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

最近機(jī)器學(xué)習(xí)很火，前面我們也介紹了很多機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)知識(shí)。那么平時(shí)數(shù)據(jù)科學(xué)家們上班的時(shí)候都在做些什么事情呢？今天就讓我們一起來(lái)探究一下。

首先讓我們先來(lái)通過(guò)兩篇文章來(lái)了解下數(shù)據(jù)科學(xué)家平日里都在做什么。第一篇是《Airbnb支付平臺(tái)如何進(jìn)行異常檢測(cè)》。英文原名叫做Anomaly Detection for Airbnb’s Payment Platform。講的是Airbnb的數(shù)據(jù)科學(xué)家們?nèi)绾胃鶕?jù)他們的的知識(shí)來(lái)建立了一個(gè)實(shí)時(shí)的異常檢測(cè)系統(tǒng)來(lái)監(jiān)控他們的支付系統(tǒng)，從而可以幫助其他團(tuán)隊(duì)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?yàn)門witter的很多數(shù)據(jù)都是時(shí)序數(shù)據(jù)，文章講的是如何檢測(cè)某一時(shí)段的突發(fā)熱點(diǎn)來(lái)確保用戶體驗(yàn)。從這兩篇文章我們大概可以看出數(shù)據(jù)科學(xué)家的工作很多就是在維護(hù)產(chǎn)品的流暢性和用戶體驗(yàn)度上。下面讓我們來(lái)仔細(xì)看看他們的日常吧。
數(shù)據(jù)科學(xué)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(guān)鍵指標(biāo)，簡(jiǎn)化復(fù)雜聯(lián)系，讓領(lǐng)導(dǎo)們能一目了然地了解公司地相關(guān)事宜。想象一下公司CEO每天早上需要五分鐘來(lái)了解一下公司的運(yùn)營(yíng)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(lè)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(xué)家可能就需要整理出每天的用戶量， 用戶登陸數(shù)量，付費(fèi)用戶比例，人均消費(fèi)，以及流量轉(zhuǎn)化率和流量?jī)r(jià)值等等數(shù)據(jù)報(bào)告，這樣CEO就能在段時(shí)間內(nèi)對(duì)公司走向有個(gè)大概了解。

采清算

在有了整體規(guī)劃后，數(shù)據(jù)科學(xué)家需要開始采集整理數(shù)據(jù)了。第一步當(dāng)然就是埋點(diǎn)采集。比如我們要收集某個(gè)東西的流量狀況，就需要去各個(gè)端口埋點(diǎn)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(huì)有些干擾數(shù)據(jù)。比如做音樂(lè)推薦的時(shí)候， 需要手機(jī)不同用戶喜愛(ài)的歌曲，但可能有些用戶一天點(diǎn)贊上千首歌曲，幾乎把聽的音樂(lè)都點(diǎn)了一遍，這樣的數(shù)據(jù)很難找到有用的特征的，對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)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(jì)整理啦。這不僅僅是要求計(jì)算出數(shù)字，還應(yīng)該從結(jié)果里面選出最具代表性的數(shù)據(jù)出來(lái)。

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(dāng)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(fèi)一番功夫，所以接下來(lái)數(shù)據(jù)科學(xué)家就要分析結(jié)果來(lái)做判斷。 中間可能需要準(zhǔn)備一些高質(zhì)量的訓(xùn)練集，測(cè)試集來(lái)測(cè)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(duì)準(zhǔn)，另一部分是一部分調(diào)整性能。調(diào)整性能可是個(gè)體力活。有時(shí)候還要考慮到用多樣性的數(shù)據(jù)來(lái)調(diào)整。

A/B 測(cè)試

AB測(cè)試顧名思義就是將用戶分組，然后對(duì)他們進(jìn)行分別測(cè)試收集，最后再進(jìn)行分析決策。比如我們?cè)跍y(cè)試一些新廣告時(shí)，可以隨即抽取一些用戶，對(duì)用戶播放一系列廣告，可以根據(jù)用戶的活動(dòng)范圍來(lái)推測(cè)哪些廣告效果好。這樣可以極大優(yōu)化測(cè)試的效率。一個(gè)好的AB測(cè)試可以極大地縮短評(píng)估時(shí)間，在短時(shí)間內(nèi)給出更好地反饋。
以上四個(gè)方向是大多數(shù)數(shù)據(jù)科學(xué)家的基本工作。他們可能做其中一個(gè)方面，也可能做多個(gè)方向?，F(xiàn)在的趨勢(shì)是團(tuán)隊(duì)合作比較多。
數(shù)據(jù)科學(xué)家來(lái)自哪里？
從專業(yè)上看數(shù)據(jù)科學(xué)家來(lái)自各種不同地專業(yè)涵蓋統(tǒng)計(jì)，統(tǒng)計(jì)，機(jī)械，金融，數(shù)學(xué)等專業(yè)。這些專業(yè)都有一個(gè)共同點(diǎn)，就是對(duì)數(shù)學(xué)知識(shí)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(gè)行業(yè)當(dāng)成門檻高的行業(yè)來(lái)看待，但其實(shí)不然，從下圖中看數(shù)據(jù)科學(xué)家有很多方向。有的對(duì)數(shù)學(xué)要求比較高，有的對(duì)編程要求比較高，有的則需要你是個(gè)全才。只要你能把其中的一個(gè)方向做好，你就具備一名數(shù)據(jù)科學(xué)家了的品質(zhì)了。
優(yōu)秀的數(shù)據(jù)科學(xué)家

那一個(gè)優(yōu)秀的數(shù)據(jù)科學(xué)家長(zhǎng)啥樣的呢？這里我們分為一下四點(diǎn)

敏感性 對(duì)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(dá)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(huì)發(fā)現(xiàn)，上述的特點(diǎn)也都很符合一個(gè)好的產(chǎn)品經(jīng)理的特點(diǎn)。其實(shí)還真是這樣，很多時(shí)候數(shù)據(jù)科學(xué)家要去尋找問(wèn)題來(lái)源，自己收集數(shù)據(jù)然后對(duì)產(chǎn)品提出優(yōu)化方案改進(jìn)產(chǎn)品，如此往復(fù)。反過(guò)來(lái)，很多時(shí)候一個(gè)好的產(chǎn)品經(jīng)理也是一個(gè)好的數(shù)據(jù)科學(xué)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(guò)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(shí)的公司Zynga的衰敗也多多少少和過(guò)分依賴數(shù)據(jù)分析有點(diǎn)關(guān)系。所以說(shuō)一個(gè)好的數(shù)據(jù)科學(xué)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(cè)試 敏感溝通，可視分析 人人都是數(shù)據(jù)科學(xué)家


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