析很多次?或者一遍又一遍地為類似的活動寫著代碼?如果是這樣的話,這篇文章正好適合你。我會分享一些提高效率和減少不必要的重復工作的方法。
備注:請別誤會。我不是說迭代都不好。這篇文章的重點在于如何識別哪些迭代是必要的,哪些是不必要且需要避免的。
我認為沒有加入新信息,就沒必要重復分析(后面提到一個例外)。下面這些重復工作都是可以避免的:
哪些迭代是必要的呢?下面舉兩個例子,一、你先建立了一個6個月后的模型,隨后有了新的信息,由此導致的迭代是健康的。二、你有意地從簡單的模型開始逐漸深入理解并構建復雜模型。
上面沒有涵蓋所有可能的情況,但我相信這些例子足夠幫助你判斷你的分析迭代是不是健康的。
我們很清楚一點——沒有人想在分析中出現(xiàn)不健康的迭代和生產(chǎn)力殺手。不是每個數(shù)據(jù)科學家都樂于一邊做一邊增加變量并反復運行整個分析過程。
分析師和數(shù)據(jù)科學家會因為不健康迭代和喪失效率而深感挫敗,缺乏成就感。那么讓我們盡一切努力來避免它們吧。
技巧1: 只關注重大問題
每個組織都有很多可以用數(shù)據(jù)解決的小問題!但雇一個數(shù)據(jù)科學家的主要目的不在于解決這些小問題。好鋼要用在刀刃上,應該選取3到4個對整個組織影響最大的數(shù)據(jù)問題交給數(shù)據(jù)科學家來解決。這些問題一般具有挑戰(zhàn)性,會給你的分析活動帶來最大杠桿(或者收獲滿滿或者顆粒無收,想象一下借貸炒股)。當更大的問題沒被解決時,你不應當去解決小問題。
聽起來沒什么,但實際上很多組織都沒做好這一點!我看到很多銀行沒用數(shù)據(jù)分析去改善風險評分,而是去做市場營銷。有些保險公司沒用數(shù)據(jù)分析提升客戶留存率,而是試圖建立針對代理機構的獎勵計劃。
技巧2: 一開始就創(chuàng)建數(shù)據(jù)分析的演示文稿 (可能的布局和結構)
我一直這樣做并且受益匪淺。把分析演示稿的框架搭起來應該是項目啟動后的第一件事。這聽起來或許有悖常理,然而一旦你養(yǎng)成這個習慣,就可以節(jié)省時間。
你可以用ppt、word、或者一段話來搭框架,形式是無關緊要的。重要的是一開始就要把所有可能情況列出來。例如,如果你試圖降低壞賬沖銷率,那么可以像下面一樣布局你的演示文稿:
接下來,你可以考慮每個因素如何影響壞賬沖銷率?例如,由于給客戶增加了信用額度導致銀行的壞賬沖銷率增加,你可以:
首先,確定那些信用額度沒被增加的客戶并沒有導致此次壞賬沖銷率增加。
下一步,用一個數(shù)學公式來測量這個影響。
一旦你把分析中的每一個分支都考慮到了,那么你已經(jīng)為自己創(chuàng)造了一個良好的起點。
技巧3: 事先定義數(shù)據(jù)需求
數(shù)據(jù)需求直接源于最后的分析結果。如果你已經(jīng)全面地規(guī)劃了要做哪些分析、產(chǎn)生什么結果,那么你將知道數(shù)據(jù)需求是什么。這里有幾個提示來幫助你:
? 試著賦予數(shù)據(jù)需求一個結構: 不單是記下變量列表,你應該分門別類地想清楚分析活動需要哪些表格。以上面增加壞賬沖銷率為例,你將需要客戶人口統(tǒng)計表,過往市場營銷活動統(tǒng)計表,客戶過去 12 個月的交易記錄,銀行信貸政策變更文件等資料。
? 收集你可能需要的所有數(shù)據(jù): 即使你不是 100%肯定是否需要所有的變量,在這一階段你應該把所有數(shù)據(jù)都收集起來。這樣做工作量大一些,但是與在以后的環(huán)節(jié)增加變量收集數(shù)據(jù)相比,還是更有效率一些。
? 定義您感興趣的數(shù)據(jù)的時間區(qū)間。
技巧 4: 確保你的分析可重現(xiàn)
這個提示聽起來可能很簡單——但初學者和高級分析人員都難以把握好這一點。初學者會用Excel執(zhí)行每一步活動,其中包括復制粘貼數(shù)據(jù)。對于高級用戶,任何通過命令行界面完成的工作都可能不可重現(xiàn)。
同樣,使用記事本(notebook)時需要格外小心。你應該克制自己修改以前的步驟,尤其是在前面的數(shù)據(jù)已經(jīng)被后面的步驟使用的情況下。記事本在維護這種涉及前后數(shù)據(jù)勾稽關系的數(shù)據(jù)流方面表現(xiàn)地非常強大。但是如果記事本中沒維護這種數(shù)據(jù)流,它也會非常沒用。
技巧5: 建標準代碼庫
沒必要為簡單的操作一次又一次重寫代碼。它不僅浪費時間,還可能會造成語法錯誤。另一個竅門是創(chuàng)建常見操作的標準代碼庫并在整個團隊中共享。
這將不僅確保整個團隊使用相同的代碼,而且也使他們更有效率。
技巧6: 建中間數(shù)據(jù)集市
很多的時候,你會反復需要同一批信息。例如,你將在多個分析和報告中用到所有客戶信用卡消費記錄。雖然你可以每次都從交易記錄表中提取,但是創(chuàng)建包含這些表的中間數(shù)據(jù)集市,可以有效節(jié)省時間和精力。同樣,市場營銷活動的匯總表也沒必要每次都查詢提取一次。
技巧7: 使用保留樣本和交叉驗證防止過度擬合
很多初學者低估了保留樣本和交叉驗證的強大。很多人傾向于認為只要訓練集足夠大,幾乎不會過擬合,因此沒必要交叉驗證或保留樣本。
有這種想法,往往會在最后出岔子。不單我這樣說——可以看一下Kaggle上任意競賽公開或非公開的排行榜。你會發(fā)現(xiàn)前十名中有些人不再過擬合時他們的排名就不再下降了。你可以想象這些都是高級數(shù)據(jù)科學家。
技巧8: 集中一段時間工作并且有規(guī)律地休息
對于我來說,最佳的工作狀態(tài)是集中利用2-3小時解決一個問題或項目。作為一名數(shù)據(jù)科學家,你很難同時完成多項任務。你需要以自己的最佳狀態(tài)對待一個單獨的問題。對于我來說,2-3 小時的時間窗口最有效率,你可以依據(jù)個人情況自行設定。
上面這些就是我提高工作效率的一些方法。我不強調(diào)非要第一次就把事情做好,但是你必須養(yǎng)成每一次都能做好的習慣——這樣你才能成為一個專業(yè)的數(shù)據(jù)科學家。
你有什么提高工作效率的好方法嗎?有的話請在下面的評論中留言。
原文標題:8 Productivity hacks for Data Scientists & Business Analysts
1、catch up with sb.還特指同某人恢復聯(lián)系,相當于become current with what’s going on in someone’s life when you haven’t been in touch for a while
所以這句話的意思是說 “再次聯(lián)絡到(碰到/遇到)你真好”,特指有段時間和你沒有見面或者聯(lián)絡時候的說法。
2、productivity killers,生產(chǎn)效率殺手,降低生產(chǎn)效率的因素,阻礙提高生產(chǎn)效率的因素。
3、壞賬沖銷率,信用卡行業(yè)的重要指標,每月發(fā)生壞賬除以當月初信用卡應收款總額的年化比例,主要用于衡量資產(chǎn)的信用水平。
4、插圖中Brand strategy change,品牌戰(zhàn)略變更可能會導致壞賬沖銷率增加。例如,當采用競爭品牌或者邊際品牌戰(zhàn)略時可能會導致壞賬沖銷率的增加。
5、品牌戰(zhàn)略:
6、插圖中“Acquisition driven”,acquisition意為(1)(對公司的)收購,并購;(2)(圖書館通過采購、交換贈閱等)圖書資料的獲得;獲得的書籍(或報刊、雜志);(3)(知識、技能等的)獲得,習得。例如,data acquisition指數(shù)據(jù)采集。
7、插圖中“Spend simulation”,譯者在此只依文解義的翻成了“花費模擬”。在ask.com搜索引擎中,沒有相應內(nèi)容,網(wǎng)站提示是否搜索spent simulation,spent是一個互動游戲,由一個幫助流浪者和貧窮者的公益組織發(fā)起,玩家用1000美元生活一個月模擬貧窮的生活狀態(tài),玩家參與互動游戲時會面臨很多選擇,比如Cover the minimum on your credit cards or pay the rent?支付信用卡還是支付房租。這個游戲從2011年2月第一次舉辦到2014年7月已經(jīng)有200萬人在218個國家玩超過400萬次。如果客戶參與這類活動,可能會導致信用卡超期未付。參考鏈接:http://umdurham.org/ https://en.wikipedia.org/wiki/SPENT_(online_game)#cite_note-2
8、data requirement,數(shù)據(jù)需求,與之相關的還有Market requirement,Production requirement,其中產(chǎn)品需求與數(shù)據(jù)需求關系緊密。因為數(shù)據(jù)需求隨著產(chǎn)品業(yè)務邏輯展開。要收集一個產(chǎn)品的數(shù)據(jù),首先需要了解產(chǎn)品業(yè)務邏輯,例如功能之間的交互關系以及單一功能的業(yè)務邏輯。其次將業(yè)務邏輯節(jié)點化,識別出重要節(jié)點并列出優(yōu)先級。再次將節(jié)點化的業(yè)務代碼化,主要將列出的重要節(jié)點(需要統(tǒng)計的節(jié)點)添加統(tǒng)計事件和統(tǒng)計參數(shù)。最后形成數(shù)據(jù)需求文檔。
9、more often than not,往往。
譯完這篇文章,我感覺數(shù)據(jù)分析人員可以從兩個方面借鑒經(jīng)驗,一是從傳統(tǒng)管理咨詢行業(yè)借力,DA需要具備的能力包括傳統(tǒng)咨詢行業(yè)解決問題的能力加上數(shù)據(jù)處理技能。比如本文的第二點提示,類似于咨詢行業(yè)的重要方法——結構化思維??梢詤⒖及虐爬っ魍芯帉懙摹禠ogic in writing, thinking and problem solving》(中文譯名:金字塔原理——思考、表達和解決問題的邏輯),這本書是麥肯錫的經(jīng)典培訓教材,介紹了很多實用的方法,幫助讀者在思考表達時重點突出、邏輯清晰、主次分明。二是可以從傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)資源規(guī)劃中得到啟發(fā)。本文第三點提示,如何確定數(shù)據(jù)需求,恰恰可以參照傳統(tǒng)數(shù)據(jù)資源規(guī)劃中從業(yè)務需求得到數(shù)據(jù)需求,并對業(yè)務和數(shù)據(jù)進行建模的系統(tǒng)化方法,具體可以參考高復先教授的《信息資源規(guī)劃:信息化建設基礎工程》。
本文最后提到工作和休息,這點因人而異。我覺得需要關注以下幾點:
一是評估綜合效率。一周有一兩次效率特高,但綜合效率或許不如一周都保持一個平穩(wěn)的節(jié)奏??梢試L試用番茄鐘這種時間管理工具來量化分析一下自己的情況;
二是調(diào)整生活習慣。數(shù)據(jù)分析工作需要飽滿的精力,影響精力的因素很多,比如暴飲暴食可能就會帶來負面影響。
三是關注呼吸,如果我們高效率的時候身心舒暢,呼吸自然,那么這種狀態(tài)是可持續(xù)的。如果精力集中時,經(jīng)常屏住呼吸,這種方式更傾向于消耗。冥想和正念訓練或許會有幫助。
工作有如跑馬拉松,有些人的目標不為跑得快只為跑得年頭久,希望60歲依然能去跑,這類人對控制心率的需求大過提高速度。有些人希望盡快提高成績,去沖刺幾個重要賽事,因而自愿承擔自由基增加的代價。做數(shù)據(jù)分析也一樣,設定怎樣的目標,那就怎樣去奔跑吧。
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