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<专访>北京大学高材生的数据分析学习历程
阅读:996评论:0点赞:1收藏:02019-01-12
本期专访嘉宾—viki,北京大学硕士,五年工作经验。曾就职于金融行业的风控部门,前网易高级数据分析师。

Q1:你好,我是中国统计网赵良,很高兴你能接受我们的采访,简单地说一下你之前在大学和工作当中对于数据分析这一块的培养和发展吧。


Viki:这样的,我学生年代是学物理的,我曾经学过统计,在实验室里做数据处理,比如信号处理,以及跟数据分析相关的东西。第一份工作是在金融行业,也是做数据分析,工作最开始的时候,有一个月的培训,关于SAS,和一些数据模型相关的东西。


Q2:我知道你之前是在德国毕业,在这期间有接触过数据相关的学习吗。你回来在香港咨询公司这一段对你自身的培养以及回来之后在网易整个团队的工作给你带来了什么东西吗,他们的培养模式又是怎么样的呢?


Viki :是这样的,我之前在德国是我们学校和慕尼黑工大的交换,在那也是延续了实验室里的一些工作,我们当时是做信号的处理,这里涉及到一些工具的学习,比如Matlab,?这样的工具,涉及到一些与科研相关的算法,还有一些数据处理的方式,也就是在 这个过程中我培养了一些属于自己的数据框架和模型。我在香港时是银行业的数据分析,要用到信用卡。


假设要比较这三份经历给我带来的数据分析影响的不同,那么第一份工作的影响是比较深的,因为我第一份工作有非常系统的培训,比如数据分析工具的使用,数据模型和算法的培训,以及在实际操作中遇到的很多细节,以及一些数据分析的框架,还有leader的一些经验分享,他对我的帮助是最大的。


网易的话,首先让我从银行业切换到了互联网行业,让我有了互联网思维,对产品和运营有了深入的了解,也跟互联网前辈学到了不同于金融业的数据分析的思路和框架。这跟我第一份工作最大的差别是数据挖掘和数据分析。相对而言,数据分析还是比较简单的,偏统计分析,需要你对统计有比较深的了解。所以大部分数据分析岗位比较喜欢招数学、统计相关的,或者是对统计非常熟悉的一些同学。如果你对统计不熟悉,那么你只能先后取个数,利用Excel里的table去透视一下,这样你做几年数据分析下来提高也不是很大。我觉得数据分析就是框架很重要。有一些比较固定的框架,我经常会看一些数据分析的微博,或者书、论坛。


Q3:怎么样才能算一个合格的数据分析师呢,标准怎么衡量呢?那么您招人时对应届生有哪些要求,以及已经工作两三年的人,他们身上需要有哪些软性和硬性要求?


Viki :应届生的话有个比较好的学习能力,这个特别重要,有些很聪明的小孩并没有学过数据分析,但是你对他进行一定的引导,他就能去取数,去进行一些简单的数据处理,就能给数据分析师们提供一定的帮助,有一定的统计背景。


工作两三年的话,看他的数据分析思路、数据分析框架,解决实际问题的能力。我觉得一个人的思维方式非常重要


Q4:那您认为当一个人拿到一个分析项目时怎样表现算得上思维能力不错呢?


Viki : 相比数据挖掘以及算法工程师相关的,数据分析师在技能上面对一个人要求不是特别高,但他要对数据生产、采集、评定过程有一定了解,这对他做数据分析和处理特别有帮助。而一个厉害的数据分析师要能迅速定位问题,用自己的数据去验证自己的猜想,这是特别重要的。


Q5:数据对一个公司很重要,公司也对数据分析有很大投入。那么反过来,数据对于公司的价值在哪里呢,对互联网这一块发展有什么促进作用吗,以及在运营中有什么好的指导作用呢?


Viki :怎样的思维才算合格呢,这很难有定论,条条大路通罗马,只要你能狠狠地拆解问题就是一个不错的思维方式。而互联网分析其实有很多比较固定的思维模式,举个例子,一个公司的交易额下降应该怎么分析呢。一个合格的数据分析师需要判断交易额是用什么构成的,把交易额拆成平衡公式,分析公式里各个因素产生的变化和影响,再算聚合影响,判断出各个因素对交易额下降影响的权重有多高,这是比较合格的思维方式,这样才能往下拆解这个问题。不然面对这个问题就不知道怎么做了


我工作了这么多年,觉得数据分析师有着数据产品不能提供的非常定制化的需求。一个数据产品只能提供比较框架的统计意义上的指标,而数据分析师则能提供比较灵活的数据需求,从而去做决策。


数据分析能对互联网工作比较快的提供决策依据,再进一步,做数据挖掘时能提供一些更深层次的意义和标签。总而言之,数据分析较大的作用就是帮助提供决策依据,帮助产品优化,提高运营效率。


Q6:大数据分析很热,作为在一线城市工作的大数据人员,您怎么看待大数据的发展?您觉得一个优秀的数据分析师具备哪些习惯,在大学中养成的和在工作中养成的习惯。


Viki :作为一个数据分析师,最重要的习惯就是多思考,努力把自己的思维变得更加结构化。另外的话,就是在工作中要非常了解业务,多和业务打交道。比如互联网,就需要跟产品经理和做运营的人沟通。所有数据分析师提供的数据都是最终为业务服务的。只有很好的了解业务才能知道数据的波动背后的业务原因是什么


Q7:作为从业多年的前辈,您对即将从事这个行业或者想转入数据分析行业的同学有什么建议吗?


Viki :刚才提到,理工科背景,有一定统计基础的同学转数据行业难度不大。但如果想做一个合格的数据分析师,在转入之前要多了解一些数据分析的案例,多看一些数据分析前辈做的分析报告,他们的思维方式是什么,学会一个好的思维方式比学会什么技能重要很多


Q:谢谢接受采访,您的建议对数据行业的同学会有很多益处。



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