计算算计
昨天中午吃完午饭,看到园区的公告上有datagirls的分享会,内心一阵雀跃,有种找到组织的欣喜,下午的时候,隔壁小姐姐问我晚上的datagirls参加不,小鸡啄米点头,去去去。
七点半的研讨会,我们去的有点早,但是点心已经摆好了,忍不住吃了些土,一起来的男生小伙伴说,果然是程序媛,还是女生细心,会准备点心茶歇,懂得享受,哈哈哈,从点心我就觉得今晚的分享一定像巧克力一样香醇。(嘘,就不拍点心的马屁了,但是真的很好吃啊,临走还想要带一份回去给闺蜜吃,但是脸皮薄,不好意思_)
可能有些小伙伴不知道datagirls是做什么的,我去官网看了下,她们是今年才开始进入中国的,之前都是在国外,第一场活动其实也就是两个月前在北京举办的,当时参加的人并不多,但是昨晚我观看现场,大概到场的至少150人,其实datagirls是一个专注女性有趣有料的数据分析,互助学习社区,这是从网站看到的定位,从昨晚前辈们的分享来看,确实有趣有料,甚至让我觉得时间都不够,很多朋友们在群里强烈呼唤周末分享,希望时间久一点。
分享会的主题是她们都在玩数据,你也可以。在大三的时候我就在一些文章和论坛上看到大数据,机器学习啥的,当时觉得数据以后肯定会很火,果然后来到了大四,身边在说数据的朋友越来越多,可能因为是理科生吧,做事的时候总喜欢以数据说话,觉得不仅有说服力,而且清晰明了。虽然我不是一个数据分析师,但是我有一颗数据分析心,哈哈,废话先不说了,简单的把我昨晚听到的整理下。
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第一个分享的前辈是蓓蓓(很漂亮的一个小姐姐,当时听她说已经从事数据仓库八年了,很诧异,皮肤这么好,哼,谁说程序媛不好看的,一个巴呼过去),她刚开始分享了她刚入行从小白到现在的一个过程,其中有一点我觉得我需要好好去学习的,就是在一步步成长的过程中,需要打好基础,也是老生常谈,但是工作之后,很多时候也算是“急功近利”吧,总想着实现一些功能,然后有些基础并不牢固,最近也在把基石打牢。
蓓蓓当时在会上问了大家一个问题,因为双十一快到了,如果你作为一个卖家,你该如何评估和预测。当然没有具体的答案,大家也可以思考思考。
蓓蓓还提到一个分析金字塔:分类->顺序->关联.其中关联是处在金字塔顶端的,而去确实很重要,后面也会提到这个。
第二个分享的是一条小鱼,哈哈哈,Sandy Wang,主题是从0到1数据分析师的自我成就之路,这个小姐姐和我好几个共同的爱好,同样爱跳舞,也是爵士哟,喜欢写作(都是简书的作者,后面会分享小姐姐的简书ID,她写的真的好棒!!!学习!)同样玩公众号,感觉爱玩的孩子都一样,希望以后有机会可以认识认识。
小鱼主要从四个方面分享:
重业务
其实对于刚工作的技术人员来说,部分人一开始可能觉得自己是个技术人员,只需要关心技术就ok了,但是昨晚的分享以及现在的工作让我深刻的认识到,技术和业务是分不开的,准确的来说,技术驱动业务,数据要和业务产生价值。这里插一下个人的工作体验,由于我工作的是一家初创公司,并且不是纯技术的公司,刚来的时候我以为技术是很重要的,一心想着如何把网站的功能完善,把架构搭建的更好,然而做完这些并不能提升业务,不禁开始反思,到底哪里出现了问题,于是开始分析近期的用户的订单,从这些数据发现很多用户关心的不是功能多完善,而是能否提供用户想要的服务,换句话说,作为一个开发者,更要去挖掘用户的需求,去分析他们真正想要的,才能完善相应的功能再推动业务。
小鱼当时也举了一个例子,说库存天数的计算,也有多种计算方式,但是具体的要根据当月的业务来看,因为影响的因素有很多。
- 十月底/十一月初
- 十月底库存/10月销售
- 十月底库存/预估十一月销售
- 9月底库存/10月销售
其他因素
- 地区
- 产品中高端
重思考
小鱼例举了一个她自己的例子,她经常会去中国知网看目录,去思考构架的目录,框架性的思考。因为一个目录能反应这个作者对于这本书的架构,其实很多时候看目录,差不多就知道这本书的大体。
轻工具
目前市场上的工具让人眼花缭乱,但是我们需要在这些玲琅满目中选择一款最适合自己的。
讲故事
业务逻辑梳理->数据逻辑梳理->性能优化设计->UI设计->高级仪表板
同时小鱼也提到了打好基础的重要性。
第三个分享的小姐姐超有意思,千万不要以为她小小的脸蛋就是个软妹子,当然,作为一个瑜伽小姐姐很软,但是她还是一个拳击新手(当然不是正式的),是一个大数据部门的算法工程师,技能也是满满。
QQZhou分享的主题是今年的流行色调是什么-当下畅销冬季女装展柜主色调。不得不说,女人更懂女生心啊,哈哈哈。
QQZhou的分享偏技能,主要讲的是一个图片数据结构话,将所有大衣主色调的颜色进行聚合,通过大衣的长度,面积,调权重,通过像素分析今年流行的主色调。具体的操作和流程我也没记的很仔细,貌似中途开了小差,真是罪过啊。第四个分享的小姐姐很牛掰,这次的分享会还让我认识到一点,提升英语刻不容缓了,一开场听Aislinn流利的英语和标准的普通话,然后似乎每个小姐姐的英语都很棒,我总是在她们说完一些名词然后后知后觉,这不是反射弧长,是因为好多词一听蒙蔽,而且由于时间关系,大家说的比较快,哎,好吧,这不是借口。
Jackie是一个有十年数据分析经验的姐姐,但素我要骄傲的说,小姐姐还会潜水,在各个领域都非常棒。所以谁说程序媛都很呆板来着,过来敲小黑板!
Jackie当时分享的主题是探秘奢侈品中的数据奥秘,这部分的由于我左脑开小差,右脑反射弧过长,以至于笔记记得不多,回想起来也是很零碎的,就不“误导”了。
提问
后面还有个提问环节,有个问题问到技术人员该如何突破瓶颈?
那当然是向天借一道闪电,渡劫啦,哈哈哈。
小姐姐们的建议是:
- 可以多参加一些研讨会,分享会,和同行业的前辈后辈交流交流,同时可以和一个团队的同事谈论交流,分享分享,大家一起进步。
- 有个小姐姐提到,我们大学里面都学了算法,线代,高数啥的,但是在工作上要如何应用呢,还是要多交流,要把想法转化成数据,瓶颈并不是真正的瓶颈,只要有想法,想要提升自己,那么就有无数个方法突破瓶颈,这里又要提到前面说的关联了,一个领域好的,就会去融会贯通把相关领域的感兴趣的都做到最好。学会T型设计,剖析自己,突破技术壁垒,实现业务增长。
还有个姐们问金融分析师会不会被人工智能替代?
虽说看了无数的人工智能大片,但是目前我一直觉得这不是担忧的,毕竟人工智能是人类创造出来的工具。
- 有个姐姐说的很对,优胜劣汰,与时俱进。如果你的公司在进步,技术在革新,但是自己还固步自封,被替代是很正常的。
- 不能依附于工具,要让自己不可替代。
一直喜欢研究心理学,期待有一天自己能够结合数据去研究心理。
关于数据分析的一些总结:
- 在工作中遇到问题的快速定位,以及快速解决
- 基础打牢
- 数据要和业务产生价值,先做相关的数据探索和采集,支撑公司的业务。利润最大化,做某件事的性价比。(大数据是趋势)
- 最基础的数据该如何分析?先设定好topic,再开始从简单到难去分析。培养分析思维,以问题为导向,以数据为支撑。
- 在任何时候,时间线和地缘线去穿取整个过程
- 分析思路很重要!!!!!!!
- 商业模式画布
- 分类->顺序->关联
- 为什么要去学?
- 从不同的角度去看数据