【10.02直播总结】Walmart 女神带你走进Data Analytics世界



  • 作者:Zhihua Cai

    讲师介绍:
    Iris Wang 本科毕业于工业工程 (Industrial Engineering) ,进入A.T. Kearney. Consulting company. 工作期间Iris明确了自己对数据分析的喜爱,离开了公司,在西北大学获得Master of Analytics,之后在Walmart eCommerce部门进行多年Analytics的工作,近期转入Adobe继续从事Data Analytics的工作。

    行业背景

    目前的Data Analytics 市场需求旺盛,待遇高。

    Data Analytics 偏重于数学统计,和数据展示。在编程能力要求上要比软件工程师,数据科学家低一些。

    根据工作的的领域。 可以将Data Analytics 分成四类

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    1. Business Analytics. 服务于公司的老板,负责分析数据来为拓展市场和业务决策提供依据。
    2. Customer Analytics. 服务于市场经理, 负责分析客户的行为,来拓展市场,推广产品,提高用户体验。
    3. Product Analytics. 服务于产品经理,研发部门,负责分析产品的性能。让产品更为成功。
    4. Operation Analytics. 负责分析运营是否有效。节约成本。
    如何选择加入哪种团队。

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    如果希望有多种经历,可以选择加入consulting公司。如果有一个比较明确的方向,可以选择加入Cooperate。有的组是一个大组都是Data Analytics。这种组利于你向同行学习。也有的组是混合了不同专业背业的人员组成,你需要负责所有的数据分析任务,但是交流的人会少一些。

    Data Analytics 职业发展

    Data Analytics 可以一直做数据方面的公做。也可以做到管理层。因为在工作的过程中,不断积累数据操作的经验,和对公司运营,产品,未来问题的深刻理解,Data Analytics可以变成Product Manager, Data Scientist.

    Data Analytics 的工作内容

    Data Analytics主流的工具R, SQL, Python 等等。

    一个典型的数据分析的项目有以下几步:

    1. 问题的定义。
    2. 数据的预处理。
    3. 探索性的数据分析。
    4. 对数据建模,得出结论。
    5. 向服务对象,深入浅出的用商业语言展示分析的结果。
    常用的数据模型

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    1. Supervised Learning. (指导型)
      回归分析。
      决策树。
      黑盒分析。
    2. Unsupervised Learning. (自学型)
      聚类。
      主成分分析。

    Data Analytics 面试准备

    面试的形式有哪些?
    1. 技术问卷(Questionaire)
      a) SQL
      b) 简单编程题
      c) 从数据表中发现问题。
      d) 数据模型的比较
      e) 统计问题。

    2. 数据操作题(Data Exercise)
      考小型的项目。可能限时。
      比如给定一些数据,让你分析用户的留存,预测今后的用户留存情况。
      要求能够定义问题,并且熟练运用某种语言(R, Python)把程序写出来。

    1. 编程题(SQL Coding Test)
      要求非常熟练SQL的操作。排序,表合并,平均值,中位数等等。

    2. 电话面试

    3. 行为面试(Behavior Interview)
      你是否和我们的组合拍。
      如何准备?
      用STAR原则来描述自己曾经做过的项目。在某个背景(Situation)下,为了解决某个问题(Task),我采取了哪些行动(Action),取得了怎样的结果(Result)。

    4. 现场面试(In-Person Interview)
      Communication skill. 回答问题有逻辑。对做过的项目了如指掌。

    如何学习DataAnalytics?

    先学习,多练习,做总结。多做项目。
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