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創(chuàng)業(yè)公司的數(shù)據(jù)課講點(diǎn)啥？
2016-04-07
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創(chuàng)業(yè)公司數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程會面向哪些人，有哪些不同的內(nèi)容，怎么講才有效果？

以往的文章曾經(jīng)提到創(chuàng)業(yè)公司數(shù)據(jù)落地的三板斧：數(shù)據(jù)理念的推廣、數(shù)據(jù)價值的展示、文化制度的要求。

數(shù)據(jù)理念推廣這部分有一個重要內(nèi)容，就是數(shù)據(jù)相關(guān)培訓(xùn)，為此曾在公司內(nèi)部講過一年的數(shù)據(jù)課，每周一次，面向公司各個層面的同事，內(nèi)容包括數(shù)據(jù)分析，機(jī)器學(xué)習(xí)，量化決策等不同主題。

過去兩周訪問了加州的幾個學(xué)校，遇到了一些老師和朋友，聊到數(shù)據(jù)教育的問題，收獲不少新鮮想法，很受啟發(fā)，也借機(jī)會梳理了一下在創(chuàng)業(yè)公司的數(shù)據(jù)課中面對不同人都講了什么？

按工作職能分，參與的人主要有以下四類，下面會分別說明：

各團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人

一線工作人員

開發(fā)工程師

數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)成員

1.各團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人

各團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人很多時候是數(shù)據(jù)的消費(fèi)者，首先是要學(xué)會看報(bào)表。比如Vintage圖，留存率圖這些報(bào)表，一開始不是特別容易理解，要細(xì)致的一點(diǎn)一點(diǎn)講明白，還要看出意義。

看報(bào)表的核心是做細(xì)分，然后做對比。對比不同行業(yè)，不同地區(qū)，不同時間，企業(yè)內(nèi)外，找出差距，定位問題，當(dāng)數(shù)據(jù)的消費(fèi)者有更清晰的思路時，就可以提出更加合理的需求，即節(jié)省數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)的時間，也提升自己團(tuán)隊(duì)的效率。

各個團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人重要的工作就是做各種決策，包括方向性的決策和操作性的決策。相比傳統(tǒng)成熟行業(yè)，創(chuàng)業(yè)公司的決策場景，會有更多的不確定性，創(chuàng)業(yè)就是在試錯，這就需要了解一些風(fēng)險決策的思想和方法。

每個決策都可能有不同的結(jié)果，判斷一個決策好不好，不是只看最后結(jié)果，就像賣了保險，最后沒有出險賠償，不能說買保險這個決策是錯誤的，很多時候未來是不能預(yù)測，只要在平均期望上達(dá)到最佳就可以，不能以成敗論英雄，這個主題可以另開一篇，更加深入的探討一下。

給業(yè)務(wù)人員講概率，風(fēng)險，決策的內(nèi)容，不能講的太理論，就像加州大學(xué)戴維斯分校的蔡知令老師所說：統(tǒng)計(jì)知識要講的讓祖母也聽得懂，才能影響更多的人，才真的有用。他在戴維斯商學(xué)院給MBA學(xué)生講授統(tǒng)計(jì)課，被MBA學(xué)生14次評選為年度教師，除了學(xué)術(shù)嚴(yán)謹(jǐn)之外，學(xué)生能夠聽懂，并且用在自己的工作是更主要的原因。

這方面還需要不斷的探索和總結(jié)，一個例子對于知識點(diǎn)需要做適當(dāng)?shù)暮喕?，但又能體現(xiàn)出核心的思想，這是不容易的，前輩看似信手拈來的例子，其實(shí)背后也是幾經(jīng)挑選和打磨，才能拿出來分享的。

2.一線工作人員

一線人員包括財(cái)務(wù)，賬務(wù)，客服，運(yùn)營等各個部門，對于創(chuàng)業(yè)公司來說，可能還沒有非常完善的后臺系統(tǒng)，很多時候需要Excel操作很多工作，這時候?qū)W習(xí)一些基本的Excel技巧，就能大大提高工作效率，同時也減少人員的流失。

這個內(nèi)容里面包括一些主要的函數(shù)，比如vlookup，match，相對引用的公式，透視圖，透視表等，網(wǎng)上有很多Excel課程，但是人們往往沒有毅力學(xué)下去，或者看了之后在工作中用不起來。

所以這種培訓(xùn)不能只是講Excel功能，只講講回頭就忘了，而是先對照實(shí)際工作流程，找到典型的重復(fù)工作場景，實(shí)際案例，再結(jié)合excel功能來講。只有在每日面對的繁重工作瞬間完成的那一霎那，人們才能真正體會這些課程的作用。

3.開發(fā)工程師

公司開發(fā)工程師使用python做開發(fā)，數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)的分析師也是用python做數(shù)據(jù)處理和建模，天然在工具上沒有障礙，數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)相互學(xué)習(xí)分享的時候，也會吸引開發(fā)的工程師一起交流，一方面開發(fā)工程師了解基本數(shù)據(jù)概念和方法后，在某些后臺功能的開發(fā)時，可以和數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)更好的銜接，對于非常有興趣，深入鉆研的同學(xué)，也會有機(jī)會轉(zhuǎn)到數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)來工作。

這個方面的內(nèi)容包括基本的統(tǒng)計(jì)概率知識，比如不同的分布，均值，方差，估計(jì)等，這里比較推薦一本參考書，《Think Stats ：  Probability and Statistics for Programmers》，以python為工具來講解統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)知識，作者還有一系列的相關(guān)書籍，都是以python為工具，比較推薦。

另外也會有機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的內(nèi)容，包括python的scikit-learn庫及其相關(guān)概念的介紹，scikit-learn庫的幫助文檔非常好，不僅有庫函數(shù)的介紹，還有機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)算法的介紹，是個很好的入門教材。

4.數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)成員

數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)內(nèi)部的培訓(xùn)更多的是教學(xué)相長的方式，每個人都要自學(xué)，自己嘗試實(shí)踐，然后準(zhǔn)備自己的主題，把學(xué)習(xí)的結(jié)果和經(jīng)驗(yàn)貢獻(xiàn)給其他人。

這種方式不僅提高了團(tuán)隊(duì)整體的學(xué)習(xí)效率，也能改善主講人個人的學(xué)習(xí)效果，從學(xué)習(xí)金子塔可以看出，學(xué)習(xí)內(nèi)容留存率最高的就是教授給他人，這也是教學(xué)相長的一個體現(xiàn)。



數(shù)據(jù)相關(guān)的課程網(wǎng)上有很多，但其中最難講，也比較少講的就是數(shù)據(jù)診斷清理。斯坦福統(tǒng)計(jì)教授David Donoho去年在他的文章《數(shù)據(jù)科學(xué)50年》中，也提到了這個問題。診斷，清理，整合數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)工作占到70%以上時間，對于結(jié)果的影響很多時候也超過模型的選擇，但是在實(shí)際數(shù)據(jù)課程中卻比較少提及。

這其中原因包括“教”和“學(xué)”兩個方面，一方面可這個工作有更多經(jīng)驗(yàn)性的內(nèi)容，不像講模型算法那么清晰明了，不好講；另一方面這些工作都是平時所說的臟活累活，不像建模算法那么高大上，剛?cè)腴T的同學(xué)反而不愿意聽這部分內(nèi)容。

可能在工作中會 對于不同數(shù)據(jù)工具這部分多有針對性內(nèi)容需要練習(xí)，SAS中就是DATA步的工作，在R里有reshape，dplyr包，在Python里有pandas包，在Spark里也有spark sql模塊，熟練運(yùn)用這些工具，把數(shù)據(jù)像削瓜切菜一樣，整成不同的丁丁快快，才能準(zhǔn)備好進(jìn)入下一個步驟“炒菜” - 分析建模。

這部分如果是做成課程的話，最好不要每個命令用一個單獨(dú)的數(shù)據(jù)集，而是使用一個完整的數(shù)據(jù)集，針對一個建模目標(biāo)，模擬實(shí)際情況，覆蓋主要的數(shù)據(jù)處理命令和函數(shù)，這樣練習(xí)的人會更有實(shí)戰(zhàn)的體會，更接近實(shí)際的需要。

小結(jié)

創(chuàng)業(yè)企業(yè)變化快，情況各異，大家都可以嘗試和尋找適合自己企業(yè)的數(shù)據(jù)課程內(nèi)容和方法，但最終目的還是讓不同人都能體會數(shù)據(jù)的好處，不求高深，只求對工作有用，讓“數(shù)據(jù)”這個詞更加深入人心。

本文由CDA作者庫成員王安原創(chuàng)，并授權(quán)發(fā)布，原文來自公眾號數(shù)據(jù)化決策。

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了解詳情請微信添加trasn863，或發(fā)送郵件至songpeiyang@pinggu.org






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