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數(shù)據(jù)分析師 PK 算法工程師,誰贏?

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數(shù)據(jù)分析師 PK 算法工程師,誰贏?

數(shù)據(jù)分析師該如何與算法工程師合作,是個(gè)老大難問題。一方面是業(yè)務(wù)方日益提高的,對模型的幻想。另一方面是大量企業(yè)里存在的數(shù)據(jù)采集差,缺少足夠數(shù)據(jù)人員,工作目標(biāo)不清晰等等問題。分析與算法到底該如何協(xié)同增效?今天系統(tǒng)分享一下。

01兩種典型的錯(cuò)誤做法

狗不理式:有些公司領(lǐng)導(dǎo)喜歡嫌棄自家數(shù)據(jù)分析師沒本事,總認(rèn)為上個(gè)模型才牛逼。于是數(shù)據(jù)分析師們皆明哲保身,干脆和所有帶模型倆字的工作劃清界限,統(tǒng)統(tǒng)甩給算法工程師。

這么干,當(dāng)然會(huì)坑死算法。

且不說,很多時(shí)候領(lǐng)導(dǎo)口中的模型根本就是SWOT一類虛無縹緲的東西;

且不說,很多建模目標(biāo)根本就是:預(yù)測我做什么能成功一類不切實(shí)際的東西。

就單單基礎(chǔ)特征篩選工作沒人支持一項(xiàng),就會(huì)讓算法工程師累死。項(xiàng)目進(jìn)度慢,最后還是被嫌棄:為啥你的模型不能100%精準(zhǔn)預(yù)測?。。?/p>

當(dāng)然,此類問題常見于傳統(tǒng)企業(yè)。特別是數(shù)字化轉(zhuǎn)型階段,領(lǐng)導(dǎo)們看了很多高大上的ppt,自以為自己很懂的傳統(tǒng)企業(yè)。

當(dāng)狗用式:一些互聯(lián)網(wǎng)公司對于算法的應(yīng)用有相對清晰的定位,算法小組的地位也較高。于是走向另一極端:把配給算法組的分析師當(dāng)狗使。做啥你不用管,你按我說的取數(shù)就好了。用無休無止的取數(shù)表淹沒了數(shù)據(jù)分析的工作。

這么干,坑的是所有人。因?yàn)檫B數(shù)據(jù)分析師都不懂算法邏輯,那運(yùn)營部門更不懂。在茫然無知的情況下,運(yùn)營部門只能通過簡單的數(shù)據(jù)指標(biāo)監(jiān)控,來推測算法效果。并且稍有風(fēng)吹草動(dòng),就開始質(zhì)疑:算法不靈了吧!,你們悄悄改了啥!,就是你們瞎搞!這些質(zhì)疑,又會(huì)成為部門間甩鍋、扯皮的導(dǎo)火索,引發(fā)無休無止的內(nèi)耗。

02破局的基本思路

從本質(zhì)上看,分析和算法,都是數(shù)據(jù)的應(yīng)用。那么靈魂拷問來了:是不是有了數(shù)據(jù),鈔票就源源不斷從電腦里噴出來了?顯然不是!數(shù)據(jù)本身不能包治百病,想讓數(shù)據(jù)發(fā)揮作用,得緊密結(jié)合業(yè)務(wù)實(shí)際,找好數(shù)據(jù)能幫上忙的發(fā)力點(diǎn)才行。

而業(yè)務(wù)的實(shí)際情況又很復(fù)雜,經(jīng)常是數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)行為交織在一起。

比如:

短視頻DAU下降,是算法推薦不給力,還是創(chuàng)作者本身質(zhì)量太差

交易轉(zhuǎn)化率下降,是商品推薦不給力,還是貨源本身沒有選好

業(yè)績預(yù)測不精準(zhǔn),是預(yù)測模型不給力,還是業(yè)務(wù)自己放水了

這時(shí)候,業(yè)務(wù)部門永遠(yuǎn)可以甩鍋:我們的數(shù)據(jù)太無能,我們要是有字節(jié)的算法就牛逼了。而數(shù)據(jù)這邊,不管是算法還是分析,都是背鍋的。所以最終的破局思路,是數(shù)據(jù)的同學(xué)們團(tuán)結(jié)一致,找好場景,做出成績,減少背鍋,而不是自己人踩自己人。

空口說顯得太空洞,下邊結(jié)合一個(gè)具體問題場景看看。

03典型合作場景之一:項(xiàng)目立項(xiàng)

問題場景:某大型制造企業(yè),期望建立多維度立體式分析模型,提升招聘效率。問,此時(shí)該怎么接需求?

這是個(gè)典型的需求不清晰場景。

  • 什么叫:招聘效率?

  • 招聘成本更低?招聘回來以后留存更好?招聘到合適的人?

  • 什么叫合適的人?是否已經(jīng)有清晰定義?

  • 流水線工人、銷售、營銷策劃、管理人員的合適定義是否一致?

  • 流水線工人、銷售、營銷策劃、管理人員的招聘問題是否相同?

以上情況統(tǒng)統(tǒng)不清楚。

因此無論是算法/分析,誰接需求,都得先問清上邊的問題。當(dāng)然,在問題定義都模糊不清的時(shí)候,讓數(shù)據(jù)分析師站出來溝通更合適。數(shù)據(jù)分析師和業(yè)務(wù)貼的更近,更容易理解業(yè)務(wù)語言,引導(dǎo)業(yè)務(wù)思路。

業(yè)務(wù)方進(jìn)一步給出的回答是:

1、要幫助管理崗位招到更合適的人

2、要發(fā)現(xiàn):XX省市的流水線工人更容易招,我們集中招聘

3、要讓整個(gè)部門的用人成本,控制在XXX萬元以內(nèi)

那么,是不是可開始建多維度立體式的模型了呢?

不!遠(yuǎn)遠(yuǎn)不到!

04典型合作場景之二:任務(wù)分解

有三大問題,制約著項(xiàng)目推進(jìn):

1、管理崗位的合適定義不清晰。管理人員的考核,遠(yuǎn)比流水線工人復(fù)雜。流水線工人只要考察年齡、身份證、學(xué)歷幾個(gè)簡單維度即可,考操作技巧也能通過標(biāo)準(zhǔn)化作業(yè)考核。管理人員則復(fù)雜的多,還有領(lǐng)導(dǎo)看他順不順眼這種高度個(gè)性化、無法量化的考核點(diǎn)。因此不能簡單的止步在這里。需要進(jìn)一步定義。

2、各省市勞動(dòng)力數(shù)據(jù)缺失。注意:從現(xiàn)在HR收到的簡歷里篩選出合適的,和從茫茫人海里鎖定哪里的勞動(dòng)力多,完全是兩個(gè)問題。因?yàn)橐呀?jīng)收到的可以統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),茫茫人海壓根連數(shù)據(jù)都沒有。如果盲目開工,很有可能引發(fā)誤判。

3、整體部門用人成本與招聘效率,根本就是兩個(gè)問題。整個(gè)部門用人成本,除了新招聘以外,還有在職工資福利,還有離職人員賠償?shù)鹊?。如果目?biāo)是控部門整體成本,那到底哪一塊總量最高,哪一塊占比最大,哪一塊是冗余,哪一塊增長最快,要提前一一分析清楚。再看怎么解決。

此時(shí),可以拆出至少五個(gè)任務(wù)。

任務(wù)1:定義管理崗位的合適(可能為了定義合適,要單獨(dú)建個(gè)業(yè)務(wù)模型,比如勝任力模型)。

任務(wù)2:基于過往面試數(shù)據(jù),為管理崗位合適做標(biāo)注,為建模做準(zhǔn)備。

任務(wù)3:收集各地區(qū)勞動(dòng)力市場數(shù)據(jù)(勞動(dòng)力市場發(fā)布信息、中介提供信息等)。

任務(wù)4:結(jié)合過往招聘活動(dòng),驗(yàn)證分地區(qū)招聘合理性(也有可能求職者雖然是內(nèi)地省份的人,但是找工作還是跑到沿海省份找,分地區(qū)意義沒那么大,這些假設(shè)都待驗(yàn)證)。

任務(wù)5:分析整體用人成本結(jié)構(gòu)與走勢,找到成本控制關(guān)鍵點(diǎn)。

這五個(gè)任務(wù),主要都是數(shù)據(jù)分析的活。數(shù)據(jù)分析理清現(xiàn)狀,采集數(shù)據(jù),后邊算法就能有的放矢。比如:

1、在已有管理崗位合適/不合適標(biāo)注的情況下,結(jié)合簡歷信息、獵頭給到信息、招聘渠道信息,對面試人員建分類預(yù)測的模型(邏輯回歸/決策樹),預(yù)測合適概率

2、在已經(jīng)有整體用人成本結(jié)構(gòu)、增長原因、發(fā)展趨勢數(shù)據(jù)情況下,建預(yù)測模型(時(shí)間序列/多元回歸)判斷用人成本是否會(huì)超出預(yù)期,從而干預(yù)決策(不要因?yàn)槎唐谌比司痛罅空衅?,對比給加班費(fèi)和增加新人成本差異)。

當(dāng)然,還有第三個(gè)合作點(diǎn):在工作中遭遇挑戰(zhàn),大家一起應(yīng)對。

05典型合作場景之三:問題解答

面對模型為什么不準(zhǔn)!終極問題,一定是所有人一起努力。首先要排除的,是外部因素、意外波動(dòng)、業(yè)務(wù)主動(dòng)行為的影響。不要是個(gè)問題就往模型身上潑臟水。

比如:

突然有高管變動(dòng),引發(fā)管理層招聘要求全變

招工來源地發(fā)生疫情,人員出不來

行業(yè)領(lǐng)頭企業(yè)突然提高了薪資,拉高了整個(gè)行業(yè)成本

原定的招聘計(jì)劃因?yàn)楦鞣N原因推遲

原定招聘計(jì)劃,沒有達(dá)成預(yù)期,要加新渠道/新方式

所有這些因素都會(huì)讓原先設(shè)計(jì)的模型不成立或者效果下降。應(yīng)對這些變化,數(shù)據(jù)分析要沖在前邊,在日常監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的時(shí)候,就及早發(fā)現(xiàn)問題,提示業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),提醒所有人關(guān)注變化。而不是等著業(yè)務(wù)打上門來再來扯皮。

06小結(jié)

算法和分析的工作性質(zhì)差異,使得這兩者合作分工的時(shí)候,天生側(cè)重點(diǎn)不同。理想的合作方式,就是:分析掃清業(yè)務(wù)障礙,算法集中提升效率。大家一起做出成績。

實(shí)際上,如果你工作時(shí)間夠久,和業(yè)務(wù)接觸得夠多,就會(huì)發(fā)現(xiàn):大部分直接從業(yè)務(wù)口中冒出來的建模型需求,都不靠譜,不是數(shù)據(jù)缺失,就是目標(biāo)不清。別是涉及預(yù)測問題的時(shí)候(分類問題相對好一點(diǎn))。經(jīng)過數(shù)據(jù)分析師轉(zhuǎn)化的需求,反而靠譜很多。

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