
面對數(shù)據(jù)工程師,你有7個問題可以問
運用數(shù)據(jù)進行管理不是什么新鮮事,但是大數(shù)據(jù)還是個新概念, 有相關(guān)的風(fēng)險、挑戰(zhàn)和機會。高級管理者需要具備一定的認(rèn)識,以備他們的數(shù)據(jù)專家提出新觀點時,自己有所準(zhǔn)備。下列這些問題專為他們而準(zhǔn)備,幫助他們更深入地了解數(shù)據(jù)并且盡量避免數(shù)據(jù)可能引發(fā)的災(zāi)難。
記住,當(dāng)你的數(shù)據(jù)工程師說起一個新點子時,你應(yīng)該向他提出下面這些問題:
1.你想解決的是什么問題?
對于數(shù)據(jù)工程師或者其它相關(guān)人員,找到一些新的應(yīng)用或者好玩的東西實在太容易了,問題是這些東西是否與業(yè)務(wù)相關(guān)。鼓勵他們?nèi)リP(guān)注現(xiàn)實存在的問題,實現(xiàn)小的創(chuàng)新和改進,一次只做一件事,等時間長了,信任增加,就可以減少對他們的管控,前提是你能分清探索 “新路徑”和原地打轉(zhuǎn)之間的區(qū)別。
2.你真的明白這些數(shù)據(jù)意味著什么嗎?
人們經(jīng)常在不太理解數(shù)據(jù)背景的情況下就開始收集,從一開始的時候就有誤解,等發(fā)現(xiàn)時已經(jīng)太晚了。所有的數(shù)據(jù),無論量有多大,都是非常精微的事物。NASA曾有一架火星登陸器墜毀,就是因為其中的一個團隊使用英國力矩計量單位“英尺*英磅”,而其它團隊使用“牛頓”為單位,這類區(qū)分會使得數(shù)據(jù)看起來大不相同,尤其是通過不同的社交媒體平臺或者自動分析系統(tǒng)收集來的數(shù)據(jù),會有這樣的問題。
3.我們應(yīng)該信任數(shù)據(jù)嗎?
靠不住、不準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)非常多。壞零件組裝不出好汽車,同時,錯誤的數(shù)據(jù)再怎么分析也得不到正確結(jié)果。有些數(shù)據(jù)天生就不準(zhǔn)確,比如 GDP預(yù)測一類,另一類數(shù)據(jù)則是在流程中失掉了精確性,有時候數(shù)據(jù)收集就是一個不斷出錯的過程,看看銀行錯誤百出的信用評級報告就知道了。除非有一套非常好的系統(tǒng)流程來保證質(zhì)量,否則就要假定得到的數(shù)據(jù)并不準(zhǔn)確。
4.有沒有一些重要因素,諸如隱性的判斷、先入為主的前提或者自相沖突的數(shù)據(jù)結(jié)果使你對數(shù)據(jù)的認(rèn)識發(fā)生偏差?
這種情況很常見。首先,我們都希望能從數(shù)據(jù)分析中獲得回報,這就產(chǎn)生了一種效應(yīng),即人們總會看見他想要看見的東西。比如說,你期望看到10%的收入提升,你手下的人就會找到短期內(nèi)增長10%的證據(jù),但是過分關(guān)注眼下的10%,可能會失掉從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)未來 100%增長的機會,或者干脆看不到負(fù)面趨勢的警示。
其次,先進的數(shù)據(jù)分析需要超強的判斷力。數(shù)據(jù)專家傾向于只看數(shù)據(jù)而忽視其它因素,你得保證這種事不要發(fā)生。你越重視他們的工作結(jié)果,他們提供給你的數(shù)據(jù)就越清晰完整。
第三,分析的意義在于更深入地了解世界運行的方式。錯誤的假設(shè)和前提非常有害。舉例來說,金融危機的一個重要原因就是大家都先入為主地認(rèn)為房產(chǎn)價格與股市無關(guān),結(jié)果成了悲劇。
5.你的結(jié)論是不是建立在對市場的全面理解、對條件變化的認(rèn)識以及對最壞情況的心理準(zhǔn)備的前提之下?
不要將數(shù)據(jù)分析看成傳統(tǒng)的物理或者數(shù)學(xué)研究,驗證數(shù)據(jù)結(jié)果可不像伽利略從塔上丟下物體的那類古老實驗,數(shù)據(jù)科學(xué)家必須是懷疑論者,不相信別人的結(jié)果,不斷地檢驗、檢驗、再檢驗,他們要盡量全面地描述數(shù)據(jù)中可能存在的不確定性。這很重要,因為你的數(shù)據(jù)來源往往是超出數(shù)據(jù)科學(xué)家的控制之外的,他們不知道來龍去脈,因此需要明確地指出結(jié)論中的不確定在哪里,供管理者進行判斷。
6.誰將會受到影響?方式如何?
數(shù)據(jù)的爆炸式增長使得人們的隱私成為大問題。無論在組織內(nèi)部還是外部,在“有用”和
“侵犯隱私”之間僅有一線之隔,數(shù)據(jù)科學(xué)家的洞察力非常驚人,可是他們并不了解這些結(jié)果背后的意義和風(fēng)險,這些問題應(yīng)該由管理者而不是他們來解決。
小心一些,不要讓業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系過分敏感。你需要關(guān)注的其實只是紐約證券交易所的瞬間暴跌或者推特上的負(fù)面言論帶來的業(yè)務(wù)下滑。
7.我能為此做些什么?
如果前六條都沒解決,這個問題自然也不會出現(xiàn)。時刻想著重要的發(fā)現(xiàn)會對整個組織產(chǎn)生影響,我們都很關(guān)注變革管理,變革總是困難并且阻力重重的,光靠數(shù)據(jù)分析師無法實現(xiàn),需要管理者的參與。
除了第一個和最末一個問題,其它的問題只要一提出來,管理者就會開始思考。不過有經(jīng)驗的數(shù)據(jù)分析師也會想到這些事,有說服力的答案能夠幫助管理者和數(shù)據(jù)分析家們從大數(shù)據(jù)中發(fā)掘?qū)I(yè)務(wù)有意義的內(nèi)容。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
如何考取數(shù)據(jù)分析師證書:以 CDA 為例? ? 在數(shù)字化浪潮席卷各行各業(yè)的當(dāng)下,數(shù)據(jù)分析師已然成為企業(yè)挖掘數(shù)據(jù)價值、驅(qū)動決策的 ...
2025-07-15CDA 精益業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:驅(qū)動企業(yè)高效決策的核心引擎? 在數(shù)字經(jīng)濟時代,企業(yè)面臨著前所未有的數(shù)據(jù)洪流,如何從海量數(shù)據(jù)中提取有 ...
2025-07-15MySQL 無外鍵關(guān)聯(lián)表的 JOIN 實戰(zhàn):數(shù)據(jù)整合的靈活之道? 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫的日常操作中,我們經(jīng)常會遇到需要整合多張表數(shù)據(jù)的場景 ...
2025-07-15Python Pandas:數(shù)據(jù)科學(xué)的瑞士軍刀? ? 在數(shù)據(jù)驅(qū)動的時代,面對海量、復(fù)雜的數(shù)據(jù),如何高效地進行處理、分析和挖掘成為關(guān)鍵。 ...
2025-07-15用 SQL 生成逆向回滾 SQL:數(shù)據(jù)操作的 “后悔藥” 指南? 在數(shù)據(jù)庫操作中,誤刪數(shù)據(jù)、錯改字段或誤執(zhí)行批量更新等問題時有發(fā)生。 ...
2025-07-14t檢驗與Wilcoxon檢驗的選擇:何時用t.test,何時用wilcox.test? t 檢驗與 Wilcoxon 檢驗的選擇:何時用 t.test,何時用 wilcox. ...
2025-07-14AI 浪潮下的生存與進階: CDA數(shù)據(jù)分析師—開啟新時代職業(yè)生涯的鑰匙(深度研究報告、發(fā)展指導(dǎo)白皮書) 發(fā)布機構(gòu):CDA數(shù)據(jù)科 ...
2025-07-13LSTM 模型輸入長度選擇技巧:提升序列建模效能的關(guān)鍵? 在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)家族中,長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)憑借其解決長序列 ...
2025-07-11CDA 數(shù)據(jù)分析師報考條件詳解與準(zhǔn)備指南? ? 在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的時代浪潮下,CDA 數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證愈發(fā)受到矚目,成為眾多有志投身數(shù) ...
2025-07-11數(shù)據(jù)透視表中兩列相乘合計的實用指南? 在數(shù)據(jù)分析的日常工作中,數(shù)據(jù)透視表憑借其強大的數(shù)據(jù)匯總和分析功能,成為了 Excel 用戶 ...
2025-07-11尊敬的考生: 您好! 我們誠摯通知您,CDA Level I和 Level II考試大綱將于 2025年7月25日 實施重大更新。 此次更新旨在確保認(rèn) ...
2025-07-10BI 大數(shù)據(jù)分析師:連接數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)的價值轉(zhuǎn)化者? ? 在大數(shù)據(jù)與商業(yè)智能(Business Intelligence,簡稱 BI)深度融合的時代,BI ...
2025-07-10SQL 在預(yù)測分析中的應(yīng)用:從數(shù)據(jù)查詢到趨勢預(yù)判? ? 在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的時代,預(yù)測分析作為挖掘數(shù)據(jù)潛在價值的核心手段,正被廣泛 ...
2025-07-10數(shù)據(jù)查詢結(jié)束后:分析師的收尾工作與價值深化? ? 在數(shù)據(jù)分析的全流程中,“query end”(查詢結(jié)束)并非工作的終點,而是將數(shù) ...
2025-07-10CDA 數(shù)據(jù)分析師考試:從報考到取證的全攻略? 在數(shù)字經(jīng)濟蓬勃發(fā)展的今天,數(shù)據(jù)分析師已成為各行業(yè)爭搶的核心人才,而 CDA(Certi ...
2025-07-09【CDA干貨】單樣本趨勢性檢驗:捕捉數(shù)據(jù)背后的時間軌跡? 在數(shù)據(jù)分析的版圖中,單樣本趨勢性檢驗如同一位耐心的偵探,專注于從單 ...
2025-07-09year_month數(shù)據(jù)類型:時間維度的精準(zhǔn)切片? ? 在數(shù)據(jù)的世界里,時間是最不可或缺的維度之一,而year_month數(shù)據(jù)類型就像一把精準(zhǔn) ...
2025-07-09CDA 備考干貨:Python 在數(shù)據(jù)分析中的核心應(yīng)用與實戰(zhàn)技巧? ? 在 CDA 數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證考試中,Python 作為數(shù)據(jù)處理與分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 檢驗:數(shù)據(jù)趨勢與突變分析的有力工具? ? ? 在數(shù)據(jù)分析的廣袤領(lǐng)域中,準(zhǔn)確捕捉數(shù)據(jù)的趨勢變化以及識別 ...
2025-07-08備戰(zhàn) CDA 數(shù)據(jù)分析師考試:需要多久?如何規(guī)劃? CDA(Certified Data Analyst)數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證作為國內(nèi)權(quán)威的數(shù)據(jù)分析能力認(rèn)證 ...
2025-07-08