那么，數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)分析師之間的區(qū)別是什么?這些角色的定義可能有所不同，但通常認(rèn)為數(shù)據(jù)科學(xué)家結(jié)合了三個(gè)關(guān)鍵學(xué)科的知識(shí)——數(shù)據(jù)分析、統(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)涉及到數(shù)據(jù)分析的過(guò)程，以學(xué)習(xí)和生成分析模型，這些模型可以對(duì)看不見(jiàn)的數(shù)據(jù)執(zhí)行智能操作，并且人為干預(yù)最少。有了這樣的期望，很明顯具有這三方面技能的數(shù)據(jù)科學(xué)家也越來(lái)越受到企業(yè)的青睞。

 

但是，數(shù)據(jù)科學(xué)家在這三個(gè)方面的表現(xiàn)都是完美的嗎?更重要的是，所有這些角色都需要類似的技能嗎?或者說(shuō)數(shù)據(jù)分析師和機(jī)器學(xué)習(xí)工程師使用的技能和方法是完全不同的嗎?

 

事實(shí)上，這些專家的方法確實(shí)有很大不同。谷歌公司首席決策科學(xué)家Cassie Kozyrkov對(duì)這種差異提供了一個(gè)精辟的解釋。她聲稱，組織的數(shù)據(jù)分析師是為了提供快速的結(jié)果，例如分析數(shù)據(jù)中有趣的相關(guān)性。

 

為了滿足決策者對(duì)快速和簡(jiǎn)短答案的期望，數(shù)據(jù)分析師使用相應(yīng)的編碼風(fēng)格——使用更少的代碼行，并為管理者生成易于理解的相關(guān)矩陣。機(jī)器學(xué)習(xí)工程師有一個(gè)完全不同的編碼風(fēng)格，他們的目標(biāo)是建立一個(gè)完美的模型，這通常需要很多時(shí)間。

 

統(tǒng)計(jì)學(xué)家也無(wú)法提供快速結(jié)果，他們會(huì)說(shuō)，“等等，我們無(wú)法從這些數(shù)據(jù)中得出任何因果關(guān)系。我們甚至不知道其結(jié)果是否具有統(tǒng)計(jì)意義!”是的，有時(shí)組織需要擅長(zhǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)學(xué)家或數(shù)據(jù)科學(xué)家來(lái)回答這類問(wèn)題。但是真的需要知道這些答案才能了解數(shù)據(jù)中的相關(guān)性嗎?

 

實(shí)際上沒(méi)有。在獲得數(shù)據(jù)分析師的初步結(jié)果后，組織應(yīng)聘請(qǐng)領(lǐng)域?qū)＜遥麄兛梢詻Q定哪些已識(shí)別的模式對(duì)業(yè)務(wù)確實(shí)很重要，值得進(jìn)一步調(diào)查。人們可能已經(jīng)看到數(shù)據(jù)分析師在某些情況下比數(shù)據(jù)科學(xué)家更令人滿意。但現(xiàn)在需要澄清數(shù)據(jù)分析師應(yīng)該具備哪些技能來(lái)滿足決策者的需求，并成為組織的資產(chǎn)。

 

 

數(shù)據(jù)分析師在組織中的主要作用是通過(guò)識(shí)別數(shù)據(jù)中有趣且重要的模式，并提供隱藏在大量表格、圖表和日志文件中的快速答案來(lái)幫助決策者。簡(jiǎn)而言之，如果領(lǐng)域?qū)＜野l(fā)現(xiàn)這些領(lǐng)域很重要，數(shù)據(jù)分析師會(huì)確定統(tǒng)計(jì)人員和機(jī)器學(xué)習(xí)工程師需要注意的領(lǐng)域。

 

因此，人們希望在數(shù)據(jù)分析師中看到以下品質(zhì)：

 

•講述數(shù)據(jù)故事：優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師可以閱讀數(shù)據(jù)，并圍繞數(shù)據(jù)講述故事。數(shù)據(jù)專家從不超越數(shù)據(jù)，總是提供多種可能的解釋。

 

例如，他們可以說(shuō)：“我們?cè)贔acebook上推出一個(gè)廣告活動(dòng)后，我們似乎獲得了更多的潛在客戶。這可能是關(guān)于此活動(dòng)有效性的信號(hào)，但潛在客戶數(shù)量的增長(zhǎng)也可能是由季節(jié)性變化引起的。需要進(jìn)行更深入的分析。”

 

•數(shù)據(jù)可視化技能：創(chuàng)建具有視覺(jué)吸引力、具有意義、易于解釋的圖形的能力對(duì)數(shù)據(jù)分析師也非常重要。其故事總是受益于出色的可視化，這使得決策者的工作變得更加容易。

 

•技術(shù)專長(zhǎng)：專業(yè)數(shù)據(jù)分析師可以使用電子表格為組織提供隱藏在數(shù)據(jù)中的洞察力。但是，為了提供快速的結(jié)果，并創(chuàng)建專業(yè)的可視化，數(shù)據(jù)分析師通常需要電子表格之外的技術(shù)專業(yè)知識(shí)。

 

因此，人們期望數(shù)據(jù)分析師熟悉Python編程語(yǔ)言，并熟練使用Tableau或Microsoft Power BI等工具。

 

•針對(duì)速度優(yōu)化的編碼樣式：組織不需要數(shù)據(jù)分析師具有與軟件工程師或機(jī)器學(xué)習(xí)工程師相同的編程技能。數(shù)據(jù)分析師應(yīng)該知道如何使用Python清理數(shù)據(jù)，如何執(zhí)行數(shù)據(jù)分析，以及如何使用清晰的可視化和表格來(lái)呈現(xiàn)信息。

 

網(wǎng)上有一些很好的課程可以培訓(xùn)這些技能。此外，數(shù)據(jù)分析師應(yīng)該熟悉為數(shù)據(jù)分析創(chuàng)建的最流行的數(shù)據(jù)包，并使用這些數(shù)據(jù)包以最有效的方式分析數(shù)據(jù)。

 

•領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)：并非所有公司都需要數(shù)據(jù)分析師的領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)，但這絕對(duì)是專業(yè)數(shù)據(jù)分析師的一項(xiàng)關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)技能。換句話說(shuō)，如果有人想成為最好的數(shù)據(jù)分析師，他們應(yīng)該熟悉某個(gè)領(lǐng)域。這種技能將幫助他們區(qū)分對(duì)業(yè)務(wù)真正重要的模式和不值得數(shù)據(jù)專家和決策者花費(fèi)時(shí)間的發(fā)現(xiàn)。

 

既然人們知道什么樣的數(shù)據(jù)分析師可以成為組織的寶貴資產(chǎn)，那么總結(jié)一下人們對(duì)優(yōu)秀數(shù)據(jù)分析師的期望，以及為什么每個(gè)組織都需要這樣的專家。

 

 

如果組織的管理者做出數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策，那么該組織肯定需要數(shù)據(jù)分析師。組織希望招募具有上述技能的優(yōu)秀專家，他們可以：

 

•收集正確的數(shù)據(jù)。

 

•清理數(shù)據(jù)。

 

•執(zhí)行數(shù)據(jù)分析。

 

•使用精美且有意義的可視化來(lái)呈現(xiàn)信息。

 

•發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中有趣的模式，并提供可能需要統(tǒng)計(jì)人員和機(jī)器學(xué)習(xí)工程師進(jìn)一步關(guān)注的見(jiàn)解。

 

•執(zhí)行分析時(shí)，優(yōu)先考慮對(duì)業(yè)務(wù)更重要的區(qū)域。

 

總而言之，優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師是決策者的主要助手，他們將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有意義的故事，快速回答疑難問(wèn)題，并推動(dòng)組織業(yè)務(wù)朝著正確的方向發(fā)展。