如何成为一名合格的数据科学家？这5个要点必定要掌握

做者 | 彭鸿涛 张宗耀 聂磊
来源 | 大数据DT

1、数据科学家的工做模式与组织结构

数据科学家须要与业务专家一块儿工做才能发挥最大价值。实际工做中两种角色如何配合，取决因而采用业务驱动的模式仍是数据驱动的模式。

1. 数据驱动仍是业务驱动

业务驱动的特色是业务人员主导数据分析需求的提出、结果的应用，在业务中应用数据洞察；而数据驱动的特色是更看重主动应用数据分析手段，从数据洞察发起业务、改善业务，固然在业务执行时也须要普遍应用数据洞察。在较新的业务领域采用数据驱动比较适合，已有复杂业务则采用业务驱动较好。

然而从自身能力的发展、数据驱动逐渐成为主要的工做模式的状况来看，数据科学家须要思考如何将数据驱动的模式作得更好，而且愿意承担更多责任。因此，除了算法、用法等基本技能，还须要考虑如何改善业务。

下图所示的职责占比只是示意，其实最核心的是由哪一种角色来主导，在工做中也未见得业务专家不能主导数据驱动的模式。从业务结果的角度来看，所谓业务驱动和数据驱动只是到达一个既定目标时不一样的工做方式而已。在实际的业务中也不会分工很是明确，即不会限定业务人员只能作什么或数据科学家只能作什么，只有相互无缝协做才是最佳的工做模式。

▲业务专家与数据科学家的两种配合方式

2. 数据科学家团队的组织结构

数据科学家团队的组织结构关系到数据应用的效率、管理的效率、我的的发展等诸多方面，企业在设置这个组织结构时须要认真考虑。每一个企业的实际状况不一样，能够采用不一样的方法。数据科学家的组织结构通常分两种，即分散式结构和集中式结构。

分散式结构是数据科学家眷于肯定的业务部门，这样的组织结构的好处是其能够紧密地与业务人员合做，将业务问题转换为高效的数据分析任务。

可是其也有不足，一方面数据分析的知识积累是在我的身上，而不是在团队，另一方面就是由于角色的限制使得业务部门内的数据科学家没有上升空间。业务部门内的数据科学家若要在职业道路上继续前进，要么离开，要么担任其余角色。一旦发生数据科学家的人事变化，这对团队稳定、知识积累等都是不利的。

集中式的数据科学家组织结构就是跨业务条线而成立独立的专门作数据分析的结构。这样的组织结构的好处就是团队相对稳定，给成员提供了不断成长的空间，也避免了知识积累的流失。

可是其也有不足，因为数据科学家脱离业务部门而独立存在，致使团队成员对业务的理解不够深刻，模型的产出可能效率低下。业务部门也可能只将其看做支持部门，而不会在实际业务中有太多引入。

企业在构架数据科学家组织架构时，也可采用混合的结构。即便是集中式的组织结构，其汇报的层级也可能不一样。没有所谓明确的业界标准的说法，因地制宜的作法才是最实际的。

2、数据科学家的工做方法要点

数据科学家的核心任务之一是经过数据分析手段将数据洞察应用在实际业务中，并能产生有效的结果。数据科学家在实际工做中须要注意如下要点，以确保上述目标的达成。

1. 开始工做之前确保具有成功要件

在开始一件工做前，最好先明确一下业务场景、数据可得到性、数据质量等重要信息。在不少状况下，会出现因数据不支持没法进行细致分析、模型结果很好可是落地应用时没有对应的资源支持、数据分析只是探索没有对应的使用场景等问题。这些因素会严重影响数据分析的价值。

笔者做为顾问给多个客户实施数据分析项目时，就遇到过上述的问题。从客户的角度来说，其关心的是业务问题的解决，并不会过多细致地考虑实施过程的细节。只有努力地尝试去作，才能发现有些问题会严重阻碍数据分析的进行，这也会影响数据分析的最终效果。

2. 同时输出两种价值

假设要经过数据分析手段改善某业务问题，如构建预测模型筛选高价值、高响应率的客户，即便是在目标很是明确的状况下，数据科学家也要在作的过程当中保证两种输出结果。

（1）重要发现

数据分析过程当中势必要进行数据提取、数据处理、数据探查等一系列基础工做。在这些基础工做的过程当中，每每会隐藏着有巨大业务价值的信息。好比，笔者的团队在给某金融机构构建高端客户的相关模型时发现一些信息，如“大部分客户只持有一类理财产品且在半年内没有交易活动”，这些信息对于后期的营销策略制定相当重要。

因此，数据科学家在实际工做中需保持“业务敏感性”，对于数据背后的业务故事保持好奇心，同时将一些重要的数据发现协同模型结果一并输出，这能够大大提升分析主题的价值。

（2）模型结果

给定分析主题，目标模型结果就能够基本肯定，如寻找高价值客户就是模型输出一个名单，风险预警就是给出风险评分以及缘由。这是模型输出的最基本形式。

在实际的模型实施应用中，业务人员会常常以挑剔的眼光来看待模型，而且基于模型结果老是有不一样的疑惑须要数据科学家来解答。典型的疑惑如“聚类分析模型确实将客户分了几个类别，可是我仍是不知道该如何营销这些客户”“社交网络分析模型给出了潜在的高价值客户名单，但这些信息不足以让营销人员开展营销”。

出现这种状况时，一种简单的作法就是和业务人员深刻讨论，梳理出他们的关注点，而后将对应的指标从数据库中提取出来，做为模型输入的补充一并交给业务人员。

从本质上来说，出现业务人员疑惑的缘由是“业务人员期待模型输出决策而不是名单”以及团队缺少将模型输出转换为营销决策的能力。数据科学家也须要具有将模型结果转换为业务决策的能力。

3. 充满想象力地开展工做

算法能作到什么是数学范畴的知识，数据科学家的核心工做就是将业务需求转换为一系列的数据分析实践过程。若将各个算法看做一个个组件，那么用一个算法来解决问题仍是用多个算法的组合来解决问题，须要数据科学家的想象力和不断尝试。

笔者的团队曾给某客户构建模型时，其需求是“根据客户持有产品的现状推荐产品，达到交叉销售的目的”。这是一个很是不具体的需求，能作的范围很大，能用的算法工具也不少。

最后咱们采用的是构建“客户聚类与产品聚类的交叉分布以及迁移矩阵，并据此来展开不一样目的营销”，若向上销售则可推荐同类产品，交叉销售则可推荐不一样类的产品。这种作法以前没有实施过，可是结果证实其很是有效，仅在一次营销应用中就带来数十亿的营业额。

4. 按照敏捷的方式来构建模型

数据挖掘过程也能够看做一个项目过程，从项目管理的角度固然能够按照敏捷的方式来进行。数据科学家须要积极主动地汇报分析思路、预期结果、进度等重要信息。时刻与业务人员以及管理人员保持沟通，对需求变化保持开放，将对模型的实际应用会有巨大的帮助。

通常状况下，让一个对数据和业务都不了解的人来构建模型，每每须要数月的时间；但让一个熟悉数据、业务、算法工具的人来建模，则可能只需几天就能够完成。不论哪一种程度的人员来建模，均可以按照敏捷的方式来管理建模过程。

笔者与建模方法论CRISP-DM的提出者之一Julian Clinton一块儿工做过4年时间，在长期的项目实践中咱们一直坚持该方法论所倡导的核心要点：紧贴业务、不断探索、以结果为导向、模型在应用后仍需不断调优等。事实证实，这些原则很是有效。CRISP-DM方法论的实施与实施过程当中按照敏捷的方式来管理是相辅相成、相得益彰的。

5. 以业务的成果来衡量本身的工做

模型的效果到底如何？数据科学家不该该基于测试集上优异的模型性能指标而洋洋自得，这没有任何意义，顶多表明建模的技巧高超。

模型最终带来的收益是由模型输出、匹配模型输出的业务决策、业务决策实施过程当中的资源配置、应用场景的价值大小等综合因素共同决定的。缺乏任何一环都会使得模型的价值直线降低。

数据科学家须要积极主动地推动这些环节的相关工做，积极收集模型部署后的监测数据，在“建模—业务决策匹配—业务决策实施—效果监控—模型或决策改进—再部署—再监测”的闭环中积极发挥做用。最终得出的业务结果数据，才是数据科学家真正成就感的源泉。