原创《像数据科学家一样》：此文是一篇科学家论文范文,为你的毕业论文写作提供有价值的参考。
数据已经成为工业世界、商业世界,以及日常工作的必需品,但凡有些头脑的管理者都会意识到,不会用数据分析、不和数据分析师发生关系都不会有好前途.如果公司没有一支数据分析管理队伍,绝对是公司最大的劣势.
幸运的是,你不必非得成为一个数据分析科学家,从数据中梳理出未来的蓝图.这篇文章会提供一种方法和练习,帮助那些随时准备拥抱数据的人开始他的想法,这个练习我已经用了20年.这个方法虽然不能让你变成数据神童,但会帮助你识别数据,从浩如烟海的数据中发现机会,并提高你和数据专家、分析师合作的效率.
这项练习是一项指引式练习,每一步都会揭示数据分析的一个重要概念,从理解变量到运用想象力.
首先,从你关注但令你困扰的事情开始,比如,会议总是不能按时开始.将之设为一个问题并写下来：“会议总是不能按时开始,真的就只能如此吗?”
接下来,想象数据能够帮你解决这个问题,为找到这些数据制定一项计划.写下和搜集数据相关的所有条款.例如,定义什么是“会议开始”,是某人说：“我们开始开会”,还是具体的某一时间点.
现在开始搜集数据,其中最关键的是你要信任数据.当你开始的时候,你一定会发现数据搜集有间歇性.例如,即使会议已经开始,但如果一位职位更高的领导进入会议室就意味着会议会重新开始.随着事情的进展随时修正标准和草案是很常见的事.
接下来,你可以开始画一张草图,一张好图能够让你更直白地理解数据,也方便和他人交流.有很多好方法能够帮你完成草图,我最喜欢手绘图,我喜欢把这张图称为“时间线索图”.这张图的横轴代表时间,纵轴代表变量.图表下面是会议开始时间和迟到分钟的对比数据.
现在回到最初你提出的问题,开始进一步综合分析.你会发现“在过去的两个星期,10%的会议是按时召开的,未按时召开的会议平均延迟的时间是12分钟.”先别急着高兴,你还需要回答“这样会有什么后果”这个问题.“如果这两周的样本具有典型性,那么一天会浪费多少时间,这些时间对公司来说损失的费用是多少”.
很多数据分析最后不了了之的原因就在于没有关注“会产生什么样的后果”这一问题.如果80%的会议都按时召开,最初问题的答案也许会变成“会议都是按时召开,”这样就没有分析下去的必要性了.
任何事情都需要更深一层次的分析.要对变量敏感,要知道变量会让你更好地认识所有问题、有更深层的洞察,以及为改变现状提供灵感.把变量设定为8～20分钟较为合理,有些会议是按时开始,有些甚至推迟了30分钟.但如果把变量设置为0～30分钟,就太大了.
接下来,进一步挖掘“这些数据还能揭示哪些问题”.数据提醒你有五次会议是按时开始的,另外的会议至少延迟7分钟.通过进一步的挖掘,你也许会发现,这五次会议都是由财务部的副总监召集的,你得出了“财务部副总监喜欢按时开会”的结论.
接下来你要做什么呢?下一步的重要性在哪里?从个人的角度看,结果既有趣又重要.首先：你可以想想,你延迟开会浪费的时间总计下来你能够做多少事情,其次,既然副总监能做到按时开会,那为什么你不能呢?
如果从整个公司的层面看,意义就不光是这么简单了.你也许不确定你的结果是否具有典型性,也不确定是否其他人也会像副总监那样对开会迟到这件事不讲情面.但可以肯定的是,你会发现更深层面的事实.开会迟到是否和其他事情有联系?是否在某一时间开会迟到会更严重?电话会议和面对面开会,哪个更容易延迟?会议不能按时召开和某些人有关系吗?这些问题都可以成为你接下来要研究的问题.选择任何一个问题,回到第一步,重复以上的过程.
我希望你会觉得这个练习很有意思,你会从数据中发现很多有趣的事情,这会让你上瘾.但是,无论你是否会体会到这些乐趣,都不要轻率地开始这项训练.如果你真的是一个数据盲童,对此不敏感,我还是谦虚地建议,不要尝试这项练习.商
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