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一個數據分析師的故事，你還要扮演哪些角色？
2016-01-09
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一個數據分析師的故事，你還要扮演哪些角色？

這是一個“忙碌”的數據分析師，做公關、又做銷售······果然是個能干的數據分析師。

公關
作為統計系的學生，讀書時就常常參加各種數學建模競賽，也參與過一些市場調研和咨詢的項目。在這個過程中，讓我印象最深的不是數據處理和分析，反而是與人溝通的過程。
研一時，我與同學組成的團隊參與了一個旅游策劃公司的項目。我們作為乙方為甲方提供數據咨詢。我們自己做數據收集、設計調查問卷。這是一個很復雜的過程，既要保證訪問者的認可性，由于成本原因群體也不能太大。根據統計數據，我們給出一個旅游者的行為畫像，根據出行的時間、頻率、花費、交通工具等變量，采用聚類分析的方法，對用戶進行細分，看他們分別適合什么樣的產品。
我們調查的范圍是重慶主城區，采樣涵蓋到不同景點、不同年齡段的人群。在做調查之前，我們去跑各個景區，跟游客聊天，對旅客的情況有一個“摸底”。我們去跟游客接觸，去問問題，溝通這個環節至關重要。
工作之后，我越發覺得，身為分析師要具備一定的“公關”技能。
畢業之后我去了一家第三方支付公司。消費者刷卡時的個人信息存在一定安全隱患，我負責做線下的偽卡防范工作，就是從歷史的安全隱患數據中發現問題，總結特征，建立危險識別模型，最終當交易發生的時候，通過概率值判斷是不是盜刷。
風險控制是公司業務的支撐部門。公司的互聯網業務會帶來很多用戶，支付是其中必不可少的一個環節，也是互聯網金融的基礎。
然而這是一個新行業，這意味著你沒有擴樣本。從幾率學角度來講，凡是有監督的模型，比如輸入1到20個變量，輸出只是一個變量，它只告訴你是或否，但拒絕還是不拒絕要自己判斷。所以我需要去訓練，訓練是來自于歷史數據的積累，沒有歷史數據就帶來很大的困難，只能嘗試建立半監督模型，在沒有數據的情況下養數據。
我們提倡數據多維度、多樣性，但你的數據權限可能是有限的，資源是有限的。在這個過程中你就需要接入其它部門的數據。你如何說服對方為你提供數據，這需要一定的溝通技巧和巧妙的專業呈現，讓跨部門的同事信任你。
這個工作不能著急，要持續不斷地溝通交流，時不時把你正在做的事情給對方看，讓他了解你工作的內容，看到你的努力。
舉個例子，在進行風險控制時，不可避免地會把用戶體驗降低。比如你在網上購買理財產品，注冊一個賬戶，對密碼的復雜度要求不夠嚴謹，用戶可能會覺得注冊過程很方便流暢，但會帶來風險。反之，比如12306以前出現過信息泄露的問題，它現在的驗證碼就變成圖片驗證，但過于麻煩，用戶體驗就不好。
產品部門的同事會考慮風險控制會降低用戶體驗，讓用戶流失。但如果后期出現了安全問題，你做的東西幫助他規避了風險，他就會理解你的工作，愿意用你的東西，所以你做的東西一定要有價值。對于這個問題，我們有時也會進行灰度測試，比較A版本和B版本在轉化率上有什么差異，不斷調整，在風險控制和用戶體驗之間找到一個平衡點。
銷售
根據支持的工作，幫助他們的區域市場分析哪個項目是可以做的，該往哪個方向發展。我可以參與他們的銷售會議，協助制定銷售目標。在這個過程當中，我可以學到銷售部門的人員是怎么考慮問題的。
后來又去了平安保險實習。當時去了平安產險管理部，我主要負責車商渠道的數據管理。比如，我想把一個保險賣出去，我們與車輛售后網點以資源換資源的方式合作。例如客戶的車出現問題之后，他首先聯系保險公司，保險公司再給客戶推送網點。在推送的過程中，A店、B店怎么分配資源、具體的成本多少，需要建立一個模型，把推送方案最優化。建立模型時，你就需要有銷售人員的思維。
雜家
想做數據分析師的同學學科背景不同，學計算機的編程很厲害，數學的更擅長純理的東西。以我的經驗來說，企業里許多崗位偏好學統計的。
如果做數據挖掘，偏理論性，可能喜歡用數學專業的學生；在企業里，經營管理、經營分析、風險管理等相關崗位更喜歡用學統計的；大數據中心涉及到數據產品的開發，更偏向于學計算機和數學的，但這都要求有一定的統計學思維。比如我看到一個數字的時候，我要聯想它背后代表什么意義，看到A問題的時候不孤立地去看，善于與總體情況聯系對比，既要看到總體也要看到差異。即便不是學統計出身，也要在平時的學習工作中訓練自己。
互聯網金融行業對人才的需求很大。我們招聘人才，一是要看你對金融產品的理解，二要看是否具有數據思維，具有一定的數據分析技能。還有一點很重要，要有熱情，這個工作要重復很多事情，但不是機械的重復，也要進行思考，這都需要熱情的支撐。
我建議同學們除了要打好基本功、熟練掌握1至2門編程語言之外，還要多接觸數據，培養對數據的感覺；同時多研究不同的商業模式，研究不同的公司是怎么贏利的，天文地理歷史人文，知識面要廣博多樣，讓自己變成一個雜家，這可能會讓你的數據分析工作更有想象力。


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