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數(shù)據(jù)科學家在公司的日常
2016-05-06
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數(shù)據(jù)科學家在公司的日常

最近機器學習很火，前面我們也介紹了很多機器學習的相關知識。那么平時數(shù)據(jù)科學家們上班的時候都在做些什么事情呢？今天就讓我們一起來探究一下。

首先讓我們先來通過兩篇文章來了解下數(shù)據(jù)科學家平日里都在做什么。第一篇是《Airbnb支付平臺如何進行異常檢測》。英文原名叫做Anomaly Detection for Airbnb’s Payment Platform。講的是Airbnb的數(shù)據(jù)科學家們?nèi)绾胃鶕?jù)他們的的知識來建立了一個實時的異常檢測系統(tǒng)來監(jiān)控他們的支付系統(tǒng)，從而可以幫助其他團隊的人員把精力花在刀刃上。另外一片文章是Twitter的Breakout detection in the wild。因為Twitter的很多數(shù)據(jù)都是時序數(shù)據(jù)，文章講的是如何檢測某一時段的突發(fā)熱點來確保用戶體驗。從這兩篇文章我們大概可以看出數(shù)據(jù)科學家的工作很多就是在維護產(chǎn)品的流暢性和用戶體驗度上。下面讓我們來仔細看看他們的日常吧。
數(shù)據(jù)科學家的日常

儀表盤

儀表盤工作顧名思義就是讓人一眼就能看到所有想要的數(shù)據(jù)。找出關鍵指標，簡化復雜聯(lián)系，讓領導們能一目了然地了解公司地相關事宜。想象一下公司CEO每天早上需要五分鐘來了解一下公司的運營情況，這里要呈現(xiàn)的東西就是CEO儀表盤的事情。這里以酷我音樂為例。如果要傳一份具有儀表盤作用的數(shù)據(jù)給CEO，數(shù)據(jù)科學家可能就需要整理出每天的用戶量， 用戶登陸數(shù)量，付費用戶比例，人均消費，以及流量轉(zhuǎn)化率和流量價值等等數(shù)據(jù)報告，這樣CEO就能在段時間內(nèi)對公司走向有個大概了解。

采清算

在有了整體規(guī)劃后，數(shù)據(jù)科學家需要開始采集整理數(shù)據(jù)了。第一步當然就是埋點采集。比如我們要收集某個東西的流量狀況，就需要去各個端口埋點收集數(shù)據(jù)。有了生數(shù)據(jù)后地工作就是清洗噪音。一般收到的數(shù)據(jù)里面會有些干擾數(shù)據(jù)。比如做音樂推薦的時候， 需要手機不同用戶喜愛的歌曲，但可能有些用戶一天點贊上千首歌曲，幾乎把聽的音樂都點了一遍，這樣的數(shù)據(jù)很難找到有用的特征的，對于機器學習幫助不大，所以我們就要把這種數(shù)據(jù)去掉。最后就是統(tǒng)計整理啦。這不僅僅是要求計算出數(shù)字，還應該從結(jié)果里面選出最具代表性的數(shù)據(jù)出來。

調(diào)模型

拿到可用的數(shù)據(jù)后就可用開始找模型。第一步當然就是搭建模型?，F(xiàn)在開源模型很多，選取合適的模型。選取模型并不難，但是選取合適的模型可要費一番功夫，所以接下來數(shù)據(jù)科學家就要分析結(jié)果來做判斷。 中間可能需要準備一些高質(zhì)量的訓練集，測試集來測試模型效果。如果我們選取了模型后，就可以開始給模型調(diào)整參數(shù)了。調(diào)整參數(shù)分兩部分一部分對準，另一部分是一部分調(diào)整性能。調(diào)整性能可是個體力活。有時候還要考慮到用多樣性的數(shù)據(jù)來調(diào)整。

A/B 測試

AB測試顧名思義就是將用戶分組，然后對他們進行分別測試收集，最后再進行分析決策。比如我們在測試一些新廣告時，可以隨即抽取一些用戶，對用戶播放一系列廣告，可以根據(jù)用戶的活動范圍來推測哪些廣告效果好。這樣可以極大優(yōu)化測試的效率。一個好的AB測試可以極大地縮短評估時間，在短時間內(nèi)給出更好地反饋。
以上四個方向是大多數(shù)數(shù)據(jù)科學家的基本工作。他們可能做其中一個方面，也可能做多個方向?，F(xiàn)在的趨勢是團隊合作比較多。
數(shù)據(jù)科學家來自哪里？
從專業(yè)上看數(shù)據(jù)科學家來自各種不同地專業(yè)涵蓋統(tǒng)計，統(tǒng)計，機械，金融，數(shù)學等專業(yè)。這些專業(yè)都有一個共同點，就是對數(shù)學知識的要求比較高。從文憑上看，碩博比例明顯比較大，很多人都把這個行業(yè)當成門檻高的行業(yè)來看待，但其實不然，從下圖中看數(shù)據(jù)科學家有很多方向。有的對數(shù)學要求比較高，有的對編程要求比較高，有的則需要你是個全才。只要你能把其中的一個方向做好，你就具備一名數(shù)據(jù)科學家了的品質(zhì)了。
優(yōu)秀的數(shù)據(jù)科學家

那一個優(yōu)秀的數(shù)據(jù)科學家長啥樣的呢？這里我們分為一下四點

敏感性 對數(shù)據(jù)足夠敏感

溝通性 把理念溝通給別人

可視性 把數(shù)據(jù)可視化表達給別人。

分析性 分析出正確的結(jié)果

小伙伴們可能到這里會發(fā)現(xiàn)，上述的特點也都很符合一個好的產(chǎn)品經(jīng)理的特點。其實還真是這樣，很多時候數(shù)據(jù)科學家要去尋找問題來源，自己收集數(shù)據(jù)然后對產(chǎn)品提出優(yōu)化方案改進產(chǎn)品，如此往復。反過來，很多時候一個好的產(chǎn)品經(jīng)理也是一個好的數(shù)據(jù)科學家。
需要提醒的是，雖然現(xiàn)在人們都喜歡用大數(shù)據(jù)去解讀很多東西，但是如果過分的依靠量化分析的話也很容易走入歪路。曾經(jīng)火爆一時的公司Zynga的衰敗也多多少少和過分依賴數(shù)據(jù)分析有點關系。所以說一個好的數(shù)據(jù)科學家除了能找出好的數(shù)據(jù)以外還需要具備靠譜的解讀技能。
總結(jié)
儀表盤、采清算、調(diào)模型、A/B測試 敏感溝通，可視分析 人人都是數(shù)據(jù)科學家


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