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以下是優(yōu)先順序

在你開(kāi)始解決問(wèn)題之前請(qǐng)先掌握業(yè)務(wù)

我知道你是一個(gè)數(shù)據(jù)分析師，所有你關(guān)心的都是數(shù)字。但是，一個(gè)令人敬畏的業(yè)務(wù)分析師和一般數(shù)據(jù)分析師有哪些不同呢？那就是他們對(duì)業(yè)務(wù)理解的潛質(zhì)。你應(yīng)該在開(kāi)始你的第一個(gè)項(xiàng)目之前試著去了解企業(yè)。下面是一些你應(yīng)該需要探索的東西：

客戶(hù)信息：活動(dòng)客戶(hù)總數(shù)，月客戶(hù)流失，業(yè)務(wù)上的業(yè)務(wù)組合定義。

經(jīng)營(yíng)策略：我們?nèi)绾潍@得新客戶(hù)，渠道有哪些？我們?nèi)绾瘟糇∮袃r(jià)值的客戶(hù)？

產(chǎn)品信息：你的客戶(hù)如何被你的產(chǎn)品吸引？你如何通過(guò)你的產(chǎn)品賺錢(qián)？你的產(chǎn)品是直接盈利者還是媒介工具？

 

如果你能回答這些問(wèn)題，你對(duì)開(kāi)始你的第一個(gè)項(xiàng)目已入門(mén)。

想想你是正在解決一個(gè)潛在問(wèn)題，還是只是一個(gè)結(jié)果

我觀察到，分析師瞄準(zhǔn)的甚至不是問(wèn)題的主要目標(biāo)。例如，讓我們想象一下，我們發(fā)現(xiàn)，一個(gè)客戶(hù)在撥打客戶(hù)服務(wù)電話(huà)，談話(huà)更多的是他在放棄服務(wù)。

現(xiàn)在，如果我們開(kāi)始解決降低客戶(hù)服務(wù)的呼叫數(shù)量的方法，我們可能不會(huì)降低流失率。相反，在你沒(méi)有過(guò)失的情況下，我已經(jīng)看到你客戶(hù)較高的不滿(mǎn)。這可能是一個(gè)簡(jiǎn)單的致命傷，你會(huì)拒絕進(jìn)入這種簡(jiǎn)單的陷阱。但是，現(xiàn)實(shí)生活中的問(wèn)題幾乎難以發(fā)現(xiàn)。我想說(shuō)，解決一個(gè)明確的問(wèn)題要比找到解決問(wèn)題的正確方法要容易的多。

花費(fèi)更多的時(shí)間在找到正確的評(píng)估指標(biāo)和完成工作需要的必備條件

這個(gè)可能是對(duì)分析師來(lái)說(shuō)是非常容易解決的一個(gè)難題，但也是最容易導(dǎo)致失敗的一個(gè)陷阱。讓我用幾個(gè)簡(jiǎn)單例子來(lái)做解釋。

假設(shè)，你將要建一個(gè)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的目標(biāo)模型，你將選擇哪個(gè)指標(biāo)來(lái)評(píng)估你的模型：

KS正態(tài)分布統(tǒng)計(jì)

等分提升指數(shù)

AUC-ROC曲線(xiàn)

Log-Likelihood 對(duì)數(shù)似然數(shù)

在這種模型中，我常會(huì)選擇KS正態(tài)分布曲線(xiàn)。等分提升指數(shù)只能給你在某個(gè)特定等分的評(píng)估，因此，它可能不會(huì)幫助我們找到巨大的目標(biāo)人群和突破點(diǎn)。AUC-ROC曲線(xiàn)可以對(duì)整體人群評(píng)估，不適合在這個(gè)模型中。對(duì)數(shù)似然數(shù)可能是最大的最不適合這個(gè)模型，因?yàn)樗械氖虑槭琼樞蚺琶皇菍?shí)際概率。

 

使用發(fā)散-收斂的思維過(guò)程，以避免過(guò)早收斂

我已經(jīng)看到這在許多行業(yè)是最大的問(wèn)題。當(dāng)今的商界領(lǐng)袖在他們所做的一切中尋求創(chuàng)新。

要真正的創(chuàng)新，您可以遵從發(fā)散-收斂的系統(tǒng)方法。在某種程度上，你需要對(duì)將要到來(lái)的進(jìn)行發(fā)散思維，通過(guò)這種方法你得到更多的經(jīng)驗(yàn)。我們的意思是想所有的可能方式，在可行性、時(shí)間發(fā)展、傳統(tǒng)方式等各個(gè)方面破解難題。但是，你確信你已經(jīng)發(fā)散到足夠大了，你需要立即應(yīng)用所有的約束條件來(lái)縮小方法。

 

打破行業(yè)壁壘想到替代解決方案

分析正在使用在每一個(gè)可能的行業(yè)中。但是，為什么我們不能超越傳統(tǒng)的方法，在其他行業(yè)尋找解決方案？

例如，一個(gè)應(yīng)用于電子商務(wù)行業(yè)的推薦視頻解決方案可以像Analytics Vidhya公司在博客門(mén)戶(hù)使用一樣好。唯一的方法就是與其他行業(yè)的人進(jìn)行互動(dòng)，通過(guò)分析來(lái)學(xué)習(xí)他們奮斗的成果。

與業(yè)務(wù)伙伴共同前行

從你的分析事業(yè)的第一天起，你應(yīng)該與業(yè)務(wù)伙伴進(jìn)行互動(dòng)。我常常會(huì)看到一件一般會(huì)出錯(cuò)的事，分析師和業(yè)務(wù)伙伴就解決方案交流很不頻繁，業(yè)務(wù)合作伙伴想遠(yuǎn)離技術(shù)細(xì)節(jié)從業(yè)務(wù)角度進(jìn)行分析，這確實(shí)對(duì)項(xiàng)目不利。在模型實(shí)施和模型建模中保持持續(xù)的互動(dòng)是非常重要的。

思考最簡(jiǎn)單的讓你的想法落地的方案

我知道你是一個(gè)數(shù)據(jù)分析師，喜歡用復(fù)雜的想法讓業(yè)務(wù)人士迷惑。和業(yè)務(wù)人士使用如此復(fù)雜的討論可以幫助你快速結(jié)束眼前的談話(huà)，但會(huì)降低成功實(shí)施的可能性

以下是你需要做的：一旦你輸出一個(gè)指標(biāo)，盡量找出一個(gè)簡(jiǎn)單的方式，可以讓企業(yè)更容易理解。讓我給你這個(gè)方法的一個(gè)例子。我們?cè)噲D找出那些一旦有機(jī)會(huì)，就可以做的非常好的代理商，我們想出不同層次的人群和他們預(yù)期的表現(xiàn)。然而，我們不得不選擇一個(gè)可以區(qū)分人群組合的方式。我們所做的很簡(jiǎn)單：我們實(shí)施了差別收費(fèi)策略，以改變申請(qǐng)人的組合和我們?nèi)后w的組合。

當(dāng)做一個(gè)業(yè)務(wù)組件的時(shí)候，確保你把它放到它們的語(yǔ)言場(chǎng)景中

目標(biāo)指標(biāo)永遠(yuǎn)不是你分析的最終產(chǎn)品。它只是一個(gè)業(yè)務(wù)組件！因此，你需要在使你的想法更清晰和更有效而投入大量的精力。嘗試學(xué)習(xí)能與你的聽(tīng)眾更好連接在一起的術(shù)語(yǔ)，思考你的商業(yè)伙伴想尋找什么，假象你是他們的鞋子。

給企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)做講演的時(shí)候?qū)W會(huì)使用業(yè)務(wù)語(yǔ)言

我最近開(kāi)始為我的一個(gè)項(xiàng)目學(xué)習(xí)中文。整個(gè)項(xiàng)目都非常簡(jiǎn)單，但我發(fā)現(xiàn)，即使有一個(gè)強(qiáng)大的模型，在銷(xiāo)售它的時(shí)候我犯了個(gè)錯(cuò)誤。原因是我對(duì)他們內(nèi)部討論的理解一篇空白。使用你的聽(tīng)眾的語(yǔ)言是非常重要的。我看到非常簡(jiǎn)單的模型被贊賞和最聰明的模型被拒絕。唯一的區(qū)別是分析師在介紹他們的模型時(shí)使用的業(yè)務(wù)語(yǔ)言。

積極跟進(jìn)落實(shí)計(jì)劃

最后來(lái)的但不是最不重要的，一旦每個(gè)人都相信你的模型的有效性，會(huì)發(fā)生什么。你的工作還沒(méi)有完成。建立每月項(xiàng)目跟進(jìn)計(jì)劃，了解項(xiàng)目如何實(shí)施，是否在正常的進(jìn)行。

積極參與數(shù)據(jù)類(lèi)的比賽

隨著時(shí)間的發(fā)展，你會(huì)意識(shí)到一件事情：分析行業(yè)的變化非�？�。然而，如果你是喜歡待在自己舒適區(qū)的一個(gè)人，你很快就會(huì)發(fā)現(xiàn)你的技能都過(guò)時(shí)了。我發(fā)現(xiàn)一個(gè)非常有用的方法就是參與數(shù)據(jù)類(lèi)的科學(xué)競(jìng)賽，并與同行競(jìng)爭(zhēng)/學(xué)習(xí)。 Kaggle 和Analytics Vidhya就是一些非常好的比賽。