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隨著數(shù)據(jù)分析崗位招聘越來越內(nèi)卷，問“你用過/建過什么模型”的也越來越多。這個問題很容易給人“面試造航母，工作擰螺絲”的感覺。實際工作中，真的要搞那么多模型？？？
搞得很多同學(xué)在、疑惑：
l 到底數(shù)據(jù)分析師要懂多少算法模型？
l 工作中真的要用到那么多模型？
l 我干的到底算不算模型？
今天系統(tǒng)講解一下
這個問題的本質(zhì)來自于不同人口中的“模型”含義不一樣。廣義上講，只要是對現(xiàn)實問題的抽象，都可以叫“模型”。但一旦要結(jié)合數(shù)據(jù)、計算過程、使用場景，就會發(fā)現(xiàn)這些千奇百怪的模型完全不一樣。因此了解清楚，我們得先對各路人馬口中的“模型”全盤梳理一下。
這些模型往往來自《管理學(xué)》《營銷學(xué)》課程，和數(shù)據(jù)的結(jié)合度幾乎為0。就比如PEST，就問一款A(yù)PP的DAU在8月份漲了10萬，有多少來自國家出的文件？又有多少來自2017年新生人口1723萬？又有多少來自華為——沒有一個能算得清楚的。
所以這些東西嚴格來說不能算數(shù)據(jù)分析模型，只是一個思考方式。除非是政策敏感性特別強的行業(yè)+政策風(fēng)向猛烈波動（比如互聯(lián)網(wǎng)金融），才能直觀的從PEST看到數(shù)據(jù)變化；或者處于壟斷競爭行業(yè)（比如三大電信運營商）業(yè)務(wù)才會直接受到對手挑戰(zhàn)。其他場景下，這些玩意就是美化PPT用的。
這些模型是經(jīng)典的營銷分析模型，但正因為經(jīng)典，所以它們大部分基于調(diào)研數(shù)據(jù)，諸如用戶態(tài)度，感覺，評價，是基于傳統(tǒng)調(diào)研的手段獲取數(shù)據(jù)。在當(dāng)下，能獲取用戶數(shù)據(jù)方法很多，直接ABtest，比通過問卷問態(tài)度再反推更直觀。因此這些模型適用范圍已大大縮水。理論可以看，但是直接搬運就省省了。
有意思的是，為了體現(xiàn)自己的價值，調(diào)研公司、咨詢公司、廣告公司還是很喜歡講這一類的模型，畢竟用戶腦袋沒有開接口，行為數(shù)據(jù)記錄再多，還是不能直接推導(dǎo)出用戶想法。因此在產(chǎn)品經(jīng)理\運營\研發(fā)很迷惑的時候，還是會求助于市場調(diào)研。
這些模型才是業(yè)務(wù)提及率最高，講得最多的模型。這些模型，往往直接使用業(yè)務(wù)部門的KPI指標(biāo)，以有邏輯的方式呈現(xiàn)，因此業(yè)務(wù)部門在討論問題的時候可以直接往里邊套，非常好用。同時，這些模型都是可以基于指標(biāo)繼續(xù)拆解的，因此業(yè)務(wù)討論完了，可以直接按小組分配任務(wù)，并且監(jiān)督任務(wù)完成情況。這兩項優(yōu)勢，使得業(yè)務(wù)非常喜歡用這一類模型，時不時還自己創(chuàng)造兩個。
但是，這一類模型有個致命缺點，就是：關(guān)鍵參數(shù)來自經(jīng)驗，未來預(yù)測全憑拍腦袋。你問業(yè)務(wù)為啥估計轉(zhuǎn)化率是20%，得到的回答不是：“最近幾個月都是20%”，就是“我覺得它會是20%”——建算法模型的時候還有各種檢驗值呢，這里就純拍腦袋了。
曲線擬合一般用來預(yù)測整體指標(biāo)走勢，比如整體銷量、整體商品數(shù)量、用戶流失數(shù)量等等。這種做法簡單粗暴：不看原因，只看結(jié)果，拿結(jié)果數(shù)據(jù)的過往走勢，擬合未來走勢。
雖然看起來粗暴，但是卻非常好用。因為需要的數(shù)據(jù)量少！只有一個結(jié)果數(shù)據(jù)即可（很多情況下，簡單省事就是王道）。因此適用范圍非常廣。
線性規(guī)劃模型是經(jīng)典的科學(xué)管理模型，往往用在已定目標(biāo)，分配任務(wù)的場景（如下圖）。
有意思的是，線性規(guī)劃模型常常是用在供應(yīng)鏈的，營銷端理論上可用，但是用的少。其中最大的制約，來自基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的積累：供應(yīng)鏈往往對生產(chǎn)力、運力、人力有比較多的評估和積累，因此有大量數(shù)據(jù)可用于建模。營銷端一天100個花樣，業(yè)務(wù)方又太執(zhí)著于玩法創(chuàng)新，懶得打業(yè)務(wù)標(biāo)簽和積累數(shù)據(jù)，自然沒有多少數(shù)據(jù)可參考。
這里才是近幾年大火的機器學(xué)習(xí)算法。但是，這些算法大部分不是用來解決企業(yè)經(jīng)營問題的，而是工業(yè)應(yīng)用，比如安防，輔助駕駛，語音識別，語音控制，內(nèi)容推薦，商品推薦，反欺詐，風(fēng)控等等。這些都是生產(chǎn)系統(tǒng)，非數(shù)據(jù)分析/BI系統(tǒng)。在架構(gòu)上一般都是專門的算法組/風(fēng)控模型組負責(zé)，不會和數(shù)據(jù)分析組重疊。
在企業(yè)經(jīng)營方面，算法有一些經(jīng)典應(yīng)用場景，比響應(yīng)率預(yù)測，消費能力預(yù)測等等，但始終不是數(shù)據(jù)分析工作重點。因為大部分企業(yè)經(jīng)營場景，面對的問題是：沒數(shù)據(jù)！采集數(shù)據(jù)，整理數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)才是數(shù)據(jù)分析組主要任務(wù)。且大部分算法解釋性差，業(yè)務(wù)既無法參與，無法理解，因此能輸出的成果非常有效，從而限制了算法在分析上使用。
至于為啥面試的時候喜歡問算法的越來越多，其實是數(shù)據(jù)分析崗位內(nèi)卷的明顯標(biāo)志：只是單純報這個崗位的人太多了，咱問點難的東西淘汰一批吧。沒有獨立算法組，指望招一個孤零零的數(shù)據(jù)分析師把模型搞出來，就是做夢。
比如預(yù)測12月銷量，那么可以做：
這樣直觀對比，就能看出來，為啥統(tǒng)計學(xué)/機器學(xué)習(xí)算法模型，在實際場景中運用很少。這些模型需要的數(shù)據(jù)多，需要的數(shù)據(jù)顆粒度細，建模過程復(fù)雜，輸出的結(jié)果反而更簡單，業(yè)務(wù)看了能干的事也少。
相比之下，套用經(jīng)營分析的模型進行拆解，雖然主要參數(shù)都是拍腦袋，但也變相的給各個部門下了軍令狀：你必須做到這么多！這樣更容易驅(qū)動業(yè)務(wù)部門行動。用時間序列法雖然算出來的也不能落地，但是它需要的數(shù)據(jù)少，只有一串?dāng)?shù)照樣用。因此省事。
注意：上邊的對比，并不能說明機器學(xué)習(xí)方法不適合經(jīng)營分析，只是場景不合適而已。換個場景照樣好用。比如用二分類模型預(yù)測用戶購買。就有兩種典型好用用法：
1、在響應(yīng)率低的時候，壓縮業(yè)務(wù)工作量，提高產(chǎn)出率。最典型的就是外呼，用戶如果不接電話，任憑外呼員巧舌如簧也沒用。并且外呼成功率特別低，自然成功率1.5%-2%，因此哪怕模型只提高一個點的接聽率，也能讓外呼員的效率提高一大截。
2、在響應(yīng)率高的時候，識別自然響應(yīng)群體，減少投入。最典型的就是營銷成本控制。如果想壓縮優(yōu)惠券投放，最好的辦法就是預(yù)測：是否購買，之后把購買概率高的群體的券砍掉。對于釋放費用，非常好使。
所以在工作中，根據(jù)：
a. 數(shù)據(jù)豐富程度
b. 數(shù)據(jù)質(zhì)量高低
c. 結(jié)果使用場景
d. 期望上線時間
來看菜吃飯，才是能發(fā)揮作用，爭取認可的好做法。畢竟企業(yè)工作，追求的是低成本高效率的解決問題，如果一味追求復(fù)雜尖端，還是回去學(xué)校讀個博士認真做科研的好。
-END-
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2)涉及色情段子、兩性笑話的低俗內(nèi)容；
3)配圖、頭圖中包含庸俗或挑逗性圖片的內(nèi)容；
4)帶有性暗示、性挑逗等易使人產(chǎn)生性聯(lián)想；
5)展現(xiàn)血腥、驚悚、殘忍等致人身心不適；
6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等；
7)宣揚低俗、庸俗、媚俗內(nèi)容。
5. 不實信息，主要表現(xiàn)為：
1)可能存在事實性錯誤或者造謠等內(nèi)容；
2)存在事實夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導(dǎo)他人的內(nèi)容；
3)偽造身份、冒充他人，通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機構(gòu)或個人存在關(guān)聯(lián)。
6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治?。?br /> 2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風(fēng)水等問題進行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標(biāo)題黨，主要表現(xiàn)為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導(dǎo)用戶；
2)內(nèi)容與標(biāo)題之間存在嚴重不實或者原意扭曲；
3)使用夸張標(biāo)題，內(nèi)容與標(biāo)題嚴重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導(dǎo)未成年人應(yīng)援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡(luò)水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內(nèi)容，主要表現(xiàn)為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導(dǎo)未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當(dāng)評述自然災(zāi)害、重大事故等災(zāi)難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對網(wǎng)絡(luò)生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。
二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過主動發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內(nèi)容質(zhì)量、傷害平臺氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當(dāng)一個用戶發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時，本網(wǎng)站將依據(jù)相關(guān)用戶違規(guī)情節(jié)嚴重程度，對帳號進行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號的處罰。當(dāng)涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過作弊手段注冊、使用帳號，或者濫用多個帳號發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時，本網(wǎng)站將加重處罰。
三、申訴
隨著平臺管理經(jīng)驗的不斷豐富，本網(wǎng)站出于維護本網(wǎng)站氛圍和秩序的目的，將不斷完善本公約。
如果本網(wǎng)站用戶對本網(wǎng)站基于本公約規(guī)定做出的處理有異議，可以通過「建議反饋」功能向本網(wǎng)站進行反饋。
(規(guī)則的最終解釋權(quán)歸屬本網(wǎng)站所有)